Von Java-Haus zu KI-Beratung. 25 Jahre Wandel | David & Rocky Khan - #17

Prodyna hat jeden großen Tech-Wandel seit 1999 überlebt.

David, Chief Strategy Officer, war zu Gast bei Rocky im Masters of Data Podcast — und hat erklärt, wie man sich nicht einmal, sondern mehrfach komplett neu erfinden musste.

Das Muster ist immer dasselbe: Externer Schock → erzwungene Transformation → neue Chance für alle, die schnell handeln.

Open Source nach Lehman Brothers. Cloud ab 2019. Und jetzt KI.

Ein paar Dinge, die hängengeblieben sind:

Zu „Jede Aufgabe sollte mit einem Prompt beginnen": Wer etwas tut, ohne KI einzusetzen, soll sich fragen: Warum eigentlich nicht? Klingt simpel — aber genau dieser Kulturwandel ist schwerer als jede technische Migration.

Zum Ende des Tagessatz-Denkens: KI entkoppelt Output von Köpfen. Prodyna bewegt sich gezielt Richtung outcome-basierter Delivery. Kunden, die noch in Tagen und Köpfen rechnen, werden das bald spüren.

Zur Code-Verifikation als neuem Engpass: KI produziert Code schneller als jeder Mensch. Die Lücke? Genug qualifizierte Menschen, die prüfen ob er sicher ist und das richtige Problem löst.

Die meisten KI-Projekte aus 2023 laufen heute nicht mehr. Wer diese Welle übersteht, behandelt KI als strategische Entscheidung — nicht als Demo.

Wie seht ihr das — ist outcome-basierte Abrechnung die Zukunft, oder denken Kunden noch zu sehr in Tagessätzen?

____LinkedIn Profile____

LinkedIn Profile von David: https://www.linkedin.com/in/david-wainwright-917ab476/

LinkedIn Profile von Rocky Khan: https://www.linkedin.com/in/khanrocky/

____Inspiration statt Businessbuch____

Kein Buch — David liest täglich FAZ und Handelsblatt. Geopolitik ist für ihn ein zentraler Input für jede Technologiestrategie.

Transcript

SPEAKER_00 0:11

Heute ist es wieder soweit. Heute trifft Frankfurt. Frankfurt. Mein Gast heute kommt nämlich auch aus meiner Lieblingsstadt und er ist Brite, lange jetzt auch schon in Deutschland und ist seit über 20 Jahren bei der Firma ProDina. Diese Firma gibt es schon seit über einem Vierteljahrhundert. Die haben noch mittlerweile über 15 Standorte von Athen über Frankfurt bis hin nach Zürich. Eine Erfolgsgeschichte, wir werden heute einiges über die Firma und auch hinter David erfahren. David ist CSO Chief Strategy Officer, aber es war ja nicht immer. Er hat sich da hochgearbeitet, hat verschiedene Seiten, verschiedene Welten gesehen. Ich bin gespannt, wie der heutige Podcast ist. Einen wunderschönen guten Morgen, David. Guten Morgen, Hogi. Schön hier zu sein. Sehr gerne, sehr gerne. David, erzähl doch mal. Du bist ja jetzt ja knapp 20 Jahre in dem Business und wir haben ja auch in unserem Briefing ja auch viel über KI, über Veränderungen in dem Dienstleistungs-, Beratungs-, System Integrator, SI-Markt uns unterhalten. Kannst du mal erzählen, so in den letzten 20 Jahren, was hast du so erlebt in der IT und wo siehst du gerade einen Wandel?

