Horizons Voice: Kim Kordel | Daten, KI & Kulturwandel: Wie die Schweizerische Post digital denkt

00:00:00: Herzlich willkommen zum Live-Cast der Horizons-Beheise.

00:00:04: Ich bin Bastian Brunotte und treffe hier in Hannover's Altstadt die Speakerinnen und Partnerinnen der diesjährigen Konferenz.

00:00:09: Für Gespräche über die großen und kleinen Themen des Wandels.

00:00:12: Die Horizons ist die Plattform für Gestalter in der Transformation in Unternehmen.

00:00:16: Sie eröffnet Entscheider in neue Einblicke in unternehmerische Zukunftsperspektiven.

00:00:21: Die Top-Themen sind die Zukunft der Arbeit, KI in der Anwendung, die Data-Driven-Organisation, die Zukunftsfähigkeit Deutschlands und wie Technologie auf Werte trifft.

00:00:31: Jetzt aber genug der Vorrede.

00:00:32: Ich freue mich auf spannende Einblicke.

00:00:34: Auf geht's!

00:00:36: So, eine neue Folge des Horizons bei Heise LiveCasts.

00:00:39: Ich habe einen neuen Gast.

00:00:40: Wer bist du und was machst du?

00:00:42: Ich bin Kim, ich bin bei der Schweizerischen Post als Leiterin für Digital Excellence unterwegs und da bin ich eigentlich verantwortlich für alle Daten und KI-Themen außer die Plattformen.

00:00:52: Also wir haben jetzt sehr viele marktorientierte Teams, das heißt alle Data Scientisten, alle Data Engineers, alle BI-Developer, die wir jetzt wirklich marktorientiert interdisziplinär zusammengesteckt haben.

00:01:04: Kim, du kommst aus Berlin.

00:01:05: Wie bist du bei der Schweizerischen Post gelandet?

00:01:08: Ja, ich hab damals so eine nette Anfrage bei LinkedIn bekommen von einem internen Recruiter bei der Post.

00:01:14: Und sie haben eigentlich damals jemanden für das Thema IoT gesucht.

00:01:17: Und ich war damals für Bosch sehr stark in dem Umfeld unterwegs, hab dort IoT Business Development gemacht.

00:01:22: Also wie verdient man eigentlich Geld damit?

00:01:23: und so weiter.

00:01:24: Und die Post wollte sich auch in die Richtung entwickeln und hat mir geschrieben, dass sie gerne auch weiterhin die innovativste Post der Welt bleiben möchte und deswegen da rein investieren möchte.

00:01:33: Und das hat mich damals doch sehr motiviert, dann auch mein Standort zu wechseln.

00:01:37: Okay.

00:01:40: Was ist... Also du hast schon erzählt, was ihr macht und was für Menschen bei euch arbeiten.

00:01:44: Aber was ist der Job so?

00:01:46: Was ist das tägliche To-do, was ihr quasi erledigt?

00:01:52: Das ist sehr breit und das macht es irgendwie auch aus, glaube ich.

00:01:55: Also auf der einen Seite ... ist eigentlich die Hauptaufgabe, wirklich Use-Cases umzusetzen, und zwar die richtigen.

00:02:01: Und das geht irgendwie von, wir müssen überlegen, was passt überhaupt zu unserer Strategie, was passt überhaupt, was löst wirklich, wirklich Business-Probleme, also mich irgendwie aus der Phase von, wir experimentieren mal so ein bisschen rum, das können wir uns nicht mehr leisten, sind wir auch irgendwie so ein bisschen drüber hinweg oder raus, natürlich passiert es trotzdem manchmal, dass man den gefertestet, ich glaube das ist auch ganz wichtig und normal, aber wir versuchen wirklich... Anwendungsfälle bei der Post zu identifizieren, zu bewerten, umzusetzen und tatsächlich auch in die Produktion zu bringen.

00:02:29: Und das ist halt im KI und Datenbereich.

