A German startup ranks first, ahead of ChatGPT and Claude

00:00 Sievert Weiss: Es ist so, dass medizinisches Wissen so groß ist und so schnell wächst, dass keiner das alleine in seinem Kopf haben kann. Wenn die Ärzte der KI vertraut hätten und den Vorschlägen gefolgt wären, wäre das das. System gewesen. Das Problem war, dass die Ärzte häufig der KI nicht vertraut haben und dadurch sind dann mehr Fehler auf der menschlichen Seite entstanden. Eigentlich muss es dahin kommen, dass der Arzt bereit ist, seine Vulnerabilität zu zeigen und zu sagen, muss ich mal nachschauen. Was wir tun, ist, dieser Identität zu verändern. Den Support zu geben, dass sie diesen Job weiter vernünftig ausführen kann. Insofern sehen wir sehr diesen Weg des Arztes empowered by AI, aber nicht Arzt replaced by AI. Das ist gut ein Viertel der deutschen Ärzteschaft, die auf der Plattform unterwegs sind. 500 Krankenhäuser, die das ihren Mitarbeitern zur Verfügung stellen. Wir sind jetzt etwas über 60 Prozent bei den Studierenden in den USA, die Amboss nutzen. Damit sind wir am Ende in 180 Ländern der Welt.

00:55 Feliks Eyser: Wahnsinn. Das Selbstverständnis von dem Arzt hängt daran, Wissen in seinem Kopf zu haben. geeignet zu haben. Dein Produkt nimmt ihm einen Teil davon ab. Hast du deinem eigenen Berufsstand einen Teil der Identität weggenommen? Die heutige Folge wird präsentiert von Qonto, dem Geschäftskonto, auf dem ich alle meine Firmen laufen lasse. Und jetzt zur Show. Schön, dass du da bist, Sievert.

01:20 Sievert Weiss: Ich freue mich sehr.

01:21 Feliks Eyser: Es gibt diese No-Harm. Studie, wo Forscher analysieren, wie die KI im medizinischen Bereich Ergebnisse liefert und auch sicher ist. Und da gibt es dieses Ranking. Wurde von Stanford and Harvard gemacht, also guter Namen, wo ihr mit eurer AI, Amboss AI, auf dem ersten Platz seid, zum zweiten Mal, also wiederholt, hier auf dem Podium steht. Über Chat-GPT, über Claude, über Gemini. Wie schafft es ein Berliner Startup im internationalen Vergleich, hier auf Platz 1 zu kommen?

01:52 Sievert Weiss: Das ist natürlich ein super Ergebnis, wir freuen uns sehr darüber. Und Wie sieht sozusagen der Weg zu dieser Studie hin aus? Also letztlich sind wir ja jetzt nicht nur aktiv, seitdem es die LLMs gibt, sondern schon Seit roundabout 15 Jahren.

02:09 Feliks Eyser: Seit 2011 ein Amboss gestartet.

02:11 Sievert Weiss: Genau. Und wir haben eben in dieser Zeit, in den letzten 15 Jahren, eine medizinische Wissensdatenbasis aufgebaut. Die hier in diese Performance ganz stark einfließt. Und diese Wissensdatenbasis, das ist eine von uns selbst verfasste Wissensdatenbasis, die Ärzte in unserer Redaktion, mittlerweile über 100 Ärzte selber geschrieben haben, Tag ein, Tag aus , sich dazu sozusagen die Studien anschauen, pro Fachbereich, was ist hier relevant, die Guidelines anschauen und sagen, So auf dieser Basis, das ist das, was man jetzt bei arterieller Hypertonie, Diabetes oder irgendwie sowas empfiehlt. Und die machen letztlich so eine Art Filterarbeit nach Relevanz, nach klinischer Relevanz. Und das fließt hier ein und diese Datenbank umfasst letztlich alle medizinischen Themen, die so in der westlichen Welt relevant sind. Und seitdem es nun die LLMs gibt, gibt es ja neue Möglichkeiten, auf Content zuzugreifen am Ende. Also auch wenn wir uns anschauen, wie diese großen Modelle funktionieren. Letztlich haben die ja den Content, der schon da war, genommen und einen neuen, sehr viel einfacheren Zugangsweg geschaffen. Und das ist auch, was unser Modell letztlich macht. So verwenden wir sozusagen die KI. Sie greift Auf diese Wissensdatenbasis zu, ist sehr beschränkt auf dieses Wissen, was da drin ist. Und hat die Aufgabe letztlich zu verstehen: Okay, was ist die Frage vom Nutzer? Wie kann ich die einordnen? Und welches Wissen aus dieser Datenbank ist dafür relevant, um die Frage zu beantworten? Und das hat dann eine sehr, wie sagen, soll man sagen, eine sehr enge ein sehr enges Korsett an sozusagen Vorgaben, wonach sich die wonach sich die Antworten richten. Und das scheint hier Gut zu funktionieren. Man muss auch sagen: hier die ersten vier Plätze arbeiten alle nach diesem Modell.

04:14 Sievert Weiss: Das ist ein RAG-System, also dieses Prinzip, die AI zu verwenden. Und die performen alle sozusagen besser als die großen agnostischen Modelle.

04:24 Feliks Eyser: Weil die großen agnostischen Modelle zwar einen riesen Datenbestand haben, aber nicht spezifisch auf medizinische Fragen. Trainiert wurden.

04:32 Sievert Weiss: Richtig, ja.

04:32 Feliks Eyser: Die haben trotzdem Zugriff auf wahrscheinlich ähnliche Studien, also wenn Studie öffentlich ist, dann könnt ihr auch darauf zugreifen. Aber der Unterschied ist die Redaktion, also die 100 Ärzte, die bei euch arbeiten und diese Daten nochmal anders aufbereiten und ihr eigenes Wissen aus der Praxis einbringen.

04:44 Sievert Weiss: So würden wir das interpretieren. Am Ende weiß ja keiner, wie das wirklich im Detail sozusagen alles funktioniert, wenn man sich die AIs anschaut. Es ist ja ein Stück weit auch eine Blackbox, aber in unserem Fall ist das die Annahme, dass dadurch Dass unsere Wissensdatenbasis einmal sehr stark an der Praxis orientiert ist. Also es geht eben wirklich darum, was mache ich jetzt? Bei einem arteriellen Hypertonus Erstdiagnose oder bei irgendwie, okay, die ersten ein, zwei Medikamente, die ich jetzt verordnet habe, greifen nicht mehr. Was mache ich jetzt? Danach ist sozusagen diese Wissensdatenbasis strukturiert und das ist eigentlich, sind letztlich genau die Fragen, die sozusagen beim Nutzer aufkommen dann.

05:26 Feliks Eyser: Und es gibt diese zweite Statistik: 2,9 Prozent Macht die AI noch Fehler? Also quasi die Antwort passt nicht. Und das ist der niedrigste Wert, den es gibt im Vergleich, den habt ihr. Wie interpretierst du das? Wie ist das im Vergleich nicht zu anderen AI-Tools, sondern im Vergleich zu einem Menschen?

05:44 Sievert Weiss: Also die 2,9% lassen sich nicht direkt gegen den Menschen vergleichen, in das ist ja NOHARM 2. In NOHARM 1 gab es den Vergleich zum Menschen. Und da war unser Modell in drei von vier Kategorien dreimal so gut wie der menschliche Spezialist, der die gleichen Fragen beantwortet, ohne KI.

06:04 Feliks Eyser: Und ein Spezialist wäre jemand, der in diesem Fachgebiet

06:06 Sievert Weiss: Spezialisten waren Allgemeinmediziner, die sozusagen diese Fälle sich sozusagen so angeschaut haben. Aber es waren Fragen, die an, die sozusagen In der Praxis entstanden sind, also was hat no harm gemacht, vielleicht ist das auch interessant. Letztlich war das Etwas, was es in der Region San Francisco gab als Konsultationsmodell, da saßen Ärzte in ihren Praxen die tatsächlich Fragen hatten und die an so ein Netzwerk von Experten geschickt haben. Und die haben letztlich genau diese Fragen genommen und gesagt, okay, wir benchmarken das jetzt mal gegen die AIs. Wie würden die AIs auf diese Fälle reagieren. Mit genau der Fragestellung, die ihn da präsentiert wurde. Und das ist, da ist natürlich, jetzt hast du die 2,9% genannt. Das ist natürlich nicht null, ja. Das ist uns auch klar. Und wir freuen uns natürlich, dass es der beste Wert innerhalb der Vergleichsgruppe ist. Das Ziel Ich weiß nicht, ob das Ziel 0% sein kann, bin ich ja auch ganz ehrlich, aber es ist natürlich unser starkes Bestreben. Das immer weiter, immer tiefer zu kriegen und immer besser zu machen. Das ist natürlich klar, irgendwie, ja. Es ist aber, wie du auch gesagt hast, eigentlich der relevante Vergleich ist ja der gegen. das, was es sonst da draußen gibt. Und wenn das menschliche Judgment alleine für sich genommen deutlich schlechter ist, dann muss man sich natürlich fragen, Was bedeutet das für die Zukunft? Und wie funktionieren diese Systeme vielleicht im Zusammenspiel? Und was auch in Noharm gezeigt wurde, ist, wenn die Ärzte der KI vertraut hätten und den Vorschlägen gefolgt wären, dann wäre das das beste System gewesen.

07:55 Feliks Eyser: Wenn sie zusammengearbeitet hätten.

07:57 Sievert Weiss: Das Problem war, dass die Ärzte häufig der KI nicht vertraut haben. Und gesagt haben, nein, ich glaube, das ist Quatsch oder das mache ich nicht, das mache ich anders. Und dadurch sind dann mehr Fehler auf der menschlichen Seite entstanden Und das ist, glaube ich, interessant. Es ist aber auch die Frage, Medizin ist ja keine perfekte Wissenschaft. Es gibt immer sozusagen Bewegungsspielräume in den Entscheidungen, die man trifft. Und am Ende ist es auch sozusagen, sollte es der Patient sein, der entscheidet. was er möchte. Denn es gibt nicht immer ein richtig oder falsch bei medizinischen Entscheidungen. Man kann die Datengrundlage vielleicht präsentieren und sagen, hey, Üblicherweise, wenn du dieses Medikament nimmst, dann ist das und das der Vorteil. Aber es gibt auch mit dieser Wahrscheinlichkeit irgendwie die und die Nebenwirkungen. Ja, was heißt das für dich als Patient? Du weißt ja nicht, wie das ausgeht. Also nehmen wir mal ein Schreckenszenario, ja, du Kriegst eine Krebsdiagnose und eine Chemotherapie würde dein Leben irgendwie um ein halbes Jahr verlängern, aber du hast irgendwie schlimme Schmerzen durch die Chemotherapie auf dem Weg dahin. Ist das jetzt etwas Was du machen solltest oder nicht. Kann man medizinisch jetzt nicht mehr beantworten. Da geht es dann um den Patienten, der sagt: Okay, dieses halbe Jahr ist mir der Schmerz wert. Oder ist es nicht und ich möchte irgendwie, was weiß ich, lieber in Ruhe sterben.

09:20 Feliks Eyser: Und gleichzeitig weißt du auch nicht, ob es wirklich ein halbes Jahr ist oder zwei Monate oder vielleicht ein Jahr, wenn es gut läuft oder wie auch immer.

09:25 Sievert Weiss: Genau. Also es gibt sozusagen nicht immer nur ein richtig oder falsch in der Medizin. Ja, das war ein extremes Beispiel. Aber Insofern, klar, diese Systeme sollten so sicher wie möglich sein und darauf war diese Studie ja auch ausgelegt und das werden wir auch immer weiter und alle anderen auch versuchen weiter zu optimieren. Aber es gibt eben noch viele weitere Punkte, die dann In der Anwendung eine Rolle spielen. Auch wie ist dieses System implementiert in der Realität? Hören die Ärzte darauf oder nicht? Wie arbeiten sie mit diesen Informationen? Und was will der Patient. Und am Ende bestimmt sozusagen diese gesamte Kette dann, wie es die Ergebnisqualität davon ist.

