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00:00:24: Diese Folge wird präsentiert von Lizzie AI, der Plattform für strukturierte KI-gestützte Interviews.

00:00:31: Lizzie AI hilft Unternehmen vom Starter bis zum DAX-Konzern, große Kandidatenvolumen effizient zu managen und Pre-Screenings intelligent zu automatisieren.

00:00:41: Das bedeutet jede Bewerbung bekommt eine echte Chance – fair vergleichbar und ohne Bayes.

00:00:48: Unternehmen treffen bessere datenbasierte Entscheidungen und skalieren ihr Hiring ohne Qualität zu verlieren.

00:00:55: Und Kandidatinnen profitieren von flexiblen Interviews jederzeit und überall!

00:01:01: Lizzie AI, für besseres Hiring durch echte Daten.

00:01:05: Mehr unter lizzie-ai.com.

00:01:09: Hey Robin!

00:01:11: Jetzt sitzen wir hier auf der wunderschönen Talent Pro für euch da draußen und wir zwei sitzen heute nicht alleine da sondern mir schaut gerade ein junger Herr ins Gesicht mit dem wir jetzt dann gleich auf Englisch sprechen und das ist Bill Bowman.

00:01:27: Hallo

00:01:32: Ja, das ist gut.

00:01:32: Ich glaube wir switchen jetzt in Englisch.

00:01:37: oder hast du noch

00:01:40: was?

00:01:40: Vielleicht einen Kontext.

00:01:42: Wir sind auf der Telepro.

00:01:44: Wir befinden uns im Telepro Fair in Munich und deswegen haben wir so einen fähigen Gast.

00:01:52: Das war sehr überraschend.

00:01:56: Wenn Jan mich kontaktiert und sagt, dass wir nicht nur ein Podcast machen wollen, sondern auch die Podcasts mit Burmen, habe ich euch viel gesehen auf Zozo oder anderen Events.

00:02:07: Es war eine tolle Erinnerung

00:02:10: für uns.

00:02:11: Ja, eine Erinnerungen für mich auch!

00:02:15: Als jemand zu hören, was ich sagen muss, bin ich immer

00:02:18: überrascht.

00:02:19: Wir sind eine Tech Recruiting Podcast.

00:02:24: Aber in Deutschland sagen wir, dass es ein Laba-Podcast ist und wir viel reden.

00:02:31: Ich würde sagen, ich weiß das.

00:02:33: Meine Introduktion ist based auf die Lichter, die ich dir gegeben habe.

00:02:41: Du weißt, wer Helmut Schmidt war?

00:02:44: Ja, du kennst ihn?

00:02:46: Ja.

00:02:46: Er war die letzte Person in Deutschland, der auf Televon riecht.

00:02:51: Ich musste dir das Lider bringen und erinnere mich...

00:02:55: ...auf der Televone zu sprechen!

00:02:59: Aber es ist wahrscheinlich in Deutschland so, dass wir nicht ein Sinkaret jetzt lieben können.

00:03:02: Jörg hat mir gesagt... Nein, du kannst gar nicht riechen

00:03:08: da.

00:03:08: Ja, aber ich weiß genau wo ich bin.

00:03:10: Ich bin in Deutschland

00:03:12: sicher.

00:03:14: Die reale Interduktion wäre, dass ihr das nicht kennt.

00:03:18: Aber ich habe dich in den letzten Jahrhundert auf dem Sosu im Amsterdam meeten.

00:03:25: Und du hattest die Spiegel oder der Kino auf dem zweiten Tag am Morgen.

00:03:32: Alle waren noch traurig.

00:03:35: Ich war trauriger von der Nacht.

00:03:38: Es war Absalom!

00:03:39: Wir brauchen nichts

00:03:40: zu hide.

00:03:41: Es war in Amsterdam und es gab nur fünf Minuten vor eurem Kino, und du hast mich weggeblieben.

00:03:50: Ich hatte zwei oder drei Tage auf das, was du gesagt hattest, weil es zehn Jahre lang

00:03:56: war.

00:03:56: Das

00:03:57: war einfach phänomenisch!

00:03:58: Und die erste Frage, die ich fragen möchte ist, von jetzt an zehn Jahren, was sie für den Rekrutment-Industrie und für die Rekruten sehen?

00:04:09: Es gibt ein paar Dinge, die wahrscheinlich eine ganze halbe Stunde dauern.

00:04:12: Ich werde mir das aufhören.

00:04:15: Aber erstens, wenn wir in zehn Jahren in modernen Technologien denken, ist es zu lange.

00:04:22: Wenn du diese Podcaste mit mir drei Jahre ago hattest ... Das war vor Chat-Gbt.

00:04:31: Und Chat-GBT, obwohl da viel Aktivität geht im AI und ... Und wirklich das ganze Genetikspiel, was sich um Dinge verändert hat.

00:04:46: Es war eine ziemlich gierige Gespräche.

00:04:50: Du gehst zu Gesprächen und die Rede von AI war sehr gierig.

00:04:55: Wir sprachen meistens über Automation-Rolle als AI.

00:05:00: Das war der Argument.

00:05:01: Dann haben wir ChatGPT und Millionen Menschen starten es in den letzten vier Stunden.

00:05:05: Das ist das erste Mal... Ich glaube, wir begannen zu sehen, was wir gedacht haben, dass die Zukunft eigentlich möglich wäre.

00:05:17: Also ich denke, das Gespräch in zehn Jahren ist wirklich schlecht.

00:05:22: Ich denke, man muss über Jahre denken.

00:05:24: Ja, Jahrzehnte-Blocks.

00:05:26: Wenn Sie mich darüber sprechen, was sie nächstes Jahr tun werden... Das ist wahrscheinlich viel mehr relevant und es gibt also fundamental Dinge, die passieren.

00:05:36: Und ich denke, wir werden in der AI und Technologie geäußert.

00:05:42: Aber wir haben auch viele Gesellschaftsgeräte eingebaut.

00:05:48: Wir haben jetzt die größte Herausforderung und die größteste, was wir versuchen zu adressieren, ist die Demografie.

00:05:55: Wir gehen auf die Arbeit von Leuten aus in den letzten fünf Jahren.

00:05:58: In den letzten vier Jahren ist es ein sehr kurzer Zeitpunkt im Realität.

00:06:04: Also haben wir uns für die nächsten zehn Jahre aufgeführt.

00:06:10: Wir haben jetzt, ich denke, was wir nun erleben ist, dass die Menschen in die Arbeitsplätze – oder die jährliche Arbeitsplatte, sagen, im Jahr vergangen sind, der Lifelong Connected Generation.

00:06:28: Also für Leute wie mich bin ich ein digitaler Immigrant.

00:06:31: Ich war geboren ohne ein Telefon und ich war gebohnt ohne ein Mobilisator.

00:06:36: Digital ist eine sehr schwierige Welt für meine Kinder, in jeder Weise zu vorstellen.

00:06:44: Aber wir haben jetzt einen Arbeitskurs, der immer digital war und hat immer Dinge wie Sozialmedien im Hintergrund und immer die Netzwerke kommunikiert in einem Weg, den wir vielleicht nicht wirklich verstehen.

