00:00:02: Ja, herzlich willkommen zum Praxaflüstera-Podcast.

00:00:05: Heute ist wieder die Dental Late Night Show mit meinem lieben Kollegen Dr.

00:00:08: Stefan Helga und wir haben einen Special Guest und das ist Andreas Wuczka.

00:00:13: er leitet die Tools und die Einführung von KI in der Dental I Klinik und passenderweise dazu reden wir heute über den KI Einsatz in der Klinique.

00:00:23: Wir haben die Folge in zwei Folgen aufgeteilt denn wir haben uns wieder so ein bisschen zerquasselt und zwar in einmal die Datengewinnung, also die Datenherstellung, die Datenbereinigung.

00:00:34: Und einmal wie man KI-Tots drüber laufen lassen kann.

00:00:38: Heute sprechen wir über die Datenbereinigungen denn wir entwickeln uns hier im Gespräch relativ schnell dahinten dass wir keinen saugeren Zugang zu Daten haben oder die Daten unsauber aufsetzen und da müssen wir zuerst dran bevor wir überhaupt daran denken können eine KI darauf rechnen zu lassen.

00:00:54: das erklären wir aber ganz bequem in dieser Episode.

00:00:58: Hat wieder wahnsinnig viel Spaß gemacht, Juni geht es weiter mit dem zweiten Teil.

00:01:03: aber jetzt erstmal rein ins Gespräch.

00:01:04: mein Name ist Christian Henrizi ich bin Geschäftsführer der Opti-Hails Consulting.

00:01:08: Viel Spaß!

00:01:12: Moin Stefan moin Andi.

00:01:14: schön dass wir uns in dieser Runde zusammen finden wie letzten Monat angekündigt.

00:01:19: nicht nur Stefan dabei Sondern auch Andreas Wutschka, der Chief Information Officer der DENTA-Einz Klinik.

00:01:25: Ist der Titel richtig?

00:01:26: Lieber Andi oder habe ich dein Titel missbildet hier?

00:01:30: Ja, das passt schon ganz gut!

00:01:31: Ich bin ebenfalls mit dem Alex Guttinger an den Kind, vielleicht schon Geschäftsführer von DENTO am Media und mache das aber seit zehn Jahren mit dem Stefan so auf dem technischen Part damals noch im Plantarzentrum... Wir

00:01:41: kennen

00:01:41: es länger als ich Alex kenne.

00:01:43: Nein!

00:01:44: Ja,

00:01:45: wir haben uns kennengelernt.

00:01:46: Als ich damals die Praxis übernommen habe und dann gesagt hab' wir brauchen ein neues Logo!

00:01:51: Und da sind wir damals zu... Da hießen die noch PS-Werbung.

00:01:55: Stimmt.

00:01:55: Ja, PS Werbung?

00:01:57: Und da hab' ich ja damals Jochen Hollemann hat mein erstes Branding gemacht.

00:02:01: Und da war Andy schon und da haben wir uns kennengelernt und immer mal wieder Kontakt gehabt.

00:02:06: Und irgendwann haben wir ja diese Plattformen, weiß nicht ob du schon mal was von gehört hast Christian Implatschek, dieser Implantatkostenrechner Die haben wir zusammen dann gebaut, so ein bisschen und da wurde es immer enger.

00:02:16: Und dann kam ja irgendwann hier Dental One... ...und die Medienagentur und jetzt sind sie an die Hirn!

00:02:22: Ist eigentlich sogar CTO Schief-Tool-Officeer.

00:02:26: Oh sehr gut, sehr gut!

00:02:28: Ja den Titel werde ich hier nicht mehr los.

00:02:29: Also wenn's um irgendeine Lösung geht, muss ich das passende Tool finden.. ..und das ändert sich ja jetzt so ein bißchen.

00:02:35: Ein roten Anzug, Dead Tool?

00:02:37: Genau.

00:02:39: Nein, aber der Titel ist ganz gut gewählt.

00:02:41: Es geht weiter rüber hinaus natürlich an.

00:02:42: die macht halt wirklich extrem coole Sachen von KI über Daten bis hin aber auch zu Performance Marketing also alles was mit Zahlen Tabellen oder in irgendeiner Art und Weise... ...mit der technischen Infrastruktur zu tun hat an die immer seine Finger drin ist so ein echter Tausendsasser genauso wie man braucht zu halten.

00:02:59: Aber das ist auch super!

00:03:00: Wir haben ja gesagt wir haben ja schon unsere Zuhörerinnen und Zuhörer lecker fritzig darauf gemacht ... dass wir heute mal den KI-Einsatz in der DINTA I Klinik vorstellen.

00:03:09: Und wenn ich mir so unsere Aufnahme lenken anschaue, wird das sicherlich nicht eine Folge reinpassen.

00:03:14: Deswegen kündigen wir hier schonmal ein das Vorbehaltlich dessen... ...dass wir nicht weit genug durchkommen und noch ne zweite Aufnahme machen in gleicher

00:03:20: Besetzung.".

00:03:21: Herrin Ritzchen meldet offiziell Bedenken an, dass wir das in einer Folge durchkriegen!

00:03:27: Petition eingereicht angenommen wird nachher

00:03:30: geschaut.

00:03:31: Es ist so irre, jetzt in den drei, vier, fünf Minuten Vorgespräch.

00:03:35: Da hat Stefan mir seine Zeiten in der KI genannt die er die letzten Tage verbracht hat.

00:03:40: ich gemeine und da haben wir so ein bisschen ja Männer machen es sehr gerne, haben wir uns dann mal so ein Bischen miteinander gemessen.

00:03:47: das wollen wir hier auch gar nicht breitreten denn wir wollen ja auch so ein bißchen die Angst davon nehmen.

00:03:50: Wir wollen so ein bisschen die Herleitung dazu machen wie man das eigentlich einsetzen kann.

00:03:55: Ihr seid auch rüber genug, hörten rüber gelaufen oder rüber gesprungen.

00:03:58: Und ich würde sagen wir fangen einfach mal ganz slow-mo an und führen dahin.

00:04:02: Christian eine Sache was voran mich das erinnert mit diesem die ganze Zeit da drin rumhängen?

00:04:07: Hast du früher Computerspiele gespielt?

00:04:09: Ja auch mal

00:04:10: ja!

00:04:11: Was für welche?

00:04:11: Also Strategie Spiele.

00:04:13: Ja

00:04:13: guck mal erinnerte sich das nicht so ein bisschen an Age of Empires?

00:04:16: Du baust irgendwas auf Ja und es wird immer komplexer und du versuchst das irgendwie zum funktionieren zu bringen.

00:04:22: Und dann kippt ihr mal was um, da musst du da wieder Ressourcen draufschmeißen.

00:04:25: für mich fühlt sich das genauso an wie damals.

00:04:27: also ich Age of Empires und Command & Conquer gespielt habe.

00:04:30: Ich hab ja nie diese Ballauspieler gemacht, ich habe eher so die Patricia Teil zwei und so.

00:04:34: Also Handelsimulationen und Siedler.

00:04:37: Die habe ich gespielt und da hast du recht man hängt da drin irgendwo fest und baut sich dann hier und trainiert da nochmal und lädt das rein.

00:04:45: Ja mit den Sachen, die ich ja mache, hab ich auch schon gesagt.

00:04:48: Ich hab gesagt stand das ist bei dir auch so.

00:04:50: Regelmäßig wird nach meiner Kreditkarte gefragt weil ich nachladen muss!

00:04:54: Das ist der teuerste Hobby was

00:04:55: ihr gehabt habt.

00:04:56: Im Game?

00:04:57: Aber der große Vorteil ist ja bei Command & Conquer hast du etwas aufgebaut, was in der virtuellen Welt verbleibt.

00:05:02: Momentan baust du etwas aus, das dann halt einen echten Mehrwert bietet und gewisse Dinge einfacher macht.

00:05:07: Und darum soll es ja ein bisschen auch gehen glaube ich.

00:05:09: heute ist eine gute Überleitung.

00:05:10: wir werden nicht so tief reingehen wie das was wir vielleicht gerade machen mit Agente Coding sondern heute soll es ein bisschen mal darum gehen was eigentlich die Basis um KI Einsatz überhaupt sinnvoll zu ermöglichen.