10:07 Feliks Eyser: Werbung Ich komme gerade aus einer Podcast-Aufnahme mit Diana zu Löwen und die nutzt für ihr Business auch Konto. Sie hat zwar noch ein Konto bei einer Filialbank, was sie vor ein paar Jahren aufgemacht hat, aber operativ nutzt sie das Geschäftskonto. Von Konto. Und so habe ich es bei meinem privaten Holding auch gemacht. Das alte Konto erstmal bestehen gelassen. Ein neues Geschäftskonto bei Konto aufgemacht und nach und nach angefangen, das Produkt zu nutzen. So musste ich nicht erstmal alle Daueraufträge umstellen, Lastschriften ändern und so weiter, sondern konnte direkt mit dem Zweitkonto loslegen. Und das empfehle ich allen Foundern, macht euch einfach ein zweites digitales Geschäftskonto per Konto. Die Beantragung hat bei mir etwa 10 Minuten gedauert, konnte ich von der Couch aus machen. Dann habe ich Geld aufgeladen, mein Team eingeladen, virtuelle Kreditkarten vergeben und den Steuerberater freigeschaltet. Heute laufen etwa 90% des operativen Geschäfts über Konto bei mir. Mach's wie jeder smarte Founder, mach einen AB-Test, teste Konto, parallel als Zweitkonto und wenn es dich überzeugt. Nutzt du den Wechselservice und migrierst vollständig? Geh auf konto. com, Konto mit Q und nutz den Code FounderMode, um das Produkt sechs Monate kostenlos zu nutzen. Werbung Ende. Wie ist die Stimmung bei dem Patienten? Was fühlst du? Da, früher war es so, bei der Krankheit hast du erstmal gegoogelt, dann gab es Foren, dann hast du dir das angeschaut. Das Ergebnis war meistens eher beunruhigend, wenn du online geschaut hast. Kommen die Patienten heute alle in die Praxis und haben ChatGPT und Claude und so weiter schon offen und sich selber eine Meinung gebildet, oder wie siehst du die Patientenwahrnehmung und auch die Einstellung gegenüber AI?

11:33 Sievert Weiss: Ja, also nun bin ich selbst nicht mehr in der Praxis tätig, aber das, was ich von Kollegen höre, ist durchaus, dass es immer mehr Patienten gibt, die natürlich informiert zum Arzt gehen. Und kann man sich vorstellen, das ist dann eher eine gewisse Altersgruppe als eine andere. Und genauso wie du gesagt hast, die, die vorher mit Dr. Google-Informationen kamen, die kommen jetzt dann vielleicht mit Chat-GPT. Dr. Claude. Dr. Claude oder Dr. Chedi, genau. Das erstmal würde ich sagen, ist das ja grundsätzlich eine positive Entwicklung. Erstmal würde ich sagen So kommen wir zu vielleicht mehr und mehr zu einem Dialog auf Augenhöhe zwischen Arzt und Patient. Lange Zeit war es so. Dass es eher so ein paternalistisches Modell gab, wo der Arzt, der Halbgott im Beis von oben herab gesagt hat, ja, also sie haben das und das ist, was Sie machen. Sonst sieht es schlecht aus. So, und der Patient hat gesagt, ja, okay, vielen Dank, okay, mache ich genauso König.

12:34 Feliks Eyser: Und hat sich nicht die Mühe gemacht, dann in die Bibliothek zu gehen und uns nachzuschlagen, ist

12:37 Sievert Weiss: klar. Genau, ja. Und hat das so angenommen, vielleicht auch nur die Hälfte verstanden, wenn überhaupt, ja. Und nachdem er das Bahnungszimmer verlassen hat, sind dann vielleicht noch zehn Prozent übrig geblieben von dem. Also da gab es nicht mehr. Es gab es natürlich viele, auch damals schon viele Fallstricke. Jetzt kommen wir dahin, hey, ich kann irgendwie meinen Arztbrief da hochladen, ob das jetzt datenschutzrechtlich sinnvoll ist und so weiter. Kann man an anderer Stelle diskutieren, aber ich kann das hochladen, ich kann fragen, was habe ich denn jetzt, was bedeutet das? Da können natürlich Fehler bei passieren, aber erstmal kann ich diese Frage sehr viel einfacher stellen. Ich kriege sehr viel einfacher als vorher Antworten. Und ich kann mir sehr viel einfacher vielleicht ein gewisses Verständnis davon aneignen, was habe ich. Und das bedeutet, glaube ich, einen Kulturwandel in der Medizin, wo man sagt: Hey, eigentlich müssen wir da hinkommen, dass es mehr und mehr ein partnerschaftliches Modell wird zwischen Arzt und Patient. Ein ich ordne das vielleicht noch mal ein bisschen mehr für dich ein, ich habe irgendwie die und die Erfahrung damit gemacht als Arzt. Ich kann dir helfen, irgendwie vielleicht die Entscheidungsfindung zu strukturieren, ja, weil da auch das kann auch ein ChatGPT kann natürlich dir die Entscheidung am Ende nicht abnehmen, sondern kann dir auch nur, wenn überhaupt die Datenbasis präsentieren und sagen, okay, also die und die Optionen hast du, up to you, was du jetzt machst. Und Dann gibt es natürlich noch die Ebene, wo man sagt, ja, da kann auch alles Mögliche Falsche dabei herauskommen oder ich habe den Patienten nicht als Ganzes gesehen. Der hat zwar gesagt, äh Er hat irgendwie keine Symptome, aber er hat eigentlich Symptome, ja, weil ich vor ihm sitze, ich sehe den, der ist total blass, kaltschweißig oder irgendwie sowas. Also es gibt Sicherlich auch Elemente, die der KI nicht so direkt zugänglich sind. Denn es kommt natürlich schon auch darauf an, wie stelle ich diese Fragen? Wie, also wenn ich als Laie meine KI frage, hey, äh Was habe ich denn auf Basis von dem und dem und dem? Verwende ich, ordne ich die Symptome richtig ein, stelle ich alle Symptome dar. Habe ich die relevanten Fragen irgendwie beantwortet, sozusagen, in dieser Geschichte.

14:47 Sievert Weiss: Und da können auch Dinge fehlen.

14:49 Feliks Eyser: Es ist interessant, dass du sagst: so ein Arzt hat sozusagen Als Mensch eine höhere Auflösung, Dinge zu sehen, sozusagen, also zu sehen im wahrsten Sinne des Wortes, zu spüren, wenn du im Raum sitzt und naja ist in der Regel Text-Based, da gehen Informationen verloren. Ich kann sagen, ja gut, ich habe jetzt hier irgendwie Halsschmerzen seit X Tagen, ich habe Fieber oder wie auch immer, aber Wenn der Arzt im Raum ist, dann spürt er natürlich nochmal mehr, weil er einfach mehr Input kriegt als jetzt ein paar Textzeilen.

15:14 Sievert Weiss: Ja. Auch da kann man natürlich sagen, wird vielleicht in Zukunft anders. Dann gibt es irgendwie eine. AI auf Videospur, die mitläuft und analysiert, wie sich der Patient verhält, wie er aussieht und so weiter. Auch das ist natürlich irgendwie denkbar, aber erstmal Stand heute. Kann es, glaube ich, so sein, dass man sagt, ja, da können auch Informationen fehlen und die müssen mitberücksichtigt werden.

15:36 Feliks Eyser: Und Die Wahrnehmung bei den Ärzten, dass du sagst, hier halbgottemweiß war früher so ein Bild, Ärzte mangeln es oft nicht an Selbstbewusstsein. Wie nimmst du das wahr? Also es gibt wahrscheinlich einige, die sagen, das ist eine super Hilfe und erleichtert mir den Alltag. Und ich kann mir vorstellen, andere haben da Ressentiments. Also, wie so die breite Wahrnehmung. bei den Ärzten?

15:55 Sievert Weiss: Ja, also ich glaube, die Ärzteschaft ist da wahrscheinlich nicht ganz homogen in der in ihrem Urteil und Wahrnehmung. von KI AI. Da gibt es, es gibt immer sozusagen die älteren Generationen, die irgendwie, was weiß ich, eher tendenziell sich nicht mit solchen Systemen beschäftigen wollen, eher skeptisch sind, es gibt immer eher wahrscheinlich Die Early Adopter, vermutlich eher die Digital Natives, ja, die gibt es auch unter den Ärzten, ja. Die sagen, ja, super, super toll, ja, finde ich großartig und ich habe mir hier mein Claude-Setup optimiert und weiß genau, was ich tun muss. Das ist, glaube ich, eine Bandbreite, die wir da sehen. Es ist so, dass unabhängig davon, von welcher Generation wir sprechen, medizinisches Wissen so. Groß ist und so schnell wächst, dass egal von welcher Generation und von welchen Menschen wir sprechen, dass keiner alleine in seinem Kopf haben kann.

17:01 Feliks Eyser: Was war deine Statistik, die du genannt hast, dass sich alle 73 Tage das medizinische Wissen verdoppelt oder so ähnlich?

17:05 Sievert Weiss: Genau. Das ist eine Zahl, die gibt es da draußen, ja. Die bezieht sich nicht nur auf das klinisch relevante Wissen, aber das ist das Studienwissen, was publiziert wird. Nur um zu sagen, wer soll da mithalten, wenn sich alle 73 Tage das medizinische Wissen verdoppelt. Ist menschenunmöglich, auch wenn Ärzte in der Regel eher smart sind und viel auswendig lernen können. Das geht nicht. Deswegen gibt es diese ganzen Spezialisierungen und Subspezialisierungen und so weiter, weil es immer mehr in einem Bereich zu wissen gibt. Und aber auch da wird es immer unübersichtlicher. Das heißt letztlich, das, was, glaube ich, lange den Arzt ausgezeichnet hat als Ich bin der Wissensträger, ich habe das studiert. Deswegen kann ich dir, der du das nicht studiert hast, sagen, was du zu tun hast. Das bröckelt, weil das gar nicht mehr so Einfach möglich ist. Das heißt, für dieses Wissen brauche ich Hilfestellungen, die mir helfen Zu verstehen, was ist denn jetzt relevant hier für meinen Fachbereich, für diese Krankheit. Insbesondere wenn ich viele Krankheiten überblicke, also in den großen Fachgebieten. Die, was weiß ich, sich mit 500 Krankheiten oder so beschäftigen.

18:20 Feliks Eyser: Was ist ein Beispiel für so ein großes Fachgebiet?

18:22 Sievert Weiss: Der Hausarzt. Der Hausarzt, der sieht ja alles. Der sieht alles. Der sieht auch Husten, Schnupfen, Heiserkeit ganz viel. Aber der muss eben diese 5% rausfiltern, die was anderes sind. Und das kann alles sein. Der muss das nicht alles diagnostizieren und behandeln und so weiter, aber der muss irgendwie ein Gefühl dafür haben: Okay, ist das hier anders? Überweise ich den, muss der einen anderen Weg gehen. Und Und in ländlichen Regionen kann man auch sagen, ja, da wird sich das verändern. Da muss der vielleicht sogar auch mehr und mehr machen, weil der Facharzt aus der Augenheilkunde, der ist 100 Kilometer in der nächsten größeren Stadt. Da fährt Oma Erna nicht mehr hin. Muss ich jetzt einmal gucken, ob ich vielleicht auch was erkennen kann. Solche Themen werden wir auch mehr und mehr haben. Aber, also, wenn man das nimmt als Bild , Es wird immer mehr so sein, dass ich dieses ganze Wissen nicht mehr überblicken kann. Und dass ich mir dafür eine Hilfestellung holen muss. Und das kann Abos sein, das können andere Systeme sein, sozusagen. Aber, und das habe ich vorher auch schon getan. Bevor es LLMs gab, haben auch Ärzte Google genutzt, haben auch Ärzte irgendwelche wissenschaftlichen Datenbanken genutzt, um das zu machen. Oder sie hatten Ganz klassisch die Bücher im Hintergrund, die sie eben auch genutzt haben. Die Erwartung des Patienten war, glaube ich, lange. Immer, dass der Arzt das schon weiß. Der muss das wissen, weil sonst ist das nicht vertrauenserweckend. Das ist ja schließlich sein Job. Also, man hat ja selten, ich weiß nicht, ob du das erlebt hast, ich habe es noch, glaube ich Noch nie erlebt in meiner Karriere als Patient, dass ein Arzt vor mir etwas nachgeschlagen hat. Hast du

20:02 Feliks Eyser: mich erlebt? In Indonesien. In Europa habe ich es noch nie erlebt. Aber in Indonesien, die waren pragmatisch. Da hatte ich so eine Lebensmittelvergiftung und dann hat sich mein Sichtfeld verkleinert, was irgendwie spooky war. Da konnte ich plötzlich nicht mehr. gut sehen. Dann hat er einfach schon mit dem Handy angefangen zu googeln und so weiter und hat dann gesagt, nee, das ist jetzt eine Nebenwirkung von dem Medikament, so das passiert in 10 Prozent der Fällen. Hat mir dann so ein halbgutes Gefühl gegeben. Aber die waren pragmatisch, die Jungs.

