Wenn Robin Sudermann und Raphael Wischnewsky über den Businessplan für das nächste Jahr sprechen, reden zuerst ihre Agenten miteinander. Sudermann sagt seinem, wie er sich die Geschäftsentwicklung vorstellt. Wischnewskys Agent liefert, was aus Finanzsicht dagegenspricht. Erst danach setzen sich die beiden Menschen hin und briefen das Ergebnis anschließend wieder an ihre Agenten zurück.
Das klingt nach einer Anekdote aus dem Silicon Valley, spielt aber in einem mittelständischen Softwarehaus in Köln. Und es beantwortet nebenbei eine Frage, die derzeit in fast jeder Branche gestellt und in kaum einer wirklich beantwortet wird: Was heißt eigentlich „wir machen jetzt was mit KI“?
Oder wie es Christoph Fröhlich im Podcast „For Professional Investors Only“ formuliert: Wann merkt man, dass ein paar ChatGPT-Lizenzen noch keine AI-First-Strategie ergeben?
Warum ein HR-Softwarehaus in einen Finanzpodcast gehört
Kurz zu den beiden Gästen, denn außerhalb der Personalerwelt kennt sie kaum jemand. Robin Sudermann hat Talentsconnect 2013 in Köln mitgegründet und führt das Unternehmen als CEO. Raphael Wischnewsky ist vor rund zweieinhalb Jahren dazugestoßen, verantwortet das Finanzressort und den Rechtsbereich mit; vorher hatte er selbst gegründet, eine Pflegeplattform. Kennengelernt haben sich die beiden über einen gemeinsamen Mentor.
Die Gründungsidee war die Lücke zwischen dem, was Bewerber wollen, und dem, was Arbeitgeber suchen. „Ehrlich gesagt war das Mitte 20 für mich ein Riesenproblem, selbst ins Berufsleben einzusteigen“, sagt Sudermann. Aus dem geplanten Marktplatz wurde nichts – „in unserer jungen Naivität“, wie er heute sagt. Geblieben ist ein reines B2B-Geschäft: rund 15 Millionen Euro Umsatz, etwa 600 Kunden, Software für Karriereseiten und für Bewerbungen per Whatsapp. Wer sich bei einem Großkonzern für eine Ausbildung bewirbt, läuft mitunter über diese Technik, ohne es zu merken. Die Oberfläche gehört dem Kunden, die Software dahinter Talentsconnect.
So weit, so branchenfremd. Zwei Dinge machen die beiden trotzdem zu passenden Gästen.
Erstens haben sie ihr eigenes Unternehmen in den vergangenen zwölf Monaten zum Versuchslabor gemacht, radikaler als die meisten, und geben dabei ihre internen Zahlen preis. Zweitens sagt Sudermann sehr genau, welche Rollen sich in welchem Grad automatisieren lassen und welche nicht – von der Backoffice-Leitung bis zum Fondsmanager.
Von minus 30 auf plus 30 Prozent
2023 war Talentsconnect noch nicht profitabel und steckte viel Geld ins Produkt. Seither hat sich die Ebitda-Marge um 60 Prozentpunkte gedreht. Wischnewsky zerlegt das in drei Teile. Erstens zusätzlicher Umsatz bei gleichbleibenden Kosten. Zweitens harte Kostendisziplin, aber in den klassischen Bereichen. Und drittens Prozesse, die mit KI effizienter laufen. Beim dritten Punkt, sagt er, „ist das Ende der Fahnenstange noch gar nicht erreicht“.
Skalierbar bleibt, was auf Agenten wandert – Servicetickets etwa, oder in Wischnewskys eigenem Bereich wiederkehrende Buchungsvorgänge. Dort entstehen auch bei weiterem Wachstum keine zusätzlichen Kosten. Über die Zeit verschieben sich die Anteile also von der Sanierung zur Automatisierung.
Sudermann liest dieselbe Entwicklung aus der CEO-Perspektive: Das Wachstum wurde stabil gehalten, Kosten gedeckelt. Was zuerst kam, Henne oder Ei, lässt er ausdrücklich offen. „Aber für mich ging das los mit der radikalen Transformation auf AI First. Und das hat das erst ermöglicht.“
Der blinde Fleck: Wer ist eigentlich zuständig?
