Im zweiten Teil der Folge mit dem Gründer von xpense2go Dr. Mario Speck unterhalte ich mich über die Chancen neuer Technologien und die Möglichkeiten aber auch Grenzen von Künstlicher Intelligenz, sowie die Gründerszene in Berlin.
Viel Vergnügen.
Webempfehlungen:
Wenn Ihnen unsere Folgen gefallen, dann freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung auf Ihrer Wunschplattform, damit auch andere auf diesen Podcast aufmerksam werden und wir das Angebot weiter verbessern können. Zeitaufwand: 1-2 Minuten.
In diesem Sinne: keep connected.
Herzlichst
Ihr
Axel Winkelmann
Transcript:
ERP-Podcast, Folge 89, zweiter Teil. Mobile Reisekostenabrechnung. Ein Interview mit dem Gründer und Geschäftsführer von Expense2go, Dr. Mario Speck.
Reisekostenabrechnung, nervig, zeitaufwendig, langweilig, fehleranfällig. Mit dem Gründer von Expense2go unterhalte ich mich über mobile, digitale Abrechnung. Die Herausforderungen als Gründer, sowie Chancen neuer Technologien und die Möglichkeiten, aber auch Grenzen von künstlicher Intelligenz.
Viel Vergnügen mit diesem zweiten Teil. Herzlich willkommen zum ERP-Podcast. Dem Podcast für alle, die sich aktiv mit dem Einsatz und der Gestaltung von Unternehmenssoftware und den daraus entstehenden Veränderungen und Potenzialen in Unternehmen auseinandersetzen wollen.
Mit diesem Podcast möchte ich Sie mit eigenen Gedanken und Interviews bei der Gestaltung moderner IT-Konzepte nebenbei, also zum Beispiel beim Spazierengehen oder Autofahren, begleiten. Damit möchte ich Ihnen in dieser von technologischen Veränderungen geprägten Zeit Informationen anbieten, die sich in Zeitschriften, Fachbüchern und wissenschaftlichen Artikeln in dieser Form nicht darlegen lassen und für die sich im hektischen Alltag ohnehin nicht die Zeit findet. Mein Name ist Axel Winkelmann.
Ich bin Professor für Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik an der Universität Würzburg. Herzlich willkommen zurück zum ERP-Podcast. Heute der zweite Teil mit Dr. Mario Speck.
Mario Speck ist Wirtschaftsinformatiker, das ist mir immer ganz wichtig in der Betonung, natürlich als Professor für Wirtschaftsinformatik. Er ist langjähriger Unternehmensberater in allen Dimensionen gewesen und er ist vor allen Dingen Gründer, innovativer Gestalter der Bundesrepublik Deutschland letztendlich auch. Es geht bei ihm um Reisekosten, Erstattungen, Expense-to-go, das Unternehmen dahinter und wer er ist, das wird er uns sicherlich gleich selber nochmal kurz sagen.
Wer den ersten Teil verpasst hat, man findet ihn wie immer auf unserer Webseite bzw. in allen Podcast-Apps. Herzlich willkommen zurück, Mario Speck.
Hallo Axel, schönen Dank. Danke für die Möglichkeit hier nochmal über Expense-to-go sprechen zu können. Vielleicht kurz zu meiner Person.
Ich bin, wie schon erwähnt von dir, Wirtschaftsinformatiker, habe dort in Münster vor langen Jahren mal promoviert. Dann in eine Unternehmensberatung gewechselt, ein ganz junges Unternehmen, was primär den Energiesektor beraten hat, Managementberatung, durchgeführt dort für über 15 Jahre. Die letzten zwei Jahre dieser Tätigkeit waren dann beim Unternehmen KPMG.
Das hatte unsere Unternehmensberatung aufgekauft und nach der Zeit bei der KPMG eben die Expense-to-go gegründet und beschäftige mich seitdem mit dem spannenden Thema Reisekostenabrechnung. Da hört man immer dann, spannend, Reisekostenabrechnung, das passt ja gar nicht zusammen. Aber vielleicht kommen wir auch im Podcast heute nochmal an eine Stelle, wo man auch nochmal erläutern kann, was in der Reisekostenabrechnung eigentlich bisher sozusagen schlecht läuft, sehr manuell ist.
Deshalb ist es ja auch so ein nerviges Thema für viele und was Expense-to-go dort eben besser macht und letztlich auch den Kunden bietet, um dort sowohl weniger nervige Dinge tun zu müssen, als auch letztlich Zeit und Geld zu sparen. Also nochmal zum Verständnis für uns alle, warum das aus IT-Sicht spannend ist, so wie ich mir das zumindest vorstelle oder wie ich es in der Vergangenheit erfahren habe. Wir haben ganz viele Regeln, die einzuhalten sind, die gesetzlich vorgeschrieben sind, die auf den Belegen implizit drauf sind oder auch nicht drauf sind.
Wir haben ganz viele Medienbrüche und wir haben eigentlich ein Thema, mit dem sich jeder, der sich irgendwie fortbewegt außerhalb der eigenen Organisation, leider Gottes beschäftigen muss und das wollte ich mal abnehmen, richtig? Das nehmen wir eben ab. Es ist so, das kennt jeder bei der Reisekostenabrechnung, dieses lästige Sammeln, aber auch vor allem das später lästige Sortieren und Zuordnen von Belegen. Das hat viel damit zu tun, dass man auch den Beleg wieder in die Hand nehmen muss, man muss drauf schauen, man muss bei einer Taxi nochmal erkennen, von wo war das eigentlich, wann war das Datum? Auch bei Hotels muss man nochmal nachdenken, ah, das war folgendes Hotel, das war in dieser Woche, wo war ich da? Weil man, gerade wenn man viel reist, natürlich auch einen Stapel an Belegen hat, die zusortiert werden müssen.
Das sind alles Dinge, die wir dem Mitarbeiter abnehmen können. Das heißt, unsere Software erkennt tatsächlich bei den Belegen, welche Währung ist das, wo war ich, welches Hotel ist das, Brutto-Netto-Mehrwertsteuer natürlich, weil ich das für die Abrechnung natürlich brauche. Bei Reisen wird aus den Belegen erkannt, wo man war, das heißt, man kann auch dadurch, dass Länder erkannt werden, werden Verpflegungsmehraufwendungen korrekt zugeordnet, die Verpflegungsmehraufwendungssätze sind da.