00:02:31: Und das ist eigentlich der Hauptjob.

00:02:32: Das gehört ganz viel natürlich auch Stakeholder Management von unserer Seite, aber auch technische Umsetzung und genau viel Innovation, aber auch Technologie.

00:02:41: Also es ist sehr, sehr breit und sehr spannend.

00:02:44: Gibt es einen Use Case, von dem du erzählen kannst, der dich nicht besonders abgeholt hat, wo du richtig gesagt hast, man, das war Das war geil, als wir das hingekriegt haben.

00:02:55: Ähm, ja, es gibt diverse.

00:02:57: Also, aktuell beschäftigt uns ganz stark auch mit unseren Kollegen das Thema Everyday AI.

00:03:02: Also, wir haben so ein bisschen aufgeteilt in der neuen AI-Strategie so Process AI, Everyday AI und so Game Changing AI.

00:03:08: Und deswegen würde ich jetzt mal so einmal Everyday AI und einmal Process AI.

00:03:12: Und ich glaube, was wir gerade alles an neuen Funktionalitäten auch mit Co-Pilot reinbekommen haben, das ist schon sehr faszinierend.

00:03:18: Also, dass wir da jetzt wirklich auch rollen.

00:03:22: direkt befähigen können, was das jetzt alles selber auch kann.

00:03:24: Dann versucht man sich mal selber einen Agent zu bauen irgendwie und das fasziniert schon sehr.

00:03:29: Also anstatt jetzt zu recherchieren, was sind die neuesten KI Trends, habe ich mir halt einfach einen kleinen Agent dafür gebaut und das hat halt irgendwie funktioniert.

00:03:35: Dann kann ich halt sagen, genau, welche Märkte sind das, die mich interessieren, was interessiert mich besonders technologisch und so weiter.

00:03:40: Also das hat schon extrem Zeit gespart.

00:03:43: Wenn ich überlege, was ich damals als Werkstudentin bei Bosch gemacht habe, dann war das genau das halt einfach zu suchen und zu gucken und so weiter.

00:03:49: Also das war mega faszinierend.

00:03:51: und sonst halt eben, wir machen viel in Richtung Tourenplanung, aber eben auch zum Beispiel ein Case, und das war so in den Anfangszeiten IOT.

00:04:00: Es gibt so Sortierbänder bei der Post.

00:04:02: Und das sind quasi so Schalen drauf, da kommen dann die Pakete drauf und die klappen.

00:04:06: Und dann wird es quasi dort eine Rutsche runtergeklappt und dann fällt das Paket dort runter und geht in die richtige Postgleichzahl.

00:04:13: Und die ging halt ab und zu kaputt.

00:04:14: Und diese Sortierbänder sind halt einfach so das Herzstück von so einer Sortierung.

00:04:19: Wenn das kaputt geht, dann steht die ganze Sortierung.

00:04:21: Das kostet richtig viel Geld.

00:04:22: Da haben Sie so ein Predictive Maintenance Case gemacht mit Kameras.

00:04:27: Es wurde sehr genau vorhergesagt, wann diese kleinen Plastikteile, die da drin sind, auch kaputtgehen.

00:04:32: Das hat sehr gut, erstaunlich gut funktioniert und ist jetzt auch schon in Produktion und läuft weiter.

00:04:36: Das sind die Dinge, die dann mega Spaß machen, wenn das dann wirklich funktioniert.

00:04:41: Du hast erzählt, ihr habt eine Daten- und KI-Strategie.

00:04:46: habt euch also viel auch damit beschäftigt mit dem mit dem Thema, was steht da so drin?

00:04:52: Also in Auszügen, alles.

