Deutschlands KI-Zukunft entscheidet sich in der Industrie | Roland Busch

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00:00:07: Hallo und herzlich willkommen zu unserem Deep Dive am Dienstag.

00:00:11: Heute habe ich den CEO von Siemens bei mir zu Gast, Roland Busch.

00:00:16: Und Siemens ist einer der bekanntesten deutschen Konzerne, hundred-achtzig Jahre alt beschäftigt mehr als dreihunderttausend Menschen und will trotzdem sein gesamtes Betriebssystem verändern.

00:00:27: Wie transformiert man einen Konzern dieser Größe, ohne dabei das laufende Geschäft aus dem Blick zu verlieren?

00:00:33: Darüber spreche ich heute mit Roland Busch.

00:00:35: Er ist seit Jahrzehnte und Vorstandsvorsitzender der Siemens AG.

00:00:43: In unserem Gespräch geht es um Siemens als One Tech Company, um digitale Zwillinge, industrielle Daten und KI-Agenten.

00:00:51: Darum wie sich Arbeit und Führung verändert wenn künstliche Intelligenz nicht nur einzelne Prozesse sondern ganze Produktionssysteme prägt und wie es um Deutschland im internationalen KI Rennen steht.

00:01:02: Lieber Roland schön dass du da bist.

00:01:04: herzlich willkommen bei Fast and Curious!

00:01:06: Ja hallo, schön bei euch zu sein.

00:01:08: Ja, ich freue mich sehr.

00:01:09: Ich durfte dich ja vor einigen Monaten auf einer Konferenz erleben und da habe ich danach gedacht – oder hab' ich auch hier im Podcast gesagt – oh!

00:01:17: Also wenn das sozusagen jetzt so die Blaupause für Transformation wird wie du das da angehst bei Siemens dann machst mir das so viel Hoffnung für dieses Land und das haben einige Siemensianer gehört und gesagt vielleicht kommt er immer zu dir in den Podcasts und deswegen toll dass du da bist

00:01:31: Schön.

00:01:32: Vielen Dank, ja und freut mich auch!

00:01:35: Ja, nee, hast einen sehr bleibenden Eindruck hinterlassen und jetzt arbeitest du ja schon mehr als drei Jahrzehnte bei Siemens.

00:01:41: In den Jahr fourneinzig hast Du angefangen.

00:01:43: was ist Siemens für Dich?

00:01:44: Weil das Siemens von neunzentvierneinzig ist ja wahrscheinlich nicht mehr das Siemens von heute.

00:01:49: Das kann man in der Tat sagen.

00:01:51: also ich habe das schon aufgesagt.

00:01:53: wenn.

00:01:53: Siemens wird jetzt im nächsten jahr hundert achtzig Jahre alt.

00:01:56: Das gibt eine Konstante in unserer Geschichte und das ist Transformation.

00:02:01: Also die Firma hat sich immer wieder erfunden, alles um Technologie herum – ich denke wir sind eine Technologiefirma der ersten Stunde.

00:02:09: Ich glaube dass haben wir zwischendurch auch mal verloren also den Fokus auf Technologie.

00:02:14: aber wir haben uns immer wieder transformiert und sind dadurch auch relevant geblieben.

00:02:18: und das is alle selbstverständlich wie man überlegt wie viele Firmen jetzt gelistet sind, seitens in den USA oder Europa die die hundert Jahre oder älter sind und nicht am Abgrund stehen sondern echt eine Chance haben nach vorne noch zu gestalten.

00:02:32: Und ja dafür steht Siemens.

00:02:33: und am Ende ich meine ich habe das schon mal irgendwann erzählt Ich wollte mich nie bei Siemens anfangen wenn du in Armin groß warst wo es eigentlich nur Siemens in der Uni gibt und du hast keine Beziehung zu Siemens dann willst du eigentlich woanders hin.

00:02:44: aber wieso kommt?

00:02:47: Hat ja gut geklappt.

00:02:50: Es ist eine globale Organisation mit einer Tiefe und Breite, die es kaum zu beschreiben, wo immer ich hingehe auf der Welt und Leute treffe... Also am Tisch mit fünf Personen hat immer irgendeiner in der Siemens Geschichte.

00:03:05: Das ist fast magisch!

00:03:09: Und das ist auch was, was ich mit Siemens verbinde.

00:03:12: Und was bist du für eine Führungspersönlichkeit?

00:03:15: Wie würdest Du Dich selber beschreiben?

00:03:17: und sind das Eigenschaften, wo Du sagst dafür bist Du für das AI-Age besonders gewappnet?

00:03:24: Also erst mal authentisch glaube ich.

00:03:27: Die Leute kriegen mich wie ich bin.

00:03:29: Es gibt keinen Roland privat und beruflich.

00:03:32: Das ist das Package Im guten und im schlechten.

00:03:37: Man kann sich nicht in anderen Roland herwünschen.

00:03:40: Es gibt nur einen und das macht es Leben ungeheuer einfach, wenn man da keine zwei Rollen spielt.

00:03:48: Ich bin extrem neugierig, ich habe Physik studiert, da geht man so an horizontale Themen ran.

00:03:55: Das ist mir irgendwie geblieben auch Neugier.

00:03:58: aber um den Führungsschritt zu beschreiben... Versuche das zumindest, Menschen so zu behandeln wie ich auch selbst behandelt werden möchte.

00:04:07: Also Offenheit aber auch eine Chance kriegen vielleicht auch mal ne zweite.