Der Anstoß für ein neues Produkt kam von den Kunden. In Gesprächen habe sich gezeigt, dass Personalabteilungen dringend eine KI-Strategie brauchen und dass die Geschäftsführungen sie einfordern.
Dabei stieß Talentsconnect auf eine organisatorische Lücke, die in fast jeder Firma existiert und für die sich niemand zuständig fühlt: „Agenten werden typischerweise in der IT geplant und Humans in der Personalabteilung.“ Sudermanns Antwort darauf ist struktureller Natur. Die HR-Abteilung müsse vom Human-Fokus zum Hybrid-Fokus wechseln. Ihre Aufgabe wäre dann, Menschen und Agenten für die Organisation zusammenzubringen.
Hier hört das Lizenzthema auf und der Umbau fängt an. „Die KI-Transformation ist aus meiner Sicht kein IT-Thema, sondern ein HR-Thema. Es ist ein kulturelles Thema. Es ist ein Change-Prozess“, sagt Sudermann. Und zwar ein großer, denn man arbeite – überspitzt formuliert – mit Kollegen zusammen, die einem Teile der eigenen Tätigkeit abnehmen. Das müsse man wollen. Vor allem müsse die Führung es wollen und durchreichen: von der Geschäftsführung über das mittlere Management bis zu den einzelnen Leuten.
Sonst passiert das Naheliegende Denn warum sollte ein Mitarbeiter sein gesamtes Erfahrungswissen offenlegen, wenn es ihn doch ersetzbarer macht? Sudermanns Gegenargument: Wer sein Wissen teilt, kann es benchmarken, gegen Kollegen und gegen Leute in derselben Position bei anderen Arbeitgebern. Er sieht seine blinden Flecken und lernt als Gruppe schneller. Verankert sein muss das trotzdem, vor allem kulturell. Sonst kippt es: „Das wäre eher eine Angstkultur, die ganz sicher nicht funktionieren wird in einer KI-Transformation.“
Wo man anfängt, wenn man morgen anfangen will
Podcast-Host Christoph Fröhlich fragt praktisch nach: Bei welchen drei Arten von Aufgaben würdet ihr beginnen?
Sudermann beginnt beim Langweiligen. Zuerst die unkritischen Prozesse, die zugleich die vielzitierten low hanging fruits sind: interne Dokumentation, Informationen über Kunden, Dinge, die in E-Mail-Postfächern, internen Kommunikationssystemen und Datenbanken liegen. Wer dieses Wissen strukturiert, macht es an jedem Berührungspunkt verfügbar – bei der Meetingvorbereitung, der Nachbereitung, der nächsten Angebotsbesprechung, der Preisgestaltung. Auch ganze Kundenkohorten lassen sich dann auswerten. Datenkritisch ist davon nichts.
Erst danach geht es an die Prozesse. Der Weg zum vollen KI-Setup führt über fünf Stufen: von manuell zu standardisiert zu automatisiert zu AI ready zu AI powered. Prozessschritt für Prozessschritt, nicht die ganze Kette auf einmal. Und: „Man sollte den sogenannten Human in the Loop nicht zu schnell komplett rausschneiden.“ Sonst merkt niemand mehr, ob hinten noch stimmt, was herauskommt.
Die schlechte Nachricht für unaufgeräumte Firmen
Eine verbreitete Hoffnung lautet: Wo bisher wenig digitalisiert ist, liegt der größte Hebel. „Ich würde sagen, schlecht organisierte Unternehmen scheitern genau deshalb.“ Wo alles noch manuell laufe, sei der Sprung auf AI-Niveau schwer. Wo Dinge schon standardisiert und prozessorientiert aufgesetzt seien, teilweise über simple Regelwerke automatisiert, gehe es leichter.
