Ich komme nicht aus der Startup-Bubble.
Ich habe meine ersten beruflichen Jahre auch nicht damit verbracht, nach dem nächsten skalierbaren SaaS-Modell zu suchen oder darüber nachzudenken, welches Problem man mit AI lösen könnte.
Ich komme aus dem operativen Geschäft.
Rund neun Jahre Immobilienverwaltung, vor allem im Wohnungseigentum. Danach Asset Management. Heute leite ich diesen Bereich weiterhin.
Das bedeutet: Ich beschäftige mich auch heute noch täglich mit realen Assets, realen Entscheidungen, realen Verantwortlichkeiten und den Konsequenzen daraus.
Und genau das hat meinen Blick auf Technologie wahrscheinlich stärker geprägt als jeder AI-Kurs es jemals könnte.
Das Problem ist selten das fehlende Tool
Wer lange genug operativ arbeitet, merkt irgendwann etwas.
Viele Probleme entstehen nicht deshalb, weil es keine Software dafür gibt.
Es gibt meistens sogar mehr als genug Software.
Das Problem ist oft viel banaler.
Informationen liegen an unterschiedlichen Stellen.
Verantwortlichkeiten sind nicht sauber definiert.
Eine Übergabe funktioniert beim ersten Mal, beim zweiten anders und beim dritten hängt alles davon ab, wer gerade im Büro sitzt.
Entscheidungen werden getroffen, aber nicht sauber dokumentiert.
Rückfragen entstehen, weil der Kontext fehlt.
Menschen führen Listen, weil sie einem System nicht vertrauen.
Und irgendwann existieren Excel, E-Mail, irgendeine Fachsoftware und persönliche Notizen parallel – und jede Quelle erzählt eine leicht andere Geschichte.
Das klingt nicht spektakulär.
Ist es auch nicht.
Aber genau dort entsteht im Alltag ein großer Teil der Reibung.
Nicht durch die eine große Katastrophe.
Sondern durch hundert kleine Dinge, die jedes Mal fünf Minuten kosten, eine Rückfrage erzeugen oder eine Entscheidung verzögern.
Und fünf Minuten sind irgendwann keine fünf Minuten mehr.
Schlechte Prozesse werden durch Automatisierung nicht besser
AI und Automatisierung verändern gerade unglaublich viel.
Das ist offensichtlich.
Was mich dabei allerdings immer wieder stört, ist die Reihenfolge.
Viele beginnen mit der Technologie.
„Wo können wir AI einsetzen?“
„Was können wir automatisieren?“
„Welchen Agenten könnten wir bauen?“
Ich halte die Fragen nicht für falsch.
Ich halte nur den Zeitpunkt oft für falsch.
Bevor ich einen Prozess automatisiere, möchte ich wissen, warum dieser Prozess überhaupt so aussieht.
Was soll am Ende herauskommen?
Wer ist verantwortlich?
Woher kommen die Informationen?
Welche Entscheidung wird getroffen?
Was passiert, wenn etwas schiefläuft?
Und vor allem:
Sollte dieser Prozess überhaupt in seiner heutigen Form existieren?
Denn einen schlechten Prozess zu automatisieren macht ihn nicht besser.
Es macht ihn nur schneller schlecht.
Und manchmal skaliert man damit genau das Chaos, das man eigentlich beseitigen wollte.
Ich habe das Thema nie als „Tech gegen klassische Wirtschaft“ gesehen
Für mich gibt es diese Trennung auch nicht wirklich.
Immobilien sind nicht „old economy“ und AI ist nicht automatisch „new economy“.
Am Ende geht es in beiden Welten um dieselben Dinge:
Information.
Entscheidungen.
Verantwortung.
Kapital.
Zeit.
Risiko.
Und Menschen, die miteinander arbeiten müssen.
Der Unterschied ist nur, mit welchen Werkzeugen man diese Dinge organisiert.
Vielleicht interessiert mich genau deshalb die Verbindung aus operativer Realität und Technologie so sehr.
Ich sehe nicht auf einen Prozess und denke zuerst:
„Hier brauchen wir AI.“
Ich denke eher:
„Warum machen wir das eigentlich so?“
Das ist für mich der interessantere Ausgangspunkt.
Asset Management hat meine Perspektive verändert
Die Immobilienverwaltung war extrem operativ.
Viele Themen gleichzeitig. Viele Beteiligte. Viel Kommunikation. Viele Schnittstellen.
Im Asset Management verändert sich die Perspektive.
Du musst weiter verstehen, was operativ passiert.
Aber gleichzeitig musst du stärker auf das Gesamtbild schauen.
Was bedeutet eine Entscheidung wirtschaftlich?
Welche Konsequenzen hat sie in einem Jahr?
Welche in fünf?
Wo investieren wir?
Wo nicht?