SPEAKER_01 1:32

Ja, ich wandelsache, ich bin eigentlich schon länger als 20 Jahre in der IT. Ich habe auch ein IT-Leben vor Porteine. Das heißt, lange, lange, ich bin eigentlich erst im 1999 nach Frankfurt bekommen, habe für ein heutzutage ein Wintech-Startu gearbeitet. Und da war das große Problem, ja, Jahr 2000-Problematik. Und da haben alle Sorgen gehabt, dass ja die Welt mehr oder weniger am 1. Januar 2000 endet. Und da gab es natürlich sehr, sehr viele Aufgaben. Insbesondere letztendlich mit Custom Software. Und ja, ich bin ursprünglich Techie. Ich habe dann in dieser Saison FinTech letztendlich gestartet und dann in diverser Beratungsorgan. Dahin ist der Prodyne 2006 gekommen. Bin bei Prodyna als Software Architect gestartet, so wirklich hands-on. Ich habe selbst Software geschrieben, war selbst in die Projekte. Hab dann so nachher nachher in der Projektmanagement Bereich und dann gewechselt, so das schleichende E began. Und dann ein bisschen später kann vielleicht dazu kommen. Ja, letztendlich, ja, wie bauen wir strategische Partnerschaften auf und wie erweitern wir unser Portfolio? So, und man hat eine Frage zu beantworten. Die Welt hat sich grafiken geändert. Als ich so mit 2006 gekommen bin, waren wir alle, ja, so echte Consultants, jeden Tag vor Ort beim Kunden. Hier in Frankfurt gibt es natürlich sehr, sehr viele Großkunden, viele, viele, viele Banken natürlich. Man kann sich auch vorstellen, wo viele Projekte dann stattgefunden haben. Viele Kunden haben ihre eigenen Software geschrieben oder große Teile ihrer eigenen Software geschrieben. Und von daher gab es sehr viele Großprojekte. Es war nicht ungewöhnlich, dass ein Projekt mehrere Jahre gedauert hat. Mit 50, 60 oder mehr evaluierte Entwickler and Personen. Letztendlich, weil when Software drei or four years long entwicked, is it not zeitgenäs, wenn man das richtig ist? Ja, und ja, we were tatsächlich Software architecten. We have in Kundenprojekten gearbeit, immer for Ort by Kunden. And we have let's end up no Java Projekts gemacht. We have said, when it's not Java is, then we can't. We were so rich back-end Java Software Architects, and that was let's end our horizontal kernel. We were open source and there open source technologies. And yeah, that was another moment that let's say the IT market. And two things were less. But after the Limburg Collapse and the Finance Krise, Geld zu sparren. And Bradley was then in a wicked position, the theme open source and enterprise zu platzieren. And Open Source Enterprise was not so accepted as it heute is. Heute is it more than a commodity. Damage war es ja, this is ironic, was nichts kostet, deswegen can't good. It's ironic, man, keep support. This is ironic, was mid in the naft from iron hacker weltwide zusammengeschusters. That would be when it's kostenless, it can't be good. But when man spared must and when not a man is, gives them a bereits, darüber to read. And when many spread, relatively snug, yeah, open source, that can manage answer. And after open source ein C-Level-Thema. And this was the window of opportunity, and we have the Window of Opportunity wirklich genutzt, and viele of the Großkunden, die we are heute haben, sind letztendlich aus dieser Window of Opportunity letztendlich entstanden. And the zweite Punkt, was da passiert ist, war das mehr oder scharfer Übergang von Perpetual Software Licensing. Ich kaufe meine Lizenzen als Großunternehmen. Dahin ich Mieter Software oder ich subscribe Software. Und es gehört mir aber nicht. Ja, wir sind letztendlich durch diese Krise auch sehr. Wir waren zum richtigen Zeitpunkt mit einem richtigen Thema. Open Source heute natürlich ein Commodity. Viele von diesen Cloud-Services, die wir heute auf Azure oder AWS oder Google sehen, sind alle open source basiert. So wir nutzen das jeden Tag. Keiner spricht mehr wirklich darüber, weil er nicht so häufig, wenn es kein C-Level-Thema mehr. The next C-Level-Thema came then with Cloud. And that was in Deutschland. I think 2019, before, when man, yeah, before we couldn't fragment, obviously interesse having software in the cloud to betray, and we started