00:06:57: Und ich denke, dass wir das jetzt beginnen können.

00:07:01: Ich meine, wenn man so etwas mit dem Rekrutingsspiel sieht ... Wir haben eine hohe Konzentration auf das, was wir in Tiktok betreffen.

00:07:12: Als wir darüber reden, wie wir in der Tiktoku betreffend sind und was wir tun, ist es ein sehr kreativer, größter Reaktion-Channel.

00:07:22: Es ist auch so, dass wir über Twitter gesprochen haben.

00:07:27: Was ich versuche zu machen, ist zwei Dinge zu tun.

00:07:29: Ich denke, da sind unsere goldenen Räume von... Ich habe mich in den Reaktionen im Talenteil beteiligt.

00:07:35: whatever you want to call it.

00:07:36: Forty-two years, right?

00:07:40: I started... Forty four years actually!

00:07:43: I started when i was sixteen.

00:07:45: So there are golden rules of hiring that don't change the way in which we do things.

00:07:52: There's certain basic golden rules and they're learnt.

00:07:59: Was die Herausforderung ist, wie du diese goldenen Räume in moderne Technologie und Desolation versuchst.

00:08:06: Wie hältst du die Prinzipien?

00:08:07: das selbe?

00:08:09: Du hast es einfach in eine andere Weise geliefert.

00:08:12: Ich finde es sehr spannend am Moment, dass ich ein paar Workshops und Sachen versuche, für Leute zu probieren.

00:08:18: Das ist eine alte Schule für dich.

00:08:21: Cool!

00:08:22: Ist das was wir nennen?

00:08:23: So, wie fängst du dich aus?

00:08:27: diese basicen Prinzipien, die wir wissen, dass sie richtig sind und sie in eine digitale Welt übertragen werden.

00:08:33: Und was sieht es so aus?

00:08:34: Manchmal ist das ein gewöhnliches Problem.

00:08:36: Wir machen das einen Millionen-Jährigen-Fraktion.

00:08:39: Manchmal geht es um eine Konversation oder Fragen, an denen man immer fragt.

00:08:46: Es wird kontexturiert von einer energetischen Agentin im Rekrutieren.

00:08:51: Ich denke also, wie der Zukunft aussieht.

00:08:55: Nr.

00:08:55: Das ist der letzte Generation des Rekruters.

00:08:58: Am Ende dieser Generation sind die Rekruten nicht eine Rolle, sondern ein Funktion.

00:09:04: Denn es wird keine nötige Funktion sein.

00:09:08: Talentacquisition ist das, was wir vor langem gesprochen haben.

00:09:13: Talentakquisition gibt es keinen Funktion, denn es soll Talent werden.

00:09:19: Und das Gute ist, dass das wirklich angenehm ist!

00:09:24: Das ist wirklich positiv, denn was wir tun, ist, dass uns die Arbeit von den Systemen und Prozessen in Dutt gemacht worden ist.

00:09:34: Um das zu machen, ist es ein wesentlicher Mondane-Taskwerk.

00:09:39: Aber wir brauchen Leute dafür, weil wir nicht mehr damit haben können.

00:09:46: Und was wir jetzt sehen ist, zwischen Automation und Agentik, wo es umfällt.

00:09:53: Das wird das ändern.

00:09:55: Wenn du mit deinem Job-Bereich nachdenkst in dem Fall, was für dich heute die Verantwortung ist, was du bezahlt hast... ...wenn die Akquisition, wenn sie automatisch automatisiert werden kann, dann wird es Talent.

00:10:10: Jetzt, das Excitemste ist, dass du die Geschäfte, die du hast und die größeren Dinge verabschiedest.

00:10:16: So, der eine ist, Supervising and training the agentic agents.

00:10:23: We will always need a human in the loop, there's legal requirement in EU AI system that automation is challenged.

00:10:32: we don't know what number it but I think probably its going to be something like twenty percent of automated decisions have to be challenged.

00:10:40: In order consider credible humans in the Loop.

00:10:46: It has got to be trained.

00:10:48: Es ist das erste Mal, dass du als Rekruder wie ein Leader in der HR oder Talent-Akkursivität bist und was du wissen willst.

00:10:57: Das ist nicht die Arbeit, die du machst, sondern es ist das, was du weißt und das du intuitiv wissen musst, wo du investieren kannst.

00:11:12: Du weißt also auch, wie man sich anstelle.

00:11:15: Ich denke, es ist wirklich spannend, weil es den schweren Lüftungen erzielt wird.

00:11:20: Einiges von Verbrauchern ist eigentlich Logistik.

00:11:23: Es gibt ein paar Menschen, die das tun.

00:11:27: Aber meistens ist es, ob man zwei Haarebegründer bekommen kann, auf eine Plane, um drei Uhr am nächsten Tag zu kommen und ob du diese Leute reden kannst oder ob du dich sicherest, dass jeder von ihnen breit ist.

00:11:44: Und ob du sie zurückkommst über einen CV, wo du sie sendet?

00:11:48: Oder ob du die geben kannst, um für dich thirty Minuten arbeiten zu können?

00:11:56: Und alle Jobspekte, die Sie sagen, wenn sie ... Das bedeutet, dass wir starten.

00:12:05: Die natürliche Progression.

00:12:07: Wir haben gesehen, was passiert vor Agentiken ist.

00:12:12: Das erste Teil des Equalitions war die Internal Mobility.

00:12:17: Die Internal-Mobility.

00:12:18: in dem Beginn wurde sehr viel als externale Verhandlung gemacht, also derjenige, der heute möglich

00:12:23: ist.

00:12:23: Ressourcemanagement.

00:12:24: Ja,

00:12:24: Ressourcemanagement.

00:12:25: Aber wenn du das beginnst... Was wird da zu tun?

00:12:32: Ist dann Internal Mobilität und Karriereverwaltung.

00:12:37: Du startest mit den Menschen, was unsere Skills sind, die Kapazität, was unser Arbeitsplan ist Alle diese verschiedenen Bereiche, die in den Talent-Management kommen, müssen wir eigentlich mit den Kontingenzen arbeiten.

00:12:50: Eigentlich sind es die Agentinnen und Agenten.

00:12:52: Eine der Diskussionen im Moment – ich weiß nicht wo ich hier sitze – ist, sollen wir die Agentin als Menschen beobachten?

00:13:00: Und organisieren unsere Team?

00:13:03: Als wir arbeiten, planieren wir unsere Team.

00:13:05: Wo ist das Skills?

00:13:05: Sie schauen auf Dinge wie Plattforms wie GigDai.

00:13:08: Wir sind sehr gut an dieser Stelle.

00:13:13: Wenn du ein Team brennst, um ein Projekt zu machen, werden die Menschen und die Agents.

00:13:19: Also wenn du die Menschen oder die Agenten brauchst.

00:13:22: Und wenn du sie choosest und die Agent in den selben Weg hast, soll das wahrscheinlich aus der Telenacquisition Team kommen.

00:13:31: Wer geht?

