doppelgaenger.ai: Transkriptionen zum Doppelgänger Tech Talk Podcast

Ich überlasse jetzt die Bühne einem sehr bekannten Duo Philipp Glöckner und Philipp Glöckner. Ihr kennt sie alle, Host des Doppelgänger-Tek-Talk-Podcasts. Die erste Folge erschien im Juli 2020 und ich glaube diese Woche, wenn ich richtig rechnen kann, kommt die 200. Folge und wird veröffentlicht und sie machen einen Doppelgänger-Tek-Talk-Live-Podcast hier auf der Bühne. Das wird nochmal ein ganz toller Abschluss dieses heutigen Tages und ich bedanke mich für eure vielen tollen Fragen und für eure Teilnahme hier heute. Dankeschön.

Hallo, vielen Dank, dass Sie hier so lange hier geblieben sind. Wir sind die Doppelgänger. Mein Name ist Philipp Glöckner, das ist Philipp Glöckner. Wir machen heute einen Live-Podcast, das heißt, das was wir sagen wird aufgenommen werden später im Doppelgänger-Tek-Talk-Stream auf Spotify, Apple, Amazon, Google Podcast ausgestrahlt und ja, das war es schon eigentlich.

Hast du Fragen? Hast du eine Intro vorbereitet? Hast du heute was gelernt auf der Trade-Off?

Ich fand den Richter natürlich super. Ich fand ganz am Anfang den wissenschaftlichen Vortrag von Professor Atinger sehr spannend, der sehr gut die Limitierung von Decision Intelligence gezeigt

hat. Und Kajak, ist das was für dich? Naja, ich habe mich gerade überlegt, ob ich dieses Jahr

lieber E-Commerce-Manager wäre oder im Kajak einen Wasserfall runterfahren würde. Also ich finde das einigermaßen gruselig. Also beide. Ich habe mit Adrian eben noch gesprochen,

sieben Tage hat er sich vorbereitet auf diesen kurzen Sprung. Fand ich schon bemerkenswert und er macht wohl bis zu 20 von diesen Dingern im Jahr. Das wäre jetzt also meine Horrorvorstellung,

20 davon zu machen. Mehr Vorbereitung als du normalerweise für eine Episode machst

auf jeden Fall? Wahrscheinlich für alle 200 komme ich, wenn ich auf die sieben Tage zurechtkomme. Ja, sonst freue ich mich hier zu sein. Thorsten kenne ich noch von Muvl, er war einer meiner liebsten Kollegen dort und hat mich vor allem, ich erinnere mich noch an eine Sache und so schließt sich der Kreis auch. Wir waren mal snowboarden zusammen. Nach einem schönen Tag auf der Piste, Extremsport würde ich das jetzt nicht bezeichnen, hatten wir ein Zimmer zusammen und er hat es geschafft mich in den Schlaf zu reden und zwar als er mir den Unterschied zwischen Komplexität und kompliziert erklärt hat. Weißt du den Unterschied? Was ist der Unterschied zwischen

Komplexität und kompliziert? Also ich würde Komplexität eher definieren, als dass es viele zu berücksichtigende Variablen gibt. Also ein weiterer Entscheidungsraum mit vielen Einflussgrößen und kompliziert eher sozusagen einen tiefen Vektor. Also auch eine einzelne Entscheidung aufgrund ganz weniger Variablen kann sehr kompliziert sein. So würde ich es definieren,

aber das ist sehr unwissenschaftlich. Kannst du verstehen, dass ich dann irgendwann abgeschaltet habe? Also wer unseren Podcast nicht kennt, erlebt eigentlich davon, dass Pip mir die Welt erklärt und am Ende dann immer noch durch Zahlen geht, also tiefer dann in die Earnings und erklärt, wo irgendwie etwas falsch läuft und wir wollten heute so ein bisschen da durchgehen, weil er schon eher so der Kopfmensch ist und ich eher so das Bauchgefühl und Bauchgefühl haben wir heute auch den ganzen Tag gelernt. Du warst auch schon vorher da, heute Morgen, da war ich noch im Zug, da ging es um Poker. Spielst ja auch gerne Poker, habe ich das eine oder andere Mal gehört. Was kannst du denn besser? Poker spielen oder Short-Sellen? Zur Erklärung, Short-Sellen ist sozusagen

gegen Aktien wetten, statt in Aktien zu investieren, dagegen zu wetten. Gute Frage. Ich vermute... Ist es das Gleiche? Also ich habe verstanden, sozusagen bei dem Talk von Fedor Holz, wenn wir jetzt heute ein Turnier starten würden, ist die Chance noch relativ groß, dass jemand die Bounty auf Fedor Holz bekommt und ihn rausschmeißt, weil einfach kurzfristig zu viel Varianz und Zufall mitspielt. Ich glaube, würden wir ein Turnier spielen, wo man sich wieder einkaufen dürfte ein paar Mal, dann... so wie viele Leute sind es noch? Dann hätte ich vielleicht eine Chance, zumindest an den letzten Tisch zu kommen. Es gab mal so ein Gründer-Poker, wo ich war, da waren auch ungefähr vielleicht 100 Leute, wo ich dann auch irgendwie nach vier Stunden am Final Table war, wo dann noch acht bis zehn Leute sitzen. Und dann waren wir irgendwann tatsächlich nur noch zwei, und es war schon morgens um eins oder um halb zwei oder so. Und dann wurde man müder und auch ein bisschen betrunkener. Das ist schon mal ein Learning, man trifft keine besseren Entscheidungen, wenn man immer weiter trinkt. Dann habe ich irgendwann aus Langeweile meinen Gegenüber gefragt, was er denn... Also es war eigentlich Gründer-Poker, so zum Netzwerken. Dann habe ich ihn irgendwann gefragt, was er denn eigentlich macht, weil ich schon aus Langeweile die ganze Zeit rumgelagert habe. Und dann meinte er, er baut gerade eine Poker-App und spielt 14 Stunden am Tag Poker. Dann habe ich gedacht, okay, alles klar, deswegen ist er so weit gekommen. Und meine andere Erfahrung, ich überlege gerade, wo ich mal Geld gewonnen habe beim Poker. Also ich gehe im Schnitt, ich habe so eine Runde, mit der ich einmal im Monat spiele oder alle vier Wochen. Da gehe ich, glaube ich, im Schnitt... Also was man auch bei Federholz sehr gut mitbekommen hat, ist, du gewinnst halt nicht jeden Tag. Du kannst sogar in 80 Prozent der Fälle mit Minus rausgehen, aber du musst halt an den Tagen, wo es gut läuft, dann mehr mitnehmen. Da würde ich sagen, da bin ich im Schnitt im Plus. Und mit einem von denen bin ich mal in ein Spielcasino auf einer Insel geflogen. Oder als wir da waren, sind wir ins Casino gegangen. Und da war ich zwischenzeitlich, glaube ich, so 1200, 1500 Euro im Plus. Also das ist schon ein gutes Gefühl, wenn du hast einen ganzen Abend verbracht und gehst mit Geld. Also jemand hat dich dafür bezahlt, mehr oder weniger. Und du kriegst ja irgendwann, wenn du gut spielst, auch free drinks und so, weil du den anderen Leuten das Geld abnimmst. Und die Bank kriegt ja ihren Share und so weiter. Ich stelle mir das vor,

du bist gerade mit dem Kajak auf dem Weg zur Klippe und hast das Gefühl, du hast alles unter