20:27 Sievert Weiss: Ja, aber das ist, also ich würde sagen, das ist jetzt erstmal ein Positivbeispiel, aber wie du sag, wie du auch gesagt hast, es macht erstmal ein schlechtes Gefühl beim Patienten. Wenn jetzt der Patient weiß natürlich nicht davon, dass sich dieses medizinische Wissen alle 73 Tage verdoppelt. Wenn der das wüsste, wenn das in. . In sozusagen Allgemeinwissen wäre, dann würde ich das erwarten. Dann würde ich sagen, ja, okay, Moment, du kannst das ja eigentlich gar nicht alles wissen. Also je spezieller es wird, umso weniger. Klar. Vielleicht bei dem Standard, den du jeden Tag irgendwie zehnmal siehst, bestimmt. Aber wenn es darüber hinausgeht, und wer sagt dir, dass das nicht darüber hinausgeht? Kannst du das da alles wissen? So, das heißt, eigentlich muss es dahin kommen, dass der Arzt bereit ist. Seine Vulnerabilität zu zeigen und zu sagen, ah, Moment, das weiß ich nicht, so wie dein Arzt in Indonesien, ja, muss ich mal nachschauen. Habe ich nicht

21:15 Feliks Eyser: bereit?

21:16 Sievert Weiss: Ich glaube, das kommt mehr und mehr, ja. Ich glaube, das kommt mehr. Und damit fällt dann dieses Dogma des Halbgottes in Weiß, der alles weiß und dem Patienten sagt, was er zu tun hat, und wandelt sich zu einem Modell, wo wir sagen: Okay. Der Arzt weiß nicht alles, der Patient weiß auch nicht alles. Gemeinsam schauen sie sich irgendwie die Symptomkonstellation, die Datenlage an und beraten darüber. Was denn jetzt der beste Weg für den Patienten ist. Werbung.

21:44 Feliks Eyser: Marco, der Gründer von unserem Werbepartner Pathway, hat mir eine Zahl zugerufen, die mich ein bisschen schockiert hat, nämlich über 50% der Unternehmen, die sich bei Ihnen melden. Sind unsauber aufgestellt bei der steuerlichen Erfassung von Shopify oder Stripe-Buchungen. Und zwar nicht nur bei First-Time-Foundern, sondern auch bei Unternehmen, die schon eine Series A geras haben. Marco hatte das Problem selber mit seinem Shop. Und hatte irgendeine Steuerprüfung im Haus, weil die Buchungen nicht zusammengepasst haben. Deswegen hat er Pathway gegründet, die Lösung, die Buchungen aus Shopify oder Stripe und anderen Payment-Anbietern sauber in DATEV erfasst und Kopfschmerzen löst. Abos werden zum Beispiel sauber über die Laufzeit abgegrenzt, Umsätze nach Lieferland getrennt und Gutscheine automatisch richtig verbucht. Pathway setzt es mit deinem operativen Finance-Team sauber auf, um Probleme mit der Steuerprüfung zu vermeiden. Wenn ihr Pathway für euch ausprobieren wollt, dann meldet euch bei denen, sagt, dass ihr über Founder Mode kommt und dann gibt es einen guten Deal, nämlich die Einrichtungsgebühr von bis zu 1000 Euro wird erlassen.

22:39 Speaker 3: Werbung Ende.

22:41 Feliks Eyser: Erzähl mal zu euren Anfängen. Wir reden jetzt über LLMs und wie Ärzte das nutzen im klinischen Kontext, aber das ist nicht die Story und auch nicht das Produkt. Mit dem ihr die Firma 2011 gestartet habt. Was war initial das Angebot?

22:53 Sievert Weiss: Wir haben ganz klassisch, glaube ich, sozusagen mit diesem selbsterlebten Mangel oder das selbsterlebte Problem gestartet. Und das war für uns, wir waren eine Lerngruppe von drei Freunden. Das irgendwie macht man das in der Medizin so, dass man sich zusammentut, dann ist der Schmerz nicht so schlimm.

23:12 Feliks Eyser: Als Unternehmer auch.

23:14 Sievert Weiss: Genau, ja. Und wir hatten dann auch so eine spezielle Art miteinander zu lernen, in der wir uns so gegenseitig befragt haben. Und wir hatten irgendwie gemerkt, Mensch, wenn man das macht, wenn man versucht, mit jemandem anderen etwas zu erklären. Dann musst du es natürlich verstanden haben, ja. Also, wenn du das nur irgendwie in deinem passiven Wissen abgespeichert hast, ja, und irgendwie das Gefühl hast, du könntest sozusagen eine Frage dazu, bei einer Frage dazu das richtige Kreuz setzen. Medizinerklausuren sind ja alles Multiple-Choice-Fragen. dann ist das kein aktives Wissen. Aber wenn du etwas erklären kannst, wenn du sagen kannst, ja, das ist so und so, weil hier geht es um den Dopaminenhaushalt oder irgendwie sowas und deswegen muss man irgendwie dieses Medikament auswählen, weil das beeinflusst diesen Dopaminhaushalt und alle anderen nicht oder irgendwie sowas.

23:57 Feliks Eyser: Dann nimmst du es selber am besten.

23:59 Sievert Weiss: Genau. Dann kannst du dieses Prinzip erstmal immer wieder anwenden. Und du hast es wirklich verstanden. Und du kannst es wirklich immer wieder anwenden. Das haben wir sehr viel genutzt. Das hat aber diese Software, die wir damals genutzt haben, überhaupt nicht benutzt.

24:13 Feliks Eyser: Wie eine Software dieser Markt gab, um euch auf Examen vorzubereiten?

24:18 Sievert Weiss: Genau, es gab Also kurz vorher waren das noch Bücher und eben diese alten Fragen. In der Medizin arbeitet man immer mit alten Fragen aus der Vergangenheit, um sich so ein bisschen daran zu gewöhnen, was wird gefragt. gefragt, wie wird das gefragt und so weiter. Und dazu gab es eine Software, die war auf einer DVD, aber es war sehr Stiefmütterlich gemacht. Dafür, dass es 2011 eigentlich schon viele technische Möglichkeiten gab, war das wirklich so, dass man dachte: So, okay, es ist letztlich eigentlich nur dieses Buchsystem. Auf diese DVD irgendwie rübergezogen und so ein bisschen interaktiv gemacht, aber da war keinerlei Didaktik da drin, da war eben nicht. Zum Beispiel dieses Prinzip, hey, wie verstehe ich denn Dinge wirklich? Woher weiß ich denn, wie ich dieses Muster immer wieder anwenden kann und so weiter da drin verwende? Viele Dinge nicht drin, ja. Und so war das ein Obwohl damit Generationen schon erfolgreich dieses Examen gemeistert haben, ja, weil die Mediziner setzen sich hin, machen hundert Tage lang, jeden Tag acht Stunden lang diese Fragen, ja, und es sind Zehntausende von Fragen, ja, das können Mediziner, das haben sie gelernt, ja. Haben sozusagen mit diesen Mitteln bestanden, aber es war eigentlich ein frustrierendes Erlebnis, wenn man sich vorstellt, hey. Wenn ich dieses Examen bestanden habe, dann bin ich danach Arzt. Und dann will ich, dann bin ich sozusagen wahrscheinlich auf dem Höhepunkt meines Wissens, ja, über die gesamte Medizine weg, dann will ich doch eigentlich, dass das irgendwie ein. eine coole Experience ist, ja. Und es kann einfach, man kann so viel effizienter lernen, als wir das vorgefunden haben. Und das war so, dass wir in dieser in dieser Dreierrunde Kenan, Madjid und ich, also wir drei, darüber gesprochen haben, wie könnte das eigentlich besser aussehen. Und das war das war gar nicht so schwer, sich etwas vorzustellen, was das besser machen würde. Das war so, oh Mensch, man könnte doch eigentlich hier und das könnte man doch so, da könnte Kann man doch hier alles, was man zu einem Thema wissen muss, kann man doch irgendwie auf ein Kapitel ziehen, das gab es nicht. Zu alles, was man über Diabetes wissen muss, was im Examen abgefragt wird. Das könnte doch an einem Ort liegen, ja. Gab's nicht.

26:20 Feliks Eyser: Ihr habt das eigene Problem erkannt aus der Frustration. Hat natürlich auch einen Markt genommen, wo man sagt, okay, da gibt es schon einen Anbieter, das ist erstmal gut, weil das wird schon genutzt. Und wahrscheinlich von Zehntausenden von Studenten jedes Jahr und da kommen auch immer neue nach. Also ich glaube, gut zu wissen, dass es da eine Nachfrage gibt. Wir haben gesagt, wir machen es besser.

26:36 Sievert Weiss: Genau. Und wir haben gesagt, ja, das kann man besser machen. Und nun waren wir aber Wir waren ja im Examen, wir wollten eigentlich irgendwie ins Krankenhaus gehen, ja, waren irgendwie auf dem Weg. Warte

26:44 Feliks Eyser: auch keine Techis.

26:45 Sievert Weiss: Einer von uns war tatsächlich Techie, aber der hat auch gesagt: So, ja, aus technischer Sicht ist das, das ist ein Witz, ja, das kann man ganz schnell besser machen. Dann hat es aber ein bisschen gedauert, so ein halbes Jahr, dass wir uns davon überzeugt haben, zu sagen, hey, wir machen jetzt das, statt ins Krankenhaus zu gehen. Denn das ist ja. Also, du studierst am Ende eigentlich nicht Medizin, sondern du studierst doch Arzt, wie man so plumm sagt. Du wirst darauf ausgebildet, als Arzt zu arbeiten. Du wirst nicht als Medizinwissenschaftler ausgebildet. der mit diesem medizinischen Wissen irgendwie alles Mögliche andere auch noch machen könnte, neben dem Arzt da sein, sondern klar, die Gesellschaft will irgendwie Ärzte haben, es gibt Ärzte mangel. Also wollen wir Ärzte darstellen. Bei uns an der Uni wurden sogar so alternative Job messen zu anderen Berufen. Das wurde aktiv verhindert damals. Wo wurde gesagt, so nein, das wollen wir nicht. Wir wollen hier Ärzte ausbilden. Da zahlt ja auch die Gesellschaft für jeden zahlt irgendwie.

27:42 Feliks Eyser: Die geht nicht zu McKinsey. Ja, genau. Klinik.

27:44 Sievert Weiss: Exakt, genau. Und wir haben ja hier als Staat 300. 000 oder 500. 000 Euro für jeden Medizinstudierenden ausgegeben. Ja, dann bitte auch hier was der Gesellschaft zurückgeben. Und natürlich tritt man auch eigentlich in der Regel mit diesem Gedanken Dieses Studium an, ja. Also man hat ja dieses Berufsbild vor Augen. So, insofern war das jetzt nicht ganz einfach für uns, diesen Weg emotional zu verlassen. Ein Weg, der irgendwie Sicherheit ja auch suggeriert, ne, sehr viel Sicherheit, ja, das ist ein hoch anerkannter Beruf, den wird es irgendwie immer geben, ja, also

28:15 Feliks Eyser: Das ganze Leben ein Stück weit drauf hingearbeitet, wahrscheinlich gut in der Schule, habt euch qualifiziert und so weiter.

28:19 Sievert Weiss: Exakt. Also da ist eine 10-Jahres-Journey, wahrscheinlich bis du an dem Punkt bist, wo du dann endlich Arzt sein kannst.

28:24 Feliks Eyser: Was war der innere Dialog in dem Moment? Welches Gespräch hast du mit dir selbst geführt?

28:28 Sievert Weiss: Ja, also das Gespräch mit mir selber und mit uns war immer, ja, also einmal natürlich die Frage, wie würde das aussehen, wenn wir das machen? Und das andere war natürlich immer , bin ich jetzt bereit, diesen Weg zu verlassen, das aufzugeben. Und Unternehmertum Ist ja, wir hatten über, also ich hatte überhaupt keine Ahnung davon, was das bedeutet. Ich habe gedacht, Mensch, wenn wir da jetzt irgendwie, was weiß ich, wir müssen uns Geld leihen, um irgendwie diese erste Phase zu finanzieren, ja. Was, wenn das nicht erfolgreich ist, ja? Müssen wir dem das dann zurückgeben? Und ich habe dann Schulden bis an meinem Lebensende, ja? Das ist doch, oh , also da war sehr viel, ich sag mal, Aufklärung auch darüber, wie das funktioniert, hat da stattgefunden. Da hat aber auch Was besonders hilfreich war für mich damals, war, dass wir irgendwann gesagt haben: Hey, sagt ja keiner, dass wir das jetzt den Rest des Lebens machen müssen. 15 Jahre jetzt. Wenn ich das damals gewusst hätte, dann hätte ich gesagt, ja, okay, nee, also 15 Jahre jetzt hier. Warum soll ich das machen? Was wir damals gesagt haben, war, wir waren so 27, 26, 27. Lasst uns das doch zwei Jahre probieren.

29:41 Feliks Eyser: Ihr habt euch eine eigene Sandbox gebaut, quasi. Ihr habt gesagt. Wir testen es zwei Jahre.

29:45 Sievert Weiss: Genau.