00:05:21: Ja, da werden wir uns viel über das Thema Daten unterhalten.

00:05:23: Und dann vielleicht im zweiten Teil geht es dann darum was sind denn dann die Anwendungsmöglichkeiten darauf?

00:05:27: Vielleicht kann man das mal so grob strukturieren.

00:05:30: Deswegen lasst uns loslegen!

00:05:32: Wir haben auch wieder eine kleine Prise vorbereitet.

00:05:34: Sehr gut also gehen wir mal rein.

00:05:36: KI Einsatz in der Klinik.

00:05:38: Modelle sind austauschbar Daten nicht.

00:05:40: ich glaube dass müssen wir hier vielleicht ein bisschen erklären obwohl ist eigentlich schon fast selbst erklärend scheint.

00:05:45: Man sieht es ja im aktuellen Wettlauf So und nicht anders kann man es bezeichnen.

00:05:49: Seitdem die ersten Modelle, insbesondere das erste Modell von OpenAI, Chachibiti auf den Markt gekommen ist, sehen wir ja dass ganz lange Chachabitiforne war und dann waren mal bei dem Bildgebungsmodellen das Modell vorne da war er dies vorne, dann war ein China-Modell vorne, da war wieder dies vorne.

00:06:06: Aber meistens war es so ein doch Open AI.

00:06:08: und in den letzten halben, dreiviertel Jahren merken wir sehr stark das Claude von Enthropic dran vorbeirauscht.

00:06:15: Gemini war ja ein halbes Jahr Lieder.

00:06:17: also ich würde sagen ... Wir hatten eine sehr lange Chatchity.

00:06:20: Dann kam ganz kurz...

00:06:21: Diebzig?

00:06:22: Diebzig!

00:06:24: Ganz

00:06:24: kurz?!

00:06:25: Da gab's einen Zeitgang immer so, das war Ende vierundzwanzigmal kurz dieses Gekäppel, wer ist gerade vorne?

00:06:30: Und dann hat Open AI mit Chatchi Bt V verkackt kann man ja nicht anders sagen Ja, und das war dann Google's Zeit wo die dann halt dran vorbeigerauscht sind.

00:06:37: Und jetzt hast du witzigerweise gar kein dominierendes Modell.

00:06:41: Claude ist zwar momentan dominiert aber nicht in jedem ne?

00:06:43: Also Bildgenerierung hast Du auch nicht mehr Gemini es ja im Seedance ist bei Video momentan vorne... ...und bei Bildgenerieren ist das einzige ist noch immer noch Gemini beziehungsweise GPT-Zwei.

00:06:53: Ja ich kann sagen GPT Zwei hat ordentlich...

00:06:55: Das GEPT-Modell das ist sensationell SEMSATIONELL!

00:06:59: Der Punkt ist einfach, man braucht da gar nichts sozusagen.

00:07:02: Das ist ja wie so ein Aktienkurs über Wetterbericht.

00:07:04: also das ist möglicherweise jeden Tag was anderes.

00:07:07: diese Botschaft möchten wir hier übermitteln denn Modelle sind austauschbar und dass es für uns am Ende des Tages herausragend.

00:07:13: Für uns als Konsumenten ist es herausragen, dass es genauso ist, dass wir da überhaupt eine Konkurrenz haben und nicht einer der dann Monopolpreise verlangen kann.

00:07:22: aber das was Nicht-Austauschbaus ist Und das was, ich sag mal sowas der Treibstoff dafür ist dass überhaupt das Modell irgendetwas machen kann von Sinn und Verstand also dass es überhaupt etwas machen kann.

00:07:33: Das Öl, das Benzin die Batterie der Strom sind die Daten.

00:07:37: deswegen sind diese auch nicht austauschbar und die haben wir hier bei uns gesammelt.

00:07:43: und ich möchte jetzt an dieser Stelle mal an dich lieber an die übergeben dass du mal siehst du den geteilten Bildschirm gerade?

00:07:50: Ich sehe den Bildschirmen ja

00:07:52: wunderbar.

00:07:53: Da würde ich dir das einfach mal übergeben, um da in die These einzugehen und da einfach mal so ein bisschen vielleicht auch ergänzend durch Stefan zu erzählen wie ihr das euch vom Grundprinzip her ausgedacht habt.

00:08:06: Denn es ist ja auch bei euch sicherlich nicht vom Himmel gefallen.

00:08:09: Modelle sind austauschbar und Daten nichts sondern es gab da garantiert auch einen Prozess für euch und wie ihr jetzt auf sozusagen diese beiden Spalten in dieser Tabelle gekommen seid.

00:08:19: Das hat bei uns Eigentlich damit angefangen.

00:08:22: Wir sind ein sehr großer Laden und bei uns ist es umso schwieriger, alle Mitarbeiter irgendwie mit ins Boot zu holen oder wenigstens bei uns das Leadership-Team was auch aus zehn, zwölf Personen besteht.

00:08:31: Ja, ja.

00:08:33: Da will er sogar eher fünfzehn wenn man die Teamleiter mit rein nimmt.

00:08:36: acht Teamleitern sechs Funktionsleiter ich du Alex also wenn man Dental Wand übergreifend nimmt Plettenberg mal raus da sind ja auch noch eins bei Führungskräfte.

00:08:45: aber dann haben wir siebzehn, achzehn Leute die Führungswanderungen haben.

00:08:49: Und wir hatten so ein bisschen das Problem, dass Stefan als Nerd der dann auf diesen ganzen Plattformen rum hängt und sich anguckt wer rankt gerade besser.

00:08:57: Und wo hole ich nochmal die letzten Null Komma fünf Prozent raus aus dem Modell?

00:09:02: Also Stefan ist das Problem.

00:09:04: Genau meistens

00:09:05: ist das

00:09:05: ja Fischding vom Pop.

00:09:09: So man müsste jetzt Ja ... immer das Modell wechseln.

00:09:11: Jetzt haben wir grad schon gehört, dann waren mal die vorne für drei, vier Monate und da hat man nochmal was besseres bekommen... ...und am Ende müsste man immer seine ganzen Datenbasis,... ...die man irgendwie reingibt in seinen Chat um gute Ergebnisse zu bekommen,... ...immer wieder austauschen.

00:09:23: Da musst du die umziehen,... ...dann musst du ja gucken wo alles übernommen ist.

00:09:26: Ja sind wir mal ehrlich es geht bei einigen gar nicht voll ne?

00:09:29: Das heißt du kannst jetzt zwar versuchen irgendwelche Export-Dateien zu machen,... ...aber letztendlich geht der Kontext aus dem einen Chat,... ...ich der so gut funktioniert hat verloren!

00:09:37: Das ist ja also bisschen.... ... und dann bleibe ich in diesem Chat für diesen einen Kontext, ... ... macht er immer weiter.

00:09:45: Und wenn der Chat irgendwie gelöscht wird... ...dann habe ich ein Problem oder wenn er nicht übertragbar ist?

00:09:49: Genau!

00:09:49: Vor allen Dingen auch unter dem Hintergrund was es ist, ... …wenn du jetzt alles an diesem Chat hast… wird dann doch nur noch für den Krieg eingesetzt und die dürfen nichts mehr für den Endverbrauch oder so machen.

00:10:01: Deine ganzen Sachen sind weg also müssen irgendwie eine Grundlage schaffen.

00:10:04: das war der Gedanke dahinter und wir haben dann geschaut wie bekommen wir denn alle Daten an einen Ort?

00:10:09: Und können dann ja Modell unabhängig quasi immer wieder darauf zugreifen, dass war so der Grundgedanke warum wir angefangen haben eher Daten und Prozesse und ganze Abläufe digital aufzubereiten sodass wir damit chatten können dass wir Fragen stellen können, dass wir immer diese gleiche Grundlage haben und das eben Modell unabhängig.

00:10:30: Weil diese Modelle sind gebaut von Entropic, von OpenAI, von Google.

00:10:35: und bevor wir jetzt in irgendwelche Themen mit Datenschutz und so etwas abrutschen Wir müssen ja mal gucken wo schicken wir die hin?