Man kann Overnights abrechnen, wenn man nicht im Hotel übernachtet hat, man kann Frühstücke, die im Hotel sind, sozusagen abwählen. Also alles, was typischerweise notwendig ist, um eine korrekte Abrechnung zu kriegen, geht alles in der Applikation. Und eben so, dass man in der Applikation in der Regel sehr, sehr wenig dafür tun muss, weil dadurch, dass wir im ersten Schritt die Belege erkennen und verstehen, also nicht nur ein Foto nachher haben, sondern unsere Applikation auch weiß, dass das ein Flugbeleg ist oder ein Hotelbeleg, können wir zum Beispiel auch solche Validierungen vornehmen, weil es eben wenig Sinn macht, drei Hotelrechnungen von fünf Nächten zu haben, wenn man nur zwei Tage weg war.
Auch solche Dinge werden in der Applikation erkannt und überprüft, sodass auch Hilfestellungen gegeben werden, um sozusagen auch unsinnige Dinge zu erkennen, sollte ein Mitarbeiter eben diese so zu einer Reise zusammensortiert haben. Das erzeugt einfach viel Hilfestellung. Es ist gedacht als so eine Art Eventsystem.
Das heißt, man macht grundsätzlich sehr wenig, alles wird reingekippt und man addiert einfach die Belege zu einer Reise zusammen. Sollte aber irgendwas nicht stimmen, meldet sich die Applikation und sagt, Vorsicht, passt da bitte auf. Und es ist eben nicht andersrum, man muss nicht alles machen und nachher wird nochmal geprüft, sondern es wird für alles, was sozusagen sinnvoll ist und wahrscheinlich ist, werden Vorschläge erstellt.
Und dann muss da eben auch darauf hingewiesen, dass an Stellen, an denen tatsächlich zum Beispiel auch auf Belegen etwas nicht stand, wir aber dennoch eine sinnvolle Ergänzung durchgeführt haben. Das heißt, ich habe eine App, die ich mir auf das Handy packe. Ich fotografiere alles ab, was mir so in die Quere kommt während meiner Reise.
Also alles, was zur Firma natürlich gehört, zur Abrechnung gehört. Und der Rest ist mehr oder weniger ein Automatismus, sodass ich tatsächlich einen Großteil der Zeit, die ich normalerweise für Reisekostenabrechnungen aufwende, ersparen kann und das Unternehmen hat die ganzen Daten bereits digital vorliegen. So ist das.
Wir haben sozusagen einen bisher sehr manuellen Prozess komplett damit digitalisiert von der Entstehung der Informationen ganz vorne beim Mitarbeiter. Dort wird das digital und da es digital ist, können wir sozusagen alle Schritte, bis es hinten im ERP-System ist, vollständig auch Hilfestellung leisten und Ergänzungen durchführen. Es ist aber eben nicht nur für Firmen einsetzbar, das heißt im Firmenkontext mit vielen Mitarbeitern, sondern es ist auch eine Applikation, die der Einzelperson hilft und nutzt.
Das können Angestellte sein, die einfach sagen, ich benutze die Applikation, weil da kommt am Ende eben ein sehr gut aufbereitetes Dokument raus, was ich so meiner Firma geben kann, sollte diese das auch so akzeptieren. Oder es ist eben insbesondere auch für Selbstständige, Freiberufler nutzbar, die können es einfach runterladen, kostenlos nutzen, da kommt eine PDF-Datei raus, die können sie so ihrem Steuerberater geben. Sie können auch als Freiberufler in der App, ohne dass man sozusagen so eine Portalnutzung als Firma hat, kann man auch eine Excel-Schnittstelle oder eine Dativ-Schnittstelle kaufen, sodass auch diese Ausgabeoptionen möglich sind, dass man es direkt dem Steuerberater geben kann.
Alles, was darüber hinausgeht, eine Excel- oder Dativ-Schnittstelle, ist aber dann nur im Firmenkontext möglich, das heißt, wenn man diese Firmenportallösung bei uns dann zusätzlich auch nutzt. Also einer der großen Geheimnisse der Software, was heißt Geheimnisse, ist natürlich, dass ihr wahnsinnig viele Regularien im Hintergrund erkennt, also ein unheimlich großes Regelwerk wahrscheinlich hat. Wir hatten beim letzten Mal das Beispiel, wenn die Taxifahrt nicht länger als x Kilometer ist, dann sind es entsprechend 7%, sonst sind es 19%, das gleiche Spielchen haben wir ja bei Lebensmitteln und Restaurantbesuchen etc.
pp. Das sind ja alles Regeln, die ihr implementiert habt, damit die Software eben erkennt, was der Beleg eigentlich bedeutet und wie er korrekt abgerechnet wird. Aber es gibt wahrscheinlich ganz viele Stellen, wo ich mit hart kodierten Regeln gar nicht weiterkomme.
Wir haben letztes Mal schon das große Stichwort KI fallen lassen. An der Stelle arbeitet ihr, an der Stelle macht ihr unglaublich viel in der Software, oder? Ja, wir haben, wie das üblich ist bei Startups, man braucht eine Kombination von beiden. Warum? Das System soll ja auch funktionieren, so es noch wenig Daten kennt.
Das heißt, das System ist erstmal darauf angelegt, mit regelbasierten Algorithmen Informationen zu erkennen und zu verarbeiten. Das ist die grundsätzliche Funktionsweise. Dazu haben wir einen zweiten Bereich, der KI-basiert ist.
Dort werden in der Regel sogenannte LSTM-Netzwerke eingesetzt. Das sind klassische Deep-Learning-Netzwerke, die parallel zu den Algorithmen laufen, die quasi regelbasiert sind und eine Bewertung abgeben, letztlich der Erkennung. Das sind sogenannte Confidence Level.
Wir können sozusagen in unseren Algorithmen dann vergleichen, was die regelbasierten Systeme liefern, was die KI-basierten Systeme liefern und vergleichen dann, wie groß die jeweiligen Confidence Level sind und nutzen letztlich das bessere Ergebnis. Das hat den Vorteil, dass mit zunehmenden Informationen, die durch unser System laufen, kann unser System eben auch lernen. Das heißt, Mitarbeiter, die Belege fotografieren, die wir beispielsweise noch nicht erkennen, die dann aber selber in der Applikation zum Beispiel nachpflegen, naja, das war jetzt ein Flugbeleg, was aber zu einer Fluggesellschaft gehört, die unser System bisher nicht gekannt hat.
Dann lernt unser System aufgrund der Deep-Learning-Mechanismen, dass dieser Beleg eben ein Flugbeleg ist und kann in den nächsten Verwendungen dieser Belege dann tatsächlich auch die richtigen Kategorien erkennen. Das funktioniert nicht mehr regelbasiert, sondern da nutzen wir eben tatsächlich diese Deep-Learning-Mechanismen, die eben dann besonders gut sind, je mehr Daten durch unser System laufen. Das heißt, unsere Kunden helfen uns letztlich auch und damit helfen sie sich selber, die Erkennungsraten des Systems zu verbessern.