Kontrolle. Genau, pass auf. Und dann war es, also es war ein Abend, auch drei, vier Stunden. Und ich war vielleicht so bis dahin 600 Euro im Plus oder so. Und dann saß ich so ein Pärchen neben uns. Er sah so ein bisschen zwielichtig aus. Und dem habe ich dann innerhalb von ein, zwei Stunden einen vierstelligen Betrag abgenommen. Und dann auch irgendwann aus Langeweile und wie gesagt, weil es free drinks gab, ihn gefragt, was er dann so macht. Und er hat ein paar Airbnbs auf der Insel. Das waren dann, glaube ich, 20 oder 30 Stück. Und der sah eher so aus, als wenn er die Stundenweise vermietet, ehrlich gesagt. Und irgendwann fand ich es gar nicht mehr schwer, mehr Geld zu bekommen. Wäre, glaube ich, einfacher gewesen, weil der stiegen tief, unheimlich tiefe Taschen zu haben. Aber mein Problem wurde dann eher, mit dem Geld noch nach Hause zu kommen, hatte ich das Gefühl. Und deswegen bin ich dann irgendwann gegangen. Aber, achso, genau. Die Frage war ja, ich glaube, ich kann besser Pokern als gegen Aktien wetten. Bei gegen Aktien wetten geht es ja weniger um die Analyse, beziehungsweise auch, aber es ist so viel Timing dabei, so wie vielleicht beim Pokern auch, dass du halt, du brauchst halt die richtigen Karten für den Moment. Und es reicht nicht, nur Karten zu haben und irgendwie perfekte Game-Strategie zu spielen. Ich glaube,

Aktien leer verkaufen ist deutlich schwerer. Aber bei Aktien machst du doch mehr Analysen eigentlich. Also beim Pokern machst du ja nur Poker-Face. Oder ist das? Also ich habe noch nie gespielt. Ich habe auch Angst davor, weil ich das Gefühl habe, es könnte mich einnehmen.

Ja, es ist ein Pyramidenspiel, deswegen nicht anfangen. Ich wollte gerade sagen, Aktien ist schwerer, weil du wettest an der Börse eigentlich im Zweifel gegen Leute, die weniger analysieren. Also auch gegen welche, die mehr analysieren natürlich, aber auch gegen viele, die kannst gegen Tesla wetten, weil du glaubst, das ist eine überbewertete Firma. Aber solange alle das glauben und noch mehr davon haben wollen, steigt der Kurs halt weiter. Und das macht es dann schwerer. Andererseits hast du beim Poker natürlich auch nicht nur rationale Spieler. Also es bringt dir gar nichts, die ausrechnen zu können. Wenn jemand komplett irrational spielt, kann dir genau das Gleiche passieren. Von daher ist es vielleicht sogar vergleichbar. Ich habe auf jeden Fall mehr Geld beim Aktien-Shorten verloren,

als beim Poker bisher, würde ich sagen. Gut, du hast auch irgendwie vier Jahre versucht, Tesla zu shorten. Mindestens. Ein Grund dafür. Aber inzwischen sind 60 Prozent unter Wasser jetzt. Bist du short? Nee, Timing. Aber Öl hast du richtig gewettet,

oder? Ja, ich habe gegen den Ölpreis bei 95 gewettet. Das war gestern bei 78,

ist jetzt wieder hoch auf 81. Aber ist immer noch gut. Dann lass uns über Marketing sprechen. Es gibt so ein schönes Zitat von Henry Ford, dass er sagt, 50 Prozent seines Werbebudgets ist herausgeworfenes Geld. Er weiß nur nicht, welche 50 Prozent. Nun ist das schon ein paar Jahrzehnte her. Ist das heutzutage immer noch so? Je nachdem, wer das sagt. Ich glaube,