00:10:41: Und was machen wir mit den Daten?

00:10:42: Und wir sind es immer an dem Punkt ,dass wir sie an Dritte abgeben und dann diese Drittsoftware gekoppelt sind ist die noch genauso gut wie die andere?

00:10:49: und wir müssten uns festlegen.

00:10:50: Theoretisch haben wir nie einen Marktvorteil wenn wir uns ein Modell koppeln.

00:10:54: Man kann sich immer den gleichen Vorteil eben erkaufen.

00:10:56: Für... ...fünfundzwanzig neunneunzig oder was kostet gerade das Pro-Modell bei Claude?

00:11:01: Max kostet hundert und das ist ein normales Team, kostet zwanzig so.

00:11:05: Und dann gibt's noch das Max mit Doppelten und es kostet zweihunderte.

00:11:07: Ja.

00:11:07: Dann gibt's Enterprise.

00:11:08: Ja!

00:11:09: Und dann kommt auf einmal die nächste Version raus und du musst doch zweihundert Zahlen normales machen zu können.

00:11:13: Ja wobei bei Claute ist ja ein anderes Modell der verbrauchst ja Token.

00:11:17: Ist ja nicht so ganz so wie jetzt.

00:11:18: zum Beispiel bei GPT Pro wurde dann Zugriff auf das Pro High-Model hast und bei dem anderen nicht ... ist ja auch smarter, was Anthropik ehrlicherweise macht.

00:11:27: Die sagen hey wir sind unser bestes Modell!

00:11:28: ... benutzt, also so als würdest du immer im zweiten Gang mit Vollgas fahren.

00:11:33: Kann Sinn machen wenn du gerade in der engen Kurve bist aber auf langen Graden macht das irgendwie keinen Sinn... Aber ja kann jeder selber entscheiden wie er seine Token verbringt.

00:11:40: Irgendwie kriegt man nicht mal los!

00:11:41: Das ist eine gute Herleitung gewesen, das habe ich sehr gut verstanden und dann habt ihr irgendwann festgestellt okay Modelle sind austauschbar, dass es ja eine Journey bis man da ist muss man ja mal feststellen.

00:11:52: das ist so leicht hier hingepinselt.

00:11:54: aber das war überhaupt nicht absehbar vor einem Jahr.

00:11:57: Das war gar nicht einzig, das war nix davon.

00:12:00: Da hätte ich da fünf Chips gehabt, ich hatte die auf... vor einem Jahr vielleicht nicht mehr, aber vor anderthalb Jahren hättest du ja allervor mal EYE gesetzt oder auf Google oder so ne?

00:12:10: Also wir haben ja vorher schon damit angefangen.

00:12:12: also was Andi jetzt erzählt ist unsere jetzige Strategie in Bezug auf Data in Kombination mit AI.

00:12:18: Wir haben ja schon viel früher angefangen Daten versucht zu strukturieren und aufzubereiten.

00:12:23: Wir gehen ja gleich mal so ein bisschen durch.

00:12:24: Was haben wir überhaupt für Quellen?

00:12:26: Ja, aber wir haben ungefähr zwei tausend zwanzig angefangen mit einem Controlling zu etablieren.

00:12:31: das sind die ersten Daten wie man sammelt.

00:12:32: es sind zwar alles sage ich mal Daten die sehr in die Vergangenheit gerichtet sind also viele BWA-Daten und viele Daten aus der Praxis Verwaltungssoftware.

00:12:40: Aber dann haben wir gemerkt okay jetzt brauchen wir Marketingdaten.

00:12:43: Also wir gehen da gleich überall durch.

00:12:45: Aber das war so ein bischen auch der Game Changer.

00:12:46: weil dann haben sie gemerkt Jetzt haben wir diesen Datenschatz Weil wir den jetzt über Jahre lang erhoben haben Und können den jetzt natürlich verwenden, da KI jetzt draufgesetzt auf diese Daten natürlich eine ganz andere Macht hat.

00:12:57: Das ist ja das was jetzt hier auf dieser Folie steht.

00:12:59: Modelle je besser die werden umso geiler kann man etwas mit den Daten machen die man hat.

00:13:04: aber die Daten zu haben dass es die eigentliche Arbeit das ist so ein bisschen wie bei Krypto Proof of Work.

00:13:09: Ja das heißt du musst diese Arbeit machen die kann dir momentan noch keiner abnehmen.

00:13:13: du muss diese Messstationen darauf stellen Du musst die Daten validieren.

00:13:16: Und das Datenvalidieren ist halt die richtige Arbeit, ne?

00:13:18: Das ist ja das was ultra viel Ressourcen frisst.

00:13:21: also wenn ich überlege wie lange wir teilweise gebraucht haben um bei uns die No Show Quoten und all das richtig zu erfassen weil immer noch Fehler waren von aus Z-I die Primärdatenfelder usw.

00:13:31: Das ist richtig viel Arbeit.

00:13:33: so.

00:13:33: wenn das aber einmal steht dann hast du natürlich unendliche Möglichkeiten.

00:13:37: und dann kannst du natürlich wenn du die Daten nicht silohaft behandelt sondern sie zusammenführst in einem Data Lake Also wo du dann quasi alle Daten miteinander kombinieren kannst, ... ... kannst du plötzlich Dinge machen die vor zwei Jahren unmöglich waren.

00:13:50: Du kannst plötzlich Umsatzdaten mit Verhaltensdaten paren,... ... du kannst Kohorten bilden und du kannst alles machen.

00:13:57: Da werden wir uns ja gleich vielleicht noch ein bisschen tiefer drüber unterhalten... aber im Endeffekt haben wir dann aber auch gesehen dass die KI-Plattformen immer wechseln.

00:14:06: Und jetzt gebe ich da mal wieder an Andi denn da gibt es eine ganz coole Möglichkeit wie man modellagnostisch immer das neueste Modell nutzen kann.

00:14:18: Hallo,

00:14:19: wir sind BFS und Kooperationspartner vom Praxislüsterer Podcast.

00:14:23: In einer digitalen Welt in der Effizienz oft über persönliche Kontakte gestellt wird setzen wir auf beides!

00:14:29: Wir bieten dir einen individuellen Service, der auf deine Bedürfnisse zugeschnitten ist.

00:14:34: Egal ob du Fragen zu Factoring hast oder ob du Unterstützung in deiner Praxis benötigst – wir sind für dich da!

00:14:41: Mit BFS Help Finance erlebst Du wie persönlicher Service auch in der digitalen Zeit funktionieren kann.

00:14:46: Vereinbare gern einen persönlichen kostenlosen Videotermin und lernen uns kennen unter www.meinebfs.de.

00:14:55: Kurze Frage unter uns, wie viel Zeit verbringt ihr oder euer Team diese Woche mit QM-Dokumentationen onboarding?

00:15:02: Laut aktuellen Studien sind es über vierundzwanzig Stunden Bürokratie pro Woche in jeder durchschnittlichen Zahnarztpraxis jede Woche!

00:15:10: Das ist ein halber Arbeitsplatz der einfach verprüft.

00:15:13: ich sage das weil wir bei Opti-Helskonsulting genau dieses Problem gelöst haben.

00:15:18: Mit Magic!

00:15:19: Zu finden unter medgic.io habt ihr ein digitales QM System, das gemacht ist für Zahnerspraxen gesetzliche Anforderungen automatisch erfüllt.

00:15:30: Neue Mitarbeitende arbeiten sich überwiegend selbst ein mit Videos Bildern Schritt für Schritt Anleitung und die integrierte KI beantwortet Praxisfragen in Echtzeit auf Basis eurer eigenen Prozesse Kein Ordner kein Chaos, keinen Zeitverlust mehr.

00:15:46: Ihr seid Zahnärzte keine Bürokraten.

00:15:48: Magic gibt euch eure Zeit zurück.

00:15:51: schaut jetzt rein magic.io An die G erst mal bitte auf die.

00:16:02: oder sollen wir ja mal eine Folie weitergehen dass wir mal auf die Daten Herkünfte zu sprechen kommen?

00:16:07: denn ich glaube wenn wir sagen Wir sind ja damit geendet sozusagen das die Aussage im Raum steht wir haben über wir sind froh über die jahre gute Daten gesammelt zu haben.