custom software solutions. Then we have more than fastened. Deutschland is very spent on this cloud gesture. And then came 2019 and then we. Irgendwas, dass wir die ganze weiterwelt sagen können, dass wir, dass wir vorne mit dabei sind. So in 2023 gab es dutzende so weiter Projekte, wo man irgendwelche Use Cases umgesetzt hat. Das Tooling damals war nicht so wirklich ausgreift, weil es gab Anfang 2023 kaum Tooling mit Stilarisch. Manchmal viel hand geschrieben. And aus diesem Ocean Projekts heutzutage kaum irgendwas. Man hat relativ gemerkt, AI is eigentlich, ja, es ist ein technologisches Thema, klar, aber es ist nicht nur ein Techie-Thema. Man braucht viel, viel mehr in Unternehmen, um wirklich AI-Systems zu betreiben, erstmal zu bauen, natürlich auch noch dann zu betreiben, dass die sicher sind, dass man so eine verantwortliche Art und Weise tut. Und dass die Technologie selbst nur ein Teil davon ist. Und dann da genau in dieser Stelle haben wir eingesehen, okay, wir müssen viel mehr anbieten, unser Kunden viel mehr anbieten als technologische Umsetzung. Es gibt noch einen Grund. Können wir auch gerne diskutieren. Aber einfach zu Kunden hinzugehen und die Hände auf Tastatur legen und AI Use Cases umzusetzen, das hilft der Kunde nicht unbedingt. Weil ja, diese AI Maturity besteht aus verschiedenen Layer. Ganz unten haben wir the technologische Layer. Da gehört Cloud Platform, Data Platform, AI Platform, AIOPs, die Prozesse, die man braucht, um Software so zu bauen und zu deployen. And oben drüber haben wir unser Trust Layer with unser AI Operating Model, the Process that we brought. And nature of unser Risk Management. Wie weight gehen wir as Kunde with AI? Wo hören wir auf? Wie viel riskieren wir als Kunde? And then oben drüber, for uns the schwierigste Teil is natürlich this AI Adoption Thema. Es fängt mit Management an. Wie sieht die AI-Strategie aus? Weil irgendwelche kleinen AI-Use Cases irgendwo in der Landschaft umzusetzen, bringt keine wirkliche Transformation. Spannende Frage ist immer, für das Management, wie integriere ich AI in mein Businessmodell? Und wie will ich AI nutzen, um meine Wettbewerbsfähigkeit zu steigern? Ich bin heute hier und ich möchte morgen dort. Wie sieht meine Reise dahin aus? Diese Einsicht oder dahin zu kommen, ist auch sehr, sehr schwierig. Und dann gibt es natürlich die Belegschaft und die Probleme man da Potenzial haben kann, um Prozesse zu ändern, strukturelle Veränderungen im Unternehmen vorzunehmen. Und das ist eigentlich nicht, wir sind keine klassische Strategie, strategische Beratung, so um das schon mit groß Change Management anbieten können. Mittlerweile haben wir Partner dafür, können vielleicht später darüber reden. Aber wir sehen schon, dass das Thema AI sehr umfassend ist und dass die reine Technologie sicherlich wichtig ist, aber nur ein Bruchteil von dieser großen Bild ist. Aber wir haben mittlerweile unser Portfolio sehr ausgeweitet, um the Kunde letztendlich, um den Kunden auf diese Reise mitzunehmen. Und dahin geht letztendlich, glaube ich, die Zukunft für Enterprise System Integrator. Weil das bringt uns zum nächsten Thema. Wer ist ein AI-Gewinner und wer ist ein AI-Verlierer? Die large language Modelle sind sehr, sehr gut darin, Text zu bestehen. Wenn wir überlegen, was ein Mitarbeiter, ein ESI, wie Prodyne, produziert und wo unser Value ist, das hat sich auch im Laufe der Zeit natürlich verändert. Hätte jemand vor sechs oder sieben Jahren gefragt, was sind die Assets von Prodynen? Hätte ich wahrscheinlich gesagt, das sind unsere Mitarbeiter. Das sind drei, wir sind ja 440 Personen, wir haben schon weiter über 300 Software-Entwickler auf dem payroll. And that schwerste findende Ressourcen, sehr gefragt auf dem Arbeitsmarkt, wenn man as on the name letztendlich this entwicklings had. That is an asset, that is a value of Pardiner, which man in one shitty arts and ways can. But what must RAI damage? And we see for all the next six Monate, dass die Modelle, die verfügbaren Modelle, sehr, sehr gut darin gewohnt sind, Software code zu erstellen. Und das ist für uns natürlich auch ein Risiko. So AI