# Wie denkt mobile.de KI? Markus Schüler, Director of Data and Analytics

URL: https://www.tim-kloetzing.de/podcast/umparken-im-kopf/11-wie-denkt-mobile-de-ki-markus/
Reihe: Umparken im Kopf
Folge: 11
Datum: 25.11.2025
Dauer: 18 Min
Gäste: Markus Schüler

## Worum es geht

Die Zukunft des Autokaufs: KI und Datenanalyse In dieser Folge spreche ich mit Markus Schüler, Director of Data and Analytics bei mobile.de, über den gewaltigen Umbruch, den KI für den Autohandel bedeutet. Wir tauchen tief in aktuelle Trends, die Geschwindigkeit des Wandels und konkrete Anwendungsfälle ein, die den Alltag im Handel bereits verändern. Besonders spannend: Warum nicht die Technik allein, sondern der Mut zum Umdenken den Unterschied macht – und wie Händler jetzt die Weichen stellen können, um vorne mitzufahren. Ich teile meine Sicht auf die Herausforderungen im deutschen Markt und zeige, warum KI weit mehr ist als ein Buzzword. Schalte ein, wenn du wissen willst, wie aus Daten echte Wettbewerbsvorteile werden und wie du dich auf die Zukunft vorbereitest! Markus Schüler auf LinkedIn: <https://www.linkedin.com/in/schuelermarkus/>

## Links aus der Folge

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## Gespräch als Text

Automatisch erstellte Abschrift, Namen abgeglichen.

[00:00] Umparken im Kopf. Dein KI-Podcast für die Autobranche. Die Automobilwelt steht vor einem gewaltigen Umbruch. Künstliche Intelligenz verändert alles. Wie wir Autos verkaufen und warten und vor allem, wie wir denken. Wir sprechen über neue Trends, Chancen, mutige Entscheidungen und echte Praxisbeispiele, die den Autohandel von morgen prägen werden. Ich bin Tim Klötzing, KI- und Marketingberater und jemand, der glaubt, wer heute im Kopf umparkt, fährt morgen ganz vorne mit. Schön, dass du dabei bist. Lass uns gemeinsam den Blick auf die Zukunft richten.

[00:50] Herzlich willkommen zurück bei meinem Podcast Umparken im Kopf. Ja, heute quasi live von der Moor-Konferenz 2025 von mobile.de aus Berlin. Und da sind den ganzen Tag schon wirklich, da ist Input drin, Deluxe. Wer nicht da war, hat dann dummerweise was verpasst, aber vielleicht kommt das eine oder andere noch im Internet. Ja, so wie ich das richtig verstanden habe, läuft das nachher alles auf YouTube. Also man kann auch mal nachholen und wir sind sogar richtig live. Ganz genau. Guck mal, ich labere hier so ein bisschen vor mich hin und der Gast, der drängt sich schon hier mit Wissen auf, weil das ist nämlich neben mir der Markus Schüler, der ist Director of Data and Analytics at mobile.de. Und der hat heute Morgen einen ganz coolen Vortrag gehalten, Autokauf so der Zukunft und hat das sehr schön und sehr ruhig dem Plenum so erklärt, wie er aus seiner Sicht so in die Zukunft blickt. Aber da erst mal so eine kleine Frage vorab. Mobile.de ist für mich wahrscheinlich, ich sag mal so, so ein Datentanker, weil ihr wahrscheinlich Millionen von Visits habt. Ihr habt Datenpunkte ohne Ende und du bist Director of Data and Analytics. Was machst denn du da so?