Immerhin: Ein Agent kann beim Aufräumen helfen. Er stellt gute Rückfragen und holt so Wissen aus den Köpfen, das nirgends dokumentiert ist. Ohne vollständige Datengrundlage endet es aber dort, wo jeder schon einmal gelandet ist, der ein schlechtes Verfahren digitalisiert hat: „Der Prozess wird nur schneller, aber bleibt genauso schlecht.“
Vier Personas aus der Finanzbranche
Um das Ganze greifbarer zu machen, nennt Christoph Fröhlich nennt vier Leute, die es so vielfach in der Finanzbranche gibt.
Den Makler, 63 Jahre alt, 700 Bestandskunden, alles im Kopf und in einer Schrankwand voller Ordner. Die Backoffice-Leiterin, die als Einzige weiß, warum ein bestimmter Prozess seit 2011 genau so läuft. Den Vertriebler mit prallem Kundenbuch, seit über 20 Jahren im Unternehmen, kurz vor der Rente. Und den Fondsmanager, der 2000 den Dotcom-Crash miterlebt hat, 2008 die Finanzkrise und 2020 Corona.
Beim Makler fängt Sudermann damit an, das Wissen überhaupt auffindbar zu machen – Talentsconnect nennt das System of Context. Danach: Lücken schließen. Dann externe Studien, Markt- und Benchmarkdaten anreichern, per Scheduler, einmal pro Woche automatisch. Nebenbei löst das ein Problem, an das kaum jemand denkt: Urlaubs- und Krankheitsvertretungen. Der Kontext lässt sich übergeben, statt dass jemand erst sein gesamtes Wissen ausspeichern muss.
Erst dann die kritischen Prozesse, bei einem Makler vermutlich Neukundenakquise, Kontakt zu Bestandskunden, Verhandlungen. Und die dann wirklich Schritt für Schritt zerlegen: Kontakte raussuchen, E-Mail schreiben, Antwort verarbeiten, Angebot erstellen. Was davon automatisiere ich zuerst? Und wenn das läuft: was als Nächstes?
Die Rangfolge unter den vier Personas ist eindeutig. Am einfachsten ist alles, wo sich strukturiertes Wissen aus der Vergangenheit auf die Zukunft übertragen lässt. Sudermann würde im Backoffice anfangen und dann in den Vertrieb gehen – dort werden die Daten sensibler, weil Kundendaten im Spiel sind, das erfordert andere Sicherheitsvorkehrungen.
Der schwierigste Fall ist der Fondsmanager. „Da ist auch sehr viel implizites Wissen mit drin.“ Er habe den Job noch nicht gemacht, vermute aber, dass dort viel Bauchgefühl im Spiel sein muss, weil sich kurze Marktbewegungen anders als die langen Trends nicht aus der Vergangenheit ableiten lassen. Grundlagenanalysen würde er sich erstellen lassen. Aber: „Die letztendliche Entscheidung und die Beziehung, das ist ganz wichtig, bleibt immer beim Menschen.“ Je mehr Beziehung und Entscheidung ein Job voraussetze, desto später könne KI ihn vollständig übernehmen – oder eben nie.
Beruhigend für alle, die vom Bauchgefühl leben. Unangenehm für alle, deren Arbeit sich beschreiben lässt.
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Erst messen, dann automatisieren
Bevor Talentsconnect bei einem Kunden loslegt, steht eine sogenannte Nullmessung. Man kann sie sich als strukturiertes Interview vorstellen, in dem Mitarbeiter beschreiben, wie ihre Prozesse tatsächlich ablaufen und nicht, wie sie im Handbuch stehen.
Jedes Gespräch geht durch die Transkription. Daraus leitet das System ab, ob der Befragte gerade einen manuellen, einen standardisierten oder einen automatisierten Prozess beschreibt, und verknüpft das Ergebnis mit den Unternehmenszielen. Heraus kommen ein Reifegrad, ein Vergleich mit Benchmarkdaten und Vorschläge zur Automatisierung. Liegt der Reifegrad am unteren Ende, lautet die Empfehlung nicht „automatisieren“, sondern: erst einmal strukturiertes Wissensmanagement aufbauen.
Warum Interviews und nicht einfach Daten? Weil die meisten Unternehmen laut Sudermann eine schlechte Datenlage haben. Der ursprüngliche Ansatz – schickt uns eure Daten, wir interpretieren sie – funktionierte schlechter, „weil die Leute einfach darüber reden, was sie tun, und das fällt den Menschen leichter, als uns irgendwelche Datensets zu schicken, die oft gar nicht vorliegen“.