ist gleichzeitig eine Riesen-Opportunity und genau so eine Risiko. Und wir müssen jetzt wieder in der Transmissionphase, durch eine Transmissionphase, durchgehen. Weil ja, einfach zu sagen, wir haben so und so viele Entwickler, die so and so viel Code produzieren können, das ist nicht mehr Zeit gemäß. Weil wir wissen alle, dass die schneller Code produzieren können, uh, as Menschen schreiben können. But it's gonna be neue Aufgaben. It's außerordently wichtig, code zu verifizieren. Und viele reden jetzt schon dieser Verification Debt. Jeder weiß, was Technical Debt is. Mittlerweile reden viele von verification debt. Das heißt, wir erzeugen sehr, sehr viel Code, but we have genügend Menschen, diese Code zu verifizieren, zu prüfen, was it wirklich tut, ob es sicher is, ob es wirklich das tut, was gedacht is, was the Anford verlang, for all that it's not sicher is. AI in the software entwick process to nutze. Man hat teilweise from man on test cases geschrieben. Man hat hunderte Zeilen von code geschrieben, yeah, the finger wurden getipped and gedacht, yeah, das war richtig produktive Tage, ich habe sehr viel Code erzeugt. Und diese einfache Tasks, die kann man selber nicht mehr oder sollte man nicht mehr tun und Zeit damit verbringen, das kann man alles komplett automatisch natürlich mit AI erzeugen. Und die wir schreiben, wir haben bei Daniel ein Taskforce, die dieser Software-Entwicklungsprozess sehr, sehr detailliert neu beschreibt. Welche Tools nutzen wir? Wie nutzen wir diese Tools? Wie bekommen wir die maximale Wert oder Produktivität aus the AI? Und wie instruiert man letztendlich an AI? We müssen diese AI beschreiben, das zu tun, was wir wollen. And that verändert die Software-Entwicklungsprozess und natürlich auch dieser Verifikationsprozess. So wir müssen letztendlich produktiver werden mit AI. We müssen diese Prozesse so beschreiben, dass wir unser Wert verstärken durch den Einsatz von AI. And it's custom software entwickling AI. Let's make AI den Bedarf an custom software not vernichten. Could I not in the other reason being with these AI tools can we feel schneller custom software? And then must the Kunden zum Beispiel not for very resource product. That can show in course, momentan market. But the art and in which we these projects are radical for the clean. In the Unternehmen mit Ryan zu bringen und auch für das Outcome verantwortlich. The Kunde hat also, yeah, we wollen das, das und das haben, anders der Bretagne gekommen und gefragt, ja, wie viel kostet es? Könnt ihr das umsetzen? And this is then gewanded. And yes, it's dark, Kunden kommen to us and say, Yeah, we listen that we iron was with AI machen müssen. But what? What we machen? This week comes very später, and this week is not so wicked, we were front. And this begleit schon. Custom enablement. And this is künftig viel mehr unsere Aufgabe, dass wir dieses Vertrauen mit dem Kunden gewinnen, dass wir zuverlässiger Partner sind, um den Kunden wirklich da auf diese Rises zu begleiten. Not nur die technologische Themen, but auch die Risk-Themen, AI-governance themen, und natürlich auch die strategische Themen. Was wolle mit AI machen. Und in dieser Wandel befinden uns befinden wir uns letztendlich auch heute. Die Kunden, die Kunden sind, ja, manche laufen vorne weg, andere sind sehr, sehr konservativ. Viele wollen es letztendlich nicht wahrhaben. Ich denke nicht, dass wir drum herum kommen. Irgendwelche Kunden drumherum kommen, sich mit dem AI to beschäftigen. And yeah, da sind wir letztendlich angekommen, anders focussieren wir uns dort. So, this is let's end up viele verschiedene Phasen der Wandel. From reine Software entwickling on premise, wir schreiben das Software über diese Cloud, wenn wir alle wollen sehr plötzlich in der Cloud und wie bei unserer Cloud-Architekturen auf. Und jetzt mit AI ein Layer on top. Was es sehr schwierig macht für Kunden, die noch nicht in der Cloud sind. Ja, man kann AI on-premise machen und es gibt ein oder andere Trends auch dahin. Aber wenn man schnell unterwegs sein will und vor allem beim ersten Einstieg, dann deutet es den meisten Kunden im Cloud.