00:04:13: Ich hoffe...ich lebe das vor Empowerment!

00:04:17: Ich glaube dass es sehr wichtig ist und zwar Empowerments in allen Dimensionen.

00:04:21: also es heißt nicht Anarchie sondern es heißt einen Rahmengebende Strategie geben.

00:04:26: In dem Rahmen können die Leute dann entscheiden.

00:04:29: Sie dann auch entscheiden lassen.

00:04:30: auf, wenn ich mal eine andere Meinung habe.

00:04:33: Dann muss ich jetzt auch mal ertragen, dass man sagt, die machen das halt mit einem anderen Weg.

00:04:36: Wie gesagt, es sei denn, es steht in der Firma auf dem Spiel wo's wirklich um ganz, ganz Großes geht, da muss man sich schon einklinken.

00:04:42: Empowerment heißt auch ist ne Zweilwegstraße,

00:04:44: d.h.,

00:04:45: man gibt Vertrauen und das Vertrauen muss aber auch zurückgegeben werden.

00:04:49: also Accountability.

00:04:51: Und dann noch ganz wichtig, das vergessen die meisten Empowerments sind sofern auch eine Kunst weil man muss wissen, was das andere Ende in der Lage ist zu verarbeiten.

00:05:04: Also einfach nur irgendwas reinzuschmeißen und sagen, ihr macht das schon, es funktioniert nicht.

00:05:07: Die

00:05:07: Verantwortung übergeben?

00:05:09: Genau!

00:05:09: Und also seine Organisation in einer gewissen Weise zu kennen.

00:05:13: Zumindest mal was man ja zumuten kann – das ist super entscheidend.

00:05:17: Das ist das, was ich eigentlich versuche, jeden Tag zu leben.

00:05:21: Ja, das authentische Nahrbare konnte ich so ein bisschen erahnen als du bei deinem Vortrag vor deinen paar Monaten sagtest dass du leidenschaftlicher Krafttrainingstyp bist und egal wo du hingehst in welchem Hotel du schläfst guckst du erst mal ob es ein ordentliches Gym in der Nähe gibt.

00:05:35: Der Plan fängt vorne an also die Werden kann nicht ausgewählt wenn's keinen

00:05:38: gibt.

00:05:38: Genau!

00:05:39: Also erst wird das Gym ausgewählt dann wird geguckt welches Hotel in der nähe ist.

00:05:43: ja sehr gut.

00:05:45: Jetzt hast du gerade gesagt Siemens hat sich eigentlich immer transformiert.

00:05:48: Ich komme selber auch aus dem Familienunternehmen.

00:05:50: wir sind über dreihundert Jahre alt.

00:05:52: das heißt ich kann nämlich da sehr gut mit verbinden, mit diesem dass Innovation und Fortschritt und Wandel eben auch ganz stark in Corporates und im Mittelstand verankert ist weil die auch immer wieder sich neu erfinden mussten.

00:06:04: ja also es ist jetzt nichts was nur Start-up und Scaleups können.

00:06:07: Ist die Transformation diesmal tiefgehender grundlegender existenzieller als die letzten?

00:06:16: Und ich muss sagen, sie hat schon vor dem KI-Moment angefangen.

00:06:22: Siemens hat ... Wir hatten schon davor die Strategie, dass wir die Reale mit der digitalen Welt verbinden.

00:06:27: Also Digitalisierung und digitale Zwillinge.

00:06:30: Also eine Schatten oder Zweitwelt aufzubauen, die nicht nur so aussieht wie realer Welt sondern auch so verhält also physisch basierte digitale Zwellinge.

00:06:40: Da haben wir über Jahre, Jahrzehnte hinweg investiert.

00:06:43: Wir haben knapp dreißig Milliarden an Akquisitionsgeld ausgegeben um diesen Software-Technologie-Stack aufzubauen, den wir heute haben.

00:06:53: Ich sage immer wenn man einen digitalen Zwilling von einem Produkt einer Fertigung von irgendwas bauen möchte der Physik passiert ist dann gibt es keine Pärzereadresse als bei Siemens.

00:07:05: und Und diese Verbindung, dass ich sage, ich mach erst was digital.

00:07:08: Das bringt halt die Geschwindigkeit von Software-Entwicklung in die reale Welt.

00:07:14: also weil ich simuliere und dann baue ich so ein einmal richtig.

00:07:17: Es bringt auch die ganzen Vorteile, die man haben kann, dass man einmal etwas durchsimuliert eine Fertigung, man baut sie einmal und dann hat man eben keine Nacharbeiten sondern es funktioniert eben.

00:07:27: Also Geschwindigkeit, Energieeffizienz, Ressourcen, Effektenz alles das kommt.

00:07:32: Und dann kam der KI-Moment, der am Anfang eher ist einmal einer Wow.

00:07:37: Ich sage ja wow das Googling wird jetzt einfach oder anders weil man gibt jetzt mit Sprache was ein und der versteht alles und es kommt etwas zurück was eigentlich erstaunlich gut ist.

00:07:46: Nimm bei es ist immer noch keine Intelligenz.

00:07:47: Es ist eine Pattern Matching Engine also ein Muster Erkennungsmaschine im großen Stil.

00:07:52: aber dass das jetzt sozusagen in der Übersetzung auf die industrielle Welt Also physical AI, industrial AI.

00:07:59: Dass das unsere Strategie einfach nur mal Vorschub gibt und wir die Chance haben diese Strategie, die sich dann vielleicht davor eher linear entwickelt hat auf eine exponentielle Kurve zu schieben Das macht das Ganze so richtig spannend.