die meisten D2C-Modelle, also die direkt an Kunden übers Internet verkaufen, bei denen ist es wahrscheinlich so, dass es eher noch 25 Prozent sind. Bei großen Above-the-Line- oder Brand-Marketing- Advertisern, glaube ich, ist es nach wie vor so. Ich glaube, ein Trend, der relativ klar ist, ist immer mehr Budgets online gehen und online tendenziell besser attribuierbar ist oder nachvollziehbar. Ich glaube, dass von dem Bereich, der online geht, wird immer mehr programmatisch ausgegeben und von dem programmatischen Real-Time-Bidding-Anteil immer mehr transaktional. Also sozusagen, wo man darauf bietet, dass man Kunden, den man schon gesehen hat, entweder reaktivieren kann oder näher an die Kaufentscheidungen bringen kann. Also langsam verschiebt sich diese Unwissenheit, glaube ich, gerade mit dem Onlineshift immer mehr in Richtung, dass man gute Accountability hat und immer besser versteht, was mit dem Werbe-Huijet passiert. Dann passiert das aber alles ja nicht in einem luftleeren Raum, sondern du hast sowas wie die App-Tracking-Transparency von Apple, also den höheren Datenschutzstandard, den Apple durchgesetzt hat oder den Fakt, dass Cookies beim Tracking abgeschafft werden über die Zeit. Und das setzt das Ganze natürlich um Jahre, wenn nicht Jahrzehnte, zurück. Also dadurch wird gesamte Advertising nochmal so fuzzy, würde man im Englischen sagen, also verschwommen. Das macht es nochmal deutlich schwerer und relativ ist der große Gewinner davon wahrscheinlich Google, weil das beste Targeting oder die beste Zurechenbarkeit hat man dann am Ende doch wieder im Suchmarketing. Davon profitiert Apple erheblich mit, weil Apple irgendwo zwischen der Hälfte und zwei Dritteln der Werbeeinnahmen der Apple-User auf Google bekommt, über so einen Deal, den sie hinten rum mit Google haben. Oder was heißt hinten rum? Das ist einigermaßen öffentlich, aber verwundert. Ich glaube heute kam raus, dass die in UK wird ermittelt gegen das Duopol im Mobilmarkt und mein Gefühl ist, dass langfristig die drei größten Werbekonzerne werden Apple, Google und Amazon werden. TikTok vielleicht. Die Frage ist, ob TikTok für Werbung das Gleiche schafft, was sie mit dem Feed geschafft haben. Also dass sie ohne eigenes First-Party-Tracking es irgendwie hinbekommen, auch Ad-Targeting. Also so eine Art Intention-Graph könnte man das nennen. Also dass sie so wie sie jetzt deine Interessen verstehen, auch deine Kaufbereitschaft verstehen. Wenn ihnen das gelingt, dann könnten sie sicherlich da aufschließen. Facebook kommt halt unter die Räder, weil sie am meisten darunter leiden, dass Google und Facebook da quasi kooperieren. Und ultimativ ist auch da wieder das Endgerät, also das Device, das Telefon so wichtig, weil das eigentlich der wahre Durchbruch wäre halt Transaktionen so End-to-End zu tracken. Also du hast eine Werbung auf deinem Handy gesehen und am Ende bezahlst du mit deinem Handy und die Transaktionen sehen vor allen Dingen die beiden großen Betreiber der mobilen Operating Systems, also iOS, Apple und Android, Google. Das heißt, die müssten die effizientesten Werbekampagnen sowohl für Suchwerbung, aber auch für Displaywerbung aussteuern, messen und nachweisen können über das Payment. Und der freie Internetmarkt an Werbung sollte sicherlich weiter wachsen, aber sieht man bei Tradesk zum Beispiel sehr gut, die unheimlich gute Zahlen immer wieder liefern. Aber insgesamt wird dieser Markt, glaube ich, langsamer wachsen als der Werbemarkt von Google und Apple. Also Google, Apple werden weitere Marktanteile gewinnen und Amazon und TikTok werden auch überdurchschnittlich

wachsen als Challenger. Das ist quasi die Einschätzung. Und wenn du jetzt eine Marketingabteilung übernehmen würdest, was brauchst du alles, um gute Entscheidungen zu treffen und wie musst du auch die Abteilung vielleicht verändern, weil wir jetzt in den letzten zwei Jahren einfach eine wahnsinnige Veränderung im Markt gesehen haben. Einmal weniger VC-Geld heute, dann App-Tracking und alles, vielleicht Influencer-Marketing noch ein bisschen. Also das heißt vielleicht jetzt nicht in den letzten zwei Jahren, aber in den letzten fünf Jahren hat sich ja schon wahnsinnig viel im

Marketingbereich eigentlich geändert. Gute Frage, die stelle ich tatsächlich manchmal. Ich verdiene manchmal Geld mit einer Beratungstätigkeit und zu der Beratung gehört manchmal auch CMO-Kandidaten oder Head of Marketing oder was auch immer für Portfoliofirmen zu identifizieren oder zu interviewen. Und eine Frage, die ich die tatsächlich stelle, ist, wenn sie auf einem weißen Blatt Papier anfangen würden, was die ersten drei Personen, die sie einstellen würden, wären. Und Leute mit einer eher traditionellen Sicht sagen halt vielleicht PR, Performance-Marketing und jemand, der Brand macht oder so. Und dann, was ich eher hören würde, das kommt natürlich immer ein bisschen auf das Unternehmen an, aber wäre, dass Leute fast als erstes sagen, irgendjemand aus dem Bereich Data, also tatsächlich Data Analytics, weil wer heutzutage nicht verstanden hat, dass Marketing ein unheimlich quantitatives Metier ist, ist für den Job glaube ich einfach nicht geeignet. Aber ich glaube, sie werden überrascht, ihr werdet überrascht, wie oft Leute, die schlimmste Antwort, die ich mal gehört habe, ist, jemand hat gesagt, sie würden sich erst mal einen Assistenten anstellen. In einem Team von drei. Und dann haben wir noch gesagt, was würde der Assistent oder die Assistentin machen. Und dann hat sie gesagt, das, was ich in meinem vorherigen Job gemacht habe und dadurch hat sie auch noch verraten, dass sie vollkommen unqualifiziert für den Job war, er oder sie. Also ich fände es gut, also ich würde, war das zu ausschweifend? Wir sind gleich durch. Ein Drittel, haben wir schon durch. Also ich würde auf jeden Fall eine Datenperson hiren, ich würde eine quantitative Performance Marketing, also die sehr transaktional im Marketing denkt, für die meisten E-Commerce, D2C Modelle, das gilt nicht für jede Firma, heiren. Und das Dritte ist ein bisschen komplizierter, das wäre entweder jemand, idealerweise eine halbe Stelle für irgendwas, was so Product-led Growth wäre, also alles, was nicht Marketing ist, aber trotzdem vielleicht wachst, also Referral-Programme oder irgendwie Conversion-Optimierung, sowas in der Art. Und jemand, der sehr gut Creatives irgendwie versteht, also weil die Performance-Person in der Regel nicht gut darin sein wird, gute Creatives zu machen, also Werbemittel zu kreieren oder auch so ein bisschen Brand mit zu verstehen. Also idealerweise hätte ich gerne ein Team von vier, das wären wahrscheinlich die vier Hires, mit denen man ein grundlegendes Marketing-Team aufbauen könnte, wenn ich, weiß nicht, habe ich was übersehen? Was würdest du noch?

Meine Frage wäre, was ist deine Erwartung für die Datenpersonen? Was wäre deren Aufgabe? Was würden sie für dich analysieren? Würden die gucken, was ein Neukunde kostet? Kohorten anschauen?

Ich überlege gerade, ob es zu viel verlangt wäre, dass es jemand ist, der, also einerseits der oder die natürlich die Fähigkeit haben, Daten schnell, effizient, richtig zuverlässig auszuwerten oder zu generieren und auszuwerten. Und wenn ich wünschen könnte, in der perfekten Welt, wäre das noch kombiniert mit auch die richtigen Fragen stellen. Weil es gibt viele Leute, die das irgendwie statistische Know-How haben oder mit R, die so ein Tableau-Chart fertig fummeln können. Aber noch besser ist natürlich, wenn du jemand hast, der das kann, das ist aber ein sehr seltenes Profil, um fair zu sein, und außerdem die richtigen Fragen stellen. Also, was sind Dinge, die ich mir eigentlich anschauen sollte? Die Fähigkeit, auch schnell Anomalien in Daten, also Pattern Recognition, Problem Solving, sozusagen zu haben. Das ist sehr viel verlängert. Das gibt es selten. Oft ist es so, dass man zufrieden ist, wenn man sozusagen einen Data Analytics Dienstleister hat, der oder die das aber sehr gut macht. Dann muss man halt selber die schlauen Fragen stellen. Aber ein autarkeres Team wäre es natürlich, wenn jemand auch noch die Probleme sich selber sucht.