00:16:15: Jetzt müssen wir glaub ich meine einzelnen Datensilos reingehen.

00:16:18: Dann lass uns da rein und dann gehen wir wieder zurück.

00:16:21: Ich hab mal hier ein paar Daten ziellos mal aufgeschrieben, erklärt mal was dazu und dann, wie gesagt wenn ihr mögt, teilt auch gerne mal, wenn ihr da eine Übersicht parat habt die bei euch zusammengeführt werden.

00:16:32: Warum brauche ich überhaupt die Daten?

00:16:34: Das ist ja eigentlich das viel wichtigere.

00:16:36: Du sitzt irgendwann in deinem Konferenzraum oder wenn du noch kleiner bist sitzt du irgendwann in deinen Büro mit deiner Praxismanagerin und vielleicht deiner einen Teamleitung Und fragst dich warum funktioniert die Scheiße nicht?

00:16:47: Und wenn du keine Antwort darauf hast, dann liegt das an einem Datenproblem.

00:16:51: Du hast nicht die Informationen, die du brauchst um zu erkennen woran es jetzt gerade harper.

00:16:55: Daten sind dafür da dir zu zeigen wo ist denn jetzt gerade eigentlich mein Engpass?

00:16:59: Wenn du nicht weißt woran ich jetzt gerade lieg dass etwas obwohl man's immer wieder versucht zu fixen... ...dann ist es eine Wissenslücke.

00:17:04: und eine Wissenlücke bedeutet was nicht die Daten.

00:17:07: also wirst du dann wahrscheinlich irgendwann anfangen zu merken boah irgendwie kommt aus dieser Richtung da stinkt irgendwas aus dieser richtung.

00:17:12: warum kündigen immer alle?

00:17:14: okay das doch mal zur Friedenheitswerte erfassen?

00:17:17: Oder warum, obwohl wir dreihundert neun Patienten haben.

00:17:20: Warum machen einfach nicht mehr Umsatz?

00:17:22: Lass doch mal Patienten zufriedenheiten messen.

00:17:23: vielleicht haben wird so hohe Sternrate.

00:17:25: das heißt du fängst an Messfühler aufzustellen und die stellst du dann am Anfang sehr gerne erst mein Excel auf.

00:17:32: oder hast du früher dass ich weiß nicht ob man es jetzt noch so anfangen würde in der Zeit wo jetzt wo wir die Tools haben die wir haben aber Ist

00:17:38: trotzdem immer noch der einfachste Weg, der als erstes so einwölcht ist.

00:17:42: Genau

00:17:42: also ich hab sogar angefangen dich mal mit Excel.

00:17:44: Ich habe angefangen mit so einem Papierbogen den wir ausgedruckt haben wo wir Patienten befragt haben wo die herkommen und warum sie da sind ja?

00:17:50: Und dann haben wir das irgendwann in Excel überführt... ...und dann irgendwann natürlich wenn du das dann irgendwann machst dann wird es irgendwann nervig aber du kriegst natürlich erste Aussagen ne?

00:17:58: Du kriegest dann Aussagen darüber geht's in die richtige Richtung, gehts in die falsche Richtung.. ..und letztendlich wirst du.

00:18:05: dadurch ist dass der Anfang von Daten getrieben halt So, das ist aber natürlich nicht skalierbar.

00:18:09: Bedeutet am Ende des Tages musst du dir überlegen welche Bereiche im Unternehmen habe ich denn?

00:18:14: Ich hab Finanzen!

00:18:16: Okay wo krieg' ich die Daten her?

00:18:17: Kriege ich wahrscheinlich irgendwie aus Dativ oder aus irgendeiner Controlling Software?

00:18:20: Dann habe ich den ganz großen Teil.

00:18:22: eigentlich der wichtigste.

00:18:23: für viele ist das Operations also in weitesten Sinne zahnärztliche Behandlungen alles rund um den Patienten.

00:18:28: so da brauche ich dann...ich hab jetzt hier CRM geschrieben.

00:18:31: ich meine war

00:18:33: eigentlich PVS.

00:18:34: Ja, also irgendwas wo deine ganzen Patienten-Daten ... Deine Kundendaten reinlaufen.

00:18:40: Die Patienten sind ja die Kunden des Zahnarztes.

00:18:42: Wobei, die HR Software auch die Kunden das Unternehmers sind ja Mitarbeiter.

00:18:47: Dieses Unternehmen hat immer zwei Kunden, die Patienten und die Mitarbeiter.

00:18:50: Wenn man eins von beiden nicht hat wird es schwer ein Unternehmen aufzubauen.

00:18:53: Das heißt ich brauche diese Softwares.

00:18:55: dann habe ich Recruiting kann natürlich auch in der HR Software integriert sein aber Ich muss ja irgendwie wissen wo kommen meine Bewerbungen her?

00:19:01: Und das zu strukturieren ... dann habe ich das Thema Marketing, ... ... das kriege ich aus allen möglichen Dingen.

00:19:06: Also ... ... Analytics, Website,... ... Umfragen... Das ist das was wir gerade gesehen haben dieses Tabellenblatt.

00:19:12: Aber vielleicht auch aus dem CRM ne?

00:19:13: Was mache ich denn für Umsätze mit den neuen Patienten und so

00:19:15: weiter?!

00:19:16: Dann hab' ich Sales!

00:19:17: Und Sales denken jetzt einige... Eh, Sales in der Zahnerspraxis.

00:19:21: Ja, wir haben auch Sales, das nennt sich Heil- und Kostenpläne umsetzen.

00:19:24: Das is Sales in die Zahnarspraxis oder MKV Quote.

00:19:28: also wieviel Kunststofffüllungen mach' ich den prozent?

00:19:30: woal mit Zuzahlung?

00:19:31: wie viel mache ich

00:19:31: ohne!?

00:19:32: darüber Daten zu haben, ob das der angestellte Zahn hat genauso gut macht wie ich.

00:19:36: Verdammt wertvoll oder?

00:19:37: Würde ich sagen so und das heißt Ich fange dann an diese Daten zusammen Customer Success.

00:19:42: Da kann man Survey Manche nehmen.

00:19:43: mittlerweile haben ein eigenes Tool den Taban Service heißt es wird jetzt demnächst auch irgendwann kommen watch out.

00:19:50: Und da gibt's natürlich diesen eigentlichen Bereich IT BI der sozusagen genau dass als Aufgabe hat nämlich die Daten aufzubereiten Dass man eben nicht im Konferenzraum sitzt und ich weiß was man zu tun hat Und das ist eben dieses eigene Data Warehouse.

00:20:04: Wir haben dann damit angefangen und haben einfach verschiedene Softwares etabliert, ne?

00:20:08: Hier haben wir zum Beispiel Rowsmetrics hier haben wir zb so eine Geodatenanalyse

00:20:14: Stefan machen wir ein bisschen langsamer weil der muss nicht schnell genug aufgebaut Kann

00:20:18: man ja auch mal kurz drauf eingehen.

00:20:20: Das sind jetzt irgendwie echte Daten.

00:20:21: ich habe es extra mal etwas ältere genommen Zum Beispiel Umsatzdaten.

00:20:25: Dann sieht man, wie viel Umsatz pro Stunde?

00:20:26: Wie viele Bemar-Anteil, wieviel Kassenanteil... Das ist jetzt keine Rocket Science!

00:20:30: Das machen schon, würde ich sagen vielleicht ... ... zwanzig, dreißig, vierzig Prozent der Zahnärzte.

00:20:35: Aber es machen immer noch sechzig Prozent nicht was ultraübel ist.

00:20:38: Also das sind die Basics.

00:20:40: zu wissen, wie ist meine Auslastung, wie sind meine Umsätze?

00:20:43: Wenn du das als Unternehmer nicht weißt dann hast du schon echt ein relativ großes Problem weil da sind die ersten Hebeln und die low hanging Fruits.

00:20:50: Und das auch einfach zum Messen, denn die Daten sind ja eh schon da.

00:20:52: Jeder hat eine Praxisverwaltungssoftware.

00:20:55: Die Frage ist nur, hebst du diesen Schatz den du da schon liegen hast?