00:08:13: Ja jetzt sprichst du ja von Siemens immer als One Tech Company.

00:08:17: Seid ihr da schon oder ist es ein Zielbild?

00:08:19: Und wenn ich so an große große Corporates wie euch denke, dann denke ich Kontraintuitive Aussage, weil da denkt man immer die haben wahrscheinlich zig-Tex-Systeme aus verschiedenen Generationen und die sprechen nicht miteinander.

00:08:32: Und hier gibt es gar keine Entwickler mehr für.

00:08:34: aber das werden wir auch nicht mehr los.

00:08:35: und so.

00:08:36: also wo steht ihr auf der Reise zur One Tech Company?

00:08:39: Also das ist immer noch der Nordstern Das ist immer noch unser Nordstan, das heißt wir sind auch nicht angekommen.

00:08:46: Wir haben das vor zwei Jahren gestartet und wenn ich jetzt mal überlege was wir in zwei Jahren erreicht haben also das ist schon... Also ich finde es beeindruckend hat die Organisation echt einen ganz tollen Job gemacht auf dem Weg zu den Nordstan One Tech Company

00:09:01: Das heißt, alles auf einem Text deckt.

00:09:03: Alles redet miteinander?

00:09:05: Ja das ist noch eine Weile hin und es gibt auch nach wie vor verschiedene Kulturen, Subkulturen.

00:09:10: also wenn man das mal da anfängt und ja wir haben Data Silos demnach nicht mehr an der Reden und wir haben einen Mosaik von SAP-Systemen aber wir arbeiten dran!

00:09:20: Also das ist definitiv der Fall dass wir da eigentlich jeden Tag besser werden und wir den Grundstand dafür gelegt haben indem wir zum Beispiel gesagt haben wir schauen jetzt, wir organisieren alle Funktionen also legal marketing communication finanz einmal global horizontal.

00:09:38: vorher waren das auch sozusagen sub-salos also eigene Org-Säulen innerhalb der Organisation.

00:09:45: Wir schauen jetzt einmal horizontal drüber ohne den Fokus aufs Geschäft zu verlieren.

00:09:49: Das ist immer der Punkt

00:09:50: Genau, weil man hat ja auch noch ein laufendes Geschäft und kann nicht alles anhalten.

00:09:55: Ich sage Manager was horizontal und sag dann aber die individuellen Geschäftsbedürfnisse sind mir egal, weil ich muss jetzt horizontal skalieren.

00:10:03: also das ist natürlich die Kunst.

00:10:04: deswegen nennen wir das ganze Fabrik wie ein Gewebe was sich durch die Organisation zieht was dünn ist aber extrem fest.

00:10:12: dünne in dem Sinne dass ich sage ich muss nicht mehr gleich machen als ich gleich machen muss hält uns zusammen.

00:10:20: die unterschiedlichen Ausprägungen in ihr Geschäftsart, also Finanzen macht da natürlich ein Software-Geschäft führe oder ob ich jetzt einen Hardware-Gescheft oder ein Preckgeschäft mache.

00:10:30: So und ich würde sagen wir sind sehr gut auf dem Weg!

00:10:32: Wir haben die dicksten Bretter gebohrt.

00:10:35: es gab auch noch, also neben Funktionen auch noch strukturelle Veränderungen zum Beispiel unserem Automation Vertrieb.

00:10:41: der war halt weil wir vorher so eine Fleet of Ships hatten das war ja das Gegenteil von Wormtec Company gab's dann halt jede einzelne Business Unit und jedes einzelne Segment, also wir reden über vier Business Units nochmal darunter, keine Ahnung, zehn Sekmente.

00:10:57: Diese Struktur haben wir eins zu eins in den Vertrieben in den Ländern abgebildet.

00:11:01: Obwohl wir das gleiche Automation-Portfolio Antriebsverfolie verkauft haben.

00:11:06: Das fühlt sich falsch an.

00:11:08: Da lässt du diesen viel Potenzial liegen, die Kunden wissen das auch nicht zu schätzen, wenn für einen Systemangebot vier Leute auftauchen.

00:11:17: Also da gibt's einfach viele ... Du denkst mein Gott wie schwer kann es denn sein so was zu ändern?

00:11:22: Ja, das ist halt so entstanden.

00:11:24: Taten wir uns vielleicht aus gutem Grund, weil man hat das Gefühl, man wartet schnell.

00:11:28: aber ich glaub dass die Zeit vorbei ist.

00:11:30: Technologie erlaubt es einem noch schneller zu sein, wenn man systemisch denkt KI respektiert ja keine Datenseilos, sondern im Gegenteil.

00:11:38: KI löfte erst dann zur Form auf wenn du die Daten zusammen horizontal denkst.

00:11:42: das heißt wir würden das vielleicht auch der kinoale Zeitpunkt sowas zu tun.

00:11:47: also jetzt mit dem Einzug von KI und von diesen Technologien dann eher als One Tech zu denken und gemeinsam an den Kunden orientieren

00:11:57: Total.

00:11:57: Stell dir vor, du hättest das vor zehn Jahren angefangen und hättst KI in dem Maße noch nicht gehabt?

00:12:03: Wie viel schwerer wär's gewesen?

00:12:06: Exakt!

00:12:06: Und das ist aber dann die WHO-Ausforderung weil ... Das heißt halt wirklich wenn Leute sagen KI, dann schmeiß ich jetzt ein Coup-Highlight an.