Nun sind wir heute hier auf der Trade-Off, das Buzzword Decision Intelligence, also BI auf Steroids oder Data Science as a Service. Man kriegt mehr aus den Daten raus, man kann die persönliche oder menschliche Entscheidung besser treffen anhand von Daten. Auf der anderen Seite haben wir jetzt die letzten Tage gelernt, dass selbst Top VCs überhaupt keine Analyse machen von Startups, in die sie investieren. Ihr habt vielleicht mitbekommen, dass diese Kryptofirma gerade implodiert. Ja, da waren das Who is Who der VC-Szene in Amerika beteiligt. Wie siehst du das als Angel-Investor? Können wir irgendwie eine Doppelgänger-DI bauen und die besten Angel-Investoren werden mit genug Daten? Also ähnlich wie es in diesem Film Moneyball war, dass man irgendwie analysiert, wer sind die besten Spieler, wie sind die Zusammenhänge. Können wir jetzt mit dem ganzen Wissen, das wir hier haben, es schaffen, Super Angels zu werden?

Also es ist ja letztlich die Frage, so ein Bauchgefühl gegen Analyse. Es gibt tatsächlich ein historisches Beispiel. 2009 hat Google mal Google Ventures gegründet und die waren so reflektiert zu erkennen, dass sie a. keinerlei Erfahrung und keinerlei fähiges Personal haben, um Venture-Kapitalisten, also Wagniskapitalfinanzierer zu werden. Und haben gesagt, okay, aber was ist unsere Stärke? Und das war so die Zeit, zu der Google eigentlich beschlossen hat, wir werden höchstwahrscheinlich eine AI-First-Company. Und dann, okay, wir haben Daten jede Menge und wir haben die besten AI-Leute der Welt, fairerweise. Also lass uns das doch nutzen. Und dann hat man tatsächlich eine, ich glaube Vortex hieß die Maschine, also nicht einen Algorithmus, sondern einen Machine-Learning-Bestandteil gebaut, der aufgrund der, welche Faktoren würdest du da einfließen lassen zum Beispiel?

Eigentlich doch nur einen. Gründer war auf der WHO.

Genau, das würde helfen. Genau, man würde zum Beispiel so die Pedigree, also den Lebenslauf der Gründer, Gründerinnen untersuchen. Vielleicht die Industrie, das Geschäftsfeld, das Geschäftsmodell, das Land, vielleicht die Stadt. Man muss natürlich schauen am Ende, welche dieser Signale auch aussagekräftig sind, aber man kann ja erstmal alle testen auf so eine Signifikanz. Dann würde man nehmen, wer hat die letzten Runden finanziert, was ist der durchschnittliche Anstieg, also die CAGR, die Wachstumsrate von der letzten Bewertung auf die jetzige pro Jahr oder pro Monat. Und diese Faktoren hat man in ein Modell gepackt und hat das dann genutzt, um A, neue Startups zu identifizieren, aber auch bestehenden Dealflow, also Startups, in die man eventuell hätte investieren können, zu bewerten. Und es hat dann zu vielerlei Dingen passiert. Also das eine ist, es hat natürlich einen riesen Bias, also dass man typischerweise, das ist ja auch was, was immer wieder in Frage gestellt wurde heute auf der Konferenz, ist, wenn ich aufgrund der letzten 20 Jahre Venture Capital und welche Startups wurden finanziert und groß bewerte, dann finde ich halt raus, dass ich irgendwie 85% oder noch mehr in weiße Männer investieren sollte, wobei es einen Unterschied gibt, dass in den USA so viele Startups tatsächlich von Immigranten oder sagen wir Leute mit Immigrationshintergrund gegründet wurden, dass vielleicht sogar dazu führen würde, dass Bias auch so ein bisschen, oder ein Bias, es würde zu vielen neuen Bias führen, aber ein Bias würde vielleicht so ein bisschen revoked worden. Dann führt es dazu, dass irgendwann die Leute bei Google Ventures natürlich verstanden, und das ist auch ein Problem, was man hat, man kann den Leuten die besten Tools zur Verfügung stellen und dann lernen schlaue Leute aber auch schnell, wie man an den Input-Variablen so rumschraubt, dass man das Ergebnis rausbekommt aus der Blackbox, was man will. Also man stellt eventuell die Dinge besser dar, als sie sind, um eine Entscheidung herbeizuführen. Um auf Professor Artinger zurückzukommen, was man vor allen Dingen gemerkt hat durch den Lauf der Geschichte ist, dass es einen anderen Fund gibt, der all das, was die gemacht haben, schneller konnte, nämlich was das Machine Learning richtigerweise herausfinden würde, man müsste vor allen Dingen Runden, die andere renommierte VCs gemacht haben, einfach folgen, weil die sozusagen eine sehr gute Auswahl machen, so ein Excel-Bessemer vielleicht,

Istekoya, bei der Crypto-Retze jetzt.

Und dann findet man raus, das Schlauste, was man machen kann, ist sich an die Runden ranzuhängen, die sehr renommierte VCs machen. Und dafür hat Google halt eine AI gebaut, um das zu bauen, und dann haben sie wahrscheinlich gemerkt, dass Tiger Global, das ist dieser Investor, der genau das macht, nur manuell, genau das Gleiche macht. Und das war das Beispiel von Professor Artinger, dass er gesagt hat, oft kommen einfache menschliche Heuristiken, humane Heuristiken, auf ein ausreichend gutes Ergebnis. Und alles, was Google durch die AI herausgefunden hat, ist halt, die stärkste Korrelation oder die stärkste Linearegression ist, diesen Runden zu folgen und sich darauf zu werfen. Und das kann natürlich jeder andere, der die Szene versteht, auch machen, so wie diese Tiger Global Leute. Anfang dieses Jahres hat Google die AI weggeschmissen und agiert jetzt wie nach meinem Verständnis, also sie nutzen das noch, vielleicht um Biases auszuschließen oder eine weitere Informationsgrenze zu haben, aber es ist nicht mehr grundlegend für ihre Entscheidungen. Und ich finde es aber ein super Beispiel dafür, dass am Ende oft menschliche Entscheidung nicht so viel schlechter ist, als die AI-geführte.