29:45 Feliks Eyser: Vielleicht funktioniert es. Und haben wir nicht viel verloren, wenn es nicht klappt? Oder was war die Likik?

29:49 Sievert Weiss: Genau, wir haben nicht viel verloren, weil das mit dem Geld hatten wir dann irgendwann geklärt. Und Im Zweifel werden wir viel gelernt haben. Also wahrscheinlich wird es ja nicht erfolgreich, das wussten wir auch. Also die Wahrscheinlichkeit spricht eher dagegen, dass es erfolgreich wird. Aber wir werden sehr viel gelernt haben. Und auch mit 29 kannst du immer noch problemlos ins Krankenhaus gehen und sagen: Hey, so, dann mache ich jetzt hier. Meine klinische Ausbildung.

30:10 Feliks Eyser: Das ist ein gutes mentales Modell, oder? Ich meine, viele sagen, ja, ich würde gerne was starten, aber was ist, wenn es schief geht und so weiter, aber ich glaube, das mentale Modell, was ihr angewendet habt, zu sagen Egal was der Outcome ist, ich bin danach schlauer und vielleicht am Arbeitsmarkt dann auch begehrter oder wie auch immer. Also, ich glaube, diese Erfahrung kann einem ja niemand nehmen und die ist in jedem Kontext erstmal wertvoll, Verantwortung übernommen zu haben, was selber gestartet zu haben. Ich habe die Erfahrung gemacht, auch bei meiner Firma, wenn wir Leute eingestellt haben, die mal selbstständig waren, die mal selber Unternehmer waren, irgendwas Kleines gemacht haben, das waren auch immer die besten Leute.

30:40 Sievert Weiss: Das ist ein total wertvolles Tool, ja. Das würde ich jedem mitgeben, für egal welche Situation. Es muss ja gar nicht immer sein, Unternehmen gründen. Es gibt ja auch alle möglichen anderen Fragen, die sich so im Leben stellen. Irgendwie Zeit im Ausland verbringen oder sogar, soll ich da ganz hinziehen? Muss das immer so eine große Frage sein? Oder kannst du die irgendwie kleiner machen und antesten, ja, dipping a toe in the water und schauen, ja? Und dann kannst du immer noch, danach bist du schlauer und dann kannst du immer noch sagen, ja, nein, will ich nicht. Oder aber ich habe es wenigstens probiert. Und aus diesem Probieren ergibt sich, glaube ich, immer etwas Neues. Du weißt immer mehr als vorher und am Ende sind es Das klingt jetzt wahrscheinlich eher so nach Minsenweisheit, aber am Ende sind es wahrscheinlich die Dinge, die du nicht gemacht hast, die du dir nicht getraut hast, die du nicht probiert hast, die du bereust, als die Dinge, die du probiert hast.

31:26 Feliks Eyser: Finde ich ja auch ein spannendes Framework. So Regret Minimization, also quasi, wenn ich vor so einem Entscheidungsbaum stehe, zu überlegen, okay, jeder der Fälle, wenn der eintritt, was würde ich bereuen? Würde ich es mehr bereuen, es gemacht zu haben, es hat nicht funktioniert, oder es gar nicht erst probiert zu haben. Und Mir dafür den Arsch zu beißen.

31:44 Sievert Weiss: Ja, exakt, exakt. Ja, genau. Es gibt dieses Regret Minimization Framework auch von Jeff Bezos. Und dann kannst du noch diese One-Way-Dor und Two-Way-Dor sozusagen dazu nehmen.

31:53 Feliks Eyser: Was heißt das?

31:54 Sievert Weiss: Das heißt, sozusagen, ist diese Entscheidung, über die ich nachdenke, kann ich danach zurück? Oder nicht. Die meisten Entscheidungen sind Two-Way-Doors, wo ich danach wieder zurückgehen kann. So 80% wahrscheinlich. Nur bei den One-Way-Doors, da muss ich mir das wahrscheinlich irgendwie anders überlegen, vielleicht ein bisschen gründlicher, oder ich kann das irgendwie antesten. Aber kann ich danach wieder drücken? Ja, in den meisten Fällen schon ab.

32:14 Feliks Eyser: Und so seid ihr gestartet. Ist die Frist einfach verjährt irgendwann oder habt ihr nach zwei Jahren da so ein Jourfix gehabt und euch zusammengesetzt und gesagt, gehen wir jetzt links oder rechts? Was ist aus den zwei Jahren geworden?

32:23 Sievert Weiss: Ja, aus den zwei Jahren ist geworden, dass wir das in diesen zwei Jahren, also ein Jahr hat es gedauert, dieses Produkt irgendwie zu bauen, weil wir diesen Produkt Diese ganzen Inhalte erstmal geschrieben haben, selber uns da hingesetzt haben, diese ganzen medizinischen Inhalte, die man für das Examen braucht. Es war wahnsinnig viel Arbeit, plus die Software dazu gebaut, in der es beheimatet ist. Und da brauchten wir auch ein riesiges Team. Letztlich haben wir, weil wir kein Geld hatten, Freunde, Familie und so weiter ins Büro gezogen, gesagt: So, ey, hier, du bist doch noch nicht in der Klinik, komm mal dazu, kannst du irgendwie zwei Monate mitmachen, schreib mal, schreib mal hier irgendwie die. Dermatologie-Kapitel und so weiter kennt sich doch aus und so. Das war richtig wie so ein kleines, ähm , wie so eine kleine Bewegung. Wir hatten dann so ein so ein alte WG in Köln auf so einem Dachboden. Es regnete oben rein, aber es waren irgendwie so. 100 Quadratmeter, die Leute konnten da schlafen und arbeiten und wir haben von früh morgens bis spätabends gearbeitet, sind dann so rumgezogen in Köln und Also, das war so richtig so irgendwie eine total spannende Aufbruchsstimmung, so ja.

33:24 Feliks Eyser: Erzähl mir mehr darüber, wie man eine Bewegung startet. Das finde ich interessant. Ich habe gerade einen Podcast gehört mit einer amerikanischen Kommunikationsexperten, die für Shopify und Android und so große Firmen, die Kommunikation machen, die sagt, sie arbeitet nur mit Foundern, die ein Movement starten wollen. Ich dachte. . Das ist ja interessant. Ich habe es noch nie so pointiert formuliert gehört. Was bedeutet es, eine Bewegung zu starten als Founder?

33:46 Sievert Weiss: Ja, also ich glaube, in unserem Fall war das, also wir haben uns das nicht so vorgenommen, ne? Ich glaube, am ehesten so in Hindsight würde ich das so beschreiben, aber du muss die Leute von eher die Leute von einer Sache begeistern. Du musst voll an diese Sache glauben und die mitnehmen und andere quasi damit infizieren. Und dann Teil davon machen. Also Alle, die da am Anfang dabei waren, die haben sich alle gefühlt wie: wir sind auch Gründer. Und wir machen hier gemeinsam dieses Ding. Wir bringen das vorwärts. Wir haben hier diese verrückte Idee. Damit ziehst du auch eine gewisse Gruppe an Menschen an, ja, die eher sowas machen, als jetzt irgendwie den sicheren Pfad vielleicht einschlagen oder irgendwie sowas. Und die tragen das dann, also in dem Fall haben die das alle auch weitergetragen, irgendwie, ja.

34:34 Feliks Eyser: Wie infizierst du die?

34:36 Sievert Weiss: Ja, ich glaube, also, das war so eine Mischung aus natürlich der Sache als solcher, die Idee, die die Idee war auch eigentlich jedem klar, muss man ehrlicherweise sagen. Also, es war jetzt jeder Mediziner. Ist durch dieses Problem gelaufen und habe gesagt, boah, ist das scheiße. Warum sieht das nicht anders aus? Aber natürlich haben alle gesagt. Ja, okay, danke, ich bin durch, ich hab bestanden, ja, und jetzt gehe ich ins Krankenhaus. Also kannten eigentlich alle dieses Problem, und dann musstest du sie davon überzeugen, dass man, dass wir gemeinsam das schaffen können, da was Besseres hinzustellen. Und da muss man, dafür muss man natürlich irgendwie ein bisschen zeigen, was ist das Konzept und so weiter und so fort und irgendwie zeigen, was man hat. Und wie wäre deine Rolle da drin und so, aber das ging, glaube ich, auch gut. Und dann gibt es, glaube ich, neben diesem ganzen, ich sag mal, inhaltlichen, gab es bei uns ein Ja, ich glaube, so ein Setting, was sehr das befeuert hat, das war einmal dieser Dachboden da in Köln.

35:37 Feliks Eyser: Achso, die WG

35:39 Sievert Weiss: Diese RiesenwG, wo alle irgendwie geschlafen und gearbeitet haben, und eben, was weiß ich, gemeinsam gegessen und gefeiert. Und dann ist ja nun Köln auch die Stadt des Karnevals. Also, der Karneval war natürlich irgendwie auch sehr positiv dazu. Beigetragen, so diese Stimmung von gemeinschaftlich und raus und sehr offen und wohlwollend sozusagen. Und das hat dann, glaube ich, so diese Einheit auch zusammengeschweißt, ja, dass man eben nicht nur Komm, wir machen dieses Thema zusammen und um fünf geht jeder nach Hause und macht so sein eigenes, sondern wir, das war eigentlich wie so eine Kommune. Das ist

36:15 Feliks Eyser: wie so ein Freundeskreis, der eine Mission hat.

36:17 Sievert Weiss: Ja. Und das hat wirklich, glaube ich, diese Dynamik entfacht.

36:24 Feliks Eyser: Der Deal ist einfach. Ihr abonniert den Channel, kriegt jede Woche eine Notification darüber, dass die neue V-Nummer-Folge gedroppt ist. Und könnt mit den Insiges, die wir aus den Gästen rauskitzeln, euer Unternehmen aufs nächste Level bringen. Also abonniert den Channel und viel Spaß. Ich habe gelesen, das Lernprodukt hat mittlerweile über 90% Marktanteil.

36:44 Sievert Weiss: Ja, seit über zehn Jahren.

36:45 Feliks Eyser: Und das hört man ja super selten. Also es gibt erfolgreiche Produkte und dann guckt man sich die Märkte an und dann ist der größte irgendwie 30% und der nächste hat dann 15% und dann ist es irgendwie aufgesplittet. Was war. Der zündende Moment, dass sich das so verbreitet hat, und aber auch den Burggraben, dass da dann kein anderer reingegangen ist, also dass sie es auch verteidigen konntet. Was dazu geführt hat, dass es jetzt praktisch jeder Medizinstudent nutzt seit vielen Jahren.

37:10 Sievert Weiss: Ja. Diese 90 Prozent, die hatten wir nach ungefähr einem Jahr.

37:15 Feliks Eyser: Wirklich?

37:16 Sievert Weiss: Ein Jahr, nachdem wir das rausgebracht haben, hatten wir diese 90 Prozent. Und ich würde sagen, am Ende, also das klingt vielleicht blöd, aber am Ende war das einfach so klar, dass viel bessere Produkte. Als das, was es davor gab. Und diese Ideen, die wir hatten, wie ein besseres Produkt aussehen könnte, die müssen offensichtlich da einen Nerv getroffen haben. Und viele andere müssen das genauso gedacht haben. wir damit letztlich auch da bei sozusagen der Nutzergemeinschaft irgendwie so eine Dynamik entfachen konnten. Denn was wir nicht konnten, war irgendwie großartig Marketing machen oder sowas. Also das waren jetzt keine Facebook-Performance-Ads oder so, die wir geschaltet haben. Es geht hier auch um das medizinische Staatsexamen. Also wer trifft die Entscheidung, womit er sich vorbereitet, auf der Basis einer Facebook-Ad. Wenige Leute, glaube ich. Aber es ist so, dass keiner unter Medizinstudenten, wahrscheinlich auch bei anderen Studiengängen, es will ja keiner das Nachsehen haben. Es will ja keiner irgendwie, oh Ich habe mich hier mit diesem alten Buch vorbereitet. Das ist ja ein Nachteil. Da ist eine WahnsinnsfOMO.

38:27 Feliks Eyser: Okay, das ist interessant. Das ist auf der einen Seite ein gutes Buch. Produkt, aber gleichzeitig auch weiß ich, wenn ich das andere, das alte Legacy-Produkt, nutze, dann habe ich vielleicht einen Nachteil. Und am Ende ist es schon competitiv. Die Leute werden gerankt, es gibt Noten und so weiter.

38:38 Sievert Weiss: Genau, in Deutschland ist es nicht so krass, aber trotzdem haben alle Menschen Angst vor diesem Examen. Es haben alle Angst durchzufallen. Und es ist schon echt ein Wahnsinnsberg an Arbeit, den man da leisten muss, um irgendwie, sag ich mal, wenigstens durchzukommen. Und Wenn es da etwas gibt, was dir das sicherer aussehen lässt, dann würde jeder Mediziner sich dafür entscheiden.