[01:59] Das ist eine gute Frage. Und die Frage ist auch, wie wird man denn überhaupt mal Director of Data and Analytics und warum bei mobile.de? Ihr habt gesehen, dein Lebenslauf hat ganz woanders angefangen. Ich komme aus der Forschung. Ich habe eine Doktorarbeit in angewandtem Machine Learning, AI. Das ist natürlich heute total relevant. Wusste ich damals auch nicht. Forschungsgebiet war noch sehr, sehr neu. Und ich habe mich dann selber irgendwann entschieden, ich wollte Teil der Industrie werden. Ich habe sogar ganz früher schon mal bei Mobile gearbeitet und bin jetzt auch wieder zurück. Stück für Stück, du hast das konkret richtig gesagt, ich kann es auch ganz genau sagen, wir haben am Tag 100 Millionen Datenpunkte, die wir sammeln, die dann jeweils noch dazu haben. Am Tag. Am Tag, ja. Das ist unser tägliches Datenvolumen. Ganz unterschiedliche Sachen, Interaktion mit der Seite vom Kunden, vom Händler. Das ist so ungefähr das Datenvolumen, das wir pro Tag wegstreichen. Und als Director of Data and Analytics ist meine Aufgabe, alles von dem Erheben zu Daten. Das ist auch schon ein konzeptionelles Erheben. Also wo wollen wir denn irgendwann hin? Wir sammeln Daten nicht des Datensammels wegen, sondern das ist auch in Deutschland normal. Wir brauchen einen Grund, um Daten zu sammeln.

[03:02] Also ich bin auch mit dabei in der konzeptionellen Phase. Was wollen wir denn irgendwann damit machen? Da kommen wir vielleicht beim Thema KI nochmal dazu. Bis hin zu, wie wird das technisch umgesetzt, aber auch wie wird das analysiert? Das ist dann der Analytics-Bereich. Und für mich auch ganz groß, wie setzen wir das in KI-Produkte um? Das ist gerade ein sehr großes Feld von mir. Ich betreue nämlich die KI-Strategie von Mobile.de. Ja krass. Für dich ist auch, ich sag mal, so ein Case wie mobile.de mit 100 Millionen Datenpunkten am Tag. Und du befasst dich mit AI, Artificial Intelligence, die ja eigentlich nur funktionieren kann, wenn du Daten hast. Bist du ja genau richtig, ne? Ich bin genau richtig, ja. Ich bin auch sehr gerne, wo ich jetzt bin. Ja klasse. Du wirkst auch sehr entspannt und hast, wie gesagt, heute Morgen einen fantastischen Vortrag da gehalten. So Autokauf der Zukunft. Da hast du so einen Ausflug mit KI in die Zukunft geschaut. Wie blickst du da nochmal so in den Nutshell so raus? Und danach vielleicht, wie ordnest du aktuell so den Stand der deutschen Händlerschaft auf der Reise in die KI-Zukunft so ein bisschen ein? Wie sortierst du das?

[04:06] Ich glaube, die Frage fängt sogar noch einen Schritt vorher an, weil wir, wenn wir über KI und die Transformation sprechen, die gerade hier sind, Revolution, fairerweise, dann ist das jetzt gar nicht spezifisch. Es ist nicht spezifisch Mobile.de, das nicht spezifisch Auto handelt, sondern es ist sehr gesellschaftsallgemein. Ich hatte vorhin so eine schöne Grafik, wo gezeigt wurde, wie schnell es war, dass bestimmte Technologien angenommen wurden. Das Auto waren 60 Jahre. Der Fernseher war dann immer noch 30 Jahre ungefähr, Internet sieben. Generative KI zwei Monate. Also wir reden über Geschwindigkeiten, die extrem sind. Und ich gehe davon aus, das geht jetzt Ihnen so. Das wird bei den Hörern ja auch so sein. Es ist sehr schwierig, heute nicht mit KI in Kontakt zu kommen. Es fühlt sich aber alles noch sehr so rudimentär an. Vielleicht hat man ChatGPT, vielleicht muss man auch was anderes. Damit macht man schon was. Aber was vor allem da ist, ist diese Frage, welche Probleme wollen wir denn wirklich damit lösen? Weil natürlich das reine Unterhalten mit einer KI kann Spaß machen, aber das ist ja jetzt kein Problem, was ich habe. Ich habe nicht vorgedacht, ich müsste mich unbedingt mit meinem Computer unterhalten und jetzt höre ich das. Und das ist genau das, wo die Industrie jetzt gerade ist. Die technischen Möglichkeiten werden geschaffen. Und wir fragen uns, was können wir heute mit diesen technischen Möglichkeiten schon lösen? Und jetzt kommen wir zurück, wo ist die Automobilindustrie dabei? Weil auch für die Automobilindustrie gibt es spezifische Fragen, die sich gerade beantworten lassen. Ein großes Thema, was wir heute haben, ist, wie schnell ist man, um auf eine Anfrage reagieren zu können? Das ist im Auto eine unheimlich wichtige Frage. Ich kenne die Zahlen. Deutschland ist da nicht besonders gut.