00:12:13: Ja auch, aber es ist halt nicht Sondern du musst schon KI tiefer legen.

00:12:18: Also erst mal nicht in die Prozesse legen sondern neue Prozisse definieren.

00:12:23: Du kannst ja komplett neu denken Und dann aber wirklich in deinen Workflow, wo dann immer noch teilweise Menschen dabei sind.

00:12:33: Weniger Touchpoint von Menschen wird ja mehr Agentik und dass du dann aber sozusagen das viel tiefer legst und es eigentlich in deinem System embedded ist und nicht draufgeplagt.

00:12:41: Also wenn du verstehst was ich meine?

00:12:42: Das macht ein Riesenunterschied.

00:12:44: Macht einen Riesen-Unterschied!

00:12:45: Ja auch die Prozesse die schon da sind digitalisiert oder mit KI versießt oder ob du sie komplett neu erschaffst und erdenkst.

00:12:52: Genau und das heißt halt verlangen, was man gemacht hat.

00:12:56: Weil das hat ja alles funktioniert und ist neu denken.

00:12:58: Es fehlt an jedem schwer auch.

00:13:00: Klar!

00:13:00: Wenn man überlegt wie man jetzt... Ich weiß nicht wie es dir geht wenn du Promptest oder wenn du KI nutzt?

00:13:05: Wir sind manchmal noch viel zu altbacken oder Schreuklappen unterwegs.

00:13:11: Total!

00:13:12: Da lässt er die Hälfte der PS von KI auf der Strecke.

00:13:14: Ja.

00:13:15: Ich hatte neulich ein Training mit einem Executive Trainer weil ich sage ich möchte mal, wenn ich jetzt Entschimina Enterprise ausprobiere, möchte ich den mal sehen Denk einfach mal neu, du bist noch viel zu schmal.

00:13:27: Fand ich super spannend und die hatte er

00:13:28: recht.".

00:13:29: Ja ja total!

00:13:30: Und jetzt alles was Du beschreibst an Transformation, Du hast es auch mal im Handelsblatt genannt als wir ändern das Betriebssystem des Unternehmens geht ja damit ein Herr dass sich Zuständigkeiten ändern Stellenprofile wegfallen, Führungsebenen sich verschieben irgendwie drehunderttausend Menschen so bisschen neu durchgeschaffelt werden.

00:13:51: Das klingt jetzt erstmal immer toll.

00:13:53: und dann, wenn du es aber auf der Individualebene siehst, dann macht sehr vielen auch Angst vielleicht.

00:13:58: Dann hat man das Gefühl, braucht's mich morgen überhaupt noch?

00:14:01: Wie nimmst du die Belegschaft mit?

00:14:02: Wie gehst du da mit diesem Wandel um?

00:14:04: Also das ist wahrscheinlich der wichtigste Punkt den du gerade adressiert hast.

00:14:08: Mindestens die Menschen, die die Firma ausmachen, wenn die wissen wie unser Nordstein aussieht daran glauben dass das der Richtige ist Und dann sich auf die Reise mit uns machen, dann haben wir viel gewonnen.

00:14:21: Da werden nicht immer alle mitlaufen aber wir denken dem meisten.

00:14:25: und jetzt kommt zu einem Punkt.

00:14:27: Ich meine zunächst mal diese Veränderung spüren nicht alle in gleichem Maße.

00:14:33: Jemand, der zum Beispiel jetzt ein Schaltschrank in den Vektron, so einen Lokomotiven einbaut.

00:14:39: Also bis da ein Roboter kommt das wird noch lange, langenweilig dauern und für den ändert sich erst mal wenig.

00:14:43: Der

00:14:43: hat eine große Jobsicherheit ja?

00:14:45: Genau, also gibt es ein paar die ändelt sich wenig.

00:14:47: Vielleicht für den, der jetzt z.B.

00:14:49: PLCs programmiert – wir haben schon einen Eigen-Engineering Agent entwickelt, der übernimmt das – für den endet sich substanziell was aber in einer Weise, zwei, drei Mal so produktiv.

00:15:00: Und macht halt viele Aufgaben die eigentlich mehr das... also so copy-paste waren und einfach das übernimmt jetzt eine Maschine.

00:15:06: Also wahrscheinlich sogar eine bessere Art zu arbeiten und dann auch noch schneller und produktiver.

00:15:11: Das wird passieren!

00:15:12: Und an die Fragen, das habe ich im Engineering, dass ich sage, Software geht ja weg von einem Coder der einen Co-Pilot neben sich hat und schneller programmiert.

00:15:24: Das geht dahin zu einem System Architekten der sieben oder acht Agenten angestoßen hat, die für ihn programmieren und dann baut er das zusammen.

00:15:32: Also es geht mehr um die Spezifikation, dass jemand wirklich das durchdacht hat was er will und hinterher noch mal guckt passt's oder passt nicht.

00:15:40: also das heißt da endet sich ein massifes so und ja das ist der Fallen-Jobs weg.

00:15:45: Punkt Das muss man... Und das sage ich auch den Menschen Es fallen Jobs weg und es entstehen Neue.

00:15:53: an sich nicht schlimm, weil das schon immer passiert ist.

00:15:55: Also jede technologische Revolution hat genau das bewirkt und es sind dann einfach manche Jobs komplett verschwunden, manche haben sich geändert und es neu entstanden und die haben immer gewonnen, die deshalb Chance begriffen haben.