00:13:32: Wo muss ich einen Agent haben, wo muss ich eine Person haben, was ist der Agent?

00:13:37: Die Methoden des Arbeitsprozesses und der Jobdeskription, das Skillsprofile, was die skills und die Kapazität sind.

00:13:46: Wie können wir sie testen?

00:13:48: Und wie können wir es durch den Guardrail- und Instruktionen verabschiedet werden?

00:13:54: Es gibt alles, was wir für eine lange Zeit gemacht haben in einer Format oder anderen.

00:14:01: Ich denke also, dass sich die Dynamik von die Weise, in der wir arbeiten.

00:14:07: Und ich bin super gefühlt über das.

00:14:09: Wenn du mir sagst, dass du nicht wieder einen Briefingkorn nehmen musst und noch nie ein Hiringmanager beherrschen kannst, dann hast du keine Frustration mit jemandem zu sagen, dass sie von einem Beinen aus geschmackt werden können.

00:14:19: Dann bring es auf!

00:14:19: Ich bin wirklich glücklich darüber.

00:14:21: Ich bin echt glücklich, ich habe meine ganze Zeit den Scheiß rausgemacht.

00:14:24: Und lass mich erst mal schauen, ob wir die Realität machen.

00:14:26: Und alle Dinge, was wir wollen tun, wie Kandidatin-Experienz ... die Zeit zu geben, in jeder Person als individuellen.

00:14:35: Es gibt keine Antwort zu geben.

00:14:37: Das ist nichts, was wir nicht wollen, aber wir haben nie Zeit gehabt.

00:14:43: Wir haben nie wirklich Zeit gehabt!

00:14:45: Du bringst mir eine Technologie mit einem Werkzeug und eine Technologie, das es mir derzeit bringt, um mein Job so zu machen wie ich habe.

00:14:55: Ein Recruiter, ein primärer Job ... Das hat die Leute verabschiedet.

00:15:01: Und es wird erhöht, man kriegt eine Tausend Response von denen du einen gewünscht hast und du fragst, wie wir das Prozess der Menschen aus dieser Position haben?

00:15:13: Wie machen wir das für die Zukunft?

00:15:15: So, alles ist verändert... Also wenn die Leute sagen, das muss nicht mehr... Wenn ich denke, dass es nicht mehr reingekriegt wird und die Leute machen einen Glühm.

00:15:23: Und ich sage, das ist die letzte Generation.

00:15:25: Du bist die letzten Menschen, die mit diesem Schiff haben müssen.

00:15:27: Denn wir machen nichts mehr.

00:15:28: Das ist nicht der Job, den ich möchte.

00:15:29: Das war kein Job, das wollte ich tun.

00:15:31: Es ist nur ein Job, was ich muss tun.

00:15:33: Ich habe eine

00:15:34: Frage, weil

00:15:35: ... Ich

00:15:36: habe Tausend Fragen.

00:15:38: Eine gute Frage ist diese Estimation.

00:15:42: Diese Zukunft ist based auf einer sehr hohen AI-Adoption.

00:15:46: Aber

00:15:46: wir haben einfach... Germany ist die AI-Kompetenz.

00:15:50: Wir überwählen uns zu ca.

00:15:51: sixty six thousand people, und ich kann dir sagen, dass Deutschland nicht bereit für diese Zukunft

00:15:58: ist.

00:15:58: Germany ist massiv ready for the future!

00:16:00: Du hast einfach asked the wrong question about this problem.

00:16:03: Das ist wirklich, wirklich true!

00:16:05: So, let me give you an example.

00:16:07: if we run a study Und das ist eine generelle Sache.

00:16:10: Das ist nicht nur in Deutschland, sondern auch in

00:16:16: Deutschland.

00:16:19: Du möchtest Dinge in einem anderen Weg machen.

00:16:21: Ja!

00:16:21: Aber es ist ein tolles Ort zu tun.

00:16:22: Wenn man in Deutschland starten kann, dann geht es anywhere.

00:16:26: Es wird die richtige Reise sein und es wird kompliziert werden.

00:16:29: Aber dieses Thema von AI-Geräusch, wie diese Sachen... Ich erzähle dir eine sehr schnelle Geschichte.

00:16:36: Denn ich weiß, wir sind auf der Zeit.

00:16:37: Es gibt eine Survey, die gesagt hat.

00:16:42: Sie haben das alle über Kandidaten und Menschen gesprochen.

00:16:47: Sie sind nicht mit AI-Interviews komfortabel.

00:16:49: Sie wollen keine AI-interviews machen.

00:16:51: Sie tun das nicht, oder?

00:16:54: Und es ist immer so, dass man sich in dem Prozess nicht sagen will, dass sie von den Prozessen weggehen würden.

00:17:01: Wann Vong einen Agent für Interview und Selection launchen und eine Dekoration eröffnen?

00:17:09: Es gab eine Skalpe, das ist ein Deco in Belgium.

00:17:12: Simon in Belgien.

00:17:14: Du sprichst über hundreds und thousands von Interaktionen, also genug für einen guten Sample-Sitz zu nehmen.

00:17:22: Wir haben es genau wie wir die Chatbots in den letzten zehn Jahren eingegangen haben.

00:17:28: Du hattest eine Wahl.

00:17:29: Du hast zwei Buttons auf dem Job, der gesagt hat, ob du dich verabschieden möchtest oder ob du einen Rekrutier machen willst.

00:17:40: Und wenn du dich an das, warum ist das?

00:17:43: Weil es aufgrund des Opinions- und Regelungsurwärts ist.

00:17:47: Es ist so wie... Wenn du dich in das fragst, was das ist, ist eigentlich, wenn der Werkflug immer weitergeht, also ich verabschiede für ein Job und es sagt, oh, willst du das machen?

00:18:00: Wenn ich diesen Werkflag immer weitergehen kann, dann werde ich das tun, ob er AI oder eine Person ist.

00:18:07: Wenn ich jemanden frage, einen Rekruder zu bringen, um mich zurückzusehen Ich habe zwei Fragen in meinem Kopf.

00:18:13: Einer will sie nicht brennen, und das ist der Fall!

00:18:16: Wenn ich eine Message leave und sage, bitte kontakt mich, please talk to me about this job... ...probably I'm never gonna hear from you again right?

00:18:25: So what's the point of doing

00:18:27: that?!

00:18:27: Also if i've got a choice between having the conversation and not having the conversations it just happens to be with robot then I'll have it with the robot.. ..I'LL HAVE IT WITH THE AGENT

00:18:36: RIGHT?!

00:18:37: Und was im Context of AI readiness is saying?

00:18:42: Wenn du sagst, ich lebe in diesem Weltwerk und arbeite mit dem ganzen Zeit.

00:18:49: Wenn du gesagt hast, bist du bereit für eine legendale Arbeit?

00:18:54: Ich muss sagen, ich weiß noch nicht was es ist.

00:18:58: Denn ich weiß nicht, was sie morgen inventieren werden.

00:19:01: Ich weiß gar nicht, welches Open AI sie kommen.

00:19:02: Ich weiss auch, was Claude tun wird.