[05:30] Es dauert es relativ lange. Es kann bis zu Tagen dauern oder manchmal kriegt man auch gar keine Antwort. Habe ich alles schon live und leidlich erlebt, ja. Ja, genau. Noch schwieriger, jetzt stellen Sie sich mal vor, Sie schreiben nicht auf Deutsch, dann ist es ganz, ganz schwierig. Das sind alles Probleme, die kann man mittels KI schon lösen. Das erste war jetzt relativ einfach, wenn was nicht auf Deutsch ist. Und das ist ja vollkommen, okay, vielleicht kann ich gar kein Deutsch, ich kann kein Englisch, sagen wir so. Dann wird das einfach automatisch übersetzt. Das machen wir auch heute schon. Das ist ein gelöster Use Case. Aber das ist mir schon super. Das funktioniert. Ganz kurz an der Stelle. Ist das nicht irre, dass man heute Systeme hat, in die du reinsprechen oder reinschreiben kannst, egal, quasi egal in welcher Sprache und der antwortet einfach? Ich finde das irrsinnig. Ich finde das auch super toll. Ich nutze das auch persönlich, weil ich es spannend finde.

[06:15] Ich habe mir da auch Gedanken gemacht, wie viel Wert auch Sprache an sich ist, weil das geht natürlich ein bisschen dadurch verloren. Das ist dann nochmal so eine kulturelle Frage. Aber alleine diese Hürde, die man damit überwinden kann, dass wir nicht alle Fremdsprachen lernen müssen, sondern dass wir uns direkt mit einer kommunizieren können, das ist ein großer Mehrwert von KI jetzt schon. Sorry, jetzt habe ich dich unterbrochen. Nein, nein, nein, alles gut. Aber da ist, wenn wir schon über Sprache reden, das ist das andere Große. Da investieren wir auch gerade viel, vor allem im Verstehen ist das Thema. Ich habe jetzt einen Lead abgesetzt. Ich war beim Mobile Day. Vielleicht habe ich eine E-Mail angefragt. Vielleicht habe ich auch meine Telefone weiterlassen. Und jetzt ist aber Sonntag. Ich habe ja das Beispiel gemacht. Ich persönlich, ich habe auch keine Zeit während meiner Arbeitszeit nach Autos zu suchen. Tue ich aber durchaus. Ich besitze auch ein Auto. Also was mache ich jetzt am Wochenende da? Und dann gerne auch mal ein bisschen später. Vielleicht bin ich tagsüber draußen und dann ist es Sonntagabend. Dann schreibe ich. Und na klar, das ist jetzt erstmal vergessen. Und dann bin ich noch ehrlich, ich werde nicht nur einen Autohändler anschreiben. Ich schreibe natürlich mehrere an. Und wer kriegt den Zuschlag? Die Leute sich am schnellsten melden. Ich erwarte aber nicht von einem Autohändler, dass er am Sonntag da sitzt und darauf antworten kann. Und auch hier, was ich schon sehe, ich finde das super spannend. Die Frage, wie schnell man auf sowas antworten kann, ist natürlich mit KI einfach beantwortet. Weil eine KI kann mehr antworten. Text, super einfach. Aber auch schon der Sprachanruf funktioniert heute. Wir haben gerade einen Test dafür laufen, wo wir das für unsere eigene Departments auch machen. Also Anrufe, die wir machen müssen. KI generiert. Und es macht super viel Spaß schon alleine in dem Entwickeln. Weil alle sagen,