00:16:10: was bedeutet?

00:16:11: Man muss halt eben mit dem Neuen umgehen, es umarmen, es lernen wenn man's noch nicht kann.

00:16:17: Und auf der anderen Seite, und das ist glaube ich, dass man sich auch versucht zu vermitteln.

00:16:21: Ist da sich eine Firma die wächst?

00:16:24: Weil wir eine Veränderung antreten wo sie ja noch gut geht kann aus solchen Themen rauswachsen.

00:16:29: eine, die im Schrumpfungsprozess ist hat es dann halt noch

00:16:32: mal schwerer.

00:16:34: Also so gesehen versuche ich da schon eine positive Botschaft zu verkünden.

00:16:38: und nebenbei zu der Frage wie ich gehe damit um, ich kommuniziere sehr viel zunehmend mehr über die LinkedIn oder Instagrams aber natürlich auch global Webcast wo man intern ist und auch mal anders reden kann und auch da so authentisch wie ich kann.

00:16:52: also ich erzähle den Leuten nicht dass alles gut wird.

00:16:56: ihr müsst nur durchwarten.

00:16:57: das funktioniert nicht.

00:16:58: Und ja, ich sag auch dass es eben Jobs geben die wegfallen und viele die sich verändern werden.

00:17:03: Aber es hat alles einen positiven Tonus und versucht die Leute mitzunehmen so gut wie's kann.

00:17:08: Das muss man immer wieder tun!

00:17:11: Was war deine schwerste Entscheidung?

00:17:13: Meinst du jetzt in der jüngeren Zeit oder...

00:17:15: Ja, jetzt in einer jüngeren Zeit, so in dieser letzten... Ah ja,

00:17:18: er ist auf.

00:17:19: Jetzt würde dich jetzt sehr freuen oder interessieren.

00:17:24: Wir haben strukturell was verändert habe ich erzählt.

00:17:26: wir haben Funktionen zusammengefasst Mhm.

00:17:28: Und wir hatten bei Siemens ... Einfach, das war auch dieser Fleet of Ship geschuldet, halte ich fest, hundertsechzig CEO's.

00:17:38: Puhi!

00:17:39: Und Nr.

00:17:39: Hundertfünfzig-CFOs in der Firma also mit dem Titel auf der ... Und viele

00:17:46: Köche.

00:17:46: Sehr viele Köiche.

00:17:47: Ja,

00:17:48: jeder hat sein im Bereich, aber der Titel war ... Aber passt das zu einer One Tech Company?

00:17:54: Ist es nicht eine Kultur Wo ich sage, es gibt einen CEO.

00:17:58: Dann hat er schon seine eigene Kleinkultur und seinen kleinen Unternehmen.

00:18:02: Und das ist ja nicht das, was wir wollen!

00:18:03: Also, es fühlt sich komplett falsch an zu sagen ... Wir bauen eine Wontech-Company und ich laufe da auf diesen Nordsteinen mit einhundertsechzig CEOs zu.

00:18:12: Die alle nochmal einen eigenen Nordstein auch noch haben haben?

00:18:15: Fühler uns selbst jetzt auf den gleichen zu laufen.

00:18:17: Es ist trotzdem nicht das.

00:18:19: So, dann die Entscheidung weil Mein Gott, ich hätte sagen können lass es laufen.

00:18:24: Alles nicht zufrieden ist fein.

00:18:25: Klar, viel bequemer.

00:18:26: Es ist superbequem und das hat keiner meiner Vorgänger angefasst und die kannte das alles.

00:18:30: Und da hab' ich gesagt nee, es passt nicht.

00:18:32: und das haben wir zum ersten Zehnen jetzt geändert.

00:18:35: Wow!

00:18:36: Jetzt gibt's halt nur noch einen mit zwei Ausnahmen oder so.

00:18:39: also im Beispiel wir haben in Indien eine gelistete Firma Stocklisted Company.

00:18:44: Da draußen

00:18:45: sind sie auch.

00:18:46: Aber nehmt das mal weg.

00:18:48: Es gibt nur noch Einen Und einen CFO und dann haben wir halt die Titel umgestellt, wie sie halt auch amerikanische benutzen.

00:18:54: Managing Director, President, Senior Vice-President, was auch immer.

00:18:57: Das ist einmal durchdekliniert.

00:18:59: Spricht aber sehr für die Organisation, ne?

00:19:01: Also spricht sehr für deine Führungsstärke, spricht aber auch sehr dafür dass alle auf diese Vision allein sind weil Sie am Ende sagen kommen mein Titel ist jetzt gerade unwichtiger als das wird das hier zusammen schaffen.

00:19:12: Ich glaube manche hadern damit.

00:19:14: und nochmal ich habe da auch echt alle alle Sympathie dafür dass es so ist

00:19:17: Total.

00:19:19: Aber das war ein schwieriger Moment, weil wir ändern so viel.

00:19:23: Muss ich das jetzt auch noch

00:19:25: machen?

00:19:25: Ja muss ich den Kampf auch noch kämpfen.

00:19:27: und wenn

00:19:27: du dann sagst naja wenn ich aber immer wieder sage es ist first and foremost ist das eine kulturelle Transformation und im zweiter Ebene dann halt eine technische Geschäftsmodelle ändern sich und soweit an sofort Strukturen nennen sich Dann muss ich denn schon gehen.

