Consultant - SAP Foreign Trade (m/w/d)

Oliver Moufarrej | Consulting | Cyber and Strategic Risk

Oliver: Gerade bei so Deloitte, bei so einem großen Unternehmen, ist natürlich auch die Breite der Expertise schon echt super beeindruckend. Also hier gibt es einfach immer jemanden, der mehr weiß als du.

Host: Du hörst Olli, der Senior Manager mit dem Focus Cyber Security bei Deloitte tätig ist und dir aus seinem Arbeitsalltag erzählt.

Oliver: Wir bei Cyber ganz grundsätzlich haben ein sehr breites Spektrum, was wir abdecken an Security Capabilities. Also sei es Cyber Strategy, sei es im Kontext von Incident Response betroffenen Unternehmen zu helfen. Es gibt viele Regulatorik, auch im Cyberbereich, unter anderem auch in der Automobilindustrie. Da gibt es eine Regulierung, die nennt sich UN CE-Regulierung 155. Die fordert von Automotive OEMs, dass sie ein sogenanntes Cyber Security Management System implementieren und auch zertifizieren lassen, sodass dann auch der Fahrzeughersteller das Produkt zulassen darf, auf dem zum Beispiel europäischen Markt.

Wir dürfen auch schon recht früh Verantwortung übernehmen in der Personalentwicklung von anderen Kolleg:innen. Was ich aber ganz, ganz, ganz besonders finde, ist natürlich die Deloitte University, die inzwischen in Paris ist, seit einer Zeit. Und da durfte ich auch schon drei Trainings mitmachen. Da ging es sehr stark um das Thema, ich sag mal, Leadership Skills. Das war super beeindruckend, weil auch das Trainingsgelände an sich einfach ein absolutes Unikat ist.

Der Grund, warum ich mich tatsächlich für Deloitte am Ende des Tages entschieden habe, war, dass ich damals bei meiner alten Firma noch mit ganz vielen anderen Beratungen zusammengearbeitet habe in einem sehr großen Programm. Und ich fand die Kolleg:innen von Deloitte immer super sympathisch. Und dann dachte ich mir tatsächlich: Wenn die schon so nett sind zu mir, wenn ich deren Konkurrent bin, wie werden die denn dann sein, wenn ich deren Kollege bin? Ich blicke so zurück und kann echt sagen, ich bin super happy mit dem Team und damit, mit Leuten zusammenzuarbeiten, die einem einfach immer ein gutes Gefühl geben. Das ist schon echt cool.

Paul Wagner | Consulting | AI & Data 

Paul: Wir sind jetzt gerade tatsächlich an diesem Punkt, wo dieses große Thema KI und generative KI nach ChatGPT aus dem Hype kommt und rüber in die tatsächliche Umsetzung geht.

Host: Du hörst Paul, der bei Deloitte im Bereich Artificial Intelligence und Data tätig ist und dir aus seinem Arbeitsalltag erzählt.

Paul: Wir haben ChatGPT eingeführt, bei der Behörde - zum Beispiel einen Feedback-Generator, wo dann psychologische Regeln im Hintergrund von der HR-Abteilung abgelegt wurden und dann verschiedenste Nutzer:innen aus der ganzen Behörde quasi das nutzen konnten, um besseres Feedback zu formulieren. Und man ist tatsächlich überrascht: Teilweise wird man dann Freitagmorgen von selbst schon recht erfahrenen Mitarbeitenden der Behörde angerufen, die einen fragen, wie sie denn jetzt mit KI die nächste Aufgabe erledigen können.
Und insgesamt wurde das sehr, sehr gut angenommen. Das ist ein sehr belohnendes Projekt.

Wir hatten zum Beispiel neulich den Austausch dann mit Kolleg:innen aus Singapur, die dort entsprechend für eine Bank einen generativen KI-Assistenten einführen wollten und dann von unseren Erfahrungen profitieren wollten.
Und innerhalb von unserer Abteilung haben wir sehr viele Kolleg:innen, die schon lange dabei sind. Das macht tatsächlich Deloitte auch teilweise aus, und deswegen hat man sehr viele Kolleg:innen, die wirklich gut verstehen, wie die Arbeit funktioniert - innerhalb der Abteilung, aber auch mit den Kunden zusammen.

Also wir haben sehr, sehr viele Kolleg:innen mit sehr interessanten Hintergründen. Natürlich auf der einen Seite die klassischen KI- und Machine-Learning-Engineers, sehr viel, aber auch mit einem Data-Engineering-Hintergrund oder sogar - wie ich jetzt zum Beispiel - mit dem Software-Engineering-Hintergrund.
Wir haben teilweise aber auch Kolleg:innen, die haben irgendwann mal Geschichte studiert, dann entsprechend obendrauf noch mal Weiterbildungen gemacht also eigentlich egal, mit welchem Hintergrund man angefangen hat - und das ist auch eine Geschichte, die ich extrem zu schätzen gelernt habe bei Deloitte: dass man wirklich die Möglichkeiten hat, sehr viel für sich zu erkunden und dann sich aber auch zu vertiefen und wirklich Expert:in in einem Gebiet zu werden.