Welches Problem ist dringend – und welches nur laut?
Was bringt tatsächlich einen Effekt?
Diese Denkweise lässt sich erstaunlich gut auf Unternehmertum und Technologie übertragen.
Denn auch dort ist nicht jede technisch mögliche Lösung wirtschaftlich sinnvoll.
Nicht jede Automatisierung ist ein Gewinn.
Nicht jedes neue Tool ist Fortschritt.
Und nicht jede Idee verdient ein eigenes Unternehmen.
Deshalb baue ich heute parallel
Ich bin weiterhin im Asset Management tätig.
Gleichzeitig baue ich Suppe Labs und arbeite an digitalen Produkten und Systemen.
Für mich ist das kein Widerspruch.
Im Gegenteil.
Ich glaube, dass genau diese Kombination wertvoll ist.
Ich sitze nicht außerhalb operativer Strukturen und erkläre anderen, wie Prozesse funktionieren sollten.
Ich arbeite selbst weiterhin darin.
Das hält einen ziemlich schnell davon ab, sich in Theorie zu verlieben.
Eine Idee kann auf dem Whiteboard fantastisch aussehen.
Die eigentliche Frage ist:
Funktioniert sie an einem Montagvormittag, wenn fünf Dinge gleichzeitig passieren und niemand Zeit hat, eine 40-seitige Anleitung zu lesen?
Dann wird es interessant.
Suppe Labs ist für mich deshalb auch kein „AI um jeden Preis“
Mich interessiert nicht, möglichst viele AI-Funktionen irgendwo hineinzubauen.
Mich interessiert, operative Reibung zu finden.
Dann zu verstehen, warum sie entsteht.
Und erst danach zu entscheiden, ob Technologie überhaupt der richtige Hebel ist.
Manchmal ist die Lösung AI.
Manchmal klassische Automatisierung.
Manchmal eine bessere Datenstruktur.
Manchmal ein klarerer Prozess.
Und manchmal ist die beste Lösung schlicht, einen unnötigen Schritt zu entfernen.
Das ist weniger spektakulär als der nächste „AI Agent ersetzt ganze Abteilungen“-Post.
Aber wahrscheinlich näher an der Realität.
Technologie sollte Arbeit unsichtbarer machen
Für mich ist gute Technologie dann interessant, wenn man sie irgendwann kaum noch bemerkt.
Wenn Informationen dort sind, wo sie gebraucht werden.
Wenn Statusstände klar sind.
Wenn Übergaben funktionieren.
Wenn weniger nachgefragt werden muss.
Wenn Entscheidungen nachvollziehbar bleiben.
Wenn Menschen ihre Zeit nicht damit verbringen, Systeme zu bedienen, sondern ihre eigentliche Arbeit zu machen.
Dann wird Technologie zu Infrastruktur.
Und Infrastruktur ist dann gut, wenn sie trägt.
Nicht wenn sie ständig Aufmerksamkeit verlangt.
Ich glaube deshalb auch nicht an Tool-Sammlungen
Unternehmen brauchen meiner Meinung nach nicht zwangsläufig mehr Software.
Sie brauchen zuerst mehr Klarheit.
Klarheit darüber, wie Arbeit tatsächlich durch das Unternehmen fließt.
Nicht, wie sie laut Prozesshandbuch fließen sollte.
Sondern wie sie an einem normalen Dienstag wirklich abläuft.
Wo bleibt etwas hängen?
Wo entstehen Rückfragen?
Wo wird doppelt gearbeitet?
Wo kennt nur eine Person den vollständigen Ablauf?
Wo kopieren Menschen Daten von einem System ins nächste?
Wo entstehen Entscheidungen aus Bauchgefühl, obwohl Informationen vorhanden wären?
Dort beginnt für mich die interessante Arbeit.
Und erst dann kommt Technologie.
Vielleicht ist das mein eigentlicher Vorteil
Ich bin kein Softwareentwickler, der irgendwann beschlossen hat, sich einen Markt zu suchen.
Und ich bin auch nicht aus dem operativen Geschäft ausgestiegen, um anschließend von außen darüber zu schreiben.
Ich bin weiterhin mittendrin.
Das bedeutet nicht, dass ich auf jede Frage eine Antwort habe.
Ganz sicher nicht.
Aber ich kenne die Realität, in der diese Antworten funktionieren müssen.
Und vielleicht ist genau das der Punkt.
Ich möchte keine Technologie bauen, die in einer Demo beeindruckt.
Ich möchte Systeme bauen, die an einem normalen Arbeitstag funktionieren.
Auch wenn niemand darüber spricht.
Eigentlich besonders dann.
Denn gute Systeme müssen nicht ständig erklären, wie intelligent sie sind.
Sie machen ihre Arbeit.
Und genau das ist für mich am Ende der Maßstab.