00:19:43: Da muss ich den Schritt gehen, weil da steckt so viel Kultur dahinter die wir eigentlich nicht haben wollen oder die wir nicht haben wollten auf dem Weg zu einer One Tech Company.

00:19:52: Und dann und das war eine Entscheidung gegenseitig.

00:19:54: Ich habe mich gleich gemacht.

00:19:55: Wir haben es auch lange diskutiert.

00:19:56: Ehrlich gesagt im Vorstand gar nicht lange ob sondern nur wie.

00:20:00: also das ob der war mehr im vorstand.

00:20:02: mein team ist echt super muss ich wirklich sagen.

00:20:05: Die gehen mit mir.

00:20:06: wir haben das alles gemeinsam entwickelt Und wir haben uns dann eher darüber unterhalten, wie wir das machen.

00:20:10: Wie viele Leute wir anfassen und so weiter...

00:20:12: Und wenn da einmal dran gehst, dann kannst du es auch gleich

00:20:15: richtig machen?

00:20:15: Genau!

00:20:16: Wir haben keine Fünftausend angefasst, um noch dazu zu sagen.

00:20:18: Also wir haben dann schon irgendwann gesagt alles andere einfach stehen lassen.

00:20:20: Das muss ja nicht passen.

00:20:23: Und fühlt sich jetzt richtig an.

00:20:25: also für die, die mich zuhören, weiß ich nicht, die Limitaden Ich verstehe euch aber ich glaube Es ist der richtige Schritt.

00:20:34: Time will tell.

00:20:35: Ja Ist ja das Thema der Stunde und auch dein Hauptthema KI, USA, China.

00:20:43: spielt Europa der Bob noch eine Rolle.

00:20:45: Kann ein europäisches, ein deutsches Unternehmen da überhaupt noch mithalten?

00:20:50: Wo siehst du aktuell die deutsche Industrie konkret in diesem Rennen oder diesem Vergleich?

00:20:56: Und wo sagst du sind unsere Stärken auf die wir jetzt setzen sollen?

00:21:03: Ich erklär das so, und noch mal.

00:21:04: Das ist ein bisschen dreißigtausend Fuß aber da ist schon eine gewisse Wahrheit dabei.

00:21:08: Was macht ... was is die Wette?

00:21:10: Erstmal ist es die größte Wette in der Geschichte der Menschheit, die wir momentan beobachten Und die sieht in USA wie folgt aus Wir bauen Die besten GPUs Geben das meiste Geld aus für diese Rechenzentren und bauen die besten Modelle.

00:21:28: In China schaut diese Wette etwas anders aus.

00:21:31: Die sagen, ja die investieren natürlich auch nicht zu viel.

00:21:35: Das ist nicht deren Differenzierung aber schon viel, aber nicht so viel.

00:21:38: Aber die sagen wir bauen offene Modelle, die sich auch schneller verbreiten und lernen.

00:21:44: Wir haben einen Markt der skalieren, den ich skalieren kann und wir fokussieren auf Industrial AI also die reale Welt weil es ist nach wie vor China.

00:21:56: Fertigungs-Wertschöpfung in der Welt liegt bei dreißig Prozent.

00:21:59: Es ist deutlich fast zweimal so große USA.

00:22:02: Die haben halt die Werkbank, die haben die Daten.

00:22:04: Die können das!

00:22:05: So und jetzt wenn ich auf Europa schaue... Wir haben das Wetterinnen um die Modelle eigentlich schon verloren.

00:22:12: also das ist halt in den USA und China.

00:22:14: Wir haben aber Daten wir wissen wie man Dinge baut.

00:22:18: Wir bauen nach wie vor die besten Maschinen der Welt.

00:22:20: Ich glaube auch nach wie unsere Automobilindustrie.

00:22:22: Wir waren ganz tolle Autos und haben doch eine Hausaufgaben zu machen.

00:22:25: Also ich bin jetzt nicht blauäugig Und wir haben ein ganz tolles Ecosystem dahinter Pharmaceutical Ecosystem, Chemical, Medtech Automotive Maschinenbau.

00:22:37: So und wir haben die Daten, wir haben alles was es braucht ... Und diese Interestelligkeit ist ja teilweise auch modellagnostisch.

00:22:45: das heißt Wir können auf die billigsten Tokens gehen und das einsetzen.

00:22:49: aber Das ist unser Spiel hört sich ein bisschen so an wie das was in China abläuft.

00:22:54: Also wenn ich frage, welche ... Auf

00:22:55: jeden Fall näher da dran

00:22:57: Ist definitiv näher daran Ja Und so würde ich das beschreiben.

00:23:01: Das ist unser Thema.

00:23:03: Ich habe das neulich auch unserer Regierung gesagt, bei der Kabinettserzung.

00:23:08: für mich ist Industrial AI das MUST-WIN für Deutschland.

00:23:12: Wenn noch Geld vor andere Förderungen übrig bleibt dann ist es gut aber das ist MUST WIN!

00:23:19: Auch in dem Kontext von wie viel Resilience brauchen wir bei KI?

00:23:23: Du kannst dir den kompletten Stack durchdiskutieren.

00:23:25: Der geht unten bei Pro Materialien an, dann kommen GPUs.

00:23:29: Dann kommen die AI-Factories also Rechenzentren und AI Factories.

00:23:32: Dann kommt der Mittelwehr nebenbei, was keiner spricht, dann die Applikationen ... Und wenn du Resilience in allen Bereichen erzeugen möchtest, so viel Geld haben wir gar nicht.

