Doppelg├Ąnger Folge #199 vom 23. November 2022

­čÄĄ Live @ TradeOff.ai | Marketing Team Aufbauen | AI und Bauchgef├╝hl | Shortselling und Poker | VC Entscheidungen

Wir sprechen live auf der TradeOff.ai ├╝ber Shortselling und Pips Poker Vergangenheit. Was hat Machine Learning mit Bauchgef├╝hl zu tun? Welche Frage stellt Pip an BewerberInnen, die CMO werden m├Âchten? Wie sieht Pip die Zukunft von Tech Aktien?

Philipp Gl├Âckler (https://www.linkedin.com/in/philippgloeckler/) und Philipp Kl├Âckner (https://twitter.com/pip_net) sprechen heute ├╝ber:

(00:03:35) Shortselling vs. Poker

(00:08:40) Marketing Attribution

(00:12:45) Marketing Abteilung aufbauen

(00:22:50) Die Rolle von AI. Bauchgef├╝hl = 'Machine' Learning

(00:29:30) Tech Werte 2023

(00:31:45) VC als self-fulfilling-prophecy?

(00.34:20) Bauchgef├╝hlsentscheidungen in exponentiellen M├Ąrkten

(00:37:45) Gruppengr├Â├če bei Entscheidungsfindung

Shownotes:

Vielen Dank Thorsten Heilig von https://paretos.com/ f├╝r die Einladung!

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Ich ├╝berlasse jetzt die B├╝hne einem sehr bekannten Duo Philipp Gl├Âckner und Philipp Gl├Âckner. Ihr kennt sie alle, Host des Doppelg├Ąnger-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 ver├Âffentlicht und sie machen einen Doppelg├Ąnger-Tek-Talk-Live-Podcast hier auf der B├╝hne. Das wird nochmal ein ganz toller Abschluss dieses heutigen Tages und ich bedanke mich f├╝r eure vielen tollen Fragen und f├╝r eure Teilnahme hier heute. Dankesch├Ân.
Hallo, vielen Dank, dass Sie hier so lange hier geblieben sind. Wir sind die Doppelg├Ąnger. Mein Name ist Philipp Gl├Âckner, das ist Philipp Gl├Âckner. Wir machen heute einen Live-Podcast, das hei├čt, das was wir sagen wird aufgenommen werden sp├Ąter im Doppelg├Ąnger-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 nat├╝rlich 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 f├╝r dich? Naja, ich habe mich gerade ├╝berlegt, ob ich dieses Jahr
lieber E-Commerce-Manager w├Ąre oder im Kajak einen Wasserfall runterfahren w├╝rde. Also ich finde das einigerma├čen 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 w├Ąre jetzt also meine Horrorvorstellung,
20 davon zu machen. Mehr Vorbereitung als du normalerweise f├╝r eine Episode machst
auf jeden Fall? Wahrscheinlich f├╝r 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 schlie├čt sich der Kreis auch. Wir waren mal snowboarden zusammen. Nach einem sch├Ânen Tag auf der Piste, Extremsport w├╝rde 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 Komplexit├Ąt und kompliziert erkl├Ąrt hat. Wei├čt du den Unterschied? Was ist der Unterschied zwischen
Komplexit├Ąt und kompliziert? Also ich w├╝rde Komplexit├Ąt eher definieren, als dass es viele zu ber├╝cksichtigende Variablen gibt. Also ein weiterer Entscheidungsraum mit vielen Einflussgr├Â├čen und kompliziert eher sozusagen einen tiefen Vektor. Also auch eine einzelne Entscheidung aufgrund ganz weniger Variablen kann sehr kompliziert sein. So w├╝rde 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 erkl├Ąrt und am Ende dann immer noch durch Zahlen geht, also tiefer dann in die Earnings und erkl├Ąrt, wo irgendwie etwas falsch l├Ąuft und wir wollten heute so ein bisschen da durchgehen, weil er schon eher so der Kopfmensch ist und ich eher so das Bauchgef├╝hl und Bauchgef├╝hl 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 geh├Ârt. Was kannst du denn besser? Poker spielen oder Short-Sellen? Zur Erkl├Ąrung, 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 w├╝rden, ist die Chance noch relativ gro├č, dass jemand die Bounty auf Fedor Holz bekommt und ihn rausschmei├čt, weil einfach kurzfristig zu viel Varianz und Zufall mitspielt. Ich glaube, w├╝rden wir ein Turnier spielen, wo man sich wieder einkaufen d├╝rfte ein paar Mal, dann... so wie viele Leute sind es noch? Dann h├Ątte ich vielleicht eine Chance, zumindest an den letzten Tisch zu kommen. Es gab mal so ein Gr├╝nder-Poker, wo ich war, da waren auch ungef├Ąhr 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 tats├Ąchlich nur noch zwei, und es war schon morgens um eins oder um halb zwei oder so. Und dann wurde man m├╝der 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 Gegen├╝ber gefragt, was er denn... Also es war eigentlich Gr├╝nder-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 ├╝berlege 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 F├Ąlle mit Minus rausgehen, aber du musst halt an den Tagen, wo es gut l├Ąuft, dann mehr mitnehmen. Da w├╝rde 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 Gef├╝hl, wenn du hast einen ganzen Abend verbracht und gehst mit Geld. Also jemand hat dich daf├╝r 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 Gef├╝hl, 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 sa├č ich so ein P├Ąrchen 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 St├╝ck. 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. W├Ąre, 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 Gef├╝hl. 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 f├╝r 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 Gef├╝hl habe, es k├Ânnte mich einnehmen.