Ich wollte gerade sagen, ihr könnt auch Fragen stellen, es gibt eine Person mit Mikro, und ihr wärt dann auch morgen in unserem Podcast, also bitte stellt euch nicht zu lange selbst vor, das würden wir dann wieder rausschneiden. Aber vorher hätte ich noch eine Frage, was mich so ein bisschen überrascht hat, war, dass ich hier gedacht habe, eigentlich die AI, also auf der Konferenz, auf der wir das letzte Mal gesprochen haben, oder auf der ich einen Vortrag halten durfte, habe ich gesagt, AI will take your job. Also glaubst du nicht, dass wir in vielleicht 10 Jahren oder 20 Jahren, wenn wir vor Gericht stehen, irgendwie nicht mehr von einer Person, sondern von einer AI, zu einer Strafe gezwungen werden, oder wie sagt man, gerichtet werden?

Meine Angst wäre, also, dass die Justiz-AI gesteuert wird, hielte ich für unwahrscheinlich, aber ein Riesenthema, was viel diskutiert wird, ist ja predictive policing, also, stellst du dich schon an die Orte, an die höchstwahrscheinlich Verbrechen passieren, oder kerkerst du Leute aus Schutz vor möglichen zukünftigen, so wie gerade in Bayern passiert, so die Klimaproteste, die sicherheitshalber eingesperrt werden, weil sie könnten, sie sind höchstwahrscheinlich, dass das passieren würde, ich glaube, das ist gefährlich, und was wir aus der Vergangenheit ja gelernt haben, ist, dass alles, was in den schlimmsten Science-Fiction-Filmen prognostiziert wurde, komischerweise wahr wird, und ich glaube, Minority Report war das, wo das prognostiziert wurde, Palantir baut ja ähnliche Tools, die dann angeblich nicht eingesetzt werden und so weiter, aber ich befürchte, das wäre die erste Stufe, die mit erheblichen Freiheitseinschränkungen einhergehen würde, also, dass jemand sagt, du bist irgendwie komisch angezogen, leicht angetrunken, kommst aus Hamburg hierher und bist höchstwahrscheinlich, dass du hier im Kreuzberg gleich ein Verbrechen begehst, oder im Park was einkaufen gehst oder so, da freu ich mich am ehesten noch an. Aber ich würde gerne noch mal auf die VC-Frage zurückkommen, also diese Frage, Gut Feeling versus Analyse, ich glaube, dass dieses Gut Feeling oder Bauchgefühl ist eigentlich ein Riesenmythos, weil es ist ja nicht so, dass Zwölfjährige irgendwie aus der sechsten Klasse kommen, oder vierten Klasse bei dir, und dann sagen, ich habe jetzt ein Bauchgefühl, dass das und das so und so ist, sondern eigentlich ist auch Gut Feeling meiner Meinung nach, also was man als Bauchgefühl beschreibt, ja schon was, was oft eher seniore Personen ausbilden, oder zumindest wo sie dann besser sind als der Durchschnitt, und letztlich ist das auch im Englischen würde man sagen Muscle Memory oder eben so ein Gewohnheitswissen, was einfach sehr schnell abrufbar ist, weil es auch Pattern Recognition oder Pattern Matching ist, weil du dich einfach vielleicht sogar intuitiv an was aus der Vergangenheit, was du unterbewusst auswertest, ohne es zu merken, und es ist letztlich nichts anderes als Künstliche Intelligenz, du hast einen Rahmen oder eine Erinnerung von ganz vielen Erfahrungen aus deiner Vergangenheit, und du siehst jetzt jemanden, dir wird ein Case präsentiert oder ein Pitch Deck, und die Schwingungen, die du dabei bekommst, die sich wie Bauchgefühl anfühlen, tatsächlich erkennst du irgendwelche Muster aus der Vergangenheit darin, die dich positiv oder negativ bewerten lassen, und das sind natürlich Vorurteile, aber Vorurteile sind auch furchtbar effizient, weil sie sehr schnelle überdurchschnittlich richtige Entscheidungen erlauben, also wenn du zum Beispiel, ein willkürliches Beispiel, du hörst jetzt einen OMR-Podcast, nach 10 Minuten hast du ja irgendwie ein Gefühl dafür, ist der oder die so ein Aufschneider, ein Fraud, also ein Betrüger oder jemand, der eher so ein Undersecure-Overachiever ist oder jemand, der wirklich beeindruckend ist, und wenn du den durchgehört hast, kannst du wahrscheinlich sogar sagen, warum, das und das sind die Dinge, die mir aufgestoßen sind, aber das Gefühl dafür hast du glaube ich schon nach 2-3 Minuten, und das sind halt total unterschwellige Sachen, wie dass jemand immer, ich sag mal, sagt, und der Typ, der das Haus deiner Eltern gebaut hat, war vielleicht jemand, der das auch immer gesagt hat, und das war ein Betrüger, und deswegen sagt irgendwas in deinem Hinterkopf oder in deinem Bauch eben, dem traue ich nicht so. Und ich glaube, wie gesagt, dieses Gut-Gefühl ist eigentlich auch was trainiertes, so wie eine Machine Learning trainiert wird, ist auch dein Bauchgefühl das Ergebnis von jahrelangem Lernen, so wie ein neurales Netzwerk lernt, das ist nur dein eigenes neurales Netzwerk, und du nimmst es aber nicht als Analyse wahr, sondern weil die Entscheidung so schnell und intuitiv kommt, aber es ist geprägt von Erfahrung.

Und hast du in Zukunft dann noch Bauchgefühl, oder haben wir als Menschen noch Bauchgefühle, wenn alles durch irgendwelche AIs entschieden wird? Also jetzt mal angenommen, du hast jetzt 20 Jahre Internet und Marketing und so Sachen und Produkte und so gemacht, du hast ja mit tausenden von Leuten oder hunderten von Leuten zusammengearbeitet, viele Firmen gesehen, irgendwie in viele Firmen investiert, analysierst viel, machst aber auch viel mit deinem Bauchgefühl, hast relativ schnelles Bild, ob du einer Person jetzt dein Investment anvertraust oder nicht. Würdest du das auch haben, wenn du die letzten zehn Jahre schon immer irgendwie eine AI im Hintergrund gehabt hättest? Also verlieren wir an Bauchgefühl oder an Menschlichkeit dadurch, dass wir jetzt so in Zukunft Ressourcen haben, die wir vorher noch nicht hatten?