00:23:40: Wir müssen uns entscheiden, wir müssen uns nicht komplett abhängig machen oder unabhängig sein.

00:23:45: Wir sind zumindest ein eigenes Stück in jeder Layer mit dabei spielen und mitspielen.

00:23:50: Aber wo wir bei den Industrienapplikationsen, da können eben die Daten dazu und das Branchen wissen Da dürfen wir einfach diese Schlacht nicht verlieren und da zählt dann vielleicht auch sicherlich die Größe des Kalirens.

00:24:04: Wir können natürlich unsere Lösungen auch in China skalieren, in USA skalieren aber wir müssen sie definitiv auch im Falle in Europa bauen.

00:24:12: Jetzt muss ich den Pitch Ono machen und dazu sollten wir vielleicht nicht unbedingt momentan einen Data Act in Europa losdrehen der genau das Gegenteil von dem macht.

00:24:22: was man nämlich braucht sind eigenmotivierte Datenräume zu generieren und mit denen dann auch wirklich diese KI-Industrie-KI zu trainieren.

00:24:31: Genau, das ist ja immer die große Frage auf wenn man jetzt Richtung USA guckt wo jetzt plötzlich alle... Ich würde sagen auch taktisch warnen.

00:24:38: Wir müssen jetzt erst mal uns verlangsamen, weil sie wahrscheinlich auch das dann gleich China auch überstülpen wollen und so ein bisschen denken wir können jetzt mal hier gerade so generell mal vielleicht uns alle ein bisschen beruhigen.

00:24:48: Ist ja immer die Frage wie viel Regulierung ist gut?

00:24:50: USA-China haben da eher sehr wenig, wir haben eher zuviel.

00:24:54: gibt es für dich gute und schlechte Regulierungen im Bereich KI wo du sagst also da bist du schon glücklich dass wir die haben in Europa und bei der sagst du wie jetzt beim Data Act Da guckst du kritisch drauf, weil du sagst da verderben uns eigentlich diese Chance auf die Industrial AI, die davor uns liegt.

00:25:09: Also gute Regularien sind welche... Die Leitplanken setzen und einfach nicht zu detailliert gehen!

00:25:15: Ich gebe dir mal ein paar Beispiele.

00:25:16: Also das eine ist Leitplanke zum Beispiel Copyright oder Biometric.

00:25:21: Da wäre ich extrem vorsichtig was KI machen darf und was nicht.

00:25:25: Also auslesen von irgendwelchen Gesichtern und so weiter?

00:25:28: Oder vorgaukeln dass jetzt hier ich mit ihr spreche aber es bin ja Aber

00:25:33: da.

00:25:34: Genau, das auch zum Beispiel was KI anrichten kann in sozialen Plattformen also Abhängigkeiten generieren Du bist ja dem schutzlos ausgesetzt.

00:25:45: Also nicht nur Kinder auch Erwachsene Solche Sachen.

00:25:48: ich glaube schon oder dass man reguliert wenn ich jetzt eingebe In irgendein Modell gibt mir mal einen Bauplan für eine biochemische Waffe Da darf keine Antwort kommen.

00:26:01: Also solche Themen.

00:26:02: Ich glaube, da sind wir uns einig.

00:26:05: und das zweite Punkt ist der dass ich sage man muss differenzieren sowohl bei der KI Anwendung auch bei Daten redlich über Konzumer also Entkundentaten oder Industriedaten, red ich über Konsumenanwendungen oder Industrieanwendungs.

00:26:17: Industrie-Anwendungen zum Beispiel im KI Bereich die sind ja schon vertikal geregelt wie es wie eine Software auf dem Roboter läuft damit er nicht irgendwelchen Unsinn anstellt.

00:26:26: Das reicht Das reicht definitiv erst mal.

00:26:29: Jetzt kann man noch überlegen, aber wenn ich das anwende und KI ist nichts anderes als ein Software die halt Silicon kontrolliert also Input-Tokens Output Tokens dann komme ich ziemlich weit bevor ich vielleicht mal Newscases laufe wo ich sage da müsste man nochmal nachschärfen.

00:26:46: Und das wäre eigentlich mein Wunsch dass ich sage erstmal so regulieren dass man die Leitplanken setzt, ganz bewusst.

00:26:54: Dass man differenziert zwischen Anwendungen auch Anwendung wo Firmen dahinter stecken, die.

00:26:59: und letzter Punkt Man muss schon auch die Firmen mit ihrer eigenen Verantwortung konfrontieren zu sagen naja wenn du jetzt ein Modell machst was halt Offroad geht das ist ja auch deine Verantwortung.

00:27:09: Wir geben

00:27:10: wir lassen jeden Tag Züge zu und sind verantwortlich dass sie ihre Sicherheitsstandards einhalten.

00:27:18: Das wäre für mich eine gute Regulierung.

00:27:21: Vielleicht noch eine Frage Richtung Wachstum.

00:27:23: Jetzt korrigieren ja die Wirtschaftsforschungsinstitute gerade zum ersten Mal ihre Zahlen nach oben, das sind wir gar nicht mehr gewohnt.

00:27:30: Also dass man so das Gefühl hat Mensch vielleicht bricht da jetzt mal was von dem, was alles so angeschoben wurde durch?

00:27:37: Du hast für Siemens mittelfristig sechs bis neun Prozent Wachslums Ambition formuliert.

00:27:43: Was für ein Potenzial steckt in dieser KI-Revolution für die deutsche Industrie?