00:19:04: Ich habe keine Ahnung, wann Trump es sein kann.

00:19:07: Ich lebe hier im konsten Weltwerk.

00:19:10: Aber das ist zum Beispiel

00:19:13: etwas, was wir uns auch gefragt haben.

00:19:16: Und alle sind bereit.

00:19:17: Nochmal hat er gesagt, dass er nicht bereit ist, besonders die

00:19:20: Male.

00:19:21: Sie sind total

00:19:22: bereit.

00:19:22: Wir haben aber auch auf den Skills gesehen, die man professionell mit AI benutzen muss

00:19:30: und

00:19:30: diese Skills sind wirklich nicht existent.

00:19:34: Aber ich habe

00:19:35: das

00:19:36: gewünscht, oder?

00:19:38: Ich habe es gewinnt.

00:19:39: Denn ich hatte nicht mehr diese Skills drei Jahre ago.

00:19:43: Ich hatte den Skill und die Abschuld.

00:19:47: Die Unterschiede ist... Und ich glaube das sicherlich... Du kannst AI lernen!

00:19:55: Ja, sicher.

00:19:56: Und du kannst sie lernen.

00:19:58: Und ich sehe genug... Also wenn ich in eine Gruppe von Leuten gehen kann... Es geht nicht um mich.

00:20:04: Wenn ich in einer Kommune gehe... In jeder Kommune, und ich habe es gemacht.

00:20:08: Ich habe in England einen Women's-Institut gehalten, der von den jährlichen Frauen bis zu den Sechsten und Seventie Jahre alt ist.

00:20:16: Und ich habe mich an die Sportklubs und andere Pläne getestet.

00:20:21: Dann habe ich sie gefragt und gesagt, was sind das basicste Dinge, wenn man sich organisiert?

00:20:27: Wenn du zusammenfällst oder so.

00:20:29: Und dann habe ich ihnen ein paar Sachen getestelt wie NAN oder Loverball.

00:20:32: Und ich habe gesagt, du brauchst nicht zu kohlen.

00:20:35: Du brauchst eine Stimme.

00:20:36: Also musst du es sprechen.

00:20:38: Du musst auch nicht zu beobachten.

00:20:42: Du solltest nur über was du willst und wie du das machen willst.

00:20:47: Dann wird die Arbeit georganisiert werden.

00:20:48: Ich sehe, dass alle das tun, oder?

00:20:50: Wenn ich keine von diesen Menschen hätte taken, dann wäre ich bereit für AI.

00:20:54: Dann würde ich sagen, wow!

00:20:55: Nein!

00:20:56: Das ist

00:20:57: wahrer.

00:20:57: Siehst

00:20:58: du ein Land, der wächst?

00:21:00: Ja.

00:21:00: Wenn

00:21:01: man auf

00:21:02: den AI-Spaß schaut... In

00:21:06: einer

00:21:06: gewissen Speed.

00:21:07: Was denkst du, oder sagtest du, dass es ein Punkt ist?

00:21:13: Man sollte am Ende schauen.

00:21:15: Ich erzähle dir,

00:21:17: wo unsere größte Herausforderung kommt und das letzte, was wir erwartet haben.

00:21:21: Und es wird wirklich im Amerikaner apparent.

00:21:25: Es ist nicht eine Trump-Serie, sondern die Claude Geschichte.

00:21:29: Das größte Proteste momentan ist das Datacentrum.

00:21:33: ... ist es um Datacenters.

00:21:36: Wenn Sie mit meinen Kindern, die in der Schweiz sind und wenn Sie mit ihnen reden, sind sie sehr konzentriert über AI nicht von einer Sicherheits- oder Privileg-Fraktion, obwohl sie sie haben.

00:21:51: Es ist eigentlich von einem environmentalen.

00:21:53: Das war eine environnementale Generation zu sagen.

00:21:56: In Amerika, da müssen sie Datacenter sein... Du hast in den Moment schon ein paar Cases in Amerika gemacht, die das Bildungsdienst darstellen.

00:22:08: Und das wird um Wasserqualität gebaut, um Wasser und Energie gebraucht.

00:22:13: Ich denke unsere größte Herausforderung ist eigentlich nicht eine, die wir perceben.

00:22:20: Die größten Herausforderungen sind es, ob du uns der Tod brennst?

00:22:24: Das ist so eine große Sache für Deutschland, weil wir gut sind mit grünem Energie.

00:22:33: Das ist eine andere Sache.

00:22:35: Diese Diskussion hat in Deutschland nicht erreicht, weil sie noch nicht den Vollimpakt der AIs

00:22:41: haben.

00:22:41: Ja, weil Sie das einig sind, oder?

00:22:43: Aber das ist das Gleiche als alles in Deutschland,

00:22:47: oder?!

00:22:47: Also was Sie in Deutschland haben, war bei mir und ich habe mit deutschen Firmen gearbeitet.

00:22:55: Ich bin in Frankfurt, Munich und Berlin.

00:22:58: Und ich habe auch mit deutschen Unternehmen gearbeitet, wahrscheinlich für ca.

00:23:03: zwei Jahre.

00:23:04: So, ich habe nicht den stereotypischen Blick auf die deutsche und was es so ist.

00:23:09: Ganz der Opposite.

00:23:10: Ich weiß, dass die Fahrzeuge nicht auf die Zeit gehen.

00:23:13: Und wenn man jemandem aus Deutschland sagt... Die Fahrzege sind immer auf der Zeit, aber du sagst, ja, eigentlich sind sie nicht!

00:23:22: Wir sind gut in einer Sache.

00:23:24: Nicht in der Zeit mit dem Train.

00:23:26: Aber

00:23:26: ich benutze das als Beispiel, wenn du jemand aus Deutschland bist oder ein Stereotype von Deutschland hast, dann würdest du sagen, es ist effizienter und leiser.

00:23:39: Wenn du den Airport aufbildest, war das das Wichtigste.

00:23:43: Das war die Wichtigsten im ganzen Welt!

00:23:44: Es gab keine German-Effizienz hier.

00:23:46: Deutschland ist sehr unterschiedlich zu den Menschen, aber was glaube ich?

00:23:52: Die Arbeit, die ich verwendet habe – das ist gut für den deutschen Markt – ist, was Deutschland ist.

00:24:00: Und das ist wo die größten Herausforderungen bei AI sind.

00:24:03: Wenn du jetzt ein Produkt releasesst, wenn du dich ansehen, dann releasesst du agentische Werkzeugprodukte und die Katen, mit denen Produkte werden gelöst.

00:24:14: Das ist phänomenal.

00:24:16: Sie kommen raus, verändern sie und bauen sie.

00:24:18: Sie machen etwas anders, weil man die Produkte sehr schnell eröffnen kann.

00:24:23: Man braucht nicht viele Entwickler, sondern viel Geld.

00:24:28: Man muss den richtigen Wert der Daten nehmen, wenn man das tun kann.

00:24:32: Wir haben diese ständige Spiegel... Die Person, die das bestmacht, sagt, Er ist ein German, Sebastian Dievers.