SPEAKER_00 24:50

Danke dir, David. Das war eine sehr ausführliche Zusammenfassung oder sehr ausführliche Perspektive, die du jetzt mit uns geteilt hast. Was ich sehr spannend fand, ist, wie ihr ständig den externen Effekten ausgesetzt wart. Ihr wart ja, ihr habt ja begonnen als Single Skill Java Company und habt ja verschiedene Phasen miterlebt. Da war jetzt Open Source dabei, Cloud dabei, dann 2022, November 2022, ChatGPT und jetzt in dieser Satzentwicklung mit KI. Ihr musstet doch ständig umformieren, transformieren. Jetzt hast du auch schon einen kleinen Ausblick gegeben und hast auch gesagt, dass nämlich jetzt also gegen eine Maschine haben wir keine Chance zu gewinnen. Die wird immer schneller, seinen Code zu produzieren. Aber dann hast du auch gesagt: Dieses Thema Code Verification, Thema Sicherheit, das ist noch ein Gap oder eine Lücke, die ihr bei ProDiner schließen könnt. Mich würde jetzt interessieren in deiner Rolle als CSO, David. Wie wollt ihr euch jetzt neu transformieren in den nächsten drei Jahren oder in den nächsten 48 Monaten? Weil gegen KI können wir nicht gewinnen. Wir können nicht noch schneller werden, also das wird nicht funktionieren. Also kannst du uns auch mal sagen, welche Fähigkeiten müssten auch deine Mitarbeiter jetzt aufbringen? Früher war es ja mehr, hey, kannst du liefern? Diese Software will ich haben. Dann hat dein Entwickler vielleicht gesagt, ja, mach ich, ja oder nein. Heute ist es ja anders.