Ich glaube nicht, dass wir was verlieren. Ich glaube eher, dass es so ein Enhancement ist. Also das war ja auch Thema heute, dass du quasi die beste Entscheidungsfindung vermutlich durch eine Kombination von Mensch und AI passiert. Und ich glaube, Menschen haben ja immer einen Blindspot, den sie typischerweise selber nicht kennen. Und dass du vielleicht so ein regulatives Mitlaufen hast, was dir sagt, das könntest du übersehen haben. Ist dir diese Information gerade präsent genug? Zum Beispiel wie das Dreiviertel der irgendwie 100 Milliarden Unternehmen von Gründern mit Migrationshintergrund gegründet wurden. Hast du das bedacht? Und das als Erinnerung an einen Blindspot zu haben oder Daten, die vielleicht für dich nicht offensichtlich sind, die nochmal zu reflektieren über ein Vorschlagssystem, das hielt ich eher für eine Erweiterung, als dass meine Fähigkeiten, was zu beurteilen, dadurch kleiner werden, würde ich vermuten.

Haben wir Fragen? Hier steht eine. Prognose für 2023. Wird es trotz Inflation, ich habe gedacht Inflation ist vorbei, und dank Leitzinsanhebung Tech-Werte 2023 wieder besser gehen, werden sie besser laufen? Was ist deine Prediction? Das muss ein Doppelgängerhörer gewesen sein, wenn er eine Prognose von dir haben möchte. Nein.

Dann vielleicht anfangen zu hören.

Es handelt sich hierbei nicht um Anlageberatung. Keine spezifischen Kauf- und Anlageempfehlungen. Keine Anlageberatung, keine Rechtsberatung, keine Steuerberatung und auch keine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren. Die Verantwortung für solche Trades liegt bei euch. Philipp und Philipp haften nicht vor eure Verluste. Philipp und Philipp und Philipp können die Risiko-Disposition der HörerInnen nicht einschätzen. Ihr entscheidet selber, was ihr kauft und tragt dafür auch die Verantwortung. Alles könnt ihr auch nochmal unter doppelgänger.eu nachlesen.

Ich überlege gerade, ob das eine AI jetzt besser könnte. Aber zum Hintergrund, mir schlagen so einmal im Monat Leute vor, dass sie glauben, sie haben per Machine Learning es geschafft, Aktienkurse besser vorauszusagen als der Markt. Oder den Markt vorauszusagen wäre eigentlich die richtige Ausdrucksweise. Und ich erkläre ihnen in der Regel, dass ihr Gegner ist ein Team von 200 PhDs, die für Goldman Sachs arbeiten oder für Two Sigma oder Citadel oder so. Also es ist, glaube ich, sehr unwahrscheinlich, dass jemand mit einem besseren Prediction-Algorithmus für Aktien rauskommt. Und ich mache es mir überhaupt nicht an, das zu wissen. Ich glaube, es ist vollkommen egal, ob die 23 jetzt besser laufen oder nicht. Ich glaube, langfristig werden Tech-Werte den Markt ausbeformen, weil sie immer mehr der Wertschöpfung übernehmen, auch von klassischen Industrien. Ich glaube, 23 wird schon nochmal ein schweres Jahr. Wobei man sagen muss, dass wenn der tatsächliche Tiefpunkt der realen Wirtschaft ist, die Aktienmarkt, die das pre-empten oder wie sagt man es auf Deutsch? Vorhersehen, vorziehen, antizipieren. Dann würde es heißen, dass wenn wir tatsächlich den wirtschaftlichen Tiefpunkt erreichen 2023, dass wir schon etwas früher den Tiefpunkt der Börsen erreichen und damit es aufwärts gehen würde. Und da ich davon ausgehe, dass wir den Tiefpunkt bald sehen, könnte das wahr sein. Aber who knows.

Sind Sequoia, Excel, USV eine self-fulfilling prophecy? Wenn Sie investieren, investieren so viele andere, dass es in einem überproportionalen Anteil auch funktioniert?

Also Sequoia, Excel und Union Square Ventures sind solche renommierten VCs. Also den einzigen Vorteil, den man ja hat, ist neben Netzwerk und was die VCs immer noch verkaufen, dass man dadurch, dass es eben viele andere Geldgeber gibt, die deren Runden einfach folgen, dass man, also die Unterstellung wäre ja, man hätte günstigeren Access to Capital, also einfacher Geld zu raisen und sicherlich hilft das dabei. Es gäbe aber durchaus, glaube ich, Meinungen, die auch sagen würden, dass eben dieser Überfluss an Kapital zu Ineffizienz führt und nicht zwangsläufig zu resilienteren Firmen. Das sind vielleicht gerade auch die Firmen, die, und Wirtschaft ist ja prinzipiell zyklisch, also alle 8 bis 12 Jahre, jetzt hat es mal ein bisschen länger gedauert, gibt es Aufs und Abs. Und gerade in den Downturns wären diese Firmen jetzt nicht zwangsläufig resilienter. Also man sieht ja, dass viele der ganz, ganz großen Firmen, denen das Geld wirklich hinterhergeschmissen wurde, zuerst in erheblichen Stress geraten, während eher kleine, nachhaltig wirtschaftende Firmen resilienter dann sind. Also der Zugang zu Kapital kann Vor- und Nachteil sein. Die komplette Übertreibung dessen war ja der Kingmaker-Status von Softbank und Tiger. Also die Softbank, diese große VC-Firma oder der große VC-Fond, der Vision Fund mit über 100 Milliarden, aber auch Tiger Global haben halt Firmen wirklich so mit Geld zugeschüttet, dass man gesagt hat, die können damit Kingmaker sein. Das hat sich im Nachhinein so aber nicht bewahrheitet, weil die unter anderem auch WeWork, auch FTX, beide in FTX drin zum Beispiel, die haben auch viele der schlimmsten Verluste quasi, zu einer sehr späten Stage, wo eigentlich das Risiko niedriger werden sollte, finanziert. Von daher würde ich sagen, sieht es nicht aus wie das gewinnende Modell. Trotzdem ist es ein großartiges Signal, wenn diese Firmen in dich investieren und ich glaube, deren Hitrate ist wahrscheinlich, weiß ich gar nicht, müsste man mal schauen, ob deren Hitrate besser ist. Eigentlich brauchst du als VC, du willst ja sogar viele Verluste haben, weil die wenigen Hits dann eben ganz groß werden in der Regel, wenn man viel Risiko eingeht.

Du willst aber wahrscheinlich eigentlich ruhige Verluste haben, also Verluste, die nicht in der Presse sind.