00:24:43: Er hat einen fantastischen Blog auf diesem Thema über die Höhe, bei der man sich bilden kann und dass das eigentlich eine Barriere war, um etwas zu öffnen.

00:24:57: Das war die Zeit für Engineering.

00:24:58: Was du jetzt in dieser Welt bekommst, gibt es viele Welten im Beta.

00:25:04: Was Deutschland nicht gut ist, ist Beta.

00:25:06: Es ist nicht sehr gut für etwas, das nicht bereit ist.

00:25:10: Du willst ein Boxprodukt aus dem Wasser.

00:25:12: Wenn du auf andere Bereiche schaust und sagst, was die Herausforderung für Deutschland ist, in meiner Meinung und meine Erfahrung ... Und ich weiß, dass es hier mit einem oder anderen Menschen zu den Produkten geht.

00:25:25: Es muss ein Hundertprozent vorbereitet werden.

00:25:29: Das muss funktionieren, es muss ein hundertprozessbar sein.

00:25:32: Jetzt, wenn du das gemacht hast... Es ist sehr schwierig, dass man aufsetzt.

00:25:37: Man hat verschiedene Vorteile mit verschiedenen Problemen.

00:25:40: Es muss kompliziert sein.

00:25:45: Wir wissen nicht wirklich, was die EUAI-Aktivität ist, sondern wir wissen noch nicht, bis wir ein paar Kortkasten in der Bounce bekommen.

00:25:54: Bis ein paar Leute sofort kommen.

00:25:57: All das, was es so schwer zu machen, um diese Adoption in Deutschland zu bekommen ... Ich denke, ich bin so weit von der EU-AI-Aktur.

00:26:11: Die EU AI-Akte ist das Beste, was ever zu A.I.

00:26:14: passiert.

00:26:15: Denn die Law ist eigentlich nur eine gute Präzise.

00:26:23: Es heißt einfach, dass man so gut wie ein Mensch übersetzt, checkt, auditiert und fähig ist.

00:26:30: So habe ich es für alle.

00:26:31: Und ich freue mich wirklich darauf, das zu werden.

00:26:34: Und ich denke, dass wir dann viel schneller in der Adoption bringen, wenn es eine europäische Law ist.

00:26:44: Wenn da etwas ist, das sagt, diese sind die Laws und das ist das Guideline.

00:26:47: Das ist was du musst folgen.

00:26:49: Ich glaube, das ist, wo die Deutschen sagen, wir wissen, wo wir gehen.

00:26:52: Jetzt, wenn man an andere Plätze geht – und wenn man auf den USA schaut oder an anderen Plätzen sieht – das ist wo Menschen sagen, Wir arbeiten dies aus, wie lange wir gehen.

00:27:01: Aber wir haben ein Beta-Produkt, das funktioniert nicht.

00:27:03: Wir machen es in der Box.

00:27:04: Sollte ich called Victoria Davies?

00:27:05: Das ist ein fantastisches Blog auf LinkedIn.

00:27:10: Sie ist die CTO von Hackajob.

00:27:12: Sie bilden... Oder die Chief Product Officer von HackaJob.

00:27:15: sie bilden Archer, was eine legendäre Rekruting-Agentin ist.

00:27:19: Sie ging zu einer Million ARR in den neunzehnten Tagen, Unherdl.

00:27:24: Der Volumen, mit dem sie sich betreffend sind und so weiter.

00:27:28: Eine wirklich, wirklich wahnsinnige Geschichte!

00:27:30: Und was Victoria gesagt hat, ist, wir hatten einen Hackathon und haben ein Produkt gebaut.

00:27:35: Und es sah gut aus.

00:27:35: Es machte alles.

00:27:38: Die Weise, in der wir das Design gemacht haben.

00:27:41: Aber dann, als wir die Leute erledigen, starteten sie, um etwas anders zu tun mit dem, was wir wollten.

00:27:48: Sie starten und sagen, aber wir brauchen

00:27:50: drei Menschen

00:27:52: auf diesem Interview und wir brauchen dieses Ding, das ist was, was Menschen machen.

00:27:58: Also hat sie so gesagt ... Wir dachten, dass es in einem traditionellen und englischen Sinne ein Produkt ist.

00:28:04: Sie sagten, was wir haben gefunden, ist, man braucht diese freundliche Erleichterung und man muss sehen, was passiert.

00:28:11: Ich sage dir einen wirklich interessanten Punkt, den ich denke, sehr relevant für Deutschland und andere Pläne ist.

00:28:17: Es gab eine Geschichte letzte Woche.

00:28:18: Ich schaue für die AIM-Gruppe an.

00:28:20: Es war eine Geschichte, die mich wirklich gehandelt hat.

00:28:23: Das war superinteressant!

00:28:24: Und das liebte seinen Hiringesystem.

00:28:27: Wenn LinkedIn die Anleitung verwendet ist, ist es in Englisch.

00:28:32: Das ist das, was die meisten Ingenieure sind.

00:28:35: Und dann translateen sie in andere Sprache.

00:28:39: Es gibt viele Transparenzen im Spass, die ich wirklich mag, wenn ihr folgt.

00:28:45: Aber wenn ihr wissen wollt über LinkedIn, dann rekommendet irgendjemand, nicht nur den Blogs, sondern auch der Ingenieur-Blog.

00:28:51: Denn Ingenieurs sind echt ehrlich und sagen, dass es nicht funktioniert.

00:28:56: Sie sind die only people who can do what they do, so no one's gonna fire them.

00:29:00: So you could say whatever they want right?

00:29:02: And if you read the LinkedIn engineering blog What You End Up with... ...what this blog said was about workflow and it said we thought when released hiring assistant It Was Gonna Be Like Google Translate.

00:29:15: If We Put In German I'm Released Here then Germans will be able to use it.. ..and if we put in French would be able To Use It.

00:29:21: So They Said that what were discovered wasn't the language Right One was In der Sprache zu sehen, wie man mit den Menschen spricht.

00:29:33: Wie viele times ... Wenn du ein Messer-Werkstatt hast, wie viele times ist es akzeptabel?

00:29:38: Und so haben sie das erfunden.

00:29:41: Sie sagten v.a.

00:29:42: in Deutschland.

00:29:44: Was war okay in den US, was war okay?

00:29:47: In der UK und die Arbeit war perfekt.

00:29:49: No one had a problem.

00:29:50: People had a problems with Germany and they started complaining about too many messages or wrong time of day... So that kind of stuff!

00:29:57: They had to learn how to build new set-of-guard rails which were cultural guardrails rather than courtesy ... All diese Dinge sind kulturell anders.

00:30:11: Und so die Arbeit, also die Sachen, die die Verkaufsfragen gemacht haben – das seltene machen wir, um Kandidaten zu bekommen und sie zu behaupten – du denkst, dass das Werk sieht das Gleiche aus.

00:30:29: Wobei du in der Welt gehst, ist es das gleiche Schritt.

00:30:36: Nein!

00:30:37: Sie discoverten, dass sie dazu gebildet haben, Kulturelle Arbeitsplätze.

00:30:42: Das andere, was sie gesagt haben, war superinteressant.