60 vollständige Nullmessungen liegen nach Sudermanns Angaben vor, quer über Dax-Konzerne, Mittelstand und kleinere Firmen. Bis Jahresende will Talentsconnect das Verfahren auf 300 weitere Kunden ausrollen.
Und was passiert mit den liebgewonnenen Marotten, konserviert der Agent sie für die nächste Generation? Dagegen setzt Talentsconnect Masse und Kontrolle. „Wenn ich zehn Personen auf die gleiche Sache gucken lasse, aus verschiedenen Blickwinkeln, kriege ich in der Mitte schon eine relativ gute Aussagekraft hin.“ Dazu laufen im Hintergrund permanent Konsistenzchecks: Passt zusammen, was die Leute erzählen? Und wie sicher ist man sich bei dem, was daraus folgt?
„Die letztendliche Entscheidung und die Beziehung, das ist ganz wichtig, bleibt immer beim Menschen."
Wem gehört der Klon, wenn der Mensch geht?
Damit zu einer Frage, die vermutlich noch kein Arbeitsrechtler abschließend beantwortet hat: Wenn ein Mitarbeiter kündigt, bleibt sein Agent in der Firma? Oder darf er ihn mitnehmen?
Wischnewsky antwortet nüchtern. Das regele der Arbeitsvertrag, und der besage, Sondervereinbarungen ausgenommen, „dass dein Arbeitsergebnis der Firma gehört und damit ist der Agent und das in diesem Prozess geschaffene Wissen Eigentum der Firma“.
Sudermann schiebt einen Gedanken nach: „Ein Agent hat letztendlich keinen eigenen Marktwert.“ Schaue man sich an, wie Agenten entwickelt werden und wo die Intellectual Property liege, komme man auf einen sehr geringen Preis. „Das Entscheidende für einen Agenten ist der Kontext, in dem er agiert.“
Talentsconnect hat zum Beispiel den eigenen Vertriebsinnendienst als Agenten abgebildet. Denselben Agenten könnte man bei Firma A, B, C oder D laufen lassen – er käme dort zu ganz anderen Ergebnissen, weil sein Kontext ein anderer ist. „Die Kunst ist es nicht, diesen Agenten einmal zu schreiben, die Kunst ist, diesen Agenten Zugang zu den richtigen Informationen zu geben.“ Und diese Informationen im Unternehmen zu halten. Sudermanns Fazit in einem Satz: „Das Wissen muss dem Unternehmen gehören. Der Agent, der mit dem Wissen agiert, ist letztendlich austauschbar.“
Wer über KI-Investments nachdenkt, findet hier die interessanteste Aussage der Folge: Der Wert liegt nicht im Modell, sondern im Datenbestand.
Agenten mit Personalnummer, Onboarding und Rente
Im eigenen Unternehmen meint Talentsconnect das wörtlich. Vor zwölf Monaten hat man mit dem Umbau begonnen, nach etwa neun Monaten das Organigramm um die laufenden Agenten erweitert.
Jeder Agent bekommt zuerst eine Aufgabenbeschreibung, dann ein Onboarding von rund einer Woche, in der sich zeigen muss, ob er die versprochene Qualität liefert. Danach folgt eine Leistungsphase. Und dann, im Schnitt nach drei bis sechs Monaten, wird er „eigentlich in Rente geschickt“, weil die Art, wie er aufgesetzt wurde, überholt ist und man mit dem nächsten Level weitermacht.
Sudermann selbst arbeitet mit zehn Agenten. Einer für sein Sales Leadership, einer als Marketing-Spezialist für die neue Produktkategorie, einer als persönlicher Assistent, der Termine vereinbart, Meetings nachbereitet und bis hin zu Hauptversammlungspräsentationen zuarbeitet.