Okay. Ich habe verschiedene Folgen auch mit Startups gemacht, die selber viel mit KI, mit Deep-Learning arbeiten. Vielleicht kannst du uns ein Gefühl auch dafür geben, wie gut die Maschine oder die Methoden, die eingesetzt werden, mittlerweile in der Lage sind, bestimmte Dinge zu erkennen.
Ich erinnere mich zum Beispiel an eine Folge mit dem Gründer von Accounto, die machen so automatische Buchhaltung, gerade in der Schweiz, wo er auch ganz klar gesagt hat, also wir hätten gar nicht gedacht, dass wir so schnell in so gute Erkennungsraten kommen mit den modernen Methoden, wie wir es dann tatsächlich gekommen sind. Vielleicht kannst du uns ein bisschen ein Gefühl dafür geben für die Technologie. Ja, die modernen Verfahren sind tatsächlich sehr ausgereift.
Es gibt ja sehr mächtige Werkzeuge, wie beispielsweise Keras oder TensorFlow oder alles, was es in diesem Segment gibt. Das heißt, das sind sehr mächtige Werkzeuge. Man muss zwar wissen, was man tut, aber sie sind sehr universell einsetzbar.
Wir haben begonnen, diese Deep-Learning-Mechanismen auf einfache Kategorisierungen im ersten Schritt anzuwenden. Da sind sie auch besonders gut. Das heißt, man stellt den Systemen Informationen zur Verfügung und letztlich sollen sie die Frage beantworten, welches Land ist denn auf diesem Beleg zu sehen? Also in welchem Land ist dieser Beleg erstellt worden? Oder welche Währung hat dieser Beleg? Oder welche Sprache hat der Beleg? Oder welche Kategorie? Also Flugzeug, Bahn, Taxi.
Solche Kategorisierungen, da sind diese Netzwerke inzwischen sehr, sehr gut, weil sie am Ende aus den Textdaten auf den Belegen plus der Position auf den Belegen, so machen wir das zumindest, eben mit genug Belegen sehr, sehr gute Bewertungen abgeben können. In welche dieser Kategorien die Informationen fallen. Und da sind inzwischen, wir haben natürlich mehrere zehntausend Belege heute in unseren Produktivsystemen, kratzen an den sechsstelligen Zahlen, sind die Bewertungen dieser Deep-Learning-Systeme sehr, sehr gut inzwischen.
Wo sie noch nicht so gut sind, ist alles, was eine ganz konkrete Information ist. Also beispielsweise von einem Beleg zu erkennen, was ist die Mehrwertsteuer, was ist der Bruttobetrag, dort sind die Systeme nicht gut. Das hat einfach damit zu tun, dass die Kombinatorik für Belege unglaublich groß ist.
Aus konkreten Werten auch die rauszufiltern, die dann einem Regelbasierung, nämlich Brutto-, Netto- und Mehrwertsteuerzusammenhänge, sozusagen auch valide erfüllen. Dort funktionieren tatsächlich bisher bei uns die klassischen Algorithmen besser, aber auch da arbeiten wir dran, auch dies mit den Deep-Learning-Mechanismen sozusagen zu ergänzen. Dort sind die Ergebnisse aber noch nicht so gut, sodass in dem Bereich meist unsere regelbasierten Ansätze greifen.
Für die Kategorisierung ist es so, dass wir in den Produktivsystemen sehen, wann unsere regelbasierten Systeme ein Ergebnis liefern und wann die KI-Systeme. Und dort sind wir jetzt auch, obwohl die Anzahl der Belege ja noch mit gerade fast sechsstellig noch überschaubar ist, tatsächlich so, dass wir den Großteil der Kategorisierung inzwischen unsere KI-Systeme liefern. Kannst du, wenn wir ja schon mal die Motorhaube ein bisschen lüften, kannst du uns ein bisschen verraten, mit welchen Technologien arbeitet ihr, wie arbeitet ihr, wie geht ihr vor bei der Entwicklung? Ja, das grundsätzliche Prinzip ist für alle Belegverarbeitungen relativ ähnlich.
Im ersten Schritt, also wir nutzen nicht die Pixelinformationen der Belege fürs Learning, sondern wir benutzen tatsächlich die Textinformationen und die Textpositionen. Das funktioniert so, wenn das Urdokument schon ein PDF ist, dann sind diese ja häufig ja mit Textinformationen und nicht mit Bildinformationen. Dort wird ganz einfach über Extraktionsmechanismen werden die Positionen und die Texte extrahiert.
Bei binären Informationen, also Fotos, funktioniert das über ganz klassische OCR-Mechanismen. Das ist auch nichts, was wir gebaut haben, sondern das kaufen wir letztlich zu und nutzen wir von Fremdanbietern. Das heißt, dort wird als Basis, als Ausgangsset, werden Textinformationen mit Textpositionen identifiziert.
Dann laufen verschiedene Algorithmen, insbesondere Wordstamming drüber, die sozusagen die Wortmenge filtern. Da werden eben Füllwörter, alles was sozusagen nicht erkenntnisbeitragend ist, werden eliminiert, sodass nachher inhaltliche, komplexe, lange Wörter, Texte, die dem Wordstamming überleben, an Positionen in Dokumenten überleben. Das wird sozusagen tatsächlich genutzt, um dann in LSTM-Netzen quasi auf Kategorien abgebildet zu werden.
Dort nutzen wir verschiedene Netzwerkstrukturen, also von Fully-Connected-Networks bis Teil-Connected, die sozusagen Positionen von Texten auch trennen. Das sind verschiedene Varianten. Wir wechseln die auch immer mal wieder und testen neue Strukturen der neuronalen Netze aus, einfach um zu überprüfen, welche Layer-Strukturen der Netzwerke am besten funktionieren.
Wir sind im Moment bei den, um mal ein Beispiel zu nehmen für die Kategorisierung, das heißt das Abbilden eines Dokuments auf acht verschiedene Kategorien, Taxi, Flug, Essen, Gastronomie, was wir an Kategorien haben, nutzen wir im Moment ein neuronales Netzwerk mit 28 Layern, die sozusagen diese Überführung machen. Fully-Connected funktioniert bisher am besten. Okay.