00:04:55: Ja, also wir haben eigentlich so drei Ebenen gemacht, also einmal so Daten und KI Business Value, da haben wir Themen drin wie zum Beispiel, also Scale AI heißt es dann, wir wollen AI skalieren, Innovation aber auch wirklich skalieren, also nicht nur die kleinen Sachen, dann eben Data Driven Decisions und Reliable Data Flow heißt es noch, also wirklich, dass wir... Wir hatten auch teilweise Ausfälle auf Basis von Daten, die irgendwie dazu geliefert haben, dass gewisse Dinge nicht ausgeliefert werden konnten oder so.

00:05:21: Also sehr operativ, aber auch sehr strategisch innovativ.

00:05:24: Also wir haben eigentlich die ganze Bandbreite.

00:05:26: Dann haben wir einen mittleren Layer quasi mit Daten und KI, Management und Governance, wo wir eben Die Umsetzung eines Operating Models, uns auf die Fahne geschrieben haben, mit der Etablierung von Ownership, Verantwortlichkeiten und so weiter, aber auch Datenprodukte, wo wir noch auf dem Weg sind.

00:05:45: Ja, und genau, also solche Themen.

00:05:48: Und dann halt eben im Zentrum eigentlich das ganze Thema Daten und AI.

00:05:54: Kultur und Ethik.

00:05:55: Also das Thema Ethik und verantwortungsvoller Umgang mit KI und mit Daten ist uns auch extrem wichtig.

00:06:00: Da sind wir auch im Verwaltungsratauftrag unterwegs, haben dort eigene Verantwortlichkeiten und wir wissen halt, dass ohne die richtigen Skills und Kultur und Ethik es einfach auch nicht geht.

00:06:09: Und deswegen, diese drei Layer sollen irgendwie zusammen spielen.

00:06:15: Du hast gesagt, es ist wichtig, dass man die Leute abspielt, dass man irgendwie zusieht, dass alle mitgenommen werden auf die Reise.

00:06:25: Wie macht ihr das?

00:06:26: Das sind Ansätze, wo ihr sagt, da sind wir besonders stolz drauf vielleicht.

00:06:31: Ja, also eines der ersten Sachen, die ich bei der Post damals gemacht habe, war auch der Aufbau eines, das haben wir Digital Champion Programm genannt.

00:06:37: Das war dann wirklich ein Jahr, aber es war sehr Basisbildung.

00:06:40: weil wir haben halt eine extrem große Differenz auch zwischen sehr tech und digital affinen berufsgruppen und natürlich auch in der sortierung und so weiter oder in der zustellung halt leute die sehr weit weg sind auch vom office alltag.

00:06:52: und wir haben uns aber trotzdem gesagt wir wollen uns erst mal auf gewisse office themen beschränken erst mal damit anfangen.

00:06:58: aber an dem programm haben wir dann wirklich den personen Einfach gezeigt, okay, was bedeutet das alles?

00:07:04: Was ist IoT?

00:07:05: Was ist AI?

00:07:05: Was ist BI?

00:07:06: Also, was sind diese ganzen Wörtern?

00:07:08: Was machen die eigentlich für mich?

00:07:09: Und das war dann wirklich über ein Jahr.

00:07:11: Die Leute sollten selber an einem Use Case auch arbeiten.

00:07:14: Und das hat auch, damit haben wir auch schon sehr, sehr viele Leute durch dieses Programm geschleust und haben da auch die Vernetzung zwischen den Silos sozusagen auch gestärkt, weil ganz oft kommen die Leute auch gar nicht aus ihrem Businessbereich raus.

00:07:27: Genau.

00:07:27: Also ihr habt quasi erklärt, warum IoT jetzt im ersten Schritt für mich, aber eben auch für die Post als Ganzes.

00:07:38: Genau.

00:07:38: Und was macht der Markt?

00:07:39: Was gibt es da eigentlich alles schon?

00:07:40: Was sind so die wichtigsten Begriffe?

00:07:42: Und was sind auch die Anwendungsfälle in ihren Bereichen?

00:07:44: Also immer interaktiv mit Gruppenarbeiten und so weiter.