00:30:44: Ich kann es auch aufhören.

00:30:45: Wenn jemand etwas sagt und du sagst, ich könnte das total sehen, aber du würdest nie gedacht werden, wenn das dein Designjob ist.

00:30:53: Es ist immer, als ich nach Hause kam von Sosu.

00:30:55: Du musst es in die deutsche Kultur translateen!

00:30:57: Ja, man muss

00:30:57: es in der deutschen

00:30:58: Kultur

00:30:59: translatee.

00:30:59: Aber was sie sagen ist, dass wenn du in Deutschland gehst... Du denkst dann, okay wir haben dieses deutsche Set-Rolls.

00:31:07: So, das ist okay.

00:31:08: Das ist der Workflow und was es so aussieht.

00:31:10: Diese sind die Räume, diese sind die Messen, diese ist die Kürze, dieser ist die Sprache.

00:31:15: Dies ist nicht Google Translate, sondern Google Translator-Kultur, nicht Google translator-Language.

00:31:20: Sie haben gesagt aber dann, wenn du in den Landestand bist, discoverst du, wie sie es im Unik tun wollen, weil das Bavaria vs.

00:31:29: wie sie's in Frankfurt machen wollen, denn das ist mehr zentraler Europa als Berlin.

00:31:35: Ich glaube, das war ein fantastischer Lektor.

00:31:41: Und wenn sie es gesagt haben, dass sie sagen, wir haben einen deutschen Werkstatt gebaut.

00:31:53: Aber niemand wollte ihn in Berlin benutzen.

00:32:04: und dann sagten sie, ich weiss nicht was man mit Berlin benutzt.

00:32:13: Niemand war ein German.

00:32:14: Sie sind alle englisch und arbeiten für Zulano oder so eine andere Firma.

00:32:19: Da waren es Darts und so weiter.

00:32:22: Aber Munich, Frankfurt, Cologne ... sehr, sehr unterschiedlich.

00:32:30: Sehr unterschiedliche Kulturen.

00:32:32: So diese Idee von sich zu entwickeln.

00:32:37: und weil die genten Arbeitspläne arbeiten, sie haben keine Rekordstoffe.

00:32:41: Sie kommen in Kontakt mit Menschen.

00:32:43: Das ist eine kulturelle Evolution, die man lernen muss.

00:32:48: Und du lernst es nie, bis du es im Wild fährst.

00:32:53: Aber du hast die Herausforderung in etwas... Wenn du in Deutschland versuchst.

00:33:00: Das ist ein Produkt, das wir schon in sechs Monaten haben.

00:33:05: Du willst ihn verlassen bei deinen Kunden?

00:33:07: Du kannst es resistieren!

00:33:08: Ich denke, dass wir die Kultur geändert haben.

00:33:13: Ich wünsche allen, der Engineering-Blog über den Hiring-Assisten zu reden.

00:33:17: Nicht nur für die Engegeneeringen und die Regeln, sondern auch darüber, wie unterschiedlich... Wenn wir diese Produkte aus Englisch nehmen ... Google translated to German, it will be fighting the German market.

00:33:35: Germans are like nine.

00:33:36: we're not doing that and playing.

00:33:39: Such a good lesson!

00:33:41: I

00:33:43: have thousand things in my mind...I don't know where to start.

00:33:52: Two things Ich weiß nicht wie zu sagen, aber du hast nur über TikTok gesprochen.

00:33:59: Ja, am Anfang.

00:33:59: Und jetzt kommt es für mich in eine Lübe.

00:34:05: Denn TikTok hat nicht die Kultur geändert.

00:34:09: Ich weiß gar nicht, dass das richtige Englisch für das Wort ist.

00:34:12: Es ist mehr wie Mindset oder Adoption von Technologie.

00:34:16: Für mich hatte ich einfach ein Gespräch ... AI und Jobsearch.

00:34:21: Ja!

00:34:21: Und ich habe einfach gesagt, dass die Leute einen

00:34:30: Blick

00:34:31: auf TikTok als eine

00:34:37: App schauen,

00:34:38: wie sie mit den User interactieren.

00:34:42: Und jetzt haben Sie einen Blick an Ihren Karriere-Scheinungen.

00:34:47: Tiktok...

00:34:48: Nein, es ist nicht das gleiche, aber TikTok verändert die Weise, wie Menschen mit Medien interactieren, ich würde sagen oder mit einer App.

00:34:54: Wir können das nicht adoptieren und wir verlieren diese Herausforderung gegen generative AI auch.

00:34:59: Ich weiß genau, was du meinst.

00:35:02: Aber es kann sich mit den User konzentrieren.

00:35:04: Und ich denke, das ist der Punkt.

00:35:06: Man hört auf etwas, wo die Leute sagen ... Das ist so, wie sie verstehen.

00:35:11: Wir benutzen diese Videos durch TikTok.

00:35:12: Das ist ein tolles Video, das ist eine Ad und das ist was wir machen.

00:35:15: Und die Leute sagen, dass es wirklich cool ist, da müssen wir uns Geld spenden.

00:35:17: Da müssen wir ein paar Euro spenden mit TikTok, weil es viele gibt.

00:35:22: Sie können also Menschen mit der Tiktok-Experienz enttäuschen, aber nicht mit einem TikTok landen.

00:35:30: Ich habe sie in den alten Tagen mit Social Media begonnen.

00:35:35: Ich kann mich daran erinnern... Karriersite-Overhaul, Bank of Ireland.

00:35:38: Ich war in der Consulting-Projekte geholfen.

00:35:41: Sie machten mir diese fantastische Probe-Page.

00:35:46: Karriere-Sites im Hinblick auf die Navigation und wie Leute sich über sie reden können.

00:35:49: Dann gab es eine Social Media-Experience, wo wir jetzt sind.

00:35:54: Aber das ist die Normale Evolution.

00:35:57: Wie replikierst du die kulturelle Erfahrung ... Die Technologien, die wir in einem anderen Raum benutzen.

00:36:09: Und ich sagte zu ihm, das ist toll!

00:36:10: Du hast einen fantastischen Job gemacht.

00:36:12: Du hast Geld aufs Leben geplant.

00:36:14: Keine Sorge, dass du gewinntest.

00:36:16: Es ist keine Sorge daran, dass man gewinnert wird.

00:36:18: Aber du hast es eigentlich besser gemacht.

00:36:20: Ja.

00:36:20: Du machst dein Leben besser gemacht und sagst, warum ist das so?

00:36:22: Weil sie den gleichen BTS haben.

00:36:25: So, ihr habt Leute mit einer sozialen Erfahrung gebracht.

00:36:27: Was ich in diesen Zeiten comparede, ist, du hast ein Hotel... Und du hast die Lobby fantastisch gemacht.

00:36:35: Weil sie Leute kommen und gehen.

00:36:36: Ich bin

00:36:37: gut zu haben, eine fantastische Erfahrung.

00:36:40: Und dann starte ich... Ja!

00:36:41: Und als ich auf die Städte starte, habe ich gesagt, oh, das ist ein bisschen...

00:36:47: Und es fühlt sich nicht richtig.