[07:44] hey, das hat jetzt wirklich einen Mehrwert. Also ich muss mich nicht selber hinsetzen. Und zum Beispiel ein Meeting mit jemand anderem machen. Auf der anderen Seite ist es aber auch schon so gut. Ich habe das dem Leadership-Team gezeigt. Da muss man auch schon noch dazu sagen, was ist denn jetzt die KI? Also es gibt auch Negativbeispiele. Ich habe schon ein wesentlich schlechtes gehört, was dann verkauft wird. Also das wäre jetzt gut. Also ich würde da nicht automatisch sagen, dass wir immer da sind. Aber es gibt diese Beispiele, wo es geht. Okay, ja, es ist wirklich eine große Varianz gerade. Und ich denke mir teilweise, was erstmal so ein Buzzword-Thema ist so AI-Washing. Hey, wir machen AI und es ist einfach nur eine Automation. Und dann denkt man so in 2025 hört man ab und zu. Ich habe letztens Cold Call, also ein Outbound-Call von AKI gekriegt. Und der war wirklich schlecht. Und dann denke ich so, das in diesem Jahr, dann geh doch bitte einmal, such 11 Labs, keine Ahnung. Und dann bist du auf jeden Fall besser als so.

[08:34] Ich denke, ich mag diesen Begriff AI-Washing auch. Und da sehe ich beide Seiten, weil wir als Industrie, wir haben jetzt ein Tool. Das Tool entwickelt sich gerade extrem weiter. Aber gleichzeitig sind wir immer noch am Rumprobieren, was da man kann. Und das ist jetzt auch nicht viel anders. Selbst die Leute, die diese Tools entwickeln, sind nicht automatisch die Besten darin zu wissen, wofür sie es nutzen können. Und ich glaube, das ist eine ganz spannende Sache. Da sieht man auch nochmal den Unterschied zwischen Deutschland und anderen Ländern. Da muss man ganz klar sagen, vor allem außerhalb von Europa, sowohl die USA als auch China sind natürlich extrem dabei. Die haben auch ein ganz anderes Mindset dahinter. Da wird super viel gepusht. Da ist auch viel AI-Washing. Aber gleichzeitig ist auch dieses Mindset, okay, ich möchte das anwenden für das, wo es wirklich einen Unterschied macht. Und ich pushe mich auch dazu und meine Belegschaft, da einen Mehrwert zu schaffen.

[09:21] In Deutschland vor allem sind wir ja immer eher ein bisschen auf der sicheren Seite unterwegs. Und wenn was anders ist, ist es auch schwierig. Deswegen mochte ich auch, wir hatten ja vorhin über Umparken im Kopf gesprochen. Richtig. Vielleicht ist es ein bisschen Werbung hier. Aber das gehört mit dazu, weil diese KI-Änderung ist vielfach sich plötzlich fragen, wenn das jetzt möglich ist, was könnte ich denn damit machen? Und ich habe auch gelernt, dass durch meine eigene Arbeit nicht die technisch basiertesten Leute die besten Nutzer von KI sind, sondern vor allem die kreativen Leute, weil die um die Ecke denken können und neue Use-Cases schaffen. Und was die Industrie gerade macht, ist das. Also wirklich diese Use-Cases verstehen, die technischen Möglichkeiten nehmen, aber daraus einen echten Mehrwert für den Kunden, den Autokäufer oder den Autohändler zu schaffen. Ja, das ist in der Tat. Kurz bevor wir angefangen haben, hier das Interview zu machen, dann sprachen wir auch so drüber, worüber sprechen wir denn?