00:20:57: Die Cure ist dann natürlich neue Datenpunkte zu messen die du so über die PVS nicht bekommst.

00:21:03: aber das finde ich schon basic.

00:21:05: also wenn man das nicht tut oder wenn man einen Tool nicht nutzt was die pvs zur Verfügung stellt ja dann ist er schon relativ fahrlässig.

00:21:15: hier kriegt man auch so Termin-Daten raus wie es mal in der Auslastung zum Beispiel.

00:21:19: wir gucken immer von hundert Prozent Behandlungszeit hat stattgefunden, wie viel von der Stadt gefunden im Termin wurde sind noch wirklich behandelt.

00:21:27: Was ist unser Ausfallzeit?

00:21:30: Das sind für uns absolute Basic Daten.

00:21:31: also die gucken wir fast daily an.

00:21:34: ehrlich.

00:21:34: Also einmal in der Woche sitzen wir da und... ...gucken haben sich diese Daten bewegt aufgrund der Maßnahmen die wir getan haben?

00:21:41: weil letztendlich ist es ja so eine Art Messinstrument für Maßnahmen auch wenn du irgendwas machst und nix bewegt sich dann war's in Bezug auf die eine Sache nicht die richtige Maßnahme.

00:21:50: Deswegen verändert man ja auch in der Regel.

00:21:52: Kleiner Trick am Rande, immer nur eine Sache zur Zeit.

00:21:55: Richtig!

00:21:55: Sonst Split-Testing, sonst weißt du nicht ob es auf die eine oder andere Maßnahme zurückzuführen war?

00:22:00: Ganz ganz wichtiger Punkt auch an der Praxisoptimierung also... Also in meinen Rookie Days, also im Jahr zum Jahr zum Jungsjahr, da haben wir wirklich mehrere Sachen auf einmal gemacht und später sind wir wirklich konsequent dazu übergegangen, eine Sache zu machen um eine Maßmessbarkeit zu machen.

00:22:16: wenn wir natürlich Signifikante Fehler gesehen haben oder sagen okay das ist so logisch dass es total doof ist dann haben wir's gleich mitgemacht und gefixt.

00:22:23: aber ansonsten wenn du in der tieferen Verbesserungsanalyse bist da musst du da schon schauen, dass du die in Reihe schaltest und nicht parallelisiert.

00:22:31: Also wenn es noch eine Hypothese ist immer einzeln testen wenn es eine Feststellung ist dann kann man auch gerne fixen sofort ne?

00:22:37: Wenns mit gesunden Menschenverstand ohne tieferer Analyse klar ist, dass irgendwas nicht gut ist dann solltet ihr nicht extra warten damit.

00:22:43: aber das ist glaube ich logisch zu gesundem Menschenverstanden.

00:22:46: So, letztendlich wir brauchen jetzt auch nicht durch alle Tools durchgehen.

00:22:49: Das ist ja Air-Call, da wissen wir genau wer ruft wann an?

00:22:52: Nein nein das ist alles feind.

00:22:53: ich wollte nur dass es sich, dass du so viel Zeit lässt, dass er sich einmal aufbaut, dass man einmal raus schaut und dann kann es weiter gehen.

00:22:58: Gerade sonst hatte er sich nie aufgebaut.

00:23:01: Also wir wissen zum Beispiel wie viele Calls wir pro Tag haben, wieviel wir davon verpassen aus welchen Gründen wir die verpassen, wie lange durchschnittlich geredet wird, wie die durchschnettliche Freundlichkeit des Agents mit dem man gesprochen hat... Dann kann man mit den Leuten reden, wir können reinhören in die Gespräche.

00:23:16: Wir können coachen.

00:23:18: letztendlich ist das super.

00:23:20: aber du hast natürlich viele Tools und das bedeutet letztendling du springst die ganze Zeit hin und her Und dass es bei uns dann irgendwann so viel geworden ist wie gesagt haben.

00:23:31: okay das wollen wir nicht mehr.

00:23:33: wir wollen das eigentlich alles zentralisiert haben.

00:23:35: und dann kommen jetzt eben zu diesem.

00:23:36: hier steht das ja zu dem eigenen data warehouse.

00:23:39: also diese tausend tools brauchst dann, ne?

00:23:43: So ein eigenes Data Warehouse was dir alles darstellt so wie du es halt sehen willst.

00:23:47: Das heißt ich will ja als CEO ganz andere Sachen sehen als zum Beispiel mein Funktionsleiter im Marketing oder als meine Operations-Leiterin an die will andere Sachen seh'n als technischer Leiter und die Fachkräfte und die Teamleiter wollen vielleicht gar nicht so viele Zahlen sehen.

00:24:02: sie wollen vielleicht nur die drei vier fünf sehen die vielleicht für den Bonus relevant sind wenn man die denn definiert hat.

00:24:07: auch das mega Learning vor uns Wisse, welche Outcamps, welche Rolle überhaupt produzieren soll und muss.

00:24:15: Damit sie einen guten Tag haben oder hatten und zum Erfolg des Unternehmens beitragen.

00:24:20: Und nur so kannst du dann natürlich auch Daten getrieben... ...und verführen weil die Leute dann natürlich nur... ...incentiviert werden können wenn sie auch erstens das in der Hand haben.

00:24:30: Also selber beeinflussen können.

00:24:31: Zweitens dass wenn es ist nach positiv vereinflussen, dass es wirklich auf die Unternehmesziele einzahlt.. ..und drittens dann auch messbar ist.

00:24:37: So haben wir das halt ... im Endeffekt für jede Rolle definiert und bei uns sieht dann jeder diese drei, vier, fünf Dinger.

00:24:42: Das hatten wir glaube ich schon mal irgendwann vor einem Jahr oder anderthalb mit der sogenannten OJR also dieser Objective Job Result Karte... ...und das haben wir mittlerweile jetzt wirklich in Daily Use.

00:24:51: Das heißt jeder sieht bei uns die Sachen,... ...die er sehen muss und alles in einem Tool zumindest in Bezug auf das Controlling.

00:24:59: Wir reden jetzt noch nicht über operative Daten da können wir gleich... Da werden wir wahrscheinlich in der zweiten Folge was zeigen.

00:25:06: Da können wir richtig mal draufgehen, was es bedeutet.

00:25:08: Was wir jetzt aus diesen Zahlen machen können im Daily Use Case also zum Beispiel wie unterstützt mich das denn dabei meine No-Show wirklich runterzukriegen?

00:25:19: Wie kann ich ein Tool bauen was diese Daten dann nutzt um all das zu machen?

00:25:24: deswegen würde erst einmal wieder raus gehen weil das wäre dann bisschen zu viel gespoilert.

00:25:27: Also da würde ich gerne für die zweite Folge das übrig lassen.

00:25:30: habe ich verstanden.

00:25:31: Aber okay, dann ich teile jetzt nochmal das Blatt weiter und dann gehen wir sozusagen auf die wenn man so will Meta-Ebene.

00:25:40: und da würde ich dich bitten an dir das zu dazu noch mal was sagst.

00:25:43: Das heißt du hast ja die verschiedenen Tools habt ihr die verschiedenen Fachspeziellen Zahnärzte.

00:25:50: Tools habt Ihr genannt, sagen wir mal im Großen und Ganzen sehen dass die PVS CRM Tools.

00:25:55: aber dann habt ihr ja noch Excel genannt Outlook und Köpfe.

00:25:59: Wie kriegt ihr denn das Wissen aus den Köpfen raus?

00:26:05: Also vielleicht erst mal um so ein bisschen die Magie dahinter wegzunehmen und das verständlich zu machen, wie man die Daten dann verknüpft.

00:26:12: Weil es ist eigentlich gar nicht so schwer zu verstehen oder auch umzusetzen.

00:26:19: Weil wir haben jetzt Daten aus, Stefan hatte gesagt die PVS.

00:26:22: Wir haben Umfrage Tools, wir haben Anrufe.

00:26:24: Und jetzt müsste ich mir auch überlegen wie kriege ich denn Anruf und PVS-Daten irgendwie untereinander gemetscht?

00:26:30: Also wie krieg' ich das mit der Telefonnummer hin passend zum Patienten?