Ja, es ist ein Pyramidenspiel, deswegen nicht anfangen. Ich wollte gerade sagen, Aktien ist schwerer, weil du wettest an der B├Ârse eigentlich im Zweifel gegen Leute, die weniger analysieren. Also auch gegen welche, die mehr analysieren nat├╝rlich, aber auch gegen viele, die kannst gegen Tesla wetten, weil du glaubst, das ist eine ├╝berbewertete 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 nat├╝rlich auch nicht nur rationale Spieler. Also es bringt dir gar nichts, die ausrechnen zu k├Ânnen. 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, w├╝rde ich sagen. Gut, du hast auch irgendwie vier Jahre versucht, Tesla zu shorten. Mindestens. Ein Grund daf├╝r. Aber inzwischen sind 60 Prozent unter Wasser jetzt. Bist du short? Nee, Timing. Aber ├ľl hast du richtig gewettet,
oder? Ja, ich habe gegen den ├ľlpreis bei 95 gewettet. Das war gestern bei 78,
ist jetzt wieder hoch auf 81. Aber ist immer noch gut. Dann lass uns ├╝ber Marketing sprechen. Es gibt so ein sch├Ânes Zitat von Henry Ford, dass er sagt, 50 Prozent seines Werbebudgets ist herausgeworfenes Geld. Er wei├č 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 ├╝bers Internet verkaufen, bei denen ist es wahrscheinlich so, dass es eher noch 25 Prozent sind. Bei gro├čen 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 n├Ąher 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 h├Âheren Datenschutzstandard, den Apple durchgesetzt hat oder den Fakt, dass Cookies beim Tracking abgeschafft werden ├╝ber die Zeit. Und das setzt das Ganze nat├╝rlich um Jahre, wenn nicht Jahrzehnte, zur├╝ck. Also dadurch wird gesamte Advertising nochmal so fuzzy, w├╝rde man im Englischen sagen, also verschwommen. Das macht es nochmal deutlich schwerer und relativ ist der gro├če 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 H├Ąlfte und zwei Dritteln der Werbeeinnahmen der Apple-User auf Google bekommt, ├╝ber so einen Deal, den sie hinten rum mit Google haben. Oder was hei├čt hinten rum? Das ist einigerma├čen ├Âffentlich, aber verwundert. Ich glaube heute kam raus, dass die in UK wird ermittelt gegen das Duopol im Mobilmarkt und mein Gef├╝hl ist, dass langfristig die drei gr├Â├čten Werbekonzerne werden Apple, Google und Amazon werden. TikTok vielleicht. Die Frage ist, ob TikTok f├╝r 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 k├Ânnte man das nennen. Also dass sie so wie sie jetzt deine Interessen verstehen, auch deine Kaufbereitschaft verstehen. Wenn ihnen das gelingt, dann k├Ânnten sie sicherlich da aufschlie├čen. Facebook kommt halt unter die R├Ąder, weil sie am meisten darunter leiden, dass Google und Facebook da quasi kooperieren. Und ultimativ ist auch da wieder das Endger├Ąt, also das Device, das Telefon so wichtig, weil das eigentlich der wahre Durchbruch w├Ąre 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 gro├čen Betreiber der mobilen Operating Systems, also iOS, Apple und Android, Google. Das hei├čt, die m├╝ssten die effizientesten Werbekampagnen sowohl f├╝r Suchwerbung, aber auch f├╝r Displaywerbung aussteuern, messen und nachweisen k├Ânnen ├╝ber 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 ├╝berdurchschnittlich