[10:12] Und jetzt habe ich auch gefragt, wie ordnest du, sortierst du den Handel gerade ein? Wo steht der denn gerade? Und da hatte ich vorhin gesagt, es gibt ja diesen Gartner-Hype-Cycle im KI-Kontext. Und da muss man vielleicht einmal kurz erklären, eine Skala fängt niedrig an, da kommt eine Technologie, dann boomt die absolut durch die Decke, ist ganz oben, dann fällt die in ein Loch, weil viele die Adaption oder irgendwie merken so, oh toll, jetzt habe ich mit Nano-Banana tolle Bilder generiert, aber meine Prozesse, oh das ist kompliziert, da komme ich nicht weiter. Und dann kommen vielleicht dienstleistiges in der Breite bringen, in die Anwendung bringen und dann kommt so die Anwendung, das Plateau irgendwo.

[10:50] Der Autohandel ist ja extrem homogen, von gar keiner Ahnung bis hier ein paar Leuchttürme, die ja auch hier sind. Heterogen. Heterogen. Ja, okay, langer Tag schon. Wo verortest du, wenn du das mal so Revue passieren lässt, ganz grob persönlich, wo siehst du den Autohandel in Deutschland speziell? Ich glaube, das Wort heterogen war schon wichtig, weil es gibt darauf keine einheitliche Antwort. Also ich habe Autohändler gesehen, von denen kann ich was von ihrer KI-Strategie lernen, weil es natürlich, und auch da KI ist ja erstmal ein Tool, je weiter man weg ist von was der Use Case das Problem ist, umso abstrakter wird man, aber zu sehen, wie echte, was sind die klassischen Anfälle, E-Mail, Voice und so weiter, aber auch, wir hatten schon das Thema Bilder heute, da kann man wirklich verleihen, ach so wird ein Use Case umgesetzt, der dann funktioniert.

[11:37] Und da sind Leute dabei, die sind brillant. Auf der anderen Seite, es geht auch nicht nur darum, ist man jetzt besser oder schlechter, sondern auch, wie viele Schritte hat man denn vorher gemacht? Ich kenne den Gartner Hype Cycle auch. Ich kenne auch Studien, die sagen, 95 Prozent der KI-Produkte, die probiert werden, bringen am Schluss nichts. Das wird immer gern genutzt, zu sagen, ja, dann machen wir ja mal lieber nichts, aber so funktioniert das nicht, weil was man machen muss, ist, man muss anfangen, sich mit dem Thema zu beschäftigen. Und das ist so ein bisschen wie, ich komme ja aus der Forschung, Research und Development. Das heißt, da waren auch 95 Prozent der Sachen, die wir gemacht haben, Quatsch, aber die 5 Prozent, das war Gold. Und mit den 5 Prozent hat man weitergemacht und da hat man dann irgendwann seinen Doktortitel für bekommen. Und das heißt, man muss durch diese 95 Prozent durchgehen. Also man muss es lernen. Und ich glaube, da halten wir uns meiner Einschränkung nach einfach noch viel zu viel zurück. Wir sind viel bei diesem, wir haben auch vorhin diese Umfrage gemacht, wir sind viel bei dem Spielen.

[12:23] Was es aber braucht, ist beides, eine Strategie dahinter, aber auch den klaren Willen. Und ich glaube, gerade in Deutschland halten wir uns noch so ein bisschen zurück, weil die Sachen ja funktionieren. Das ist auch so was, in Deutschland funktionieren Sachen und dann will man das anfassen. Und die andere Hürde, die wir haben, ist auch immer noch die Digitalisierung. KI lebt natürlich von Daten. Übrigens spannend auch zum Gartner Hype Cycle. KI Ready Data ist jetzt gerade ganz oben. Das ist genau das Thema, was jetzt gerade angegangen wird. Das ist ein anderes Agenten. Da habe ich vorhin über beides gesprochen. Das heißt, darum wird es jetzt in nächster Zeit gehen. Wenn wir aber natürlich noch gar keine Daten sammeln, dann können wir die auch nicht von KI zugänglich machen. Und daran hakt es immer noch. Ich glaube, dass die Leute an sich wollen. Wir sind ein bisschen zurückhaltend. Mein großer Tipp dafür, fragen Sie die Leute, die sich gerade nicht zurückhalten. Also eine spinnen selber damit rum.