Ach ich glaube, was du nicht willst, ist, dass jetzt rauskommt, dass du keine Due Diligence gemacht hast bei FTX und eklatante Missstände nicht erkannt hast. Das ist sicherlich nicht so schön, weil du musst dich ja auch rechtfertigen vor irgendwelchen Geldgebern, aber ich weiß nicht, müsste ich mir die Zahlen nochmal anschauen. Da sollte man auf Daten vertrauen, um sowas zu entscheiden, glaube ich.

Funktioniert Bauchgefühl in exponentiell entwickelten Märkten?

Will jemand da spezifizieren, was die Hypothese dahinter ist? Wenn ihr euch nicht schämt. Ja, bitte.

Meine Frage ist, wenn wir Menschen eigentlich nicht auskennen können, wie es Geld gibt, ob das Bauchgefühl da noch funktioniert. Ich kann mir gar nicht vorstellen, dass das Handy, Smartphone sich so entwickelt. Funktioniert das Bauchgefühl? Ich habe das Gefühl, dass es nicht mehr funktioniert.

Hast du zufällig das TENIX-DNA-Buch im Bücherschrank? Das klingt wie so eine These daraus. Okay, sympathisch. Also was schon richtig ist, was mich auch heute den ganzen Tag gefragt hat, können Daten der Vergangenheit die Zukunft gut voraussagen? Und gerade sowas wie exponentiell wachsende Modelle oder neue Märkte, da hilft es dir ja nicht, die Vergangenheit besser zu verstehen, zwangsläufig. Also historisch gesehen, gesellschaftlich bestimmt. Was Technologie angeht, ist es glaube ich schwer, auf Basis vergangener Daten sicherzugehen. Ich würde fast sagen, Bauchgefühl ist vielleicht sogar wichtiger. Weil ganz sicher können Daten das nicht besser verstehen, oder? Also das ist die Frage, würdest du glauben, dass Daten das besser verstehen können als Bauchgefühl?

Meine Hoffnung ist, dass die Daten mir helfen würden, mein Bauchgefühl, was in die falsche Richtung geht, zu überstimmen. Da sagt mir ein Datenmodell, das ist der richtige Markt und das ist die richtige Entscheidung, während mein Bauchgefühl auf Daten beruht, die ich in den letzten 30 Jahren als Manager eben gesehen habe.

Ich glaube, dieses exponentielle Wachstum ist auch so ein bisschen überstrapaziert. Ich würde jetzt normalerweise, auf die Gefahr, dass du eine super Antwort hast, aber fragen, wo ist das denn wirklich passiert? Weil am Ende wachsen die meisten Modelle dann doch irgendwann wieder sehr linear. Es ist so eine These, exponentielles Wachstum, das gibt es natürlich gerade in Anfangsphasen schon, dass sich Unternehmen wirklich irgendwie dreimal verdreifachen, dann noch zweimal verdoppeln und dann immer noch mit hohen zweistelligen Prozentszahlen wachsen. Aber es gibt vielleicht mit Ausnahme von Gentechnologie, wo ein gewisser Durchbruch dann dazu geführt hat. Ich überlege gerade, ob es so viele Sachen gibt, die wirklich so exponentiell wachsen. Ich glaube, es ist auch so ein bisschen narrativ. Aber es ist auf jeden Fall etwas, was für Menschen eher schwer zu verstehen ist. Allein der Zinsezinseffekt ist ja der einfachste. Das ist ja nicht mehr, also es ist, pro forma ist es, glaube ich, exponentiell, aber mit einem sehr kleinen Faktor quasi. Da ist das ja, und es scheinbar scheinen Menschen das nicht gut einschätzen zu können. Wenn man sie fragt, würden sie es langfristig immer unterschätzen, das stimmt schon. Und Maschinen können das besser verstehen und extrapolieren die Daten tatsächlich. Vielleicht ist es genau so ein Fall, wo unser Entscheidungsspektrum erweitert werden kann durch eine Maschine. Kann ich mir vorstellen, tatsächlich. Gute Frage.

Falls wir keine Mikrofonfrage mehr haben, letzte Frage. Pipp, wie werden deiner Meinung nach Entscheidungen besser getroffen? Im persönlichen Selbstgespräch mit dir selbst oder mit anderen? Und wenn mit anderen, mit wie vielen? Ich kann sagen, mich ruft er nie an, wenn eine Entscheidung fällen muss.

Ich habe neulich einen spannenden Talk gehabt über Tandem-Work, also Posten mit Doppelspitzen besetzen. Und da ist es ja tatsächlich so, dass jede Entscheidung letztlich schon mal durch einen Sparring-Partner gegangen ist. Ich glaube, das führt zu besseren Entscheidungen. Ich glaube, für die allermeisten Leute ist es gut, es mit weiteren Menschen zu besprechen. Ich glaube, dass mehr als drei Menschen zu schlechteren Ergebnissen führen. Also wenn du dann auf einmal ein Meeting hast, dann glaube ich, ist der Erkenntnisgewinn, also dann steigt die Ineffizienz der Kommunikation und Entscheidungsfindung auch sehr schnell exponentiell an. Tatsächlich. Ich glaube, einen guten Sparring-Partner oder Partnerinnen zu haben, mit der man so Dinge besprechen kann, ist unheimlich wertvoll. Ich glaube schon, dass es einen begrenzten Kreis an Menschen gibt, die das auch sehr gut dialektisch mit sich so schach im Kopf spielen können. Ich mache das typischerweise vor wichtigen Terminen die ganze Nacht lang und versuche, alle möglichen Antworten zu antizipieren der Gegenseite. Aber ich glaube, effizienter ist es, mit einer anderen Person zu machen, als mit sich selbst auszumachen. Gerade weil man seine Blindspots nicht kennt. Man hat Biases, die andere vielleicht nicht haben. Aber eben nicht zu große Runden, würde ich behaupten.

Das heißt, wenn man dir einen Pitch Deck schickt und du am überlegen bist, zu investieren oder nicht zu investieren, dann hast du eine schlaflose Nacht und...

Ne, das hält mich tatsächlich nicht wach. Dann würde ich gar nicht mehr schlafen können. Aber es passiert oft, dass ich, wenn mir das gestattet wird, Pitch Decks nochmal an jemanden, der das vielleicht sogar besser versteht, weiterleite und jemanden um Meinung frage. Gerade da mache ich das unheimlich oft, weil ich mich manchmal entweder zu schnell in Modelle verliebe oder auch Dinge zu kategorisch verurteile.