wachsen als Challenger. Das ist quasi die Einsch├Ątzung. Und wenn du jetzt eine Marketingabteilung ├╝bernehmen w├╝rdest, was brauchst du alles, um gute Entscheidungen zu treffen und wie musst du auch die Abteilung vielleicht ver├Ąndern, weil wir jetzt in den letzten zwei Jahren einfach eine wahnsinnige Ver├Ąnderung im Markt gesehen haben. Einmal weniger VC-Geld heute, dann App-Tracking und alles, vielleicht Influencer-Marketing noch ein bisschen. Also das hei├čt vielleicht jetzt nicht in den letzten zwei Jahren, aber in den letzten f├╝nf Jahren hat sich ja schon wahnsinnig viel im
Marketingbereich eigentlich ge├Ąndert. Gute Frage, die stelle ich tats├Ąchlich manchmal. Ich verdiene manchmal Geld mit einer Beratungst├Ątigkeit und zu der Beratung geh├Ârt manchmal auch CMO-Kandidaten oder Head of Marketing oder was auch immer f├╝r Portfoliofirmen zu identifizieren oder zu interviewen. Und eine Frage, die ich die tats├Ąchlich stelle, ist, wenn sie auf einem wei├čen Blatt Papier anfangen w├╝rden, was die ersten drei Personen, die sie einstellen w├╝rden, w├Ąren. 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 h├Âren w├╝rde, das kommt nat├╝rlich immer ein bisschen auf das Unternehmen an, aber w├Ąre, dass Leute fast als erstes sagen, irgendjemand aus dem Bereich Data, also tats├Ąchlich Data Analytics, weil wer heutzutage nicht verstanden hat, dass Marketing ein unheimlich quantitatives Metier ist, ist f├╝r den Job glaube ich einfach nicht geeignet. Aber ich glaube, sie werden ├╝berrascht, ihr werdet ├╝berrascht, wie oft Leute, die schlimmste Antwort, die ich mal geh├Ârt habe, ist, jemand hat gesagt, sie w├╝rden sich erst mal einen Assistenten anstellen. In einem Team von drei. Und dann haben wir noch gesagt, was w├╝rde 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 f├╝r den Job war, er oder sie. Also ich f├Ąnde es gut, also ich w├╝rde, war das zu ausschweifend? Wir sind gleich durch. Ein Drittel, haben wir schon durch. Also ich w├╝rde auf jeden Fall eine Datenperson hiren, ich w├╝rde eine quantitative Performance Marketing, also die sehr transaktional im Marketing denkt, f├╝r die meisten E-Commerce, D2C Modelle, das gilt nicht f├╝r jede Firma, heiren. Und das Dritte ist ein bisschen komplizierter, das w├Ąre entweder jemand, idealerweise eine halbe Stelle f├╝r irgendwas, was so Product-led Growth w├Ąre, 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 h├Ątte ich gerne ein Team von vier, das w├Ąren wahrscheinlich die vier Hires, mit denen man ein grundlegendes Marketing-Team aufbauen k├Ânnte, wenn ich, wei├č nicht, habe ich was ├╝bersehen? Was w├╝rdest du noch?
Meine Frage w├Ąre, was ist deine Erwartung f├╝r die Datenpersonen? Was w├Ąre deren Aufgabe? Was w├╝rden sie f├╝r dich analysieren? W├╝rden die gucken, was ein Neukunde kostet? Kohorten anschauen?