[13:09] Aber vor allem, es gibt in jeder Belegschaft Leute, die das jetzt schon können. Und es macht unheimlich viel Sinn, diesen Leuten einfach einen Raum zu geben. Und dann macht es auch Spaß. Und das ist das Schöne an der KI-Transformation. Da sind viele Aspekte dabei. Alles von, es macht mir Angst, zu die rosigste Zukunft, die ich mal ausmalen könnte. Aber die Nutzung jetzt gerade macht den meisten Leuten Spaß. Und da ist ein toller Engel, um da reinzugehen. Der Autohandel in Deutschland ist ja ein Wettbewerb letztendlich. Wir wollen alle Autos verkaufen, stehen im Wettbewerb. Alles klar. Ich bin schon sehr lange in dieser deutschen Autobubble so unterwegs. Der ist aber sehr familiär. Sprich, der Austausch untereinander, der funktioniert ja. Sprich, wenn jemand da wirklich ein großes Fragezeichen im Kopf hat.

[13:54] Sprich, einfach mit Kollegen und mit den vielleicht befähigten Mitarbeitern dort. Der Austausch, der wird schon funktionieren. Da gibt es auch schon kleine Vereinigungen, wo Händler sich zusammengeschlossen haben und sich mit dem Thema untereinander halt nach vorne bringen. Wir sind uns aber, glaube ich, einig. Ich habe ab und zu den Eindruck, ob im Privaten oder speziell im Business. Ich glaube, ein paar hoffen noch, dass das vorbeizieht, wie so ein Gewitter am Horizont. Du hast geöffnet quasi mit einem schönen Sprichwort vom, ich kriege den Namen nicht mal zusammen, von dem Google-CEO. Sag das bitte nochmal, weil damit kommen wir gleich auch zum Schluss. Damit allen bewusst ist, was das wahrscheinlich bedeutet und warum ihr euch damit beschäftigen solltet. Korrekt. Und ich würde das Zitat auch genauso wiedergeben, wie er es gesagt hat.

[14:40] KI hat das Potenzial, transformativer zu sein als Feuer und Elektrizität. Und der Trick ja hier, Feuer und Elektrizität, also mehr Transformatität gilt nicht bei Menschen. Ich habe kurz vorhin überlegt, ob nicht das Rad auch noch da reingehört. Nee, also die anderen, ja, theoretisch ja, aber die anderen sind ein bisschen mächtiger. Kommt wahrscheinlich irgendwann hinter, aber ich würde beide weiter nach vorne packen, ja. Das ist irre, ne? Ich meine, wir beide offensichtlich waren nicht dabei, als das Feuer erfunden wurde. Elektrizität, so alt sind wir beide nicht. Aber jetzt sind wir in einer Transformation. Irre, oder? Und ich nutze das auch super gerne dafür, weil man, wenn man so nach hinten guckt, als Elektrizität eingeführt wurde, war das natürlich genau die gleiche Diskussion. Geht das wieder weg? Braucht man das überhaupt? Das läuft doch jetzt gerade.