00:26:33: Das ist ein simples Beispiel weil die Telefonnumber ist immer ein Primärkey heißt das also ein primär Schlüssel heisst irgendwas Eindeutiges.

00:26:41: Die Telefonnomers einmal vergeben... ...die Patientenerdies eindeutig vergeben wenn nicht beides untereinander matche kann ich genau sehen Max Müller mit der Patientenei, die ein zwei drei vier hat.

00:26:50: Die letzten zwei Wochen viermal angerufen und je nachdem was ich dann aus der Software noch rauskriege kann nicht so zurückschlüsseln.

00:26:56: also viele Sachen lassen sich ganz simpel miteinander verknüpfen wenn man die in ein System packt Und das ist dann ja dieses data warehouse auch dass es eigentlich nur eine sehr große Datenbank also strukturierte Daten die nach einem bestimmten system aufgebaut sind und So funktioniert's dann auch mit dem mit dem Wissen aus den Köpfen heißt, ich muss Prozesse nicht aufbauen für einen Menschen.

00:27:22: Also so dass ich es jetzt erklären könnte sondern ich muss wirklich strukturiert Schritte aufbauten.

00:27:27: Heißt wir haben bei uns angefangen mit den Dentowern Guides und da stehen so Sachen drin wie zum Beispiel Wie muss ich mich morgens einloggen?

00:27:37: heisst Ich öffne die App.

00:27:38: Ich klick auf den Knopf wenn ich Pause machen will gehe ich dahin stempe mich daraus.

00:27:43: das wird diese einfachen prozesse am Ende eine KI gar nicht wissen kann, dass wir die wirklich alle runterschreiben.

00:27:49: Und das ist ja nervige Arbeit.

00:27:51: aber wenn man es einmal aufgesetzt hat, ist das immer was, was man einfach wieder befragen kann.

00:27:55: also diese Datenbasis muss einmal runtergeschrieben werden und es wäre jetzt auch wieder problematisch wenn unser Fall Stefan das machen würde weil Stefan is im Daily Business ja gar nicht mehr so drin.

00:28:05: Ich glaube nicht, dass Stefan jetzt erklären könnte wie sich Mitarbeiter hier ein- und ausstempeln jeden Tag.

00:28:09: Also nicht so tief mit jedem einzelnen Schritt.

00:28:11: Das heißt wir haben das ganze Team miteinbezogen und da hilft uns diese Teamleiter eben gerade auch bei Sachen wie wird der OP vorbereitet?

00:28:20: Dann werden Fotos gemacht, dass es das Travers genommen wird für die Behandlung.

00:28:24: So und so wird das Ganze vorbereitet.

00:28:27: X Minuten vorher muss der Patient dahin gebracht werden damit das wieder funktioniert.

00:28:31: also sind wirklich kleinteilig aufgeschrieben.

00:28:33: Das ding ist ja, wir wollen später auch eine multimodale Ausgabe haben.

00:28:37: Also multimodal bedeutet ja Eingabe, multimodalen Eingaber heißt ich kann rein schreiben, ich kann reinsprechen und ich kann ein Foto reinschicken oder ein Video rein schicken.

00:28:44: Ja, multimodelle Ausgaben bedeutet das gleiche und sind ja gekommen von Text rein Text raus hin zu jetzt mittlerweile alles rein häufig immer noch Text raus aber auch schon Bilder raus Videos raus... ...und dafür brauchst du die Datengrundlage.

00:29:00: ansonsten kommen nämlich Ja, generierte Sachen die mit dem Kontext nichts zu tun haben und das willst du ja nicht.

00:29:06: Du willst ja im Zweifel willst es ja haben dass wenn jetzt die Dame die jetzt hier seit zwei Tagen SMOP arbeitet... ...und fragt habe ich das so richtig aufgebaut?

00:29:14: Und macht ein Foto von dem Trey und schickt das in die interne KI nenne ich jetzt mal so Das die KI dann sagt nein da rechts hinten fehlt noch einen Hebel und den am besten umkreist oder das Bild wie es richtig aussieht direkt rein schickt.

00:29:26: Dafür muss dieses Bild aber irgendwo existieren.

00:29:28: Und das ist genau das Problem, dass ich noch sehr häufig sehe.

00:29:32: Das was du jetzt da beschreibst sind ja ganz klassische Prozessbeschreibung.

00:29:38: ist das Qualitätsmanagement an der Zahnarspraxis?

00:29:40: Was glaubst du gerade weil die Large Language Models halt am Anfang sehr viel Text in und Text out gemacht haben?

00:29:48: Wie viele Praxen ihre Kuramhand Bücher mit Hilfe von LGBT in der Regel erstellt haben.

00:29:53: Hundert Prozent dieser Handbücher sind kompletter Schrott, also wirklich nicht nur ausnahmsweise und nicht nur überwiegend sondern hundert Prozent.

00:30:00: Das ist nämlich die sogenannte Daten-Inzest.

00:30:03: du lässt dir von der AI, von der künstliche Intelligenz ein Qualitätsmanagement lassen alle Prozesse einer typischen Zahnarspraxis beschreiben.

00:30:13: hast das alles niedergeschrieben?

00:30:14: Und dann lässt du deine KI auf diesen Daten die sie selber erstellt haben rechnen Was denn jetzt irgendwo sein sollte, was man besser machen kann?

00:30:24: Wo du Effizienzeinspannnisse oder Produktivitätsgewinne erheben kannst und so weiter.

00:30:29: Das nennt man ja auch das Habs-Burger-Datensyndrom.

00:30:33: also du kopierst eine Sache immer und immer wieder ist sie unwiderkennbar.

00:30:38: Und genau darin liegt das Kernproblem Dass viele denken aufgrund der Einfachheit, der Nutzung von LGBT.

00:30:47: Dass in dieser Einfachkeit man auch LGBT und andere Tools einsetzt.

00:30:51: Und das ist mal komplett falsch!

00:30:53: Das ist wie mit Entropie ne?

00:30:55: Alles strebt gegen Chaos wenn du dich nicht dagegen wärst.

00:30:58: Ja es gibt auch Revert to the Mean.

00:31:00: Das heißt es geht

00:31:01: immer wieder

00:31:02: zum Durchschnitt.

00:31:04: Du musst es sehr hart hinbekommen.

00:31:07: Zum Beispiel die Prozessbeschreibungen, das QM Handbuch.

00:31:10: Da hat die KI noch nicht mehr in der Nähe was zu suchen.

00:31:14: Das ist wirklich harte Arbeit, diese Sachen alle so aufzustellen und die Sachen so zu bauen.

00:31:20: das passt und da haben wir auch einen guten Slide mitgebracht

00:31:23: Vor allem wenn du irgendetwas besser machst als der Durchschnitt.

00:31:26: Stell dir mal vor du machst irgendwas richtig gut Und dann ersetzt du das durch ein generisches und sagst sozusagen allen mach es jetzt so vorher warst du top drei Prozent und dann bist du plötzlich durchschnitt.

00:31:37: Also das was du sagst, das kann ich unterstreichen.

00:31:39: Du machst dich sogar noch schlechter.

00:31:41: einige Praxen wissen gar nicht wie klug sie gewisse Dinge eigentlich organisiert haben oder wie schlau das ist so zu machen und dass es irgendwie total hemsärmlich und so weiter

00:31:52: alles implizit und aus diesem impliziten ein explizites Wissen zu machen Das ist die harte Arbeit aus den Köpfen heraus.

00:31:59: deswegen standes ja Köpfe aus den Köpfen raus in die harten Excel-Welt oder in die harte Word, oder welchen Medien man auch immer das festhält.

00:32:08: Ja also wir rechnen das ja bei uns alles in Magic.

00:32:11: Wir haben die komplette Datengrundlage bei uns in diesem QM System gebaut und da können wir alles drauf rechnenden lassen und das ist so sensationell wie es sich dagegen bereichert.

00:32:22: aber ich schaue mal hier dein Bild.

00:32:23: Achtzig Prozent datenschrukturieren bereinigen verbinden, zwanzig Prozent der Arbeit.

00:32:29: Zwanzig ist sozusagen also die Kirsche auf der Sahne, auf der Torte.