Ich ├╝berlege gerade, ob es zu viel verlangt w├Ąre, dass es jemand ist, der, also einerseits der oder die nat├╝rlich die F├Ąhigkeit haben, Daten schnell, effizient, richtig zuverl├Ąssig auszuwerten oder zu generieren und auszuwerten. Und wenn ich w├╝nschen k├Ânnte, in der perfekten Welt, w├Ąre 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 k├Ânnen. Aber noch besser ist nat├╝rlich, wenn du jemand hast, der das kann, das ist aber ein sehr seltenes Profil, um fair zu sein, und au├čerdem die richtigen Fragen stellen. Also, was sind Dinge, die ich mir eigentlich anschauen sollte? Die F├Ąhigkeit, auch schnell Anomalien in Daten, also Pattern Recognition, Problem Solving, sozusagen zu haben. Das ist sehr viel verl├Ąngert. 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 w├Ąre es nat├╝rlich, 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 pers├Ânliche oder menschliche Entscheidung besser treffen anhand von Daten. Auf der anderen Seite haben wir jetzt die letzten Tage gelernt, dass selbst Top VCs ├╝berhaupt 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? K├Ânnen wir irgendwie eine Doppelg├Ąnger-DI bauen und die besten Angel-Investoren werden mit genug Daten? Also ├Ąhnlich wie es in diesem Film Moneyball war, dass man irgendwie analysiert, wer sind die besten Spieler, wie sind die Zusammenh├Ąnge. K├Ânnen 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 Bauchgef├╝hl gegen Analyse. Es gibt tats├Ąchlich ein historisches Beispiel. 2009 hat Google mal Google Ventures gegr├╝ndet und die waren so reflektiert zu erkennen, dass sie a. keinerlei Erfahrung und keinerlei f├Ąhiges Personal haben, um Venture-Kapitalisten, also Wagniskapitalfinanzierer zu werden. Und haben gesagt, okay, aber was ist unsere St├Ąrke? Und das war so die Zeit, zu der Google eigentlich beschlossen hat, wir werden h├Âchstwahrscheinlich 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 tats├Ąchlich eine, ich glaube Vortex hie├č die Maschine, also nicht einen Algorithmus, sondern einen Machine-Learning-Bestandteil gebaut, der aufgrund der, welche Faktoren w├╝rdest du da einflie├čen lassen zum Beispiel?
Eigentlich doch nur einen. Gr├╝nder war auf der WHO.
Genau, das w├╝rde helfen. Genau, man w├╝rde zum Beispiel so die Pedigree, also den Lebenslauf der Gr├╝nder, Gr├╝nderinnen untersuchen. Vielleicht die Industrie, das Gesch├Ąftsfeld, das Gesch├Ąftsmodell, das Land, vielleicht die Stadt. Man muss nat├╝rlich schauen am Ende, welche dieser Signale auch aussagekr├Ąftig sind, aber man kann ja erstmal alle testen auf so eine Signifikanz. Dann w├╝rde 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 h├Ątte investieren k├Ânnen, zu bewerten. Und es hat dann zu vielerlei Dingen passiert. Also das eine ist, es hat nat├╝rlich 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 gro├č bewerte, dann finde ich halt raus, dass ich irgendwie 85% oder noch mehr in wei├če M├Ąnner investieren sollte, wobei es einen Unterschied gibt, dass in den USA so viele Startups tats├Ąchlich von Immigranten oder sagen wir Leute mit Immigrationshintergrund gegr├╝ndet wurden, dass vielleicht sogar dazu f├╝hren w├╝rde, dass Bias auch so ein bisschen, oder ein Bias, es w├╝rde zu vielen neuen Bias f├╝hren, aber ein Bias w├╝rde vielleicht so ein bisschen revoked worden. Dann f├╝hrt es dazu, dass irgendwann die Leute bei Google Ventures nat├╝rlich verstanden, und das ist auch ein Problem, was man hat, man kann den Leuten die besten Tools zur Verf├╝gung 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 herbeizuf├╝hren. Um auf Professor Artinger zur├╝ckzukommen, 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, n├Ąmlich was das Machine Learning richtigerweise herausfinden w├╝rde, man m├╝sste 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 ranzuh├Ąngen, die sehr renommierte VCs machen. Und daf├╝r 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 st├Ąrkste Korrelation oder die st├Ąrkste Linearegression ist, diesen Runden zu folgen und sich darauf zu werfen. Und das kann nat├╝rlich 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 Verst├Ąndnis, also sie nutzen das noch, vielleicht um Biases auszuschlie├čen oder eine weitere Informationsgrenze zu haben, aber es ist nicht mehr grundlegend f├╝r ihre Entscheidungen. Und ich finde es aber ein super Beispiel daf├╝r, dass am Ende oft menschliche Entscheidung nicht so viel schlechter ist, als die AI-gef├╝hrte.