Ich gehe mal weg jetzt von dem Thema automatische Erkennung hin zum Thema, in welchen Programmiersprachen entwickelt man heute, was ist gerade angesagt, wo mache ich die schnellsten Schritte, gerade auch in diesem Zusammenspiel Backbone, also euer Server letztendlich, wo ja auch ganz viel Erkennungslogik sitzt und Front, also die Apps im App Store, Okay, Apple App Store, aber auch im Google App Store. Das ist auch gut geeignet, um in Teams arbeiten zu können, das ist also eine sehr schöne, auch Xcode ist eine gute Benutzeroberfläche dafür, eine gute Idee, also das funktioniert sehr gut. Wir haben die Android-Entwicklung, haben wir begonnen vor etwas mehr als einem halben Jahr.
Dort setzen wir auf ein neues Pferd, das es noch nicht so lange gibt. Dort setzen wir auf Flutter. Wem das nichts sagt, Flutter ist von Google entworfen.
Das ist eine Programmierumgebung, ein Programmierkonstrukt, in dem man zeitgleich für iOS und Android-Applikationen entwickeln kann. Da wird Dart genutzt als Hauptprogrammiersprache für die eigentliche Kernapplikation und es gibt sozusagen Übergriffe auf systemspezifische, also iOS- und Android-spezifische Methoden, die dann nativ in jeweils entweder Swift oder Objective-C, beziehungsweise Java oder Kotlin für die einzelnen Plattformen programmiert werden. Das hat den Charme, dass man insbesondere die Business-Logik, die einen großen Teil unserer Applikationen natürlich ausmacht, eben nur einmal bauen muss, das heißt nur in Dart bauen muss.
Die Android-Applikation, die wir gerade entwickeln, wir rechnen in circa vier bis fünf Wochen mit der Verfügbarkeit, die ist darauf basiert. Das wird erstmal nur die Android-Seite sein, wir werden dann aber relativ schnell auch die iOS-Seite über Flutter abbilden und damit unsere iOS-App, die wir heute haben, sozusagen ablösen, um dann eben nur noch eine Code-Basis zu haben. Letztlich auf Flutter basiert.
Das zum Client. Auf der Server-Seite nutzen wir ein ganz klassisches, muss man schon fast sagen, Konstrukt. Das ist Node.js. Node.js ist letztlich, also wir nutzen das mit TypeScript.
Das hat den Vorteil, dass es ein unglaubliches, großes Ökosystem gibt, sodass man sehr, sehr viele Funktionen, sehr, sehr viele Libraries nutzen kann. Das ist ein Open-Source-Ökosystem, was auch sehr transparent macht, welche Software man einsetzt. Es gibt viele Entwickler, die das können.
Das hat auch Vorteile für ein Startup, dass man eben auch Ressourcen findet, die dort unterstützen können. Das Ganze funktioniert sozusagen in separaten Applikationsservern für verschiedene Funktionen, für die Mail-Verarbeitung, für die Scan-Verarbeitung, den eigentlichen Applikationsserver, der die Applikationen, also die Frontends bedient, die Server, die unsere Firmenportale bedienen. Das ist alles die gleiche Server-Technologie.
Letztlich natürlich, wie man das heute macht, containerisiert. Funktioniert über einen Docker-Konstrukt in Containern, die dann natürlich in einer Kubernetes-Umgebung letztlich auf Cloud-Servern liegen, auf deutschen Servern. Für alle, die jetzt mit den Ohren schlackern, ob der vielen technischen Begriffe, hat man da als Informatiker, als Programmierer eigentlich noch eine Chance, hinterher zu kommen? Ja und nein.
Ja, der Zugang zu den Informationen ist heute unglaublich, unglaublich gut. Das heißt, es gibt über verschiedenste Mechanismen, zum Beispiel um Informationen aktuell zu halten. GitHub gibt keine bessere Quelle für Code tatsächlich.
Man kann sich unglaublich gut mit anderen Entwicklern austauschen. Stackoverflow ist für alles da, was sozusagen Fragen notwendig sind. Also es gibt ein unglaublich gutes und breites Open-Source-Ökosystem, in dem wir auch teilnehmen und auch beginnen sozusagen Code, den wir geschrieben haben, für uns wieder zurückzugeben an die Community.
Es ist natürlich trotzdem für den Einzelnen immer eine große Herausforderung, insbesondere bei einem Start-up wie bei uns, weil wir natürlich einen sehr großen Bereich Technologie abdecken und letztlich kein 20-Kopf-Entwicklerteam bisher haben. Das heißt, eine geringe Spezialisierung nur. Ich bin auch ehrlich gesagt kein großer Freund der frühen Spezialisierung.
Ich denke, dass man auch heute noch in der Lage ist, mit einem guten Entwicklerteam von vier, fünf, sechs Personen noch sehr, sehr große, sehr komplexe Systeme so betreiben zu können, dass quasi jeder im Team weitgehend noch weiß, was welcher Teil des Systems macht. Das ist eine Herausforderung. Ich habe nur gesehen, wenn man Projekte in großen Organisationen durchführt, dass diese hohe Spezialisierung einfach einen unglaublichen Kommunikations-Overhead erzeugt, weil natürlich sich sehr, sehr viele Personen über sehr viele Details abstimmen müssen, was einfach bei kleinen Teams dadurch, dass sie enger zusammen sind, einfach viel schneller geht.
Deshalb versuchen wir möglichst lange mit einem kleinen Team den Kern unserer Systeme sozusagen weiterzuentwickeln und eben nur Dinge, die nicht kritisch sind, wie unsere Website oder spezifische UI-Oberflächensprogramme eben extern zu vergeben oder Dinge außerhalb des Kernteams zu machen. Und so man das so weiter betreibt, kann man auch heute noch sehr komplexe Systeme in einem kleinen Team abhandeln. Inwieweit hilft mir euer Standort Berlin-Mitte? Also es gibt ja viele Unternehmen, die durchaus auch darüber nachdenken, sich Dependancen in Berlin oder auch anderen großen Städten zuzulegen.
Inwieweit hilft euch das oder inwieweit ist es vielleicht auch kontraproduktiv als Startup in so einer Szene zu sein, wo es unglaublich viele, vergleichsweise unglaublich viele Startups gibt? Zunächst ist Berlin erstmal ein guter Startpunkt für Startups, einfach weil man als Startup natürlich nicht nur einfach eine Lokation braucht, an der man sitzt, sondern letztlich Zugang zu Investoren. Das ist in Berlin sehr, sehr gut. Zugang zu Mitarbeitern, auch das ist in Berlin gut, da viele auch Mitarbeiter, Ressourcen im IT-Bereich aus dem Ausland hier in Berlin inzwischen verfügbar sind.
Zeitweise hier sind oder auch hier nach Berlin gezogen sind, sodass also schon viele Entwickler auch verfügbar sind vor Ort.