SPEAKER_01 26:21

Heute ist es definitiv anders und wir haben tatsächlich auch so einen Transformationsplan mit sechs wesentlichen Punkten. Und ja, das erste ist, wir nennen das das Father Null, ist ein Realitätscheck. So, wir sind durch unser eigenes Portfolio gegangen. Erstmal denken wir erstmal nicht an die Technologien oder Mitarbeiter, sondern welche unserer Dienstleistungen sind AI exponiert? Welche werden sie erst letztendlich unter Druck oder wegfallen? Zum Beispiel einfach Code-Erzeugung, Feature Delivery. Und welche sind ein bisschen AI-resistant? Das sind die Themen wie Domänenmodellierung, Governance, Transformation, Beratungsintensiver Dienstleistung. Wir sind letztendlich durch diese Portfolio gegangen geschaut, ja, wo welche unsere Dienstleistungen oder wo verdienen wir Geld ist mal und welche Stellen werden durch AI zuerst unter Druck gesetzt. Und dann in der nächsten Phase, unsere Phase 1, haben wir angefangen, ja, unsere Value Stories zu verschieben. Und hier mussten wir wegkommen von Code Delivery, indem wir letztendlich Code verkaufen. Und dahin gehen zu Problem Ownership. Und weg von individuelle Software. Dahin sollen wir entwerfen und betreiben AI gestützte Business-Systeme. Dass wir eine Lösung dafür anbieten können. Und dass wir auch dafür gerade stehen. Eine weitere Punkt kommen ist ja nicht dazu. Und dann die AI-Native-Fähigkeiten aufbauen. Ich hatte es dann schon ein bisschen beschrieben, indem wir eine AI-Systemarchitektur aufbauen, unsere neue Software-Entwicklungsprozesse. Dass wir intern an AI Governance und Risicomanagement aufbauen. Dass wir selbst diese AI-Native-Fähigkeiten aufbauen. Phase dry würde ich so sagen, soll unser Delivery Modell. So, möglichst weg von Project Delivery and then the system ownership. That heis that we this discovery phase, the first price, let's end up anbiet. But we wanna let's end up that we enter, entwick, and between from the Kunden. And this thing outcome-based delivery. So yeah, that's the most background from we have students and Köpfe. So yeah, we both and the system that we enter. They deck in Köpfe and in Tageshop. But either we must and we've got so much anbieten can. But either we must let's end up the outcomes beteiling and the outcomes beteiling. That's why the software violent, software entwickling, the process self is relatively gunstight, but when we should have the stage or the KPIs to hurt, to verbessern, that let's end a new art of Dienstmodels. And what we with AI doing is the abreching in students and Köpfe is not sightgemess. We must in Richtung Value gehen. Und dann die organisatorische Wandeln bei uns intern. Wir bauen ein, oder haben es eigentlich immer weiter ausgebaut, unser intern AI Center of Excellence. Und da sind letztendlich all diese Fähigkeiten, die man braucht, nicht nur die technologische, sondern auch die regulatorische, unser Governance and Operating Modelle, das wissen drumherum. Und dann im Process Management and Kuddenberatung, dass we there an Core Team have and all the Mitarbeiter can see and this core team wenden, um RAT to become or Hilfe to become in curden Projekten. And also, obviously we this centralisierte COE have in the Fläche dieser AI-Fähigkeiten ausbauen. And deswegen is jeder unser Consultants angehalten, sich möglichst schnell sich anzugewöhnen, die AI-Tooling in the Projekt anzuwenden. Und es gibt auch noch dazu so eine neue Mantra. Das heißt eigentlich, dass jede Aufgabe sollte mit einem Prompt beginnen. Und wenn ich irgendwas tue und nicht mit einem AI-Prompt anfange, sollte mich selbst eigentlich fragen, warum nicht. Weil nur wenn ich so denke und so mit jedem Mitarbeiter so denkt, lernen wir schnell und rechtzeitig und hoffentlich vor der Konkurrenz, wie man am besten mit dies AI-Tools umgeht und möglichst viel Value aus dieser AI Tooling und mögliche extrahiert. Für mich persönlich in meiner eigenen Tagesablauf und natürlich auch für unsere Kunden. Und dann in unserer Marksignale, die wir nach außen geben, mussten wir letztendlich als AI Leader wahrgenommen werden, ohne Hype. Das heißt, dass wir Case Studies publicieren, dass wir auch über Fehlschläge and Trade-Offs sprechen. Dass wir nicht versuchen AI überall einzusetzen. Es gibt durchaus Fälle, wo die beste Lösung immer noch kein AI or another Lösung besser in der Stelle werden. And then we're the gross herausford, unser Value with AI to verstärken. Ich habe schon erwähnt, es gibt diverse Aufgaben, die man nicht mehr manuell machen sollte. So Testfall-Generation wäre eine. Oder Dokumentation kann man sehr, sehr gut mit AI schreiben. Früher hat man sehr viel Zeit, auch in Software entwickelt, aufgewendet, halt das Code zu dokumentieren. Das geht natürlich auch automatisch. Aber auch unser Business Consultants sollen AI nutzen, um Kundenprobleme besser zu verstehen. Dass wir uns mit Kundenproblemen, dass die AI uns, als Berater helfen kann, die Kundenprobleme besser zu verstehen. Dass die Projekte schneller vorwärts gehen und dass wir schneller value for unser Kunden erzeugen können. And then gives of the aspect, dass wir with a head start haben. So we must self-AI nutzen, um besser Systeme zu entwerfen, als unsere Kunden selber können. And what wichtig? Auch wichtig ist, dass wir AI nutzen, um IP to schaffen, nicht unbedingt Produkte zu entwickeln. We sind keine Produktfirma, we have keine Produkte. But we can let's AI nutzen, um zum Beispiel reference architecturen or wiederverwendbare Puttons or unsere eigenen Governance Frameworks oder templates zu erzeugen, die uns helfen zu skalieren, dass wir überall schneller sind. And we müssen auch AI nutzen, um unser Kundenvertrauen zu stärken, and then so überzeugen, dass wir eine zuverlässige Partner sind. Dass wir insbesondere in this thema risiko and zuverlässiger Partner sind, dass wir nicht alles umsetzen. When use cases unsicher sind, dass wir eher davon abraten, dass wir nicht einfach alles umsetzen, relativ blind. And we said, you couldn't of this journey miten and the geo to give, dass we da sind anders empowering. It is immer unser Mantra, dass when we as Parteiner mit dem Projekt fertig sind, dass der Kunde zumindest imstande ist, selbst weiterzumachen. Wenn der Kunde das wirklich will. So, ja, das sind die unterschiedlichen Phasen. Das sieht sich komplett durch die Firma von unser Marketing, unser Produkte, unsere Mitarbeiter und unser Aufträgen. Da geht letztendlich der Reise hin.