00:27:48: also wo hast du das Gefühl können wir wachstumsmäßig wieder hin kommen, wenn wir das richtig machen?

00:27:54: Kurze Antwort.

00:27:54: Deutschland eine Zweifarmkommar und ich glaube, dass es er machbar ist in Deutschland... Ich war nicht davor vor einer erhöhten Prognose jetzt zu sagen, Chagalli haben sie jetzt

00:28:04: geschafft.

00:28:05: Strukturell

00:28:06: sind wir überhaupt nicht da!

00:28:08: Das würde mich auch nicht beeindrucken, wenn Sie mir jetzt mal ein Quartal hinlegt wo ich sage mein Gott sind wir jetzt gewachsen.

00:28:12: Wenn ich nicht weiß welche Substanz dahinter steckt dann klatsche ich das gleich aus dem Speicher und schau nach vorne sollten wir auch tun.

00:28:19: Wir wissen, dass wir unser Potenzialwachstum nach wie vor auf dem Südwärtskürz ist.

00:28:24: Also schlichtweg die Arbeitszeit, die wir einsetzen.

00:28:30: Kapital was wir produktiv in Wachstum investieren und nicht im Erhalt beziehungsweise Einsatz von Technologien ausbildung bei der Bildung.

00:28:37: Wir sind da noch nicht wo wir hin müssen unnachhaltig

00:28:41: richtig abzuspringen

00:28:43: oder gerade zwei Prozent zu wachsen.

00:28:45: Ich sage das es nicht so schwer.

00:28:47: Es verlangt halt von allen etwas ab von allen Schichten der Bevölkerung und von Politik genauso wie von den Menschen, genauso wie vom Firmen.

00:28:56: Aber wir müssen alle beitragen wenn wir das aufrechterhalten wollen was wir uns erreicht haben.

00:29:01: Und auch das Einkommen per capita sind wir halt ganz weit vorne und das ohne Öl und ohne Gas und ohne natürlichen Ressourcen.

00:29:08: Das dann wir es erhalten wollen geht nur über den Weg von Innovation von Wettbewerbsfähigkeit, die man auch daran messen kann wie viele Produkte exportieren werden und wir müssen importieren.

00:29:20: Daran misst sich das natürlich auch.

00:29:22: Und KI hat ein Riesenpotenzial weil jetzt komme ich zurück zu meinem Punkt.

00:29:26: warum habe ich gesagt dass industriell KI einen Mastwind für Deutschland ist?

00:29:30: Weil das halt der größte technologische Hebel ist ... den man in der realen Welt spielt.

00:29:37: In einer Wirtschaft, die auch wirklich einen... Unser Anteil an industrieller Wertschöpfung ist ja extrem hoch, eine der beste Hüchste in der Welt!

00:29:44: Das ist das Geschäftsmodell Deutschlands.

00:29:47: und genau da greift Industrie-LKI an mit einem unglaublichen Hebel, wenn man es denn richtig macht.

00:29:53: dem zufolge wir haben das Potenzial Wir brauchen dazu die richtigen Menschen ausgebildet wie unsere Curriculum überdenken in Schulen Auch Universitäten Leute trainieren Aus- und Weiterbilden Und all das was dazugehört unsere Datenräume öffnen und KI anwenden usw.

00:30:08: Und dann haben wir einen riesen Kondensial, übrigens in allen drei Dimensionen zu feuern – Arbeit, Kapital und

00:30:16: Technologie.".

00:30:17: Ja klingt sehr gut!

00:30:18: Deswegen vielleicht zum Abschluss die Frage hast du dir so ein Zeitticket an diesen Nordsteinen gehängt?

00:30:23: Also sagst du, in fünf Jahren will ich diese One Tech Company erreicht haben?

00:30:27: oder woran misst du sozusagen den Erfolg das du saßst?

00:30:30: Wir haben es geschafft der Umbau hat geklappt.

00:30:34: Demess ich eigentlich an den Output-Parametern, also das heißt es werden wir schneller wachsen.

00:30:39: Profitabel schneller wachsen.

00:30:41: Steigern wir unsere Innovationsgeschwindigkeit?

00:30:44: Also mit welch Geschwindigkeit wir neue Produkte an den Markt bringen und auch wirklich neue Produkte, also nicht nur inkrementelle... Ich schaue uns bewusst auf, ich differenziere zwischen inkrementeller Innovationen und will jetzt mal

00:30:56: mehr

00:30:57: tiefer gehen oder sogar disruptiver Technologie.

00:31:00: Wir laufen so schnelles geht auf diesen Nordstand zu Und in der Hoffnung, dass das dann wirklich auch eine Kurve ist die schneller abhebt als ... Die

00:31:09: Spaß macht.

00:31:10: Genau und die Spaß macht so ist es

00:31:13: Sehr gut, vielen Dank.

00:31:14: Also ich wünsche euch allen erdenklichen Erfolg!

00:31:17: Siemens ist so ein Aushängeschild für Deutschland und das macht einen so stolz und glücklich dir zuzuhören was für ein Ambitionslevel da ist weil ich glaube wenn unsere großen Unternehmen dieses Landes so antreten und das ausstrahlen dann zieht es hoffentlich ganz viele mit.

00:31:33: also ja toll dass du da warst.

00:31:35: danke dass du dir die Zeit genommen hast und viel Erfolg.

00:31:38: Vielen Dank dir auch für das super angenehme Gespräch.

00:31:41: Hat echt viel Spaß gemacht, ganz toll!