Amelie Ingenbleek | Consulting | AI & Data 

Amelie: Aktuell arbeiten wir mit einer großen deutschen Versicherung zusammen, bei der wir gemeinsam Voicebots entwickeln. Ein klassischer Use Case ist, dass ein Bot am Telefon die Kund:innen bereits vollständig authentifiziert, sodass die Mitarbeitenden im Service Center direkt mit der spezifischen Fallbearbeitung weitermachen können. 

Host: Du hörst Amelie von Deloitte, die dort im Bereich Conversational AI tätig ist und dir aus ihrem Arbeitsalltag erzählt. 

Amelie: Das Gesagte muss ja zunächst in Sprache übersetzt werden, und da bestand die Herausforderung darin, den Bot gemeinsam mit dem Kunden so zu designen, dass er den Endnutzer:innen klare Anweisungen gibt. Zum Beispiel bei einem Vornamen: Der Bot könnte sagen: „Sprechen Sie den Namen klar und deutlich aus.“ Anschließend kann er nachfragen: „Habe ich das richtig verstanden?“ 
Dabei ist es wichtig, den Bot nicht in lange und ausschweifende Antworten ausufern zu lassen. 

Im Bereich Conversational AI haben wir eigentlich zwei Vertiefungspunkte. Der eine, den ich eher abdecke, ist die Business-Seite und das Design-Thema. Also: Wie soll der Bot kommunizieren? Wie gestaltet sich die Interaktion zwischen Mensch und Maschine? Ich muss wissen, welches Sprachmodell im Hintergrund verwendet wird und wie der Bot klingen soll. 
Hier spielen durchaus auch psychologische Faktoren eine Rolle. Das bedeutet, man braucht ein gutes logisches Verständnis und definitiv ein Händchen für Sprache. 

Wenn wir auf die andere Vertiefungsrichtung schauen, nämlich die technische Seite, ist bei uns speziell JavaScript gefragt. Es geht darum, mit Tools wie beispielsweise kognitiven Plattformen umgehen zu können und einen technischen Background zu haben. 
Das Modell muss natürlich trainiert werden. Man muss ihm sagen: „Hier sind deine 20 Trainingssätze, arbeite damit.“ Mit Technologien wie ChatGPT ist es möglich, zu sagen: „Hier sind deine 20 Kategorien. Wenn ich dir jetzt einen Satz gebe, ordne ihn automatisch einer Kategorie zu.“ 

Ich habe gelernt, dass wir als Team einfach super gut zusammenarbeiten. Besonders spannend für mich war es, als wir unseren ersten Bot live gebracht haben. Dabei mit den technischen Kolleg:innen zusammenzusitzen, um zu verstehen, was im Hintergrund läuft und wie sich meine Designs später im Bot wiederfinden, hat mir nochmal verdeutlicht, wie sehr alles ineinander greift und wie stark wir als Team voneinander abhängig sind. 

Benjamin Grabs | Consulting | Insurance Operations 

Benjamin: Also, jetzt bist du quasi auf Augenhöhe mit Abteilungsleiter:innen, mit Leuten, die schon 20, 25 Jahre im Job sind, und da musste ich mich auch erstmal einfinden. Ich glaube, das war tatsächlich eines der wichtigsten Learnings, und jetzt würde ich auch sagen, dass ich da ganz gut drin bin. 

Host: Du hörst Benjamin, der bei Deloitte im Bereich Insurance Operations arbeitet und dir aus seinem Arbeitsalltag erzählt. 

Benjamin: Wir arbeiten in der Abteilung Insurance Operations vor allem mit Versicherern unterschiedlichster Art zusammen und helfen ihnen in verschiedenen Projekten. 
Wir unterstützen sie dabei, schneller zu werden, Prozesse zu verschlanken oder diese produktiver und effizienter zu gestalten. Wir helfen ihnen, alte Systeme abzuschalten und neue aufzubauen. 
Außerdem unterstützen wir sie bei neuen Themen wie Nachhaltigkeit – ein großes Thema heutzutage – oder auch bei Themen wie künstlicher Intelligenz (AI). 
Unser Ziel ist es, Versicherern bei allem rund um ihre Wertschöpfungskette von A bis Z zu helfen. 

Für eine ganze Zeit lang war ich auf einem größeren Projekt bei einem Versicherer tätig. Dort ging es darum, ein ganz altes System abzulösen. Ich war so ein bisschen die Schnittstelle zwischen den späteren Anwender:innen und den IT-Expert:innen, den Entwickler:innen, die das neue System bauen. 
Jetzt mussten wir alle an einen Tisch bringen und gleichzeitig auch die Führungskräfte, die ein Interesse daran haben, beim Projekt abzuholen – wo stehen wir gerade? 

Es ist egal, ob du Praktikant:in, Werkstudent:in, Business Analyst oder Partner:in bist – wenn du eine gute Idee hast und sie gut argumentieren kannst, sagen die Führungskräfte auch von sich aus: „Ja, komm, mach das. Ich finde, du hast einen guten Gedankengang, Benjamin.“ 
Das fand ich wirklich sehr gut, dass man komplett ernst genommen wird, unabhängig von der eigenen Position.