SPEAKER_00 36:24

Ich fand das super spannend und auch sehr beeindruckend, dass du ganz klar gesagt hast, Tagessatz oder Mann-Tages oder Mann-Tage zu verkaufen, das ist quasi schon tot. Es muss Richtung Outcome-basiert gehen. Also weil, schlag dich, war es vorher auch denn nicht anders, wo ihr, also wo wir alle mal Tagessätze verkauft haben, am Ende geht es doch immer um Impact. Und ich hatte auch neulich einen Podcast, einen Gast gehabt, das ist der Matthias Deling von Anaxima. Die machen, hatten auch, also haben auch Single-Skill, also stark auf SAS und haben auch von Anfang an immer Pakete verkauft. Und dann hatte ich auch einen anderen Gast jetzt auch gehabt, den Dennis Hofstädte von Datenpioniere. Die verkaufen auch sehr gerne Pakete, ja, aber es funktioniert schon. Es ist nicht so, dass alle Software, also Systemintegratoren oder Softwareberatungshäuser immer Tagessätze oder Manntage verkaufen. Und was mir auch noch sehr gefallen hat, David, was du gesagt hast, ist es eben auch selbst immer, also jetzt nicht gegen die KI anzutreten, sondern KI zu embedden. Also wirklich unser Daily Life. Also wie kann ich denn KI jetzt adäquat jetzt hier einsetzen in einem bestimmten Projekt? Wie kann ich vielleicht eine IP erstellen? Das fand ich jetzt sehr, sehr, sehr spannend. Mich würde noch mal eins interessieren jetzt. Der Markt ist ja sehr hart umkämpft, wo ihr auch gerade seid. Wie kommt ihr an die neuen Projekte ran?

SPEAKER_01 38:00

Ja, aber wir haben professionelle Fatriebsheit schon. Wir haben sehr, sehr viele Bestandskunden. Wir existieren gesagt, seit 25 Jahren. Wir arbeiten sehr langfristig mit unseren Kunden zusammen. Und ja, viele, viele of unserer Kunden sind halt langjährige Kunden. And with these Kunden gibt es natürlich sehr viele neue Projekte. What new Kunden, New Logos betrifft, come mittlerweile verstärkt over unserer Partnernetz. Friedhof was it so, yeah. We have 20 years ago, our tree have a cold calling gemacht, they have by growth angruff and said, Yeah, hello, I've been from Pradine, we are the best, have you joined for us? So lie es damals, that's heutzutage not so. We are growing Microsoft and GitHub Partner. We arbeiten very, very intensive with the Seller of our Partners, and it's still a gemeinsame go-to-market strategy. And yeah, with these partner let's say the basis services, cloud services, offerings from from Microsoft or GitHub. And let's end up these days for eating. Und jetzt kommt AI und sagt ja, eigentlich, wenn wir AI optimal ansetzen müssten, müssten wir diese Strukturen letztendlich ändern. Und es geht natürlich um sehr großer menschlichen Widerstand dagegen. Und das ist irgendwas, was wir selber nicht so wirklich beliefen können. Und auch da brauchen wir starke Partner, dass wir in dieser Customer Journey oder Solution Journey, wie wir es nennen, aus einem Hand entweder eigentlich nicht mehr alleine als Proteine, sondern mit anderen Implementierungspartnern, Beratungshäusern und auch die Technologieanbieter. Die große Cloud Hyperscale. Und das ist eine gemeinsame Go-to-Market-Strategie. Und ganz alleine würde nicht mehr funktionieren, dieser Partnernetzwerk ist außerordentlich wichtig.