Es ist auch gut, weil natürlich jetzt mal im Deutschlandvergleich das Einkommensniveau in Berlin noch überschaubar ist, das Kostenniveau zum Wohnen auch überschaubar, das ist für Startups auch gut. Das ändert sich im Moment allerdings auch sehr stark, insbesondere Gewerbemieten beispielsweise sind sehr stark steigend, auch Gehaltsniveau in Berlin sehr stark steigend. Hat sicherlich auch mit dem Boom der Startups hier in Berlin zu tun.
Es ist allerdings zeitgleich auch ein Fluch, weil natürlich in Berlin alle großen Unternehmen auch tätig sind, das gilt sowohl für internationale Unternehmen, Google, Microsoft, Soundcloud, also sehr viele, die man kennt. Lokale Player wie Zalando sind, also ursächlich mal lokale Player, inzwischen natürlich auch internationale Unternehmen, sind auch in Berlin und sind einfach durch ihren Brand und ihre Größe saugen sie natürlich auch sehr viele gute IT-Ressourcen auf, sodass es für ein Startup dann nicht immer leicht ist, in diesem Segment sozusagen auch Mitarbeiter zu finden. Wir haben so ein bisschen den Vorteil des Unternehmens, dass wir eben sehr moderne, sehr innovative Technologie machen und durch unsere Größe eben auch sehr attraktiv sind für Mitarbeiter, die einfach eine hohe Bandbreite auch lernen wollen und verstehen wollen, was eben auch bei großen Startups oder bei großen Unternehmen teilweise nicht mehr der Fall ist, sondern dann ist man eben mit der UI-Frontend-Entwicklung Java beschäftigt, bei uns kann man aber sozusagen die ganze Bandbreite noch abdecken.
Es ist also zugleich Segen und Fluch. Ich glaube, das ist ein großer Vorteil von dir und auch dem Team um dich herum. Dadurch, dass du ja jahrelang oder jahrzehntelang, kann man beinahe schon sagen, in beratender Tätigkeit, in reisender Tätigkeit unterwegs warst, kennst du die betriebswirtschaftlichen Anforderungen, aber du kennst sie eben auch runter bis hin zur technologischen Ausprägung und in vielen Unternehmen finden wir entweder das eine oder das andere.
Hier kommt eben bei den Gründern alles zusammen und das macht es sicherlich sehr viel einfacher und sehr viel interessanter, auch bei so einem Startup zu arbeiten, oder? Ja, das ist zum einen natürlich sehr vorteilhaft für unser Produkt. Das hat eben damit zu tun, dass der Entwicklungszyklus von Business-Nutzen und Idee zu es ist gebaut sehr kurz ist. Das findet häufig innerhalb von zwei oder drei Köpfen statt.
Das können wir also über einen Schreibtisch erledigen. Dadurch, dass es auch in meiner Person viel zentriert ist, kann ich eben auch einfach aus eigener Erfahrung, und so Unternehmensberater sind ja auch immer so ein bisschen die Primadonnen, da muss eben alles immer schnell und fehlerfrei funktionieren, kann ich sehr gut abschätzen, was Nutzen hat, was Zweck hat, was Einsetzung ist. Und ich verstehe eben die ganze Kette auch bis hinten im System in Node.js, die Funktion implementiert ist.
Das bietet eben auch Mitarbeitern, die bei uns arbeiten, die Chance, dass sie eben von wenigen Personen unglaublich viel lernen können, weil wir einfach, das hat auch mit meiner Ausbildung als Wirtschaftsinformatiker nicht zuletzt zu tun, eben diese hohe Bandbreite abdecken. Und das ist eben tatsächlich auch nicht so leicht, auch wenn wir Mitarbeiter suchen, weil eine zu frühe Spezialisierung auf nur IT oder nur Business, das machen ja auch viele Leute, tatsächlich immer so ein bisschen das Manko hat, dass es schwieriger ist, mit der anderen Seite zu reden. Das ist nichts, was man nicht nachholen kann und was im Berufsalltag ja heute auch viele machen und sich eben weiterbilden und auch viele Betriebswirte, die deren Scrum betuligen, kennen man so, ja, so ist es ja nicht.
Aber die Ausbildung als Wirtschaftsinformatiker bietet einfach von vornherein den Charme, dass man darauf trainiert ist, sowas zu tun. Und das hat uns beim Großmachen dieses Startups unglaublich geholfen natürlich auch. Wie siehst du generell die Gründerkultur hier in Deutschland? Das ist auch zweischneidig.
Ich sehe viele hochmotivierte Personen, die aus Universitäten rauskommen. Ich sehe auch viele hochmotivierte Mitarbeiter oder Personen, die schon beruflich tätig waren und dann ein Startup gründen. Sicherlich nicht so häufig, aber gibt es auch.
Das heißt, wir haben eine gute Ausbildungsstruktur, wir haben viel Wissen in Köpfen, wir haben viele Anwendungsfälle vor Ort. Das ist ja wichtig für ein Unternehmen, dass es auch lokale Kunden hat. Das heißt, auch die Anwendung sofort ist.
Wir haben inzwischen eine sehr offene Kultur von großen Konzernen, großen Unternehmen, die auch auf Startups zugehen und mit diesen kooperieren, auch investieren in Startups, sodass auch das funktioniert. Es ist sicherlich immer noch schwierig für Startups, die im Bereich Hightech tätig sind, weil der Schritt von der Idee selbst bis zu einem einigermaßen gut funktionierenden Prototypen schon recht groß ist. Das heißt, man braucht, um diesen ersten Schritt zu gehen, schon relativ viel Kapital.
Das ist sicherlich immer noch schwierig in Deutschland, weil das tatsächlich ganz klassisches Risikokapital ist. Wir stellen fest, dass Investoren auch bereit sind, hier Geld zu unternehmen, aber in der Regel kleinere Beträge, die dann teilweise nicht ausreichen, um wirklich auch komplexe, innovative IT-Systeme zu bauen. Wir sehen, dass Personen, die aus Universitäten kommen und mit guten Ideen dann eben teilweise einfach nicht genug Zeit haben, mit einer Finanzierung, einer ersten Runde, einer Seed-Finanzierung, tatsächlich auch etwas Komplexes bauen zu können.