00:07:47: Aber wir haben auch zum Beispiel ein digitales Lernprogramm, das nennt sich Data Minds, zum Beispiel einfach so zum selber lernen, wenn man neugierig ist und halt selber online Schulungen machen möchte.

00:07:57: Wir haben zum Beispiel für Digitalethik eine Ambassador-Dorn-Community.

00:08:00: Also dort gibt es quasi auch, es gibt sehr viele Dinge.

00:08:02: Es passiert sehr viel auch in den Bereichen selber und von uns auch zentral.

00:08:06: Okay, cool.

00:08:07: Das macht eher nicht alles, weil ihr irgendwie Lust habt, mal wieder was digital zu machen.

00:08:14: Was ist so das ... Weiß ich nicht, die oberste Direktive irgendwo für die Schweizer Post, die Pünktlichkeit, das ist wie die Uhr quasi läuft, oder?

00:08:23: Auch, das ist aber tatsächlich dadurch, dass wir schon so pünktlich sind, gar nicht unser größtes Problem, ehrlich gesagt.

00:08:30: Genau, natürlich, oder?

00:08:33: Aber tatsächlich ist das Thema Kosten natürlich groß und das Thema Flexibilität und deswegen ist auch die Frage so, was bedeutet dann für die Post, eigentlich Daten getrieben zu sein, weil wir haben sehr viele... historisch gewachsene Prozesse und Rahmenbedingungen, in denen wir uns bewegen und so weiter.

00:08:48: Und wenn wir jetzt zum Beispiel Erkenntnisse von KI haben, können wir sie überhaupt umsetzen.

00:08:52: Ist denn unsere Sortierung atmungsfähig genug, zum Beispiel jetzt in Anführungszeichen, oder sind die Prozesse flexibel genug?

00:08:58: Ja.

00:08:58: Und deswegen ist halt das Thema Kosten, Senken, Flexibilität und natürlich auch sowas wie Vorhersagbarkeit, Individualisierung, Kundenerfahrung.

00:09:08: Das sind schon so die größten Themen plus.

00:09:10: Das Briefgeschäft ist rückgängig.

00:09:12: Das ist, glaub ich, keine Überraschung.

00:09:13: Surprise,

00:09:14: surprise.

00:09:14: Genau, surprise.

00:09:15: Und Pakete fangen ist noch nicht auf.

00:09:18: Und deswegen ist halt auch die Frage, was ... War

00:09:20: das Briefgeschäft so groß?

00:09:22: Ja, wir haben auch darauf fast ... Also wir haben Monopol darauf auch.

00:09:24: Also das ist halt der Unterschied auch zum Paketgeschäft.

00:09:27: Und das, genau, ist schon echt richtig groß.

00:09:30: Und es wird immer weniger.

00:09:31: Und dann haben wir auch halt Geschäftsbereiche, die extra damit sich auseinandersetzen.

00:09:36: Was kann denn die Zukunft bringen?

00:09:37: Was sind dann unsere digitalen Geschäftsmodelle?

00:09:39: Du setzt die Post auch eher auf Zughäufe, tatsächlich.

00:09:42: Aber wir müssen da natürlich auch überlegen, was sind die Produkte der Zukunft?

00:09:45: Wenn es nicht mehr der, es gibt so A-Post, B-Post-Brief zum Beispiel ist, sondern was gibt es dann?

00:09:49: Und sind die dann flexibler, kann ich dann meine Pakete besser steuern?

00:09:53: Gibt es überhaupt noch die?

00:09:54: Zustellung zu Hause oder gibt es die irgendwann nicht mehr?

00:09:56: Also das sind schon alles Fragen, wie sie diese Logistik von Informationen eigentlich auch in Zukunft aus.

00:10:02: Und da versucht ihr eben mit dem datengetriebenen Ansatz quasi auch das Messbar zu machen, eure Überlegungen und das Richtige dann auch damit zu entscheiden.