39:00 Feliks Eyser: Wahnsinn. Wie habt ihr das bepreist am Anfang?

39:03 Sievert Weiss: Am Anfang waren das, glaube ich, 5 Euro pro Monat pro Nutzer.

39:09 Feliks Eyser: Und die Studis zahlen das selber, ist einfach ein Produkt. Eine Netflix-Subscription für meinen Examen und ich zahle das einfach aus eigener Tasche. Wird sich das Pricing verändert über die Zeit oder wenn du heute zurückschaust, was hättest du gerne früher über Pricing gewusst?

39:26 Sievert Weiss: Also ich finde Pricing ehrlicherweise immer noch schwierig, ist auch jetzt nicht so das, womit ich mich taktäglich beschäftige, aber. Ich habe das Gefühl, zu Pricing gibt es irgendwie sehr viel Theorie. Diese ganzen Modelle von Westendorp und ich weiß nicht was, und da gibt es ja auch einfach die Demand und keine Ahnung was, Preiskurve und Preiselastizität und so weiter und so fort. Aber irgendwie hat es auch ein bisschen was von so einer, ich weiß, weiß nicht, so eine Art Kunst oder so eine Art Schwer greifbare Eigenschaften. Also, da ist viel Psychologie, glaube ich, dabei. Was strahlt den Preis eigentlich aus? Das höherwertigere Produkt oder das niedrigwertigere. Oder triffst du jetzt eine Gruppe, die besonders preissensitiv ist? Oder Aus welchem Modell kommen die? Also als wir angefangen haben, da war Subscription eigentlich noch gar nicht so krass verbreitet. Also auch da dem sind wir häufig begegnet, dass die Leute sagen: Ja, aber dann, wenn ich das jetzt gekauft habe Und dann nach zwei Monaten das nicht mehr bei, dann ist es ja weg. Tja. Bei Spotify ist das total normal und Netflix, die Menschen sind das alle gewohnt. Aber damals war das auch noch nicht so. Das war noch nicht so vorbereitet, dass die Menschen das so gemacht haben. Also, ich glaube, bei diesem Pricing, ja, am Ende, ich glaube, es ist gar nicht so schlecht. Sich grundsätzlich sozusagen so daran zu orientieren, wenn es Produkte gibt, was ist da schon im Markt und wie will man sich von dem absetzen, was da schon im Markt ist. So ein bisschen so psychologisch sich dem anzunähern und dann kannst du auch immer mal natürlich schauen, Hey, kann ich die Preise anheben und was passiert, wenn ich die anhebe? Passiert überhaupt irgendwas oder nicht? Dann kann ich theoretisch ja weitermachen irgendwie. Aber in unserem Fall war es auch immer so, dass wir gesagt haben, guck mal, das ist für Studierende. Also, ich meine, wo Am Anfang hat das 100 Euro pro Jahr gekostet. Und Studierende in Deutschland haben jetzt kein Riesenbudget, wenn die noch Medizin studieren und was weiß ich. Also Es wollte da jetzt auch keiner irgendwie sagen, ja, wir wollen jetzt unbedingt die Studierenden über den Tisch ziehen und das so richtig ausreizen, bis wir in den Bo Punkt sind, wo die ersten abspringen oder so, weil es ihnen zu teuer ist.

41:39 Sievert Weiss: Also, das

41:40 Feliks Eyser: waren da auch Peers. Also ich meine, das ist auch gut, ein Punkt für sich selber zu bauen. Da kannst du ganz gut einschätzen, welche Lebenssituationen sich die Kunden da gerade befinden. Dann kommt da eher die Kunst des Pricings wieder rein zu sagen, jetzt auch so ein gewisses Bauchgefühl zu sagen: Ja, 5 Euro sind die bereit, 15 Euro, so da denken zu viele Leute drüber nach. Und wenn ich jetzt auf Verbreitung gehe und ich will die alle infizieren, Marktanteil. Genau. Dann steige ich wahrscheinlich ein bisschen niedriger ein.

42:01 Sievert Weiss: Genau.

42:02 Feliks Eyser: Gab es einen Moment, wo du gemerkt hast, uh, das hebt es wirklich ab? So, das ist jetzt über meiner Erwartung. Was war der Moment, wo du diesen Product Market Fit wirklich gespürt hast?

42:12 Sievert Weiss: Also ich glaube, das war dieser Hochlauf zu den 90 Prozent. Muss ja

42:18 Feliks Eyser: relativ schnell gegangen sein, also wenn du sagst, innerhalb von Jahr dann. Könntest du da krasse Monate gegeben haben.

42:22 Sievert Weiss: Genau. Also es gab zwei, es ist ja so, dass dieses Staatsexamen kannst du nicht jederzeit schreiben, sondern es gibt immer zwei Termine im Jahr, wo das Stadtsex stattfindet, dann kannst du sozusagen an diesem Termin relativ genau sehen, hey, so und so viele Medizinstudierende gibt es, so und so viele waren bei uns und haben das genutzt, ja. Und da haben wir das dann gesehen, ja. Dann im ersten Durchgang, nachdem wir es rausgebracht haben, waren das 15 Prozent, ja, und dann dachten wir, okay, 15 Prozent ist jetzt auch nicht wenig, aber ist jetzt auch nicht super krass. Im nächsten waren es 80 Prozent und danach waren es 90 Prozent, ja.

42:57 Feliks Eyser: Das ist von 15 auf 80 gesprungen. Und erklär mir mal das Meeting, in dem wir dann da saßen und sagt: Okay, 80 Prozent. Kannst du sagen, geil? Jetzt haben wir den Markt erobert oder du kannst sagen, scheiße, was machen wir jetzt? Jetzt ist es ja bei allen quasi drin, wie geht es denn jetzt weiter? Also klar, da kommen neue Studenten nach, aber fragt sich unternehmerisch dann wahrscheinlich , Was muss ich jetzt machen?

43:18 Sievert Weiss: Ja, genau, ja, hast du recht. Also, ich meine, einmal hatten wir damals, ich glaube, wir sind sehr Produkt verliebt. Wir haben damals gesehen, okay, man kann irgendwie noch so viele andere Dinge machen, um das immer noch besser zu machen, weil wir längst nicht das umgesetzt hatten, was wir uns vorgestellt haben, weil es einfach immer noch so viel mehr gab. Also, das war irgendwie klar. Es war. Auch so, dass wir zwischendurch, äh, von zwischen diesen 15 und 80 Prozent gab es natürlich auch irgendwie so ein, also oder für uns war das so eine Hängepartie, ja, weil Als wir das Produkt rausgebracht hatten, war eigentlich das Geld alle.

43:50 Feliks Eyser: Friends und Family Geld.

43:52 Sievert Weiss: Genau, also auch frühes Angel Geld gab es, ja, weil da wir mussten die Lizenzen, äh, Lizenzen für diese Examsfragen kaufen und so weiter. Das war ein wahnsinnig hoher Preis damals. aus unserer Sicht. Das war wie so eine Schutzgebühr. Und dieses Geld war weg. Und das war tatsächlich auch ein Zeitpunkt, wo ich mal ein Jahr in der Klinik gearbeitet habe, weil wir gesagt haben, hey, wir können gar nicht mehr die ganzen Leute beschäftigen jetzt hier. Wir sind sowieso viel zu viele. Wir waren da relativ viele zu diesem Zeitpunkt, als das Produkt fertig war. Und da waren auch die zwei Jahre um, weil du das vorher auch gefragt hast. Da waren also auch die zwei Jahre um. Und für mich war das damals zum Beispiel auch noch nicht klar. Dass ich jetzt diese klinische Tätigkeit komplett abschreibe. Und das war dann so ein Zeitpunkt, wo ich gesagt habe, vielleicht ist das jetzt der Zeitpunkt, wo ich das mal ausprobiere in die Klinik her, habe ich ein Jahr Anästhesie gemacht. In der Zwischenzeit war aber dieser Ramp-Up. Zu den 80 Prozent. Und nach diesem Jahr Klinikerfahrung für mich habe ich gesagt: Okay, danke, das war's mit der Klinik. Das war eine schöne Erfahrung. Ich bin glücklich, die gemacht zu haben. Und jetzt weiß ich, dass ich das nicht weitermachen möchte. Und bin wieder rein in die Firma, diese 80 Prozent waren da, und dann haben wir gesagt, so was machen wir damit? Wo Wo stehen wir hier? Einmal kann man noch viel an diesem Produkt machen und es war auch klar, dass man das ja immer weiter maintainen muss, weil neue Fragen dazu kommen, also neue alte Fragen sozusagen aus den neuen Examinern, mussten immer eingepflegt werden. Und muss das so erklären. Also, es würde immer so ein Daueraufwand geben. Aber es gab auch dieses: Hey, wir hatten das Gefühl, daraus ist jetzt irgendwie quasi ein Business geworden. Das ist irgendwie was Greifbares. Und da kam, das hat sich über eine Zeit entwickelt, das war nicht nur ein Meeting, aber da kam so die Überlegung: hey, eigentlich ist dieses Staatsexamen ja nur ein Ausschnitt. Des Medizinerlebens. Ein sehr wichtiger, nur ein, aber es ist wie so ein Snapshot. Nach sechs Jahren Medizinstudium kommt dieses Examen.

45:56 Sievert Weiss: Uns war aber klar, dass du natürlich eigentlich das ganze Studium über dieses Medizinwissen schon aufbaust. Und auf der anderen Seite, dass dein Leben lang brauchen wirst als Arzt. Und dann haben wir gesagt. Es gab ein Meeting, das war so ungefähr ein, oder nicht nur ein Meeting, aber es gab so eine Reihe von Meetings ungefähr ein Jahr später, wo wir gesagt haben, ja, wir wollen das versuchen, das ganze Studium abzudecken. Wir wollen versuchen, dieses Arztleben auch abzudecken. Und was wir dann auch noch damals überlegt haben, war. Dieses Prinzip des lebenslangen Begleiters eigentlich für den Arzt, das gibt es nirgendwo. Das macht keiner. Das macht keiner, den Mediziner in einer Plattform ein Leben lang zu begleiten, von Tag 1 bis zur Rente sozusagen. Und wir haben in die USA geschaut. Das ist natürlich wie für viele der größte Markt. Wir haben gesehen, da gibt es auch Multiple Choice als Format. Und das ist wichtig, weil wir dann viele unserer Prinzipien, sozusagen didaktische Prinzipien, auch darauf anwenden können. Wenn du jetzt irgendwie Nur eine mündliche Prüfung hättest mit offenen Fragen, dann wäre das natürlich sehr viel schwieriger, darauf vorzubereiten. Aber so wussten wir, unser didaktisches Konzept könnte darauf passen. Und da haben wir uns diese US-Prüfung angeschaut. Und wir haben nicht verstanden, warum die Anbieter und die führenden Anbieter in den USA eigentlich auch eher technisch veraltet waren. Wir haben uns das angeschaut und das ist ja total hässlich. Und es ist total, auch da ist der Funktionsumfang total rudimentär.

47:52 Feliks Eyser: Und da gab es nicht das Pendant von euch, drei Jungs in San Francisco. Die Medizin studieren, aber ein paar Techis kennen, es gab nicht diese Firma.

48:01 Sievert Weiss: Also es gab Firmen natürlich, und es gab auch Firmen, die vielleicht nicht eine ganz unähnliche Geschichte zu uns haben. Aber der Marktführer zu dem Zeitpunkt Das war auch ein Mediziner, der nach dem Examen seine sozusagen Fragensammlung publiziert hat. Und anders als in Deutschland konnte man in den USA nicht die Lizenzen für die Originalprüfungsfragen bekommen. Und das haben wir dann irgendwann verstanden. Der Differenziator zwischen den Produkten da war die Qualität der Fragen. die die einzelnen Produkte anbieten. Also die Schwierigkeit lag darin, diese Fragen zu erstellen. Das haben wir irgendwann verstanden. Und dann haben wir gesagt, ja, okay, wenn wir das schaffen, Hochqualitative Fragen zu erstellen. Und das müssen wir ja erstmal herausfinden, ob wir das können, weil das konnten wir ja bisher nicht. Aber dann müssten wir mit einem ganz anderen, einer ganz anderen Plattform auf diesen Markt kommen. Mit einem ganz anderen didaktischen Toolkit, mit einem ganz anderen System, was das viel effizienter machen würde.