Es ist aber, auch dort verbessert sich die Kultur und die Infrastruktur, aber das ist sicherlich noch ein Manko gegenüber anderen Ländern, wie zum Beispiel den USA, wo man ja auch durchaus immer wieder aus der Presse lesen kann, dass quasi auf eine Idee und ein Slide-Deck gleich Millionenbeträge an Startups vergeben werden, die dann tatsächlich eben auch in der Lage sind, sehr komplexe Technologie zu bauen, weil auch mit der Verfügbarkeit von vielen Modulen, viel Software und gutem Zugang zu IT-Systemen, wenn man ein gutes Produkt bauen will, dann geht das nicht durch das Zusammenstöpseln vorhandener Komponenten, sondern man muss eben auch sehr viel eigene Innovationen, sehr viel eigenen Antrieb, sehr viele eigene Ideen mit einbringen und das kostet in der Regel dann auch Zeit und diese Erstphase durchzustehen für Startups ist immer noch kompliziert in Deutschland. Du hast in der letzten Woche so ein bisschen deinen Werdegang aufgezeigt und hast gesagt, nach deiner Promotion, die sicherlich auch, sag mal, das Geistige, das Intellektuelle Niveau hebt, also auch in dieser Herausforderung, ist man jetzt Techie oder ist man Betriebswirt oder ist man dann doch beides, bist du ja in der New Economy groß geworden. Und das ist jetzt 19 Jahre her, wenn du das nochmal so Revue passieren lässt, die Mitarbeiter damals, also mit denen du ja letztendlich auch in den Beruf gestartet bist, im Vergleich zu den jungen Menschen heute, zu der jetzigen Generation, die jetzt in die Firma kommt, ist das noch vergleichbar? Es ist anders.
Das ist gut und schlecht, wie immer. Also ich glaube, vor 20 Jahren waren junge Mitarbeiter stärker darauf getrimmt, weil mehr der Konkurrenzgedanke, glaube ich, auch im Hintergrund war, sehr früh, sehr schnell, sehr viel zu lernen. Natürlich wollten sie Geld verdienen, ist klar, aber es war ein starker Konkurrenzgedanke und eine starke Antriebsfeder war eben in sehr frühen Jahren sehr viel lernen und auch sehr die Karriereleiter hochzukommen, sehr früh.
Es ist immer schwierig, weil man hat natürlich selber auch nur einen Einblick auf den Teilaspekt und neigt dann auch zur Pauschalisierung, aber so ein bisschen habe ich den Eindruck, dass die jungen Mitarbeiter, sie haben hervorragende Ausbildung, das heißt, sie sind teilweise bestens vorbereitet auf das, was auf sie kommt. Sie sind auch offener für neue Dinge und machen das auch früher. Das heißt, es wird viel früher, werden sozusagen Jobs im Ausland angenommen.
Sie sind viel flexibler. Es ist auch so, dass sie teilweise bewusst flexibel sind, also Jobs ganz bewusst nur für wenige Jahre annehmen, um gleich zu anderen Arbeitgebern wechseln zu können. Das ist für den Arbeitgeber teilweise ein Fluch, teilweise ein Segen, weil natürlich gut ausgebildete Mitarbeiter mit viel breitem Wissen auch relativ jung zur Verfügung stehen.
Aber es ist auch dadurch, dass in spezifischen Bereichen tatsächlich Engpässe herrschen nach gut ausgebildetem Personal, und das wissen die Mitarbeiter auch, tatsächlich eben stärker ein Kampf um die Mitarbeiterressource geworden. Ausgebildete Mitarbeiter sind schwer zu binden, und daraus entsteht auch teilweise eine etwas höhere Anforderungshaltung der Mitarbeiter. Das spiegelt sich dann wieder in Arbeitszeiten, die etwas später beginnen, aber teilweise auch länger gehen.
Das spiegelt sich in Berlin zum Teil wieder, dass das Umfeld, in dem gearbeitet wird, einfach viel attraktiver sein muss. Das geht dann so weit, dass in vielen Unternehmen hier eine Saftbar oder eine Barista sozusagen im Unternehmen angestellt ist, um die Arbeitsumgebung möglichst convenient für die Mitarbeiter zu machen. Das hat sich schon geändert.
Ich glaube, das Arbeitsumfeld in Summe ist den jungen Mitarbeitern wichtiger, als es uns früher war. Und deshalb sind Unternehmen auch gut beraten, auch dieses Arbeitsumfeld für die jungen Mitarbeiter sehr aktiv zu gestalten, um eben auch attraktiv zu bleiben. Also ist spannend, bleibt spannend, wird spannend, verändert sich sicherlich noch ganz, ganz viel.
Ich würde von den jungen Leuten nochmal das sozusagen Blitzlicht auf dich richten, abschließend in unserem Podcast. Warum stehst du heute da, wo du stehst? Warum bist du beruflich das geworden, was du heute letztendlich geworden bist? Naja, natürlich hat die Ausbildung und die Begeisterung für Technik einen großen Anteil an dem, was wir heute machen. Ich bin tatsächlich technisch begeistert.
Ich liebe es, mich mit neuen Dingen und neuen Technologien auch auseinanderzusetzen. Es macht viel Spaß, betriebswirtschaftlichen Bedarf zu verstehen, zu erkennen, mit Leuten darüber zu diskutieren. Und das eben nicht nur, wie das häufig bei reinen betriebswirtschaftlichen Beratungen der Fall ist, in einem Business-Kontext zu sehen, sondern eben auch als weitere Lösungskomponente Technologie auch immer im Kopf zu haben.
Und zwar nicht nur die grobe Idee von Technologie, sondern das soweit zu veranschaulichen, zu bedeuten, dass man auch weiß, was lösbar ist, auch in welchem Zeitraum lösbar ist und wie das gebaut werden kann. Und dieses alles zusammen hat schon dazu geführt, dass ich, glaube ich, heute da stehe, wo ich stehe, als Mitgründer eines Technologie-Startups, weil wir tatsächlich eben genau das tun. Wir verbinden den betriebswirtschaftlichen Nutzen mit Hightech in einer sehr innovativen Umgebung und können damit unseren Kunden ein Produkt bereitstellen, was wir kostenfrei für den Einzelnutzer kostenfrei zur Verfügung stellen können.
Das geht ja nur durch die hohe Effizienz, die wir erreicht haben in unseren Systemen. Das Firmenportal, was wir unseren Kunden anbieten, das ist ein ganz klassisches SAS-Modell. Damit machen wir den Umsatz, um die Firma sozusagen auch betreiben zu können und Geld zu verdienen und damit auch das Produkt immer weiterentwickeln zu können.
Auch das ist aber preislich durch die hohe Effizienz, die wir haben mit acht Euro pro Mitarbeiter pro Monat, sicherlich nur ein winziger Bruchteil dessen, was an Kosten heute für diesen Teil des Unternehmensprozesses entsteht bei vielen Firmen. Und dass wir einfach ein sehr effizientes Produkt anbieten können. Und das hat viel damit zu tun, dass wir eben in unserer Firma diese Begeisterung haben für die Kombination aus Betriebswirtschaft und Technologie.