Die Rechte sind dabei fein abgestuft. Der eine Agent darf nur E-Mails lesen, der andere sie auch vorformulieren – versenden darf keiner. Der eine hat Zugriff auf das, was im Vorstand besprochen wird, der andere nicht. Entscheidend sei, dass er all das permanent im Zugriff habe: „Jeder Agent hat so eine rollierende Rollenbeschreibung, die ich jederzeit einsehen kann.“
Und was sagt die Compliance?
Für Banken, Versicherer und Fondsgesellschaften ist genau das der wunde Punkt. Das klingt alles schön, mag sich mancher Hörer denke, aber die Compliance-Abteilung sieht das sicherlich anders.
Wischnewskys Ansatz: Man bewertet nicht das Produkt, sondern den einzelnen Anwendungsfall. Manche seien anders zu beurteilen, manche womöglich ausgeschlossen. Deshalb steigt man dort ein, wo es unverfänglich ist: „Backoffice-Prozesse, wie darf ich einen Urlaubsantrag formulieren oder wie rechne ich meine Reisekosten ab, wo keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden.“
Die heiklere Frage kennt Sudermann ebenfalls: Ist ein Agent, der das Prozesswissen einer Mitarbeiterin trägt, aufsichtsrechtlich schon eine Auslagerung? An dieser Gabelung sei man sehr früh vorbeigekommen, sagt er. Sie führt in zwei Richtungen. Entweder läuft der Agent in der gesicherten Umgebung des Anbieters. Oder der Kunde nimmt ihn mit: „Ein Kunde kann den Agenten auch bei uns auspflanzen und bei sich einpflanzen in seine eigene Co-Pilot-Umgebung.“ Mit umzieht dann nur die Rollenbeschreibung, das komplette Working Model. Der Kontext bleibt beim Kunden. Wichtig sei allein, dass die zentral entwickelten Updates weiterhin durchlaufen.
Eine aufsichtsrechtliche Bewertung ist das nicht, und Sudermann verkauft sie auch nicht als eine. Aber sie beantwortet, wo diese Agenten leben dürfen.
Acht Stunden statt zwei Wochen
Zum Schluss die Frage, was die beiden in fünf Jahren garantiert nicht mehr selbst machen.
Sudermann hat die Präsentation für die diesjährige Hauptversammlung nicht mehr geschrieben: „Ich habe tatsächlich kein Wort darin selber geschrieben, sondern ich habe circa 35 Prompts benutzt.“ Der Agent bringe die Entwicklung der Gesellschaft, den Jahresabschluss und die eingereichten Aktionärsfragen besser zusammen. Ergebnis: acht Stunden Arbeit. „Und in der Vergangenheit waren das schon mal zwei Wochen.“ Als Nächstes will er den Nachgang automatisieren, etwa Aktionärsfeedback ins Board, Abteilungen briefen, Budgets ableiten. Vorstellbar sei, dass das Budget am Tag nach der Hauptversammlung steht.
Wischnewskys Aha-Moment war die erste Version des Budgets für 2027: „Ich habe tatsächlich an einem Vormittag das Budget entworfen und ich habe meine Hände nicht benutzt.“ Er habe es per Stimme vibe-coded, dem Agenten also nur gesagt, wo die Input-Dateien liegen, und das Modell in vier Stunden entworfen. Übrig bleibt dann, was ohnehin die eigentliche Arbeit ist: die Annahmen über die Zukunft und der Streit darüber.
Seine Prognose für einen Ablauf, den jeder Controller kennt – Budgetsaison ab den Sommerferien, Vorlage im November, dann ab in die Gremien: „Diese Saison, sie wird sehr, sehr kurz.“
Und die Kontrolle? Jeder Agent muss seinen eigenen Return on Investment ausweisen, gerechnet in gesparter Arbeitszeit auf einem bestimmten Gehaltsband. Ausrechnen muss ihn der Agent selbst. Ein Kontrolleur prüft nach. Wer schlecht aufgesetzt ist und massenhaft sogenannten AI-Slop verschickt, bekäme in Sudermanns Logik eine Strafe oder müsste Steuern zahlen, „weil Menschen damit beschäftigt sind, das zu lesen, was der Agent da rausgefeuert hat“.
Der erste Finanzagent im Unternehmen heißt übrigens Horst. Getauft an einem Hackday, aus einer Laune heraus.