49:05 Feliks Eyser: Und was war bei dir der Moment, dass du sagst, guck mal, ich habe im Grunde dieses Tool gebaut, was mich auf diesen einen Lebensmoment vorbereitet, okay, und mache damit auch Umsatz zu, was du jetzt beschreibst, ist ja eine riesige Vision. Zu sagen, guck mal. Wir wollen die Ärzte in ihrem ganzen Ausbildungs-Lebenszyklus begleiten und das nicht nur hier in Köln, Deutschland, sondern in den USA. Also, was war das Schiff, der in euch passieren musste, um euch zu Das auch ein Stück weit zu erlauben, so groß zu denken. Nicht zu denken, hey, wir sind ja drei Medizinstudenten aus Deutschland, was sollen wir jetzt in den USA? Davon gibt es ja auch eine Version bei vielen Foundern, die sagen: Nee, nee, das ist ja gar nicht mein Spielfeld. Wie habt ihr euch die Erlaubnis, gegeben.

49:46 Sievert Weiss: Also ich glaube, der eine Aspekt war sicherlich der Erfolg, den wir in Deutschland hatten, mit dem ersten Produkt. Das hat uns vielleicht irgendwie auch so ein bisschen Also hat uns sicherlich angefixt und auch das war natürlich sehr motivierend. Und das hat uns, diese Sache hat uns Spaß gemacht, was wir da gemacht haben. Das hat irgendwie Spaß gemacht. Also wir hatten irgendwie Appetit auf mehr. Und was auch so war, wir mussten relativ, also vielleicht ein Aspekt so, wir mussten relativ Früh sozusagen da Angel-Geld aufnehmen, ja, für diese Lizenzen. Das war und natürlich auch ein bisschen irgendwie unser Leben, aber das war, dafür haben wir nicht so viel genommen, aber Insgesamt mussten wir irgendwie eine halbe Million Angel Geld nehmen für diese ersten zwei Jahre. Und da war natürlich irgendwie auch die Frage: Was wird denn daraus? Wie geht denn das weiter? Also das hat uns wahrscheinlich auch, würde ich sagen, angespornt, irgendwie vielleicht noch größer zu denken und zu sagen, hey, da kann man irgendwie mehr draus machen und da wird irgendwie noch ein größeres Business draus und so weiter. Denn Am Ende muss man ja schon sagen, klar, 90 Prozent Marktanteil oder eigentlich 95 jetzt die letzten zehn Jahre ist geil, aber es sind halt 10. 000 Medizinstudiende jedes Jahr. Und irgendwie bei 100 Euro, dann ist jetzt kein Milliardenmarkt. Und dann, glaube ich, kam irgendwie auch eine ganze Portion vielleicht Leichtsinn oder Naivität hinzu, dass man irgendwie so Warum nicht? Lass uns doch versuchen.

51:20 Feliks Eyser: Was sagst du heute zum Founder? Du musst selber Angel Investments zum Founder der CD kommt und sagst, guck mal, ich will dem Produkt nach hinten expandieren, nach vorne expandieren und global angreifen.

51:30 Sievert Weiss: Ja, auch heute glaube ich, ich habe das auch schon ein, zwei Mal gehabt, habe ich immer gesagt, ja, guck doch mal, ob du vielleicht erstmal an einer Stelle irgendwie richtig durchkommst, ja, und dann kannst du immer noch erweitern. Ähm Ich glaube, was ich so ein bisschen als Learning für mich, für uns aus dieser Zeit mitgenommen habe, ist super sozusagen so ein funktionierendes Prinzip zu haben. Damit kann, also wenn du an einer Stelle schon mal, und das ist wahrscheinlich nicht so einfach zu wiederholen, aber wenn du an einer Stelle sowas wie innerhalb eines Jahres auf 95% Marktanteile kommst, ja, das zu nehmen und zu sagen, guck mal, und jetzt machen wir das. Schema F sozusagen, nur hier und hier und nochmal hier.

52:10 Feliks Eyser: Das ist was Funktionierendes, du sagst, da sind 10. 000 Studenten, 100 Euro im Jahr, das ist eine Million Umsatz, so damit kann man auch ein bisschen was bezahlen und du sagst jetzt, okay, diese Blaupause nehmen wir und probieren die jetzt an andere Stellen. Genau. Zu copy und pasten.

52:20 Sievert Weiss: Genau. Und ja, ob man dann drei Dinge parallel machen sollte, das weiß ich nicht. Aber das haben wir damals gemacht. Und ehrlicherweise war das, also das hat uns sehr lange sehr getragen, dass wir diese drei Dinge parallel. Parallel gemacht haben. Wir haben uns dann aufgeteilt, wir waren größere Founderrunde, und insofern konnte jeder da irgendwie fast einen eigenen Bereich übernehmen. Und das hat auch gut funktioniert. Das ist, glaube ich, auch eine Stärke unseres Teams, dass wir Am Ende sind wir jetzt fünf Founder, die seit fast 15 Jahren dabei sind. Die immer sozusagen die Verantwortung für einen dieser Bereiche irgendwie komplett übernehmen können oder dann auch neue Bereiche.

53:00 Feliks Eyser: Wo steht ihr heute? Gib mir mal einen Snapshot, wo das Unternehmen heute steht.

53:04 Sievert Weiss: Fast forward sozusagen von damals von diesen Entscheidungen: wir sind immer noch bei 95% Marktanteil bei den Studierenden. Mittlerweile stellen es die Universitäten den Studierenden zur Verfügung. Bis auf eine.

53:17 Feliks Eyser: Wir wollen keine Namen nennen. Aber liebe Uni, die es noch nicht hat, kauf es.

53:21 Sievert Weiss: Ja, genau. Überlegen Sie jetzt auch. Und dann haben wir jetzt über 130. 000 Ärzte aus Deutschland, die die Plattform nutzen. Das ist guten. also etwas mehr als ein Viertel der deutschen Ärztschaft, die auf der Plattform unterwegs sind. Über 500 Krankenhäuser, die das ihren Mitarbeitern zur Verfügung stellen. Also ähnlich wie bei den Unis. Und in die USA sind wir ja auch gegangen, also wir sind jetzt bei etwas über 60 Prozent bei den Studierenden in den USA. Die Amboss nutzen. Und gut, glaube ich, 50 Prozent der Weiterbildungsassistenten in den USA, also der, der angehenden Ärzte oder nee, sind nicht angehende Ärzte, sind schon Ärzte, aber die noch ihre Weiterbildung machen, ähm Die das auch benutzen. Darüber hinaus, dieses Produkt, was wir für die USA gebaut haben, haben wir dann auch in aller Welt Verkauft und machen das immer noch. Da, wo, ich sag mal, keine totale Ablehnung gegenüber US-Inhalten gibt, funktioniert das sehr gut. Wir haben also relativ viel Attraction in Australien, in Middle East, in Lateinamerika.

54:31 Feliks Eyser: Im Grunde mit dem US-Produkt.

54:32 Sievert Weiss: Im Grunde mit dem US-Produkt, mit einer, wenn man so will, etwas anderen, mit einem anderen Etikett. Genau, und damit sind wir am Ende in 180 Ländern der Welt, haben wir Nutzer.

54:42 Feliks Eyser: Wie viel Umsatz macht ihr?

54:44 Sievert Weiss: Also wir sind jetzt so bei 100 Millionen, ja.

54:46 Feliks Eyser: Wahnsinn. Dann habt 600 Leute in der Organisation, mehr, glaube ich.

54:50 Sievert Weiss: Ja.

54:50 Feliks Eyser: Und von den 600, das ist eingangs erwähnt, so sind wir eingestiegen, sind 100 Ärzte.

54:55 Sievert Weiss: Ja. Eigentlich sogar mehr. Also die 100 sind nur die, die in dem Editorial-Team arbeiten, in der Redaktion sozusagen. Wir haben, ich glaube, über die Firma hinweg ist gut ein Drittel, sind Ärzte.

55:09 Feliks Eyser: Okay. Was zerpitscht gegenüber einem Arzt, die Klinik zu verlassen zu euch zu kommen, wenn es jemand hier in der Charité arbeitet? Du führst diese Gespräche wahrscheinlich auf wöchentlicher Basis. Wie kriegt man den da raus?

55:20 Sievert Weiss: Ja, äh.

55:20 Feliks Eyser: Und das ist gar nicht so schwer.

55:22 Sievert Weiss: Es ist erstaunlicherweise gar nicht so schwer. Also, ich weiß gar nicht, ob es so erstaunlich ist. Also, wenn man sich vorstellt, wie die Ärzte in den Krankenhäusern arbeiten in der Regel, dann Ist so ein Job mit Gleitzeit und flexibler Arbeitszeit und keine Dienste, keine Nachtdienste, keine Wochenenddienste. Eine andere Art von Verantwortung, eine andere Art von körperlicher Belastung ist gar nicht so unattraktiv. Außerdem, also das ist jetzt mal, sage ich mal, so die. die, die, der, die Lifestyle-Seite der Sache, ne? Ist mittlerweile so, dass wir uns eigentlich vor Bewerbungen nicht retten können und dass wir ähm Wir haben ja direkt einen Zugriff auf diese Gruppe. Also, immer wenn wir irgendwie eine Stelle brauchen, dann geht das relativ schnell aus diesem Fundus an hochtalentierten Menschen irgendwie zu schöpfen. Und Wir schauen darüber hinaus, schauen wir tatsächlich eigentlich, hey, kommen die jetzt nur, weil die keine Nachtdienste mehr machen wollen? Oder Finden die die Mission wirklich gut? Stehen die dahinter, wollen die jetzt ihr Wissen sozusagen auf einer systemischen Ebene anwenden? Was bringen die noch mit an Skills? Dann gibt es welche, also wir haben einige Ärzte, die zum Beispiel jetzt bei uns in der Engineering-Abteilung arbeiten und die haben sich halt einfach irgendwie nebenbei programmieren noch beigebracht und sind top. Programmierer jetzt bei uns, ja, oder wir haben welche, die arbeiten im Sales oder im Marketing. Ist natürlich überall super hilfreich, ja. Diese Perspektive zu haben. Denn die ist jetzt, das ist ja schon eine spezielle Perspektive, die Perspektive eines Mediziners oder auch mittlerweile auch Pflegekräfte und so weiter, ja, diese Perspektive einzunehmen und zu sagen, hey, Ich weiß, wie es ist, Arzt im Krankenhaus zu sein, in der Notaufnahme zu sein, im OP zu stehen. Und ich kann zu denen sprechen. Und ich weiß, wie ein Produkt aussehen muss, was denen hilft. Das ist super wertvoll, weil diese Skills miteinander zu vereinen, ist gar nicht so einfach, wenn diese Seiten alle getrennt voneinander nur in ihren Funktionen unterwegs sind und nicht zueinander finden, dann gibt es da sehr viel, sag ich mal, Lost in Translation. Aber das haben wir nicht.

57:35 Sievert Weiss: Genau durch dieses Setup und das ist Genau, das ist wunderbar. Also insofern ist es nicht so nicht so schwierig, tatsächlich Ärzte für uns zu rekrutieren.

57:43 Feliks Eyser: Wie entscheidest du, wie groß dieses Redaktionsteam ist? Also von dem Hintergrund Dass LLMs ja funktionieren aufgrund der Skating-Laws. Irgendwann hat man erkannt, wenn ich da mehr Rechenleistung drauf haue und mehr Daten, dann werden die Ergebnisse einfach besser, was dazu geführt hat, dass Ja, auch die Anbieter von Frontier Labs angefangen haben, jetzt nicht unbedingt Ärzte, aber alle möglichen Spezialisten zu heiren. Ärzte sicherlich auch, aber auch Anwälte, Steuerberater und so weiter. Und es gibt Firmen wie Scale AI zum Beispiel, die angefangen haben damit, dass Leute auf den Philippinen Bilder durchklicken und ein Stoppschild erkennen, so sinngemäß, aber mittlerweile ja auch Hardcore-Experten einstellen. Und Ich stelle mir die Frage, was ist da die richtige Größe? Also jeder weitere Arzt, den du in dein Redaktionsteam einstellst, macht der das Produkt signifikant besser? Oder gibt es da irgendwo eine Sättigung, dass du sagst , 100 reicht, weil da kann ich über die Zeit den kompletten Wissenschaftsabdecken, den es heute gibt. Oder musst du vor dem Hintergrund, dass die Daten sich alle 73 Tage verdoppeln, dieses Team auch massiv hochfahren in den nächsten Jahren?