Ich glaube, das ist schon mit einem Erfolgsfaktor. Man muss eben beides mögen und beides auch können, weil nur ein technologisch hervorragendes Produkt, das ist meistens, das mag technisch gut sein, aber am Ende muss es dem Nutzer gefallen, der muss den Nutzen sehen und nur betriebswirtschaftlich eine gute Idee zu haben, reicht heute eben auch nicht mehr, um letztlich ein gutes Produkt in dem Segment zu haben. Man muss eben beides haben, beides können und ich glaube, das haben wir mit der Expense-to-go hervorragend miteinander verbunden.
Siehst du Expense-to-go als deinen bisher größten beruflichen Erfolg? Das wird sich in den nächsten Jahren zeigen. Ein Startup ist immer so gut wie die Anzahl der Nutzer, die es hat und den Umsatz, den es macht. Wir sind ja jetzt erst seit Ende letzten Jahres so richtig produktiv.
Die Wachstumsrate sind hervorragend, das Kundenfeedback ist hervorragend. Es ist eine Genugtuung natürlich auch zu sehen, dass die eigenentwickelte Technologie im produktiven Einsatz tagtäglich hervorragend funktioniert. Es ist sogar so, dass ich tageweise mal überhaupt nicht auf die IT-Systeme gucke, weil die eigenständig funktionieren, also selbst maintain sind.
Wir haben das auch so gebaut, dass wir so gut wie keine Administration der Systeme benötigen. Das sind alles Dinge, die einen natürlich hoch erfreuen, wenn es einfach nachher funktioniert, dass man nicht nur eine Idee hatte. Ob es tatsächlich ein wirtschaftlicher Erfolg ist, werden die nächsten Jahre zeigen.
Wir gehen stark davon aus, weil einfach der Bedarf da ist. Es gibt wenig Lösungen am Markt, die so gut sind wie unsere. Es ist ja kein Verdrängungswettbewerb, also selbst die Konkurrenten, die da sind, die kämpfen ja nicht gegen uns, sondern die kämpfen alle gegen Excel.
Insofern ist das ein schöner Markt, weil man eben keinen Verdrängungswettbewerb hat, sondern tatsächlich das mit dem Produkt einfach auch sehr häufig auf offene Ohren stößt. Viele Unternehmen wissen, dass sie was machen müssen. Es ist auch ein gutes Einstiegsprodukt für Unternehmen, die sagen, ich möchte jetzt mal was digitalisieren.
Also sind ja nicht alle so, dass sie gleich jahrelange große Digitalisierungsprogramme aufsetzen können, sondern einfach ihre Mitarbeiter mal stärker an digitale Dinge heranführen wollen. Und dafür ist es ein hervorragendes Produkt. Einführungsaufwand ist null.
Das heißt, es ist aus dem App-Store runtergeladen, ist funktionsfähig. Auch das Portal ist ohne Integration lauffähig. Einfach anwerfen, registrieren und benutzen.
Also der Einführungsaufwand ist null. Man muss nur die Bedienung sozusagen sich aneignen. Das ist aber sehr intuitiv, sodass die Hürden sehr gering sind.
Das ist schon schön, dass man jetzt nach gut zweieinhalb Jahren Arbeit sieht, dass man von der Idee, sowas zu haben, tatsächlich jetzt soweit ist, dass es Kunden einsetzt und das Feedback eben hervorragend ist. Das macht schon Spaß. Also das kann man nicht anders sagen.
Jetzt hast du gerade gesagt, es ist gerade auch für Unternehmen interessant, die überhaupt sich bewegen wollen in diesem Digitalisierungs-, in diesem Transformationswettbelauf, vielleicht erstmal ein kleineres Projekt machen wollen, erstmal Potenziale auch verstehen wollen. Das spricht ja so ein bisschen für lebenslanges Lernen. Auf die Idee, eure Plattform als Teil des lebenslangen Lernens zu sehen, da bin ich überhaupt noch nicht gekommen.
Aber ja, ist ein Punkt, den ich auch valide finde. Gibt es bestimmte Bücher, gibt es bestimmte Inhalte, die dich persönlich auch weitergebracht hast, die du auch hier im Podcast gerne teilen möchtest? Ja, zum Bücherlesen komme ich tatsächlich in den letzten zwei Jahren selten. Das hat natürlich mit der Natur des Startups zu tun.
Es ist aber, also was ich tatsächlich mache, das mache ich auch in den letzten zwei Jahren ganz konsequent, ich nehme mir pro Woche ein bis zwei Stunden, um neue Dinge zu lernen. Die haben häufig mit Technologie zu tun in unserem Umfeld. Das sind aber auch manchmal Dinge, die gar nichts damit zu tun haben.
Es gibt so ein paar Quellen, die ich lese, also zum Beispiel den CT, den heißen Newsletter, den lese ich permanent, also den kann man ja täglich so durchblättern. Da kommt man häufig auf Ideen, da steht zum Beispiel was zur Astronomie mal drin, dann beschäftige ich mal zwei Stunden die Woche mit Astronomie. Also es sind, ich habe tatsächlich diesen Gedanken, sich lebenslang weiterzubilden.
Man kommt auch bei Dingen, mit denen man sich beschäftigt, die gar nichts mit dem eigenen Berufsumfeld zu tun haben, immer mal auf neue Ideen, die einen dann wieder weiterbringen. Grundsätzlich glaube ich, ist das Gehirn immer gut, wenn man sich weiterbildet. Das macht einfach Spaß und ich kann nur jedem empfehlen, auch außerhalb seines Berufsfelds, sich einfach Dinge, und das ist nicht immer das Hobby, sondern einfach grundsätzlich konsequent eine Stunde die Woche oder sei es nur eine halbe Stunde zu nehmen, um mal mit Dingen zu beschäftigen, mit denen er sich bisher nicht beschäftigt hat.
Und das mache ich ganz konsequent. Da ist der CT, heißen Newsletter, ist eine Informationsquelle, natürlich ganz klassische Nachrichten lese ich und versuche dann auch Dinge zu verstehen, nicht nur zu konsumieren und mal auch nachzuhaken. Ich lese aber auch viele Websites, die sich sozusagen mit Technologie beschäftigen.
Ich höre Podcasts tatsächlich auch. Da höre ich zum Beispiel einen Energie-Podcast, verschiedene sehr gerne, weil das einfach meine Historie ist und ich auf dem Laufenden bleiben möchte und Podcast ist ein sehr gutes Mittel für mich, weil es einfach auch überall konsumierbar ist. Das hat einfach Charme, aber ich versuche dann auch, wenn ich was konsumiert habe, es dann noch weiter zu durchdenken, um mich da selber auch auf dem Laufenden zu halten und vor allem das Gehirn auch fit zu halten.