Ich wollte gerade sagen, ihr k├Ânnt auch Fragen stellen, es gibt eine Person mit Mikro, und ihr w├Ąrt dann auch morgen in unserem Podcast, also bitte stellt euch nicht zu lange selbst vor, das w├╝rden wir dann wieder rausschneiden. Aber vorher h├Ątte ich noch eine Frage, was mich so ein bisschen ├╝berrascht 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 w├Ąre, also, dass die Justiz-AI gesteuert wird, hielte ich f├╝r unwahrscheinlich, aber ein Riesenthema, was viel diskutiert wird, ist ja predictive policing, also, stellst du dich schon an die Orte, an die h├Âchstwahrscheinlich Verbrechen passieren, oder kerkerst du Leute aus Schutz vor m├Âglichen zuk├╝nftigen, so wie gerade in Bayern passiert, so die Klimaproteste, die sicherheitshalber eingesperrt werden, weil sie k├Ânnten, sie sind h├Âchstwahrscheinlich, dass das passieren w├╝rde, ich glaube, das ist gef├Ąhrlich, 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 ├Ąhnliche Tools, die dann angeblich nicht eingesetzt werden und so weiter, aber ich bef├╝rchte, das w├Ąre die erste Stufe, die mit erheblichen Freiheitseinschr├Ąnkungen einhergehen w├╝rde, also, dass jemand sagt, du bist irgendwie komisch angezogen, leicht angetrunken, kommst aus Hamburg hierher und bist h├Âchstwahrscheinlich, 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 w├╝rde gerne noch mal auf die VC-Frage zur├╝ckkommen, also diese Frage, Gut Feeling versus Analyse, ich glaube, dass dieses Gut Feeling oder Bauchgef├╝hl ist eigentlich ein Riesenmythos, weil es ist ja nicht so, dass Zw├Âlfj├Ąhrige irgendwie aus der sechsten Klasse kommen, oder vierten Klasse bei dir, und dann sagen, ich habe jetzt ein Bauchgef├╝hl, dass das und das so und so ist, sondern eigentlich ist auch Gut Feeling meiner Meinung nach, also was man als Bauchgef├╝hl 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 w├╝rde 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 K├╝nstliche Intelligenz, du hast einen Rahmen oder eine Erinnerung von ganz vielen Erfahrungen aus deiner Vergangenheit, und du siehst jetzt jemanden, dir wird ein Case pr├Ąsentiert oder ein Pitch Deck, und die Schwingungen, die du dabei bekommst, die sich wie Bauchgef├╝hl anf├╝hlen, tats├Ąchlich erkennst du irgendwelche Muster aus der Vergangenheit darin, die dich positiv oder negativ bewerten lassen, und das sind nat├╝rlich Vorurteile, aber Vorurteile sind auch furchtbar effizient, weil sie sehr schnelle ├╝berdurchschnittlich richtige Entscheidungen erlauben, also wenn du zum Beispiel, ein willk├╝rliches Beispiel, du h├Ârst jetzt einen OMR-Podcast, nach 10 Minuten hast du ja irgendwie ein Gef├╝hl daf├╝r, ist der oder die so ein Aufschneider, ein Fraud, also ein Betr├╝ger oder jemand, der eher so ein Undersecure-Overachiever ist oder jemand, der wirklich beeindruckend ist, und wenn du den durchgeh├Ârt hast, kannst du wahrscheinlich sogar sagen, warum, das und das sind die Dinge, die mir aufgesto├čen sind, aber das Gef├╝hl daf├╝r 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 Betr├╝ger, und deswegen sagt irgendwas in deinem Hinterkopf oder in deinem Bauch eben, dem traue ich nicht so. Und ich glaube, wie gesagt, dieses Gut-Gef├╝hl ist eigentlich auch was trainiertes, so wie eine Machine Learning trainiert wird, ist auch dein Bauchgef├╝hl 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 gepr├Ągt von Erfahrung.