SPEAKER_00 41:09

Was mir sehr gefallen hat, du hast sehr oft jetzt Partner gesagt. Also Partner sind ja auch Multiplikatoren. Durch einen Partner kannst du in 10, 20, 30, 50 oder 100 Kunden warm vorgestellt werden. Und wenn du dann auch natürlich was Komplementäres hast, was du ja auch erklärt hast, dann passt das ja natürlich super. Das heißt, ich nehme warm, ihr habt so eine starke Zwei-Säulen-Strategie. Einmal viel Bestandskundengeschäft, Folgegeschäfte, weil ihr da schon sehr gute Qualität geliefert habt. Und das zweite ist dann auch neue Aufträge oder eventuell auch neue Logos dann über, sei es jetzt Microsoft oder GitHub oder über andere Partner.

SPEAKER_01 41:49

Genau, ja, genau so ist es.

SPEAKER_00 41:51

Super. Ich würde noch sehr gerne mit dir länger sprechen, aber in Anbetracht der Zeit heute, wir haben heute Freitag und haben gesagt, bis zehn haben wir noch Zeit. Ich würde eine Frage noch dir stellen, die stelle ich immer. Welches Businessbuch, David, hat dich am meisten inspiriert?

SPEAKER_01 42:09

Welche Businessbuch? Du bist Rittifischern. Businessbuch, ja. Oh, das ist eine sehr gute Frage. Hast du vieles oder ich habe eigentlich relativ wenige Businessbücher. Ich lese eigentlich eher in den Tagesmedien. Was aktuell unsere Welt beeinflusst, was unsere Kunden beeinflusst, welche Geschehnisse da sind, auf denen wir reagieren müssen. So klassische Businessbücher, so eher oldschool, setzt mich für so eine Reason.

SPEAKER_00 42:51

Eher nicht. Das ist ja nicht schlimm, dann alternativ, machen wir eine Ausnahme. Was wäre so, welches Medium verfolgst du gerne, um dich immer up to date zu halten?

SPEAKER_01 43:04

Das ist eine Mischung aus Tagesseitung, wie hier in Frankfurt FAZ. Jeden Tag. Handelsblatt. Man gibt es natürlich verschiedene Tech-Seiten, die man folgen muss. Mein Job beschäftigt sich letztendlich, ja, dieser Kreuz, Produkt von Politik, Wirtschaft und Ateli oder Technologie. Das heißt, wir müssen immer passende Antworten auf aktuelle Themen haben. Ein weiteres Thema ist natürlich Souveränität. Wenn irgendwas in die Welt passiert, das haben wir ein paar Mal in den letzten Monaten, acht Monate gesehen, dass die Politik letztendlich einen sehr großen Einfluss darauf hat, welche Produkte wir anbieten oder was das nächste Ding ist, sollte was denn das passieren? Was ist unser Plan B. Und deswegen ist für mich, sind für mich die Tageszeitungen und auch die gängige Text-Seiten irrelevant. Dass man diese Kombination aus aktueller Politik and Wirtschaft und Technologie letztendlich hat, und die Kombination davon ist letztendlich der wichtigste Input für mich.

SPEAKER_00 44:26

Eigene Meinung. David, gerade über dieses Thema Souveränität, da könnte man schon bestimmt zehn Folgen jetzt halten. Allein das und über dieses Thema geopolitischer Impact und Sovereignity. Da kann man, glaube ich, locker noch mehrere Folgen drüber halten. Aber ich habe dir schon gedacht, als Frankfurter Sachsen natürlich gerne FATS, ne? Frankfurter Allgemeinen Zeitung.

SPEAKER_01 44:50

Klar, was ist heute eine Welt aus, ne?

SPEAKER_00 44:53

Ganz genau. Ja, aber auf jeden Fall vielen Dank, David, dass wir heute sprechen konnten und vielen Dank auch für deine Perspektive, dass du uns mal erzählt hast, wie ihr euch immer wieder neu transformieren musstet und wie ihr euch weiter transformiert über die verschiedenen Phasen. Ich wünsche euch auf jeden Fall viel Erfolg und freue mich, wenn wir uns wiedersehen, David.

SPEAKER_01 45:13

Ja, super gerne. Mit der Zeit und danke für die Einladung.