00:10:14: Genau, also auf der einen Seite sehr viele Anwendungsfälle, die wir haben mit Daten, sind einfach Effizienzsteigerungen aktuell, also eben Touren zu optimieren, in der Verzollung zu unterstützen, aber auch so was wie Kundenzentrierungsdinge, also Sentimentanalysen, dass man halt sieht, okay, Kundenfeedback, die haben irgendwelche E-Mails geschrieben, wie ist denn so die

00:10:32: Stimmung, was

00:10:33: können wir denn daraus lernen und so.

00:10:36: Also es ist meistens wirklich... Effizienz, Kundenzentrierung, Kundenzufriedenheit, Steigerung.

00:10:41: Und dann halt in diesen ganzen neuen Geschäftsmodellen müssen wir noch ein bisschen lernen, wie wir da auch Daten getrieben agieren können, würde ich sagen.

00:10:50: Wenn wir über Daten getriebene Entscheidungen reden, so lassen sich ja viele Managerinnen und Manager, lassen sich ja irgendwelche Analysen vorlegen.

00:10:59: Entscheidungen geht dann aber vielleicht doch mal irgendwo eher aus dem Bauch heraus in die Linie, wie kriegt.

00:11:06: man das hin, der Organisation dazu zu bringen, nicht aus dem Bauch heraus zu entscheiden, sondern sich einfach mal auf das zu verlassen, was wir hier im Idealfall wissenschaftlich fundiert irgendwo erhoben haben.

00:11:19: Ja, ich glaube, man muss halt einfach sehr viel in deren Kontext setzen.

00:11:24: Also nicht einfach nur sagen, hier sind die Daten, sondern halt auch wirklich zeigen, dass man auch den Sachverhalt verstanden hat, der drum herum passiert.

00:11:30: Und die Daten auch einbetten in die Wörter, also in die Geschichte, die sie natürlich verstehen.

00:11:35: Sie haben das Narrativ, sie haben ein gewisses Verständnis von ihrem Geschäftsbereich.

00:11:40: was dann genau diese Erkenntnis aus dieser, keine Ahnung, aus diesem Report oder aus dieser KI-Lösung für sie genau bedeutet.

00:11:47: Also man muss vieles auch plausibilisieren und erklären.

00:11:51: Und dann halt auch wirklich eigentlich irgendwie vorleben.

00:11:53: Also wir bekommen jetzt auch einen neuen CEO.

00:11:55: So ein bisschen CEO-Wechse.

00:11:57: Der Pascal Greider, der soll auch sehr digital affin sein.

00:12:00: Da hoffen wir natürlich auch, dass dort eine gewisse Kultur auch top down, auch weiterhin gelebt wird.

00:12:05: Ganz spannend, also auch da eigentlich Abskilling,

00:12:08: auch

00:12:08: in die höheren... Abskilling,

00:12:10: aber auch viel Business-Kontext und Verständnis, also wirklich diese Zusammenführung der echten Welt und der Daten, weil das ist ja einfach so, wir haben die zentralen Daten und KI-Teams und jetzt erst seit März sind wir auch einem Geschäftsbereich wie zugeordnet.

00:12:22: Also jetzt sind wir quasi, sind die Leute nicht einfach ein Data Scientist in Anführungszeichen, sondern ein Data Scientist für die Logistik zum Beispiel, aber das macht schon nochmal einen Unterschied im Wording, gemeinsamen Verständnis und auch Impact, den wir haben können.

00:12:34: und auch in der in der eigenen Motivation glaube ich also weil du halt dann vor Ort wirksam werden kannst.

00:12:41: Und du verstehst die Prozesse du siehst dein Hebel du verstehst dass die Zustellzeiten gerade so sind oder die Ankunftszeiten jetzt gerade so und so genau vorhergesagt werden können und durch dich dann halt dadurch mehr.

00:12:51: und was passiert denn dann?

00:12:52: und das ist glaube ich auch gerade über Purpose gehört sehr motivierend.

00:12:56: Kim letzte Frage.