Wäre da nicht eine AI super für dich? Schickst irgendwo einen Pitch Deck hin, analysiert das und sagt, Tam ist nicht so groß wie im Pitch Deck gedacht, drei Konkurrenten wurden vergessen und Lebenslauf und Gründer stimmt nicht.

Ich glaube eigentlich, dass die Fähigkeit der Gründerin oder des Gründers das zu vermitteln und mich excited zu bekommen so wichtig ist, weil das wird der Rest, die nächsten zwölf Jahre ihr oder sein Job sein. Ich will gar nicht von jemand anders darauf hingewiesen werden, dass ich irgendwas verpasst habe oder was nicht genug glaube, weil eigentlich, wenn ich in dem Moment nicht begeistert war, dann ist das glaube ich... Ich glaube das ist zum Beispiel ein Bauchgefühl, was ich sehr oft bewahrheiten würde, dass wenn ich nicht sofort schnell genug begeistert war und mir das erst im dritten Versuch erklärt werden konnte, dann scheitert jemand auch immer wieder daran. Sei es Kunden zu begeistern oder Mitarbeiter zu begeistern, das ist genau dein Job als Gründer. Du musst Investoren begeistern, Mitarbeiter begeistern, Investoren begeistern und Kunden begeistern. Und wenn du das beim ersten Termin nicht schaffst, ist das wahrscheinlich mit einer gewissen Fahrtabhängigkeit nicht besser danach, wäre meine Vermutung. Das sagt mir mein Bauchgefühl zumindest.

Falls ihr jetzt nicht alles verstanden habt, könnt ihr morgen nochmal in eurem Podcast Player des Vertrauens zuhören. Und wir begrüßen einmal noch Thorsten hinzu. Vielen Dank Thorsten für den tollen Event und natürlich auch Dank an Hauke, der das Ganze hier organisiert hat. Ein bisschen Applaus. Ich hab gleich ein Glas mitgebracht. Ich gieße an.

Was sagt euch euer Bauchgefühl, wenn ihr ein CEO in einem schwarzen Rollkragenpullover seht? Gefährlich, gefährlich.

So Thorsten, wie war die erste Konferenz? Prost. Danke dir. Cheers erstmal, schön, dass ihr da seid. Ja super, ihr habt es ja schon gesagt, ich fand den Range extrem spannend. Von bis, wie es aus Sicht eines Richters ist, wie man der Wasserfalljäger, Poker bis hin zu verschiedenen Organisationen, KI versus Bauchgefühl und das fand ich auch spannend, wie ihr gerade diskutiert habt. Ich glaube, zwei Dinge sind wichtig. Auf der einen Seite ist es nicht nur exponentiell, ich glaube, das haben wir auch gerade im Logistikpanel gehört, Veränderungen, starker Schock in Märkte, die wirklich nochmal eine starke Veränderung der Vorhersagbarkeit sind und wenn dann repetitive Entscheidungen getroffen werden müssen, da machen natürlich ein paar Prozent extrem viel aus. Das ist das eine und das zweite sicherlich Zugang zu den Experten, die up to date sind. Es gibt Professor Dr. Kruse, Kognitionswissenschaftler und Psychologe, super spannend, Neurobiologe, der sagt eben, die Muster, wie du sagst, müssen ja auch in dem selben Markt gebildet worden sein und das ist halt teilweise in neuen Märkten sind das dann sehr kurze Lebensläufe oder sehr kurze, aber einzeichnende Lebensläufe.

Das finde ich übrigens noch einen spannenden Punkt an Decision Intelligence ist, es gibt so ein Theorem, dass ein Mensch nur eine gewisse Anzahl guter Entscheidungen am Tag hat oder zumindest ist relativ klar, dass die Qualität der Entscheidungen, glaube ich, Richtung Ende des Tages abnimmt, das kann verschiedenste Gründe haben und ich glaube, was total schlau ist, ist sich die einfacheren oder zum Beispiel kurzfristigen Entscheidungen, also ich glaube nicht, dass eine AI gut darin ist, die Nachfrage in zwei Jahren zu prognostizieren oder mit so Black Swan Events wie Corona oder so umzugehen oder einem Krieg in der Ukraine, aber den Menschen zum Beispiel einfachere Entscheidungen, hochfrequente Entscheidungen über das Marketingbudget von morgen, über die Kapazitätsplanung, Personalplanung von morgen umzugehen, wenn man diese Entscheidungen an eine Künstliche Intelligenz abgeben kann, hat man wahrscheinlich für die wichtigen strategischen Entscheidungen, wo der Mensch vielleicht auch noch besser drin ist, mehr Zeit und allein das hat, glaube ich, einen Riesenwert.

Genau, denke ich auch. Das war ja so ein bisschen auch die Idee, also einerseits ist das ja auch so ein bisschen das, was wir mit Paretos versuchen und auf der anderen Seite ist natürlich das Thema viel weiter, wie du sagst, in ganz verschiedenen Bereichen und da ist sicherlich die Percentage ein bisschen anders und auch zum Glück anders, du hast ja schon die Beispiele genannt, ich fand, wenn man jetzt überlegt, in wem man einen in so einem vielleicht Urteil oder Nicht-Urteil hoffentlich dann in so einem Prozess haben will, fand ich einen super Mix. Ich habe noch zwei schnelle Fragen an dich. Erstens, können wir die Vorträge irgendwo online uns anschauen? Klar, genau. Wir machen die jetzt soweit fertig, bzw. das Team von der Trade-Off und es gibt jetzt, kann man sich glaube ich auf der Seite schon ab heute auch für so ein Newsletter anmelden oder so ein kleines Update und da wird das dann verlinkt und dann gibt's alles auch nochmal zum Nachschauen und Diskutieren, weil ich glaube, das Thema lebt vom Diskurs, wie wir schon gemerkt haben. Und zweite Frage, wenn es eine Newsletter-Anmeldung gibt, das bedeutet, ihr macht das nächstes Jahr nochmal? Sehen wir uns wieder hier? Also ich sag jetzt einfach mal, auf jeden Fall. Hauke, hast du gehört, du hast einen Job? Hauke, auch das, genau. Also ich denke, da wird in den nächsten Tagen genau darüber schon der Ticket-Sale für nächstes Jahr starten und da gibt's sicherlich auch in der ersten Woche nochmal einen guten Discount für alle, die hier waren. Vielen herzlichen Dank, dass wir hier sein durften. Ich würde sagen, die Bar ist eröffnet. Tschüss. Tschüss.

Doppelgänger Folge #199 vom 23. November 2022