58:39 Sievert Weiss: Ja, also diese Frage ist nicht so leicht zu beantworten. Ich glaube, es gibt verschiedene Aspekte dabei, die eine Rolle spielen. Es ist einmal, wie du gesagt hast, ist es sozusagen, hey, was muss in der Datenbasis drin sein? Und wie kriege ich das da rein? Wie kriege ich das da rein? Das ändert sich jetzt. So wie alle anderen auch anfangen, diese Tools, die zur Verfügung stehen, zu nutzen, machen wir das jetzt in der Redaktion natürlich auch. Bei uns ist immer der Human in the Loop. Und es wird immer sozusagen geschaut, hey, was erstelle ich hier, wie kommt das? Aber ich kann gewisse Teile dieses Arbeitsprozesses, der vorher komplett händisch war, jetzt effizienter darstellen mit LLMs. Das machen wir in der Redaktion auch. Was dazu führt, dass wir Schneller mit Inhalten rausgehen können. Und das wiederum ermöglicht uns, letztlich in verschiedene Richtungen zu expandieren. Also wir können mit dem gleichen Team, was wir jetzt haben, können wir mehr machen. Wir können mehr Examiner abbilden, beispielsweise wir gehen jetzt global in verschiedene Märkte. Und sagen, hier , das war vorher, wäre das ein Riesenaufwand gewesen, das indische Examen abzubilden. Jetzt hat das ein kleines Team innerhalb einer kurzen Zeit von hoch spezialisierten Leuten und auch mit einer sehr durchaus komplizierten Technologie gemacht, aber die haben das in einem Bruchteil dieser Zeit gemacht. Wir hatten eine Person, oder haben die immer noch, der hat es geschafft, innerhalb eines Monats das Examen für Saudi-Arabien. abzubilden. Das war vorher fünf Leute, halbes Jahr und endlos viel händische Arbeit. Also das nutzen wir um in verschiedenen Kontexten zu lokalisieren. Wir können mehr Examine abbilden, wir können auch mehr Informationen aus diesen Ländern abbilden. Wenn die eigene Leitlinien haben, wenn die eigene Empfehlungen haben, wie Dinge zu tun sind, also man würde ja denken, Medizin ist universell Aber die Empfehlungen von irgendwelchen Landesgesellschaften unterscheiden sich dann doch immer. Die einen sagen hier, nee, musst du bei dem Blutdruck anfangen zu therapieren, die anderen sagen da, nee, bei dem.

1:00:59 Sievert Weiss: Und das sind dann irgendwie die Maßgaben, die für Menschen in diesen Ländern gelten. Also das machen wir. Und damit gehen wir eigentlich sozusagen in den Angriff. Also wir, wir, wir, wir überlegen jetzt nicht, wie können wir unsere Sollten wir unsere Workforce irgendwie reduzieren und weniger machen, sondern wir wollen mehr machen und wir glauben, dass dieses Prinzip, was wir etabliert haben, jetzt noch mehr In die Welt getragen werden kann dadurch, ja. Und unsere Redakteure, die werden immer mehr zu einer Art Medical Engineer, wenn man so will. Also die sind verantwortlich immer noch für diese. Inhalte, ja. Aber sie arbeiten auch immer technischer. Also es geht auch um Einbettungen beispielsweise im Klinikkontext. Wir wollen die Informationen Die wir haben, das ist ja alles jetzt, die letzten 15 Jahre war das eine Standalone-App auf dem Telefon, ja, oder im Browser. Wir wollen diese Informationen aber Auf der klinischen Seite tiefer in den Workflow reinbringen und die Ärzte direkt da abholen, wo die sind. Ärzte und auch. Die Pflege. Und das ist meistens in diesem Krankenhausinformationssystem, sind die unterwegs und schauen sich an, hey, das sind die Daten vom Patienten, das sind

1:02:16 Feliks Eyser: die Akte.

1:02:16 Sievert Weiss: Hier ist die Akte, genau, die ist wenigstens jetzt meistens digitalisiert. Und hier kann ich meine Anordnung machen und so weiter. Und hier stehen die Medikamente drin und so weiter und so fort.

1:02:26 Feliks Eyser: Sag mir nochmal ganz kurz, bevor wir da einsteigen, super spannend, wie der Krankenhausbesuch heute aussieht, wie der in zehn Jahren auch aussieht, wie die Ärzte da im Klinikumfeld unterstützt werden. Sag mir davor nochmal kurz zu den Daten. Ich finde interessant, ihr generiert diese Daten und mich würde es nicht wundern, wenn die großen AI Labs bei euch auch angefragt haben, ob sie die lizenzieren können. Wie denkst du über solche Gespräche nach? Sie könntet dir auch sagen, wir haben diese Redaktion, die kostet wahrscheinlich auch ein bisschen Geld und äh Die können die Daten für euch nutzen, aber ihr könntet die auch rausgeben in andere AI Labs. Für sie diese Diskussion

1:02:57 Sievert Weiss: Ja, also wir haben natürlich im Zuge dieser ganzen AI-Welle, die ja auch noch längst nicht vorbei ist, fragen wir uns natürlich, wo ist unsere Position in dieser Welt? Und es ist natürlich irgendwie ein Stück weit trotzdem absehbar. Alle diese Modelle werden besser, ne? Auch ein ChatGPT ist gar nicht so schlecht mehr in Gesundheitsinformationen, ja. Und die feintunen ihre Modelle und gehen auch in diese Richtung. Wo wird der Wert von diesen Inhalten sein auf Dauer? Und wir glauben, dass es ein Dass es eben einen großen Wert hat, sozusagen einmal aus dieser kuratierten Datenbank die Inhalte zu speisen, weil das sozusagen die Genauigkeit sehr, sehr erhöht in dem Ergebnis, was da rauskommt. Wir glauben aber auch, dass das Gesamtprodukt eine Rolle spielen wird. Also sozusagen, wie konsumiere ich diese Information? Ist das jetzt nur ein Chat? Oder ist der folgt der einer gewissen immer gleichen Struktur, beispielsweise, die irgendwie für den Arzt besonders verständlich ist? Ist das im Workflow drin oder ist das einfach irgendwo in einem Extrafenster? Ist das Wie weit hat der Kontext von all dem, was um mich herum irgendwie passiert und so weiter und so fort. Also es ist, glaube ich, nicht nur eine reine Bedingungen dieses Contents sozusagen und der Content-Qualität, sondern es geht noch über sehr viele Aspekte hinaus, um am Ende einen wirklichen Nutzen für die professionellen Anwender darzustellen.

1:04:28 Feliks Eyser: Heißt, also glaubst du, wenn wir ein paar Jahren hier sitzen und diese NOHARM-Studie anschauen, sind da alle Modelle super gut?

1:04:34 Sievert Weiss: Ich würde denken, dass der Trend dahin geht, ja.

1:04:36 Feliks Eyser: Okay. Deswegen sagst du, der Formfaktor ist entscheidend, dass es eben nicht nur um das Ergebnis geht.

1:04:41 Sievert Weiss: Also es ist Alles davon ist entscheidend. Alle diese Aspekte sind davon entscheidend. Aber wahrscheinlich wird sich dieser reine, sagen wir mal, inhaltliche Tiefe-Faktor, der wird sich auf Dauer wahrscheinlich abnutzen irgendwie. Trotzdem wollen wir jetzt natürlich nicht hier allen Anbietern da Nachhilfe geben und sagen, ja, nehmt doch einfach unser Datenset.

1:05:01 Feliks Eyser: Das macht ihr gar nicht aktuell.

1:05:02 Sievert Weiss: Machen wir nicht, ne?

1:05:03 Feliks Eyser: Ihr seid vertikal integriert. Ihr erhebt die Daten wirklich aus dem Gehirn des Arztes heraus und

1:05:08 Sievert Weiss: Genau. Fairerweise muss man sagen, wenn man das ganze Internet scrapt, sind da wahrscheinlich auch die Daten, mit denen wir unsere Inhalte erstellt haben, sind da mit drin. Aber sie sind eben nicht so in der Regel nicht so strukturiert, nicht so kondensiert, nicht so hoch qualitativ erstellt. Aber das ist noch ist das ein Vorteil, den wir halten. Können und wollen und deswegen geben wir das nicht einfach.

1:05:30 Feliks Eyser: Auf was basiert euer Modell? Ihr habt wahrscheinlich jetzt keinen Foundation Model neu erstellt, sondern setzt auf irgendwas auf.

1:05:35 Sievert Weiss: Genau, das ist ein RAG. Also, das ist diese Architektur, wo du sagst, hey, es gibt eine gewisse Datenbasis, das ist in dem Fall unsere Datenbasis, und du nutzt diese LLMs nur Verstehen der Frage. Raussuchen der Antwort auf dieser Datenbasis und zurückspielen eine Antwort. Das sind sozusagen die drei Komponenten. Und für diese drei Komponenten kannst du sozusagen ein System aufstellen, was unterschiedliche LLMs enthält, unterschiedliche Modelle innerhalb der Reihen. Du kannst noch das ist letztlich eine Prozesskette an verschiedenen Modellen als auch Zwischenschritten sozusagen, wie das prozessiert ist.

1:06:16 Feliks Eyser: Also, ihr habt kein Open-Waite-Modell genommen und mit euren Daten trainiert, sondern andersrum, ihr habt die Datenbank, auf die andere Modelle zugreifen können. Ich könnte im Interface auch irgendwie Claude oder JetGPT nutzen, aber Der greift dann auf die Datenbasis zu, die ihr erstellt habt.

1:06:27 Sievert Weiss: Genau, also du kannst nicht, äh, bin ich. Also

1:06:30 Feliks Eyser: nicht als Privatperson, ist klar.

1:06:33 Sievert Weiss: Das wollte ich nicht sagen, aber was du nicht kannst, ist das Modell aussuchen bei uns sozusagen, sondern weil wir Wir testen die Amboss -AI immer auch gegen eine, sowas sozusagen wie eine Health-Banch. Wir haben eine eigene Health-Banch, wo wir sagen, hey, das sind realistische Fälle aus der Klinik. Da haben wir über 100 Fälle, wo geschaut wird, sozusagen, wie performt unser Modell gegen diese Fälle, weil das ja ein eine Rolle spielt. Nicht nur, wie schneidet man in No Harm ab, sondern auch wenn wir jetzt hier irgendwie tweaken, ja, was passiert dann, wie sieht es aus, wohin geht die Performance? Dann die großen Modelle fändern sich immer wieder. Dann merkst du plötzlich, oh, stark, jetzt ist hier irgendwie, haben die irgendwas geschraubt unter der Haube? Und deswegen schauen wir immer wieder sozusagen, wie verhält sich unser Modell eigentlich, um natürlich da auch eine gewisse Kontrolle drüber zu haben. Aber deswegen geben wir sozusagen auch vor. Wie sieht dieses Setup aus und das kannst du nicht sozusagen als Endnutzer feintunen oder sowas?

1:07:28 Feliks Eyser: Okay. Und wie komme ich jetzt ins Krankenhaus, zur Patientenakte und in den Klinikalltag möglichst tief verankert? Ins Krankenhausinformationssystem

1:07:35 Sievert Weiss: Ja, also ich meine, das ist, ich weiß nicht, wie dein letzter Krankenhausbesuch in Deutschland aussah. Wir sind da natürlich jetzt noch nicht irgendwie krass im Cyberspace oder irgendwie in der Zukunft unterwegs. Viele deutsche Krankenhäuser haben ganz andere Probleme gerade, als irgendwie zu sagen, hey, was ist der Newest AI-Shit.

1:07:58 Feliks Eyser: Ich habe mich gerade überlegt. Mein letzter Krankenhausbesucher, als wir unser Kind gekriegt haben, letztes Jahr. Und dann war das größte Problem, dass alle Betten voll waren und meine Frau dann einen Kaiser übernachten musste, was irgendwie ungewöhnlich ist. Das sind jemanden dann die nächste Frau, die kommt, die schläft auf dem Flur.

1:08:12 Sievert Weiss: Ja, und wenn du so an technische Infrastruktur denkst, es gibt nicht irgendwie flächendeckend Wi-Fi, das ist ja nicht nur jetzt irgendwie für Patienten nett, sondern das ist ja auch irgendwie, wie sprechen die Geräte miteinander? Neulich habe ich nochmal die Geschichte von jemandem gehört, der Da reichte das Wi-Fi nicht bis ans Ende des Flurs, dann mussten sie wieder sozusagen Papierdokumentation einführen, weil sie keinen Repeater auf dem Flur anbringen durften. Also so. Ich glaube, wenn wir über sozusagen, wie sie das Krankenhaus Heute aus, wie sieht das Krankenhaus der Zukunft aus? Es sprechen viele, viele sprechen über, okay, hey, die AI, die wird doch den Arzt komplett ersetzen und das ist doch, ne, es gibt irgendwie diese Ich glaube, die gab diesen Satz, irgendwie 2019 wird es keine Radiologen mehr geben, weil die, äh, weil das macht alles nur noch die AI und 2000, irgendwer hat er gesagt, 2000, keine Ahnung, 20, gibt es nur noch selbstfahrende Autos, ne? Fünf Jahre vorher gesagt so und wie sieht es heute aus? Radiologen fahren im Auto zur Arbeit. Ja, also sozusagen, ich glaube, man, wir überschätzen, was kurzfristig möglich sein wird, unterschätzen, was langfristig möglich sein wird. Und ähm Wenn wir jetzt darüber sprechen, wie kommt sozusagen die AI ins Krankenhaus Es war total gut, dass wir 15 Jahre lang nicht in diesem Krankenhaus-IT-Dschungel waren, sondern alle haben ja heutzutage Smartphones. Auf diesem Smartphone kannst du super installiert sein. Und dafür muss keine IT irgendwie gefragt werden. Das hat natürlich super zur Verbreitung beigetragen.