00:36:49: Und dann,

00:36:51: was wir

00:36:52: jemals measureten,

00:36:53: war,

00:36:53: wenn

00:36:53: du nicht die Erfahrung

00:36:59: in deinem Unternehmen

00:37:01: hast, breitest du sie.

00:37:04: Wenn

00:37:08: du keine Experienstätik in der Arbeit hast... ...wenn du es nicht haben... Wenn du das Bild für Agen-Tool und AI-Tools gehörst,... ...und du hast kein Werk, welches agentisch ist.

00:37:24: oder du bist nicht allowed zu benutzen bestimmte Tools in deiner Arbeit oder bringe deinen eigenen Device... Du hast nicht gedacht, was für ein kulturelles Missmatch ist.

00:37:32: Du machst einen Schiff.

00:37:33: Weil die Weise, in der du höher bist, muss man sich reflektieren.

00:37:39: Denn wenn ich eine Agentin bin und was auch immer, ich erwarte diese Erfahrung zu fortsetzen.

00:37:45: Wenn du mich durch eine Tiktok-Experienz behilfst, erwarte ich die Arbeitsschuhe auf meinem Tod, um mir eine Tiktock-Expertion zu geben.

00:37:53: Ich erwarte nicht zu sagen, warte mal!

00:37:56: Du siehst heute's Technologie und jetzt gibst du mir ... Ja.

00:38:00: Und in der Realität ist es etwas, was vier Jahre alt betrifft im Museum.

00:38:05: Aber

00:38:06: für mich ist das ein Korre und das ist die Basis von Rekrutieren zu... Ich erzähle dir einen

00:38:10: wirklich guten Ort, um dich vorzunehmen über diese Evolution des wie Menschen mit Technologien reagieren.

00:38:17: Es

00:38:17: ist in Deutschland!

00:38:18: Und ich war da mit meinen Kindern, und ich versuchte sie mindestens ein Jahr.

00:38:23: Da gibt's eine Geschichte aus den Spielern Museum in Berlin.

00:38:32: Und es ist der beste Business Experience, das Sie haben können.

00:38:36: Ich

00:38:36: lebe richtig,

00:38:37: fünf Minuten... Du solltest da immer wieder gehen!

00:38:40: Er hat fünf Prozent von

00:38:41: ihnen zu sein.

00:38:43: Du sollst da immer noch gehen, oder?

00:38:44: Nein, eigentlich

00:38:45: meine Schule, meine Kinder gehen

00:38:49: auch.

00:38:49: Die gehen normalerweise.

00:38:50: So wenn du die

00:38:51: Geschichte des Games-Museums

00:38:53: schaust, Ja, ja.

00:38:54: Also wenn du das gehst... Wenn du da gehst und ein anderes Haar hast, nicht nur dass diese Gäste Spaß haben sind, ist es nicht?

00:39:00: Funnig!

00:39:01: Lass uns über wie die Leute in den Spielern gespielt werden.

00:39:05: Wenn du auf die Evolution der Gästen schaust, wer hätte gedacht, dass man viele Menschen machen würde, Videos von Leuten zu sehen, mit ihnen zu sprechen oder so?

00:39:18: Oder wer hätte gesagt, dass ihr diese Gemeinschaften bildet?

00:39:23: Menschen, die Games und Fandoms sind.

00:39:26: Und das würde kulturell affectieren, wie die Leute arbeiten können.

00:39:30: Wir schauen uns an, wie wir die Arbeitsprobleme der Games machen und in den gleichen Mechaniken verabschieden werden.

00:39:37: Wenn du im Museum des Games gehst, ist das fantastisch.

00:39:42: Wenn man durch die Evolution von Games geht und sagt, es gibt eine physische Rekorde, was ein Spiel so aussieht?

00:39:50: Was könnte man tun?

00:39:51: Ist es ein Solo-Player?

00:39:52: Wenn du wunderschön bist, wie ich bin.

00:39:56: Ich schaue mich auf Dinge so an und es ist... Ja!

00:39:58: Du siehst das nicht aus, oder?

00:39:59: Aber

00:40:01: wenn man sieht die Weise, in der Games evolvem sind, dann reflektiert sich sehr viel die Art des Gesellschafts.

00:40:07: Die Art, in denen wir uns jetzt kommunikieren, die Dinge, die wir verwenden, die Technologie, was wir erwähnen.

00:40:12: Das ist das, worauf ich sage zu dir.

00:40:15: Geh nach Berlin.

00:40:16: Gehen nach den Games Museumen.

00:40:17: Schauen Sie durch dieses Lenz und sagen ... Was haben die Leute gemacht?

00:40:20: Und wo sind wir jetzt?

00:40:22: Wo ist es heute?

00:40:22: Lass uns ein paar Kinder sprechen, wie sie reagieren und auf Social Media arbeiten.

00:40:28: Und was kommt?

00:40:29: Wie soll man das mit dir interactieren?

00:40:37: Welche Erfahrung ist es für dich wichtig?

00:40:43: Weil das wird der Weg, den wir zuhause haben.

00:40:45: Und das ist der Weg in dem wir uns betrachten können.

00:40:48: Das ist die Erfahrung, was du willst.

00:40:51: Du willst nicht es haben und diese letzten zehn bis zwölf Jahre sind das erste Mal.

00:40:57: Die Technologie, die du hast, ist besser als die Technologie mit dir arbeiten.

00:41:02: Ja.

00:41:02: In terms of methodology control what you can do and that gap between the things you have accessible to yourself Non permission technology that you can use.

00:41:14: And what your allowed to do is in the work, he's getting bigger right?

00:41:18: I'm not frustration level or... Oh man!

00:41:23: That frustration level of oh man if i could just build this with that and someone saying no you cant because we don't

00:41:34: need it.

00:41:36: ein Stone Sculpturer, was heißt das?

00:41:42: Ja.

00:41:43: Und er sagte, also er hat einen zwentig Tonnen Block von Stone.

00:41:50: Einem speziellen Stone.

00:41:52: Nein, nein, es war nicht Marmar.

00:41:54: Stone und es waren zwentigt Tonnen und er brauchte nur acht Tonnen zu beginnen.

00:42:00: Also da war eine Maschine und die neue Sache ist, dass sie Robots von ABB haben.

00:42:10: Sie drücken in den letzten vier Prozent der Skulpturen.

00:42:16: Der Stone-Skulptur sagte, er war skeptisch am Beginn, aber jeder hat einen Job aus dem Jahrzehnten bis zum Jahrzehn.

00:42:36: Die alten Maschinen haben das schon vor zwei Jahren, aber der neue Teil ist das andere.

00:42:54: Das ist

00:42:56: so cool, ich liebe diesen Quote.

00:42:58: Auch bei Michelangelo's

00:42:59: Age hat er es geholfen und er hatte viele Leute die Skulpturen auf den letzten zwei

00:43:09: Prozent,

00:43:09: wo Michelangelos starten

00:43:11: zu arbeiten.

00:43:12: Ich liebe das!

00:43:13: Und

00:43:13: dann

00:43:14: habe ich gesagt, okay, das ist der Weg, wir müssen... Ich mache viel Zeit, also... Ja.