00:12:58: Wenn wir mal weggehen von der schweizerischen Post hin zu anderen Organisationen und Unternehmen, was würdest du empfehlen, was man sich zeitnah für Skills aneignen sollte?

00:13:13: Also an dich, wo man sich jetzt mal dran reiben kann hier.

00:13:16: Also wenn ihr zuhört, können wir mal die Checkliste rausholen.

00:13:18: Eine

00:13:19: Motsvorlage, genau, sagen wir mal so schön.

00:13:22: Ich glaube Neugier.

00:13:23: Ich würde sagen, das ist kein Skill.

00:13:25: Das ist ein bisschen die Frage.

00:13:27: Aber ich sehe das auch an KMUs, für Freunde arbeiten oder so.

00:13:30: Das ist dann meistens eine junge Person, die richtig Lust hat, sich reinzufuchsen.

00:13:34: Und die bringt dann die Skills.

00:13:36: Und Skills kommen einfach.

00:13:38: Man muss sich irgendwie auch schon selber aneignen.

00:13:41: Man muss schauen, was passt in seinem eigenen Kontext und so.

00:13:43: Und ich glaube, dieses Verständnis, was kann KI und Daten überhaupt?

00:13:47: Und wenn man grob einmal verstanden hat, was dort alles möglich ist und sich inspirieren lässt.

00:13:51: ... dann ist die technische Umsetzung gar nicht mehr das Problem.

00:13:54: Also ich glaube, diese Skills ... ... ich hoffe, dass jeder Organisation natürlich irgendwie die Skills ... ... entweder intern haben kann, zum Beispiel Data Science ... ... oder eine Data Engineering und so weiter.

00:14:02: Natürlich, mega wichtige Skills ... ... kann man sich aber auch einkaufen im Zweifel.

00:14:06: Aber die Frage ist, was macht dich wirklich ... ... erfolgreich?

00:14:09: Du weißt, was geht?

00:14:10: Ja.

00:14:10: Und du hast irgendwie diese Motivation, dich da reinzufuchsen.

00:14:13: Und du hast irgendwie vielleicht auch die Bereitschaft, ... ... deine Organisation dafür zu verändern ... ... oder irgendwie die Strukturen anzupassen.

00:14:19: Und ... Ich glaube, das sind die viel, viel wichtigeren Skills, am Ball zu bleiben, zu wissen, was geht und dann halt einfach alles dafür einzukaufen, meine Trägen oder in den Haus aufzubauen, was dafür notwendig ist.

00:14:32: Wie bleibst du am Ball?

00:14:34: Wie

00:14:36: bist du am News-Agent?

00:14:37: Perfekt,

00:14:38: stimmt.

00:14:38: Hattest du schon erzählt?

00:14:40: Nein, also... Ich gehe super gerne eben auch auf Konferenzen.

00:14:43: Also ich muss sagen, ich habe da mittlerweile so gewisse Netzwerke, wo ich einfach weiß, da verpass ich zumindest nichts.

00:14:50: Also wenn es ist dann da irgendwie einmal im Jahr, gibt es zum Beispiel so eine dreitägige Masterclass über Daten und AI, da gehe ich dann hin und ich weiß okay, da kriege ich zumindest die groben Themen.

00:14:58: Da kriege ich natürlich aber noch nicht mit, was ist wichtig für die Logistik oder für die Mobilität oder die Geschäftsbereiche der Post.

00:15:04: Und da versuchen wir auch im Team, also im zentralen AI-Team, wirklich uns dediziert, damit auseinanderzusetzen.

00:15:11: Also viel zu lesen, mit Leuten zu sprechen, Austauschen mit anderen Unternehmen zu machen.

00:15:17: Also eine Mischung aus allem und ich gebe einfach intrinsisches Interesse.

00:15:20: Okay.

00:15:21: Sehr, sehr gut.

00:15:22: Vielen, vielen Dank.

00:15:24: Alles Gute.

00:15:24: Danke dir.