Und hast du in Zukunft dann noch Bauchgef├╝hl, oder haben wir als Menschen noch Bauchgef├╝hle, 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 Bauchgef├╝hl, hast relativ schnelles Bild, ob du einer Person jetzt dein Investment anvertraust oder nicht. W├╝rdest du das auch haben, wenn du die letzten zehn Jahre schon immer irgendwie eine AI im Hintergrund gehabt h├Ąttest? Also verlieren wir an Bauchgef├╝hl 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 k├Ânntest du ├╝bersehen haben. Ist dir diese Information gerade pr├Ąsent genug? Zum Beispiel wie das Dreiviertel der irgendwie 100 Milliarden Unternehmen von Gr├╝ndern mit Migrationshintergrund gegr├╝ndet wurden. Hast du das bedacht? Und das als Erinnerung an einen Blindspot zu haben oder Daten, die vielleicht f├╝r dich nicht offensichtlich sind, die nochmal zu reflektieren ├╝ber ein Vorschlagssystem, das hielt ich eher f├╝r eine Erweiterung, als dass meine F├Ąhigkeiten, was zu beurteilen, dadurch kleiner werden, w├╝rde ich vermuten.
Haben wir Fragen? Hier steht eine. Prognose f├╝r 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 Doppelg├Ąngerh├Ârer gewesen sein, wenn er eine Prognose von dir haben m├Âchte. Nein.
Dann vielleicht anfangen zu h├Âren.
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 f├╝r solche Trades liegt bei euch. Philipp und Philipp haften nicht vor eure Verluste. Philipp und Philipp und Philipp k├Ânnen die Risiko-Disposition der H├ÂrerInnen nicht einsch├Ątzen. Ihr entscheidet selber, was ihr kauft und tragt daf├╝r auch die Verantwortung. Alles k├Ânnt ihr auch nochmal unter doppelg├Ąnger.eu nachlesen.
Ich ├╝berlege gerade, ob das eine AI jetzt besser k├Ânnte. 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 w├Ąre eigentlich die richtige Ausdrucksweise. Und ich erkl├Ąre ihnen in der Regel, dass ihr Gegner ist ein Team von 200 PhDs, die f├╝r Goldman Sachs arbeiten oder f├╝r Two Sigma oder Citadel oder so. Also es ist, glaube ich, sehr unwahrscheinlich, dass jemand mit einem besseren Prediction-Algorithmus f├╝r Aktien rauskommt. Und ich mache es mir ├╝berhaupt 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 Wertsch├Âpfung ├╝bernehmen, auch von klassischen Industrien. Ich glaube, 23 wird schon nochmal ein schweres Jahr. Wobei man sagen muss, dass wenn der tats├Ąchliche Tiefpunkt der realen Wirtschaft ist, die Aktienmarkt, die das pre-empten oder wie sagt man es auf Deutsch? Vorhersehen, vorziehen, antizipieren. Dann w├╝rde es hei├čen, dass wenn wir tats├Ąchlich den wirtschaftlichen Tiefpunkt erreichen 2023, dass wir schon etwas fr├╝her den Tiefpunkt der B├Ârsen erreichen und damit es aufw├Ąrts gehen w├╝rde. Und da ich davon ausgehe, dass wir den Tiefpunkt bald sehen, k├Ânnte 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 ├╝berproportionalen 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 w├Ąre ja, man h├Ątte g├╝nstigeren Access to Capital, also einfacher Geld zu raisen und sicherlich hilft das dabei. Es g├Ąbe aber durchaus, glaube ich, Meinungen, die auch sagen w├╝rden, dass eben dieser ├ťberfluss an Kapital zu Ineffizienz f├╝hrt und nicht zwangsl├Ąufig 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 l├Ąnger gedauert, gibt es Aufs und Abs. Und gerade in den Downturns w├Ąren diese Firmen jetzt nicht zwangsl├Ąufig resilienter. Also man sieht ja, dass viele der ganz, ganz gro├čen Firmen, denen das Geld wirklich hinterhergeschmissen wurde, zuerst in erheblichen Stress geraten, w├Ąhrend eher kleine, nachhaltig wirtschaftende Firmen resilienter dann sind. Also der Zugang zu Kapital kann Vor- und Nachteil sein. Die komplette ├ťbertreibung dessen war ja der Kingmaker-Status von Softbank und Tiger. Also die Softbank, diese gro├če VC-Firma oder der gro├če VC-Fond, der Vision Fund mit ├╝ber 100 Milliarden, aber auch Tiger Global haben halt Firmen wirklich so mit Geld zugesch├╝ttet, dass man gesagt hat, die k├Ânnen 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 sp├Ąten Stage, wo eigentlich das Risiko niedriger werden sollte, finanziert. Von daher w├╝rde ich sagen, sieht es nicht aus wie das gewinnende Modell. Trotzdem ist es ein gro├čartiges Signal, wenn diese Firmen in dich investieren und ich glaube, deren Hitrate ist wahrscheinlich, wei├č ich gar nicht, m├╝sste 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 gro├č 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 Missst├Ąnde nicht erkannt hast. Das ist sicherlich nicht so sch├Ân, weil du musst dich ja auch rechtfertigen vor irgendwelchen Geldgebern, aber ich wei├č nicht, m├╝sste ich mir die Zahlen nochmal anschauen. Da sollte man auf Daten vertrauen, um sowas zu entscheiden, glaube ich.