00:32:34: Ja?

00:32:35: Die Kirsche das ist nachher die Nutzung der pizzischen Intelligenz und der Rest... Der Rest ist wirklich Tortenboden verarbeiten kochen backen streichen sahneschlagen raufpacken.

00:32:46: Ich finde die Achtzigzwanzig sogar noch etwas zu konservativ.

00:32:49: ehrlicherweise

00:32:50: würde ich fast auch sagen nehme ich die KI Max ja nachher nicht mehr wenn sie rechnet da kannst du ja dabei irgendwas anderes machen.

00:32:55: Also es ist wahrscheinlich sogar gefühlt Wenn Du die KI Arbeit mit einrechnest Die Arbeit die du selber reingibst, dass die gerechnet.

00:33:03: Da müsste es eigentlich neunneinzig, neun zu eins sein denn die Arbeit machst du ja nicht mehr.

00:33:07: das heißt deine Arbeit ist im Prinzip all das andere und Daten ins Test ist das schlimmste.

00:33:13: also im besten Fall wirst du nur ein bisschen schlechter.

00:33:17: Kann man schon was sagen?

00:33:18: Du kannst es so vorstellen Es ist wie Training für Olympia Und die KI ist der hundert Meter lauf.

00:33:24: Ja du hast vier Jahre trainiert für neun Komma sieben Sekunden.

00:33:29: Wenn du richtig gut trainiert hast, dann läuft es in die neun, sieben Sekunden.

00:33:31: Wenn du scheiße trainiert hasst... ...dann fliegst du halt und brichst dir ein Bein an der Hürde!

00:33:36: Was ganz schön ist an dieser Datenhygiene so wie's da steht alles was du in die KI eintippst wird ja nur noch auf deinen Datenbasier zurückgegeben.

00:33:45: das heißt Fehleranfälligkeit.

00:33:47: was KI aktuell immer noch ist also wie viel da immer noch halluciniert wird und falsche Antworten generiert werden, das nimmst du alles raus.

00:33:55: Du musst nicht mehr diesen drei Seiten prompt mit was weiß ich was?

00:33:58: Was alles kompliziert ist und diese KI-Nutzung eigentlich schwierig macht für guten Outputs.

00:34:03: Das nimmste dir alles weg wenn du sauber strukturierte vernünftige Daten hast in allen möglichen Arten.

00:34:09: also es können Prozesse sein, es können irgendwelche Unternehmensdaten oder Praxisdaten sein.

00:34:14: Du wirst immer darauf basiert die Antwort bekommen und nicht irgendeinen Bullshit den sich die KI gerade ausgedacht hat.

00:34:19: Also eigentlich musst du jederzeit jemand haben, der alles mit schreibt und das sind eben deine Messstationen.

00:34:25: Du kannst nicht immer überall alles messen.

00:34:28: es ist dann vielleicht auch zu viel ja aber... ...du solltest die relevanten Punkte alle messen und je früher du damit anfängst umso besser weil je mehr Daten du hast um so genauer werden die Modelle.

00:34:38: also wir haben jetzt letztens anonymisiert einfach mal hunderte von unseren kostenfondschlägen ... wo reingeladen und dann ein Angebots- ... Simulator gebaut.

00:34:48: Und je mehr ich reingelaan habe, umso näher war das Ding an den echten KVs.

00:34:53: Also acht KV's waren dann irgendwie plus minus fünfzehn Prozent.

00:34:56: Hundert waren da plus minus sieben Prozent.

00:34:58: Fünfhundert waren dann plus minus fünf Prozent.

00:35:01: So du brauchst dann irgendwann exponentiell mehr damit es noch genauer wird?

00:35:04: Und deswegen ist das so wichtig!

00:35:05: Weil am Ende des Tages vertraust ihr den Daten ja erst ab einem gewissen Genauigkeit Threshold.

00:35:10: Das heißt wenn es plusminus fünfzehnt Prozent ist nutzt es nicht weil es ungenau... Wenn's plus oder minus vier Prozent ist, sagst du alles klar.

00:35:16: Das kann ich als indikatives Angebot in den Patienten gerne schon mal sagen was das passt vielleicht kosten kann.

00:35:22: Während dann eine Woche später der entgültige Heil- und Kostenplan da ist.

00:35:27: Und dafür brauchst sie Daten.

00:35:29: Ja absolut richtig!

00:35:30: Man sieht ja auch dass wie Fehler verzeint die einfache Benutzung des Internets oder von Google seinerzeit war.

00:35:38: Du hast eingegeben wo kann nicht heute Abend Essen gehen?

00:35:42: mit einem S-Nur geschrieben hast, hat er dir trotzdem ein paar Sorangs rausgespuckt.

00:35:47: Diese Fehlerverzeihung hast du nicht wenn Du von Deinen Daten die Du als Grundlage lieferst Wenn Du da kleinere Fehler drin hast dann musst Du davon ausgehen dass der nicht in einer Autokorrektur bereinigt oder die begradigt diese Daten und dann darauf rechnet sondern den nimmt es so hin und benutzt sie und rechnet darauf das Ergebnis.

00:36:11: Und das muss einem komplett klar sein, dass dem so ist.

00:36:15: Super

00:36:15: guter Punkt!

00:36:16: Ich habe jetzt ein Beispiel von gestern, ne vorgestern... ich hab ja gerade von diesen kostenvollen Voransteigen gesprochen und da hat er die genommen und dann ist mir aufgefallen.

00:36:25: Dann hab' ich gesagt bitte sag mir mal die Datenlage zum Beispiel wie ist die Range der Kosten-Voranschläge für so einen Provisorium?

00:36:31: Und dann lese ich Range dreihundertachtzig Euro bis elftausend Euro.

00:36:35: Provisorien kostet keine Elftausende Euro Hab ich ihm gesagt, kann es sein dass das ein Ausreißer ist?

00:36:39: Also weil sich dann in der auswertung.

00:36:41: Ich habe nur noch mal anzeigen das hätte ich mir nicht angezeigt wäre der median um... weiß ich bei fünfzig hundert kostenvoll schlägen um fünfzig hoch gegangen und anstatt dass der medial bei vierhundert zwanzig ist wäre er bei vierhundert siebzig gewesen.

00:36:53: durch den elftausender ausreißen Nur weil der nicht erkannt hat dass das einen neues angebot war Für eine zekonversorgung ja die dann wirklich zehn tausend gekostet hat hat er gesagt okay Das sind Fünfhundert plus Zehntausend, also Zehnteusendfünfhundert.

00:37:07: Das ist jetzt für das Provisorium.

00:37:09: So was heißt du musst echt gucken dass die Daten Konsistenz sind?

00:37:12: Du musst es immer noch mal prüfen auf Plausibilität und was halt wirklich krass ist... ...du musst halt wirklich wissen wie's aussieht wenn es richtig ist weil wenn du keine Ahnung hast wie es aussieht Wenn es richtig isst werden dir Fehler auch nicht auffallen.

00:37:23: Also wenn du nicht tanzen kannst dann solltest du kein Tanzprogramm schreiben Weil das wird scheiße!

00:37:29: So, das heißt du musst dich gezwungenermaßen als Unternehmer mit deinen Daten befassen und auskennen.

00:37:35: Um überhaupt darauf Use Cases bauen zu können weil Du ansonsten einfach auf Schrott aufbaust weil Du nicht merkst wenn Du was falsch machst und die falsche Abzweigung nimmst.

00:37:42: Genau ich auch nicht merke auch immer noch dass obwohl beispielsweise Claude vier Punkt sieben so stark geworden ist, dass da immer noch sehr viele Fehler passieren.

00:37:50: ja?

00:37:50: Ich habe auch letzte Woche ich lasse mir da schon... Er übernimmt dann schon komplett meine Computersteuerung zum Teil und ich lasse... Ich habe immer so Rechnungen, die kommen immer.

00:38:01: Die lade ich dann in gewissen Abständen in Dativ-Unternehmen online hoch und die kommen dann in einen extra Ordner, den nennt man nicht Data Panning.

00:38:09: Und eine alten Ortenstruktur hieß es Data nicht hochgeladen!