[15:25] Darüber lächeln wir natürlich heute. Komplett. Also wenn heute jemand sagt, hey, ich brauche Elektrizität nicht, dann wird da wahrscheinlich abgestellt. Also das ist gar keine Diskussion. Wir haben aber gerade die gleichen Diskussionen zu AI. Also KI. Wird KI uns transformieren? Keine Frage. Hat es ja schon. Also das ist jetzt nicht mehr zu stoppen. Die Frage ist eigentlich nur noch, wie weit geht es und können wir uns diese Zukunft ausmalen? Ich habe es ja versucht vorhin. Aber natürlich ist es immer noch eine gewisse Form von Raten. Wir werden irgendwann zu dem Zeitpunkt kommen, wo Leute zurückgucken und sagen, ja, wer ist denn damals da nicht mitgegangen? Das war doch klar, dass das so sein würde. Ich habe zuletzt bei einer großen namhaften Deutschen Bank, die auch viel, äh, Deutschen Bank, nicht bei der Deutschen Bank, die viel im Automotive macht, Vorträge gehalten. Und da hatte ich nach meinem Vortrag echt ein paar, ich will schon fast sagen Diskussionen.

[16:12] Und ich stelle inzwischen, da ist mir eine Sache bewusst geworden. Da hatten wir eine Diskussion, ob Geo, also Search, so disruptiert wird, dass es für Websites wirklich ein Riesenproblem wird für den Handel. Und die waren nicht meiner Meinung. Und da habe ich nur so gesagt, könntest du dir denn vorstellen, dass das in fünf oder zehn Jahren vielleicht so ist? Dann haben wir Ruhe und dann sagt er, ist nicht auszuschließen. Und ich sage, wenn das der Fall ist, musst du dabei sein, musst du dich darauf vorbereiten. Ja gut, fünf bis zehn Jahre sind ja auch im Internet sogar schon. Also meine Internet-Experience vor zehn Jahren war noch eine andere. AI war vor drei Jahren noch gar kein Thema. Ich denke, das ist was, womit man sich auseinandersetzen muss. Ich glaube auch an die Heterogenität, einfach weil die Art und Weise, wie man zum Beispiel Autos suchen wird, viel heterogener werden, weil es als heute ist.

[17:04] Also ja, ich persönlich glaube nicht daran, dass Webseiten weggehen. Aber die Such-Experience hat sich ja schon jetzt komplett geändert. Und das wird sich konstant weiterentwickeln. Das heißt, ob ich am Schluss mit meiner Stimme ein Auto suchen will oder mit einem ganz normalen Browser, mit KI-Browsing, wie ich es gezeigt habe, über ChatGBT. Das sind alles Möglichkeiten. Was die Sachen halt dann nicht wollen, ist 15.000 Mal das gleiche Problem zu lösen. Und das ist das, was auch unser Ansatz ist. Unser Ansatz ist dann, okay, worin sind wir gut, Sachen zusammenzuführen, aber dann die Schnittpunkte zu schaffen. Und das ist genau das, was man jetzt machen muss, konstant über Schnittpunkte nachzudenken. Und wenn man über Geo redet, ist das genauso für mich ein Schnittpunkt. Eine andere Möglichkeit zu interagieren. Wenn man jetzt die Möglichkeiten schafft, kann man die auch hochskalieren und sagen, wir investieren da in mehr.

[17:50] Wenn man das nicht macht, dann ist man halt davon abhängig, dass sich die Industrie nicht ändert. In die Situation will ich zumindest meine Firma nicht bringen. Du, herzlichen Dank. Ich habe vorhin gedacht, ich fische dich mal ab und wir machen einen ganz kurzen Ausflug. Und ich glaube, wir könnten noch Stunden weiterreden. War super spannend. Danke, dass du dir die Zeit genommen hast. Meine Stimme versagt auch just. Von daher, ich verabschiede mich und sage vielen Dank. Und famous last words. Oh, famous last words. Ich freue mich darauf, dass wir uns vielleicht in einem Jahr nochmal darüber unterhalten, was wirklich passiert ist und wie wir diesen Weg gegangen sind. Machen wir. Alles klar, dann sind wir raus für heute. Macht's gut. Ciao.