Funktioniert Bauchgef├╝hl in exponentiell entwickelten M├Ąrkten?
Will jemand da spezifizieren, was die Hypothese dahinter ist? Wenn ihr euch nicht sch├Ąmt. Ja, bitte.
Meine Frage ist, wenn wir Menschen eigentlich nicht auskennen k├Ânnen, wie es Geld gibt, ob das Bauchgef├╝hl da noch funktioniert. Ich kann mir gar nicht vorstellen, dass das Handy, Smartphone sich so entwickelt. Funktioniert das Bauchgef├╝hl? Ich habe das Gef├╝hl, dass es nicht mehr funktioniert.
Hast du zuf├Ąllig das TENIX-DNA-Buch im B├╝cherschrank? Das klingt wie so eine These daraus. Okay, sympathisch. Also was schon richtig ist, was mich auch heute den ganzen Tag gefragt hat, k├Ânnen Daten der Vergangenheit die Zukunft gut voraussagen? Und gerade sowas wie exponentiell wachsende Modelle oder neue M├Ąrkte, da hilft es dir ja nicht, die Vergangenheit besser zu verstehen, zwangsl├Ąufig. Also historisch gesehen, gesellschaftlich bestimmt. Was Technologie angeht, ist es glaube ich schwer, auf Basis vergangener Daten sicherzugehen. Ich w├╝rde fast sagen, Bauchgef├╝hl ist vielleicht sogar wichtiger. Weil ganz sicher k├Ânnen Daten das nicht besser verstehen, oder? Also das ist die Frage, w├╝rdest du glauben, dass Daten das besser verstehen k├Ânnen als Bauchgef├╝hl?
Meine Hoffnung ist, dass die Daten mir helfen w├╝rden, mein Bauchgef├╝hl, was in die falsche Richtung geht, zu ├╝berstimmen. Da sagt mir ein Datenmodell, das ist der richtige Markt und das ist die richtige Entscheidung, w├Ąhrend mein Bauchgef├╝hl 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 ├╝berstrapaziert. Ich w├╝rde 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 nat├╝rlich 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 gef├╝hrt hat. Ich ├╝berlege 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 f├╝r 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 einsch├Ątzen zu k├Ânnen. Wenn man sie fragt, w├╝rden sie es langfristig immer untersch├Ątzen, das stimmt schon. Und Maschinen k├Ânnen das besser verstehen und extrapolieren die Daten tats├Ąchlich. Vielleicht ist es genau so ein Fall, wo unser Entscheidungsspektrum erweitert werden kann durch eine Maschine. Kann ich mir vorstellen, tats├Ąchlich. Gute Frage.
Falls wir keine Mikrofonfrage mehr haben, letzte Frage. Pipp, wie werden deiner Meinung nach Entscheidungen besser getroffen? Im pers├Ânlichen Selbstgespr├Ąch mit dir selbst oder mit anderen? Und wenn mit anderen, mit wie vielen? Ich kann sagen, mich ruft er nie an, wenn eine Entscheidung f├Ąllen muss.
Ich habe neulich einen spannenden Talk gehabt ├╝ber Tandem-Work, also Posten mit Doppelspitzen besetzen. Und da ist es ja tats├Ąchlich so, dass jede Entscheidung letztlich schon mal durch einen Sparring-Partner gegangen ist. Ich glaube, das f├╝hrt zu besseren Entscheidungen. Ich glaube, f├╝r die allermeisten Leute ist es gut, es mit weiteren Menschen zu besprechen. Ich glaube, dass mehr als drei Menschen zu schlechteren Ergebnissen f├╝hren. 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. Tats├Ąchlich. 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 k├Ânnen. Ich mache das typischerweise vor wichtigen Terminen die ganze Nacht lang und versuche, alle m├Âglichen 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 gro├če Runden, w├╝rde ich behaupten.
Das hei├čt, wenn man dir einen Pitch Deck schickt und du am ├╝berlegen bist, zu investieren oder nicht zu investieren, dann hast du eine schlaflose Nacht und...