00:38:14: Und der hat in der Restrukturierung dieser Ordnerstruktur und in dem Oben legen, der Rechnung bevor sie hochgeladen werden.

00:38:22: Die Brücke hat er nicht mitgenommen.

00:38:23: Der hat die woanders hin einsortiert.

00:38:25: Ich bin da überhaupt nicht... Also ich bin noch nicht.

00:38:27: mal habe ich dran gedacht dass so etwas passieren kann?

00:38:30: Ich weiß nicht wie das war!

00:38:31: Ich hab einfach nur bei Zufall, ich hab da reinguckt, hab gedacht es müssten eigentlich mehr Rechnung drin liegen, ich meine es müssten mehr sein.

00:38:41: Aber ich hatte nur ein ganz wages Gefühl aber und also unspezifisch komplett unspeziefisch.

00:38:47: Und da habe ich das nochmal präzisiert.

00:38:50: und dann sagt er ja ich habe die Daten falsch wegsortiert.

00:38:55: Ich hole sie wieder zurück, ich hab mir einen Protokoll geschrieben und mache diese Sachen rückgängig und holt sie mir zurück.

00:39:02: ...

00:39:04: wäre geil, wenn er noch danach gesagt hätte.

00:39:05: Ich dachte dir, die fällt's nicht auf!

00:39:06: Ja,

00:39:07: stimmt.

00:39:09: Christian, twinker-twinker.

00:39:12: Also... Je besser du dich auskennst umso eher fallen dir diese Fehler auf.

00:39:16: und wir werden jetzt in eine Welt gehen, in der sich sehr viele Menschen, sag ich mal im weitesten Sinne automatisierte Workflows aufbauen.

00:39:23: Und dann musst du natürlich wissen, wenn so ein Workflow mal kaputt geht oder bricht oder brauchst du dann gleichzeitig auch wieder Notifications und all das?

00:39:30: Also du baust hier wie so ne Art Riesiges strippenzierding auf.

00:39:34: die frage ist wie gut kannst du damit umgehen und wie robust sind deine vollberglösungen im weitesten Sinne.

00:39:39: Du brauchst halt sehr robuste datensiegelos du brauchst absolut top.

00:39:43: daten sie los.

00:39:44: na und wie gesagt mit qm beschäftige ich mich seit zwei tausend und sechs und ich weiß wenn du ein robustes datensiedel hast da kann so die lange ein super gem gepflegt haben dieser sehr präzise ist die kam solche produktivitätssprünge jetzt gerade weil da so viel archiviertes, revisioniertes Wissen drin ist was jetzt benutzt werden kann.

00:40:02: Gerade mit einer super Revisionsverwaltung.

00:40:06: Man braucht eine Revisions Verwaltung!

00:40:08: Weil man sieht die Trepanation haben wir jetzt im Jahr zwölf so gemacht, zwei vierzehn und zwei achtzehn haben wir es so gemacht... Jetzt kann die KI rechnen okay all diese Sachen haben wir schon gemacht und das ist jetzt an dem Stand.

00:40:19: ich unterstelle mal wie ham's geändert Weil es so besser ist wie's jetzt gemacht ist.

00:40:24: dann schließe ich das schon mal aus.

00:40:25: und also wenn man dazu fortschreiben kann, wenn wir das so.

00:40:29: Wenn wir dieses Wissen auch dieses Revisionswissen das für mich der größte Heck der letzten vier Wochen gewesen dass wir mit der zur Verfügung stellen dieses revisionswissens halt richtigen Hebel haben.

00:40:40: deswegen brauchst du super Datenseelus wo die Daten super sicher und sehr gut liegen und in strukturierter Form sich aufbauen der form sodass auch noch bekannt ist wie vor fünf Jahren das ausgesehen hat.

00:40:51: ja Und diese Daten, da kannst du auch nicht an Leuten sparen.

00:40:55: Da muss wirklich hochpräzise und hochprofessionell mitgearbeitet werden.

00:40:59: Da darf kein Komma wenn man so wäre.

00:41:02: Kein sinngemäß Kommafall scheint!

00:41:03: Und dann musst du auf der anderen Seite ein Team haben was diese Daten dann auch wirklich eine Nutzung zu führen kann... ...und dann wird's gold.

00:41:11: Das wird der große Hebel glaube ich in den nächsten vierundzwanzig Monaten.

00:41:15: die Praxen die es schaffen aus diesen Daten echte praktische Use Cases zu bauen?

00:41:20: Und das ist dann eine gute Überleitung für die nächste Folge.

00:41:23: Die werden extreme Produktivitätssprünge haben, weil wenn du Dinge nicht mehr zweimal sagen musst oder gar nicht mehr sagen muss, weil alle wissen wo es steht Wenn du Dinge automatisieren kannst, die vorher händisch gemacht wurden Weil sie aber so klar sind, weil sie eben explizit beschrieben sind dass du sie auch automatisierend kannst und nicht in so einem Wagen irgendwas rumschwimmst.

00:41:43: und da gibt es super super super viele Use Cases für

00:41:45: sich

00:41:46: gerade in der Zahners Praxis, weil die Praxis ist eine prozessorientierte Landschaft.

00:41:51: Ja, sie ist jetzt nicht so krass prozessorientiert vielleicht wie ein Fließband aber wir haben super viele immer wieder gleich ablaufende Dinge und damit haben wir mit einer guten Datenlage mit der Möglichkeit das agentisch jetzt Dinge passieren können einfach die Voraussetzung in die Plattform hier einen unfassbaren Sprung in den nächsten Jahren zu machen.

00:42:09: Stefan ich glaube so können wir fast die Folge schließen.

00:42:11: Ich denke mal Wir haben heute absolute unmittelbar klar gemacht.

00:42:15: auch dank an dir Hilfe.

00:42:17: Keiner von euch muss heute einen großen Account bei Enthropic oder OpenAI kaufen.

00:42:21: Die Arbeit beginnt wirklich im Vorhof, also das heißt den Spaten für den Garten finden und erstmal das Besteck zusammen sammeln.

00:42:30: Das ist jetzt glaube ich wirklich angebracht.

00:42:32: Das war vor einem Jahr angebracht und das wird auch in nächster Zeit angebracht sein und ich kann mir kein Szenario vorstellen Wo die AI so gut wird, dass ich da nur noch Unsinnstaten eingebe und der Rechte trotzdem was Gutes.

00:42:46: Das heißt es gibt immer eine gewisse Basis.

00:42:48: Es gibt immer ein Fundament damit lasst uns die heutige Folge beschließen das alle erstmal in ihrem Fundament arbeiten bevor wir den dann unsere großen man sagt ja zu neun wo denn Grosshex dann zeigen.

00:42:59: Denn das können wir gerne nächster Folge mal machen.

00:43:01: Das können wir unser Juno Ausgabe machen.

00:43:04: Da zeigen wir auch Konkret unsere Tools, was wir so gebaut haben.

00:43:08: Anni du bist da auch wieder mit dabei?

00:43:10: Super

00:43:10: gerne ja!

00:43:11: Also wirklich nächstes Mal wird es richtig praktisch und richtig konkret.

00:43:14: ich glaube wir haben jetzt mal so ein bisschen glaub ich erstmal für das Verständnis etwas getan vielleicht auch ein bisschen eine Unruhe im Bauch vielleicht hoffentlich verursacht Und die ist notwendig alle die da draußen sind und sich jetzt nicht mit dem Thema befassen Wacht auf ansonsten werdet ihr schneller abgehängt als ihr links und rechts gucken könnt von den Leuten die es umsetzen.

00:43:32: So ist es.

00:43:33: Lieber Andi, herzlichen Dank für deine Zeit.

00:43:34: Stefan war mir immer ein Riesenvergnügen hat total Spaß gemacht und ihr liebe Zuhörerinnen Zuschauer vielen dank fürs zuschauen empfiehlt uns weiter und bis zur Juno Folge wo wir dann in gleicher runde mit Andy als Special Guest dann mal die konkreten Tools

00:43:51: von

00:43:52: der Dente-Eins Klinik durchforsten.

00:43:55: Bis dahin machts gut!

00:43:56: Ihr und euer Stefan und Christian.

00:43:58: Ciao

00:43:59: ciao.