00:43:19: Wir haben das gemacht!

00:43:20: Wir haben es gemacht!

00:43:21: Und sie kamen in zwei Schulen, nicht so ähnlich wie die Crew.

00:43:29: Also du hast diejenigen, die das Konzept von der AIS hat, was sie feiern.

00:43:36: Du hast eine Robo-Arme da, mit einem Charakter, besser als alle Charakterartisten, die ich gesehen habe.

00:43:43: Ich bin zu diesen Kompetenzen, die Leute standen

00:43:45: haben... Ein guter Freund des Graffiti-Artistes!

00:43:47: Er weist nur seinen Oculus Rift und alles das Schätzchen aus... Ja,

00:43:52: also der Streng-Mann Perspitiere.

00:43:54: Perspatiere, wer den besten Streng ist in der Welt.

00:43:58: Er ist einer meiner besten Freunde.

00:43:59: Aber er hat seine Strengpicture von Maschinen gebaut.

00:44:05: Jetzt gibt es einen wirklich guten Parallel, ich denke für das Verkauf und Rekrutieren, wie wir arbeiten wollen.

00:44:13: Und wenn die Maschine überhandeln werden, dann wird sie zufrieden.

00:44:18: Ich werde dir eine Geschichte erzählen, weil dies sehr wichtig ist... Und ich habe die Geschichte von der Person, die es gemacht hat.

00:44:25: Wer war der Head of Innovation für McDonald's?

00:44:28: Ich habe diesen Mann getroffen.

00:44:31: Er ist sehr, sehr glücklich mit mir.

00:44:33: Wir haben zusammen ein paar Sachen gearbeitet und einen HR-Test.

00:44:35: Aber er wurde aber letztendlich beobachtet, dass er das Head of innovation für McDonalds ist.

00:44:43: Der Donalds-Korporation.

00:44:44: Das ist eines der Leute, die ich weiß.

00:44:47: Und er hat gesagt, wenn wir die... Automated checkouts.

00:44:54: In der Maschine, wo du den Anruf hast.

00:44:57: Du hast gesagt, wir dachten, das würde die Zahl der Mitarbeiter in einem Restaurant reduzieren.

00:45:06: Weil wir keine Menschen mit dem Katt nehmen.

00:45:07: Das wäre meine natürliche menschliche Reaktion.

00:45:10: Willst du die Maschinensäure anrechnen?

00:45:13: Ja.

00:45:13: Du sagst, wir hatten eigentlich einen Heldkampon zu erhöhen.

00:45:16: Denkbar von ca.

00:45:17: zwanzig Prozent.

00:45:17: Zwei Riesen.

00:45:18: Drei Riesen!

00:45:19: Eine war ... Die Verbrauchung ist viel mehr effizienter.

00:45:25: Du hast keine Leute da, die nicht sicher sind was zu verordnen.

00:45:29: All das, was er wiederholt hat... Also der Spiegel und die Akkursivität, mit dem die Verbraucher kommen, ohne ein paar Konversationen oder diese Interaktion.

00:45:43: Und auch,

00:45:44: dass es kein Geld gibt.

00:45:46: Keine Begründung mit Geld zu geben, etc.

00:45:52: Und sie können auch die Erfahrung erhöhen und sagen, wie lange es sein wird.

00:45:57: Das ist das frustrierte Sache, wenn du wachst, um dich anzuschauen.

00:46:00: Also das

00:46:01: war der erste Schritt.

00:46:02: Sondern... Sondern man muss mehr Menschen in den Kitschern bringen.

00:46:04: Man muss double die Größe des Kitsches, weil die Prozesse von Ordnern sind und wir werden ordentlich schneller und so weiter.

00:46:11: Die Leute wollten ihn bereit sein oder so.

00:46:14: Also haben wir dann gedacht, wie können wir die Erfahrung machen?

00:46:18: Es ist limitiert.

00:46:21: Aber wie können Sie die Erfahrung von McDonalds besser machen?

00:46:23: Und sie haben ein Table-Service geöffnet.

00:46:25: Wenn du einen langen Wagen hast, gib dir eine Nummer und schaust.

00:46:27: Sehr, sehr einfach!

00:46:28: Denn jetzt, ich brauche diese Leute nicht mit den Menschen auf der Tail dealing, sondern sie können veröffentlichen oder verbessern.

00:46:37: Sie können das Custom Experience erhöhen.

00:46:39: Das ist ein wirklich einfaches Beispiel, dass die Leute verstehen.

00:46:42: Und wenn du denkst, was das für einen wichtigen Punkt ist.

00:46:44: Wenn du sagen kannst, was sind diese Dinge?

00:46:48: Was sind die Table-Service Dinge, die da kommen können?

00:46:52: Während du alle busierende Träume und resistenz gegen AI sind und die Maschine brechen, oder?

00:47:00: Ich erinnere mich auf die Printing-Presse, die Geschichte und so weiter... Wenn wir eine sehr einfache Basis von McDonalds erzählen, was können andere Dinge machen, die besser erfüllen werden?

00:47:14: und dann, was passiert ist.

00:47:15: Es wird eigentlich eine Lüftung, dass die Menschen für die Person, wenn sie mit der Person kämpfen wollen.

00:47:23: Und wir sehen das in den Service-Gesetzten.

00:47:25: Jetzt, als mehr Automatik-Service wird, desto mehr Leute will ein Subscription oder einen Prämium zu haben im Endeffekt.

00:47:35: Und ich sehe es!

00:47:36: Plätze wie CV-Librärie.

00:47:37: Lee sagte es mir.

00:47:38: Zuerst hat er gesagt ... double my number of customer success because people said you're the only company where we speak to.

00:47:49: Eigentlich

00:47:49: muss ich sehr schnell sein, weil mein nächstes... Oh Mann.

00:48:08: Es gibt

00:48:10: ein Roboter, der in einem

00:48:13: Moment kommt.

00:48:16: Okay.

00:48:18: Es ist ein Robot, der im Moment kommt

00:48:21: für ihn.

00:48:21: Auch

00:48:22: besser?

00:48:24: Ja.

00:48:24: AI-Podcast Ich möchte wirklich dieses machen, oder so, wenn du das zuerst hörst.

00:48:29: Ich möchte einen agentischen Podcast bauen, wo ein Agent verabschiedet

00:48:34: wird.

00:48:35: Und was ist dieser Raum, dass du es in drei Monaten hast?

00:48:41: within three months.

00:48:42: Don't start worrying about your podcast jobs, it's

00:48:46: just a hobby and we talk regularly to each other

00:49:02: whenever

00:49:06: maybe with your agent.

00:49:26: Ich lebe auf die Griechische

00:49:40: Islande.

00:49:41: Du bist willkommen!

00:49:52: Das war

00:49:52: Zielgruppengerecht von

00:49:54: Robindro Ulla

00:49:55: und Jan Hablicek.

00:49:57: Du möchtest mehr erfahren?

00:49:58: Dann schau jetzt

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00:50:09: Es ist wirklich Schluss.