Gehirn fit halten, lebenslanges Lernen, Veränderung. Wie wird sich die Berufswelt in deinem Umfeld, sagen wir mal zehn Jahre in die Zukunft hinaus, vermutlich verändern? Ja, ich glaube, es wird noch stärker werden digitale und zunehmend assistierte Prozesse die Unternehmenswelt beglücken. Das heißt, das, was wir heute am Anfang sehen, dass digitale Assistenten wie ein Google Assistant oder ein Alexa jetzt einen Privat unterstützen, das wird zunehmend Einfluss finden in Unternehmensprozesse.
Damit einhergehen wird, dass für viel größere Bereiche der Berufswelt ein Beschäftigen mit Technologie relevant sein wird. Also nicht nur mit Anwenden, sondern auch mit Verstehen. Und ich glaube, es werden auf gut ausgebildete Mitarbeiter rosige Zeiten zukommen, weil ja nicht nur ich, sondern groß auch in der Presse immer wieder lesbar ist, dass einfach Mangel an Fachkräften massiv zunimmt.
Das hat natürlich für Unternehmen durchaus kontraproduktive Seiten, aber für potenzielle Mitarbeiter sehr rosige Zukunftsaussichten, weil sie ganz einfach viel stärker sozusagen zunehmend das machen können, werden, was sie auch machen wollen. Das ist durchaus eine Herausforderung. Auf der anderen Seite damit für Unternehmen, für gut ausgebildeten Nachwuchs zu sorgen.
Und ich glaube, das werden so die Hauptkomponenten, die die Berufsfelder demnächst beeinflussen werden. Knappheit an gut ausgebildeten Ressourcen, massiver Einsatz von immer mehr digital und vor allem digital assistierten Unternehmensprozessen in auch Unternehmensbereichen, in denen wir uns das heute noch gar nicht vorstellen können. Weil diese Deep Learning Mechanismen, man sieht es an vielen Dingen, die durch die Presse geistern und sei es nur sowas wie Go spielen oder StarCraft spielen durch Computer, einfach zeigt, dass auch komplexeste Prozesse inzwischen durch Machine Learning massiv unterstützbar sind.
Und ich glaube, das wird ganz ganz deutlichen Einzug in Unternehmensprozesse finden. Vor welchen Herausforderungen steht da die Unternehmenssoftware, insbesondere natürlich ERP? Ich glaube, dass die ERP, also die klassischen ERP-Systeme insbesondere vor der Herausforderung stehen, die Integration mit neuen Technologien möglichst einfach und flexibel zu halten. Wir sind ja schon lange nicht mehr in ERP-Systemen, die so rein monolithische Blöcke sind.
Aber viele der ERP-Systeme haben noch eine historische Bindung an große Software-Klötze, um es mal so herum auszudrücken. Und ich glaube, dass Microservices, wie man es immer so schön liest, oder eben auch einzelne Software-Blöcke, um mal klassisch auszudrücken, immer mehr Relevanz finden werden, Einzug finden werden. Und ich glaube, dass insbesondere das Management von Unternehmen diese vielen Services sinnvoll miteinander zu verbinden und auch tauschbar zu halten, dass das eine unglaubliche Herausforderung für die IT sein wird, weil natürlich die schiere Zunahme dieser Möglichkeiten einfach auch eine Zunahme an Services bedeuten wird.
Und da ein Service-Management, jetzt meine ich nicht IT-Service-Management im klassischen Sinne, sondern dieses Microservice-Management, eine unglaubliche Herausforderung wird. Und das insbesondere damit natürlich für den Kern der Unternehmenssoftware, die glaube ich auch auf paar Jahre hinaus immer noch ein ERP-System sein wird, weil ich auch aus meiner Historie immer noch fest davon erzeugt bin, dass letztlich die Daten das Unternehmen treiben und eine vollkommen dezentrale, vollkommen unstrukturierte Datenhaltung, in zig Teilkomponenten, glaube ich, kontraproduktiv ist. Es ist so, dass, glaube ich, das gemeinschaftliche Verwalten und Auswertbarkeit von Unternehmensdaten nach wie vor eine riesen Herausforderung ist, was insbesondere in dieser Umwelt der Microservices noch viel größere Herausforderungen werden wird, weil natürlich, wenn hunderte oder tausende Komponenten miteinander sprechen müssen, die alle unterschiedlichste Unternehmen entwickeln zum Teil, alle eine eigene Datenhaltung haben, ist sicherlich nicht einfach, tatsächlich zum Beispiel für analytische Prozesse hier den Überblick zu behalten.
Ja, also es bleibt und wird vermutlich spannend und wir haben das Ende der Fahnenstange noch lange nicht erreicht, richtig? Auf jeden Fall. Die Technologie ist gut, sie ist immer nur so gut, wie man sie auch einsetzt. Menschen gestalten den Technologieeinsatz und ich glaube, man ist gut daran beraten zu wissen, was man tut und ich glaube Wirtschaftsinformatik ist ein hervorragendes Studio, um sich darauf vorzubereiten.
Das sind beinahe schon perfekte Schlussworte, lieber Mario. Ich darf mich ganz, ganz herzlich für den Besuch hier im ERP-Podcast bedanken. Ich fand es wahnsinnig spannend, über dein Startup Expense2Go zu sprechen, über KI, über die Gründerkultur in Berlin, in Deutschland hier.
Wie immer, die letzten Worte gehören meinem Studio-Gast. Ich bin an der Stelle raus und sage ganz, ganz herzlichen Dank. Ja, ich bedanke mich ganz herzlich nochmal für die Möglichkeit, hier über Expense2Go und auch weiteres im Umfeld sprechen zu können.
Ich freue mich natürlich über die Möglichkeit, hier unser Unternehmen vorzustellen. Ich freue mich über jeden Hörer, der unsere Software ausprobieren möchte. Sei herzlich eingeladen.
Sie lässt sich im App Store ganz einfach finden über Expense2Go. Mit X starten, nicht vergessen. Wir haben eine Website, auf der kann man sich genauso informieren.
Android werden wir in wenigen Wochen verfügbar haben. Ich kann nur empfehlen, einfach auszuprobieren. Ist kostenfrei.
Die Einzelnutzer-Version wird auch kostenfrei bleiben, also da ist kein Pferdepust dabei. Einfach ausnutzen, probieren und im besten Fall nach dem Ausprobieren seinen Chef überreden oder in der eigenen Firma auch einsetzen. Das freut uns dann natürlich noch mehr.
Herzlichen Dank. Mein Name ist Axel Winkelmann. Ich bin Professor für Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik an der Universität Würzburg.