Ne, das h├Ąlt mich tats├Ąchlich nicht wach. Dann w├╝rde ich gar nicht mehr schlafen k├Ânnen. 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.
W├Ąre da nicht eine AI super f├╝r dich? Schickst irgendwo einen Pitch Deck hin, analysiert das und sagt, Tam ist nicht so gro├č wie im Pitch Deck gedacht, drei Konkurrenten wurden vergessen und Lebenslauf und Gr├╝nder stimmt nicht.
Ich glaube eigentlich, dass die F├Ąhigkeit der Gr├╝nderin oder des Gr├╝nders das zu vermitteln und mich excited zu bekommen so wichtig ist, weil das wird der Rest, die n├Ąchsten zw├Âlf 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 Bauchgef├╝hl, was ich sehr oft bewahrheiten w├╝rde, dass wenn ich nicht sofort schnell genug begeistert war und mir das erst im dritten Versuch erkl├Ąrt werden konnte, dann scheitert jemand auch immer wieder daran. Sei es Kunden zu begeistern oder Mitarbeiter zu begeistern, das ist genau dein Job als Gr├╝nder. 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 Fahrtabh├Ąngigkeit nicht besser danach, w├Ąre meine Vermutung. Das sagt mir mein Bauchgef├╝hl zumindest.
Falls ihr jetzt nicht alles verstanden habt, k├Ânnt ihr morgen nochmal in eurem Podcast Player des Vertrauens zuh├Âren. Und wir begr├╝├čen einmal noch Thorsten hinzu. Vielen Dank Thorsten f├╝r den tollen Event und nat├╝rlich auch Dank an Hauke, der das Ganze hier organisiert hat. Ein bisschen Applaus. Ich hab gleich ein Glas mitgebracht. Ich gie├če an.
Was sagt euch euer Bauchgef├╝hl, wenn ihr ein CEO in einem schwarzen Rollkragenpullover seht? Gef├Ąhrlich, gef├Ąhrlich.
So Thorsten, wie war die erste Konferenz? Prost. Danke dir. Cheers erstmal, sch├Ân, 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 Wasserfallj├Ąger, Poker bis hin zu verschiedenen Organisationen, KI versus Bauchgef├╝hl 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 geh├Ârt, Ver├Ąnderungen, starker Schock in M├Ąrkte, die wirklich nochmal eine starke Ver├Ąnderung der Vorhersagbarkeit sind und wenn dann repetitive Entscheidungen getroffen werden m├╝ssen, da machen nat├╝rlich 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, m├╝ssen ja auch in dem selben Markt gebildet worden sein und das ist halt teilweise in neuen M├Ąrkten sind das dann sehr kurze Lebensl├Ąufe oder sehr kurze, aber einzeichnende Lebensl├Ąufe.
Das finde ich ├╝brigens 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 Qualit├Ąt der Entscheidungen, glaube ich, Richtung Ende des Tages abnimmt, das kann verschiedenste Gr├╝nde 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 ├╝ber das Marketingbudget von morgen, ├╝ber die Kapazit├Ątsplanung, Personalplanung von morgen umzugehen, wenn man diese Entscheidungen an eine K├╝nstliche Intelligenz abgeben kann, hat man wahrscheinlich f├╝r 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 nat├╝rlich das Thema viel weiter, wie du sagst, in ganz verschiedenen Bereichen und da ist sicherlich die Percentage ein bisschen anders und auch zum Gl├╝ck anders, du hast ja schon die Beispiele genannt, ich fand, wenn man jetzt ├╝berlegt, 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, k├Ânnen wir die Vortr├Ąge 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 f├╝r 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 n├Ąchstes Jahr nochmal? Sehen wir uns wieder hier? Also ich sag jetzt einfach mal, auf jeden Fall. Hauke, hast du geh├Ârt, du hast einen Job? Hauke, auch das, genau. Also ich denke, da wird in den n├Ąchsten Tagen genau dar├╝ber schon der Ticket-Sale f├╝r n├Ąchstes Jahr starten und da gibt's sicherlich auch in der ersten Woche nochmal einen guten Discount f├╝r alle, die hier waren. Vielen herzlichen Dank, dass wir hier sein durften. Ich w├╝rde sagen, die Bar ist er├Âffnet. Tsch├╝ss. Tsch├╝ss.