1:09:48 Feliks Eyser: Auch so ein Movement, gell? Also nicht top-down reinzugehen, irgendeine Klinikleitung zu überzeugen, irgendeine IT-Abteilung und so weiter, sondern zu sagen: Gut, ich schaffe es in die Tasche der Ärzte, die sowieso im Smartphone unterwegs sind. Bottom-up.

1:09:59 Sievert Weiss: Genau. Und die kennen uns schon, die haben uns schon intensiv genutzt, sechs Jahre davor. Und die wissen genau, wo ist irgendwie was zu finden. Und es geht weiter und da gibt es auch noch was für mich. Das war super eifrig. Jetzt sehen wir natürlich, dass es die Möglichkeiten gibt, wenn du sagst, hey, Patientendaten sind ja auch Daten, die irgendwie. Mit einem LLM angeschaut und analysiert werden können. Und es gibt sozusagen dieses medizinische Wissen. Aus unserer Sicht macht es total Sinn, diese beiden Welten miteinander zu vereinen und zu sagen: so, hey , Je mehr Kontext dieses medizinische Wissen schon hat, umso besser sind natürlich die Empfehlungen. Davor war immer der Zwischenschritt. Im Kopf des Arztes, der sagt, okay, das ist das, was ich beim Patienten sehe. Jetzt muss ich eine Frage stellen und kriege hier eine Antwort. Aber jetzt kann ich sozusagen ein Stück weit auch schon vorher Vorschläge bekommen. Was soll ich denn hier tun? Was muss ich beachten? Was habe ich vielleicht übersehen? Und das ist möglich mit dieser, mit dieser Technologie, wenn man denn die Datenschutzrechtlichen Fragen geklärt hat, die die medizinproduktrechtlichen Fragen geklärt hat Und natürlich irgendwie auch sonstige Sicherheitsfragen irgendwie geklärt hat.

1:11:10 Feliks Eyser: Ist das eine Challenge, die LLMs lokal zu betreiben oder wie denkst du darüber nach? Wahrscheinlich wäre es jetzt ungünstig, die deutsche Patientendaten in die Cloud, in die USA zu schicken? So brauchst du wahrscheinlich eine andere Lösung. Ist es schwierig, sowas zu bauen in Deutschland?

1:11:24 Sievert Weiss: Also es gibt für dieses Problem, glaube ich, unterschiedliche Lösungen, die man fahren kann. Mit unterschiedlichen Schwierigkeiten. Ja, du kannst Modelle lokal fahren, die chinesischen Modelle Kimi oder irgendwie sowas, die du lokal dann unten im Krankenhaushilver hast.

1:11:41 Feliks Eyser: Ist das die Realität?

1:11:42 Sievert Weiss: Das ist, glaube ich, noch nicht die große Realität. Das ist nicht weit verbreitet, aber theoretisch wäre das möglich. Ist das jetzt auf Dauer sinnvoll? Weiß ich nicht. Also es muss sich ja jemand darum kümmern. Es muss ja dann jemand sagen, was macht denn dieses Modell auf Dauer? Wer kümmert sich darum? Ist der Output der richtige? Komme ich damit in Medizinproduktgefehle? Das ist nämlich, also das ist bei dieser ganzen Sache Patientendaten mit medizinischem Wissen. So vermengen, dass daraus irgendwie vielleicht ein Empfehlungscharakter entsteht, dann bist du im Medizinproduktgebiet.

1:12:13 Feliks Eyser: Das ist zertifiziert sein, aus der Zulassung.

1:12:16 Sievert Weiss: Richtig, genau. Das kannst du nicht einfach so machen. Also in Deutschland nicht. In den USA war das jetzt eine Zeit lang möglich. Jetzt rude dann die auch ein bisschen wieder zurück. Aber das kannst du in Deutschland nicht machen. Ein Stück weit auch zu Recht natürlich, weil da kann natürlich irgendwie Grober Unfug passieren, irgendwie, wenn das unbeobachtet ist. Nun ist dieser Regulierungsweg und dieser Zertifizierungsweg, wenn du den durchläufst. Der garantiert natürlich nicht, dass da am Ende immer nur gute Ergebnisse rauskommen, sondern der garantiert eine gewisse, sag ich mal, Qualitätssicherung auf dem Weg dahin. Aber das ist eine Möglichkeit, an der arbeiten wir auch konkret. Und ich meine, ich würde behaupten, die Hälfte unserer Firma arbeitet daran, dass dieses Thema Sozusagen funktionieren wird in der Zukunft.

1:12:59 Feliks Eyser: Das gesamte Produkt, das C AI im klinischen Kontext. Eingesetzt werden kann.

1:13:06 Sievert Weiss: Und ich meine, sie wird schon im klinischen Kontext eingesetzt. Das ist ja auch die Realität. Also über 130. 000 Ärzte nutzen das bereits, aber es ist dann nochmal sozusagen ein Level tiefer integriert.

1:13:15 Feliks Eyser: Was ist die größte Challenge dabei?

1:13:17 Sievert Weiss: Naja , also diese Medizinproduktregulation auf EU-Ebene, die war meinem Verständnis nach, ich bin ja überhaupt keine Experte und das ist total schwierig, war nicht für AI gedacht.

1:13:32 Feliks Eyser: Sondern für ein Gerät.

1:13:34 Sievert Weiss: Sondern für, ich glaube ursprünglich kommt die daher, weil Brustimplantate irgendwie geplatzt sind bei Patienten. Das ist auch ein Medizinprodukt. Und da haben wir gesagt, nee, okay, die müssen gewissen Standards entsprechen. Aber natürlich ist irgendwie ein Brustimplantat was ganz anderes als eine KI und funktioniert ganz anders. Und wenn du jetzt auch beispielsweise, um irgendwie ein paar Schwierigkeiten dabei zu nennen, eine KI verändert sich ja. Du willst ja eigentlich auch, dass eine KI schlauer wird. Sehen wir ja hier, du willst ja jetzt nicht da aufhören bei 86,15 Prozent Performance, sondern wir sagen, naja, wollen wir eigentlich weiter treiben oder die 2,9% vorhin vor dem Anfang, wollen wir weiter runter treiben, wollen wir auch, ja. Aber wenn sich das unterliegende Modell verändert , Dann musst du das neu, musst du diesen Zertifizierungsprozess ein Stück weit wieder neu durchlaufen, ja. Das für Brustiplantate macht das Sinn, ist ein anderes Produkt vielleicht. Dann sagst du, okay, dann müssen wir das alles irgendwie einmal testen, aber es ist für eine KI, die in Betrieb ist, ja, und Da draußen ist, ist das natürlich irgendwie eine Schwierigkeit. Du willst natürlich nicht, dass das Modell sich im laufenden Betrieb verschlechtert und irgendwie was ganz anderes rausgibt. Aber es ist auch in der Natur der Sache, dass die KI eigentlich auf Dauer besser wird. Und du kannst es auch gar nicht unbedingt immer beeinflussen. Also wenn du jetzt ein anderes Modell nimmst, dann kannst du ja gar nicht kontrollieren komplett, ob sich das jetzt in der Zwischenzeit irgendwie verändert hat.

1:14:58 Feliks Eyser: Was ist deine beste Wette, wie unser Arztbesuch in 20 Jahren aussieht? Wir überschätzen, was kurz vor sich passieren kann, wir unterschätzen, was vielleicht in Dekaden passieren kann. In 20 Jahren sind wir beide wahrscheinlich irgendwie so in unseren 50ern, 60ern. Vielleicht müssen wir nur unglücklicherweise häufiger zum Arzt machen. Wie sieht unser Besuch da aus?

1:15:17 Sievert Weiss: Ja, also ich glaube, meine Hoffnung wäre die, die ich dir auch eingangs schon so skizziert habe. Dass man wirklich dahin kommt, ein aufgeklärtes Arzt-Patientengespräch zu haben, ja, mit einem echten Mit einer echten geteilten Entscheidungsfindung. Bestmöglich, also du merkst auf, glaube ich, sozusagen, also geteilte Entscheidungsfindung im Sinne von, hey, ich habe das als Patient verstanden, worum es hier geht. Der Arzt hat mir das, oh Ärztin hat mir das so erklärt, dass ich weiß, was meine Optionen sind und was die bedeuten und auf der Basis. Kann ich eine Entscheidung treffen, weil diese Entscheidung ist immer noch eine persönliche Entscheidung. Ich kann mir Empfehlungen sagen lassen, aber ich muss am Ende sagen, was ich will oder was ich nicht will. Ich habe ja auch ein Recht, zum Beispiel nicht behandelt zu werden.

1:16:04 Feliks Eyser: Denkst du, mein erstes Gespräch ist so eine Mensch oder mit einer Maschine?

1:16:08 Sievert Weiss: Also ich und wir, wir sind persönliche, glaube ich, Verfechter davon, dass wir glauben, die Die Ärzte wird es noch eine ganze Weile länger geben und auch dieses Personal im Gesundheitswesen wird es eine Weile länger geben, als wir jetzt so denken. Aber sie sollte sich natürlich irgendwie von den Möglichkeiten helfen lassen, die es da gibt. Also die Medizin nutzt ja viele Werkzeuge. Die, ne, auch irgendwann wurde das Röntgen erfunden oder das Thermometer erfunden. Erstmal haben alle gesagt: Ja, was soll ich damit machen? Ja, mit einem Thermometer kann ich doch nur die Temperatur messen, aber ich kann nicht irgendwie erkennen, welche Qualitäten von Fieber beim Patienten noch vorliegen, ja. Stimmt, aber der große Vorteil ist, du kannst eben standardisiert die Temperatur erfassen. Das ist gut. Unabhängig vom Anwender kannst du sagen, was ist die Körpertemperatur. Also, wenn er zumindest weiß, wo das Thermometer anzuwenden ist, sozusagen.

1:16:58 Feliks Eyser: Ein Roltengerät wurde auch erstmal abgelehnt?

1:17:00 Sievert Weiss: Und Röntgengerät wurde erstmal genutzt, um zu schauen, passen meine Füße in die Schuhe. In Schuläden gab es die, waren die ersten Rückkehrte und dann haben die Leute geschaut, ist das die richtige Größe oder nicht. Da wusste man noch nicht von der ganzen Schreibbelastung und so weiter. Naja. Und es dauert immer ein bisschen, glaube ich, bis, meinem Verständnis nach dauert es immer ein bisschen, bis so Innovationen tatsächlich in den In den Arztalltag kommen. Und so wird es hier auch sein, denke ich. Und ich denke, dass das aber irgendwann ganz selbstverständlich ein Werkzeug sein wird. was dabei sein wird und was ich als Patient eigentlich auch verlangen würde. Also ich würde irgendwann zum Arzt gehen und sagen, ja, wo. Womit lassen Sie sich denn helfen? Wie sortieren Sie denn die Informationen? Auf welcher Basis beruhen denn Ihre Empfehlung? Das würde mich interessieren. Ich würde vielleicht sogar irgendwann sagen, als Krankenkasse oder als Gesundheitsministerium oder irgendwie sowas, macht es eigentlich Sinn, dass wir mehr und mehr solche Werkzeuge verwenden? Denn Wir haben ja ein Interesse daran, dass die Menschen bestmöglich versorgt werden. Das ist ja auch gut für die Kosten im Gesundheitssystem. Das ist ja auch gut für die Lebenserwartung unserer Menschen und so weiter und so fort. Und ich glaube Also, ich denke, das wird immer tiefer integriert sein. Und ich hoffe, dann gibt es auch flächendeckend Wi-Fi im Krankenhaus.

1:18:27 Feliks Eyser: Ich auch. Und mal gucken, ob der Radiologe dann immer noch mit dem Auto. in die Klinik fährt oder gefahren wird. Heute Nachmittag kann man ein Gespräch mit jemandem der autonome Autos macht. Aber ein deutsches Unternehmen, der kann die hier nicht auf die Straße bringen, sondern muss in Estland fahren, wo du auch denkst. Das ist ja auch verrückt. Also, da steht man sich dann manchmal auch so ein bisschen im Weg, solche Innovationen voranzutreiben.

1:18:44 Sievert Weiss: Definitiv. Manchmal ist es ja auch von Vorteil. Also, ich meine, unsere etwas stärkere Regulierung in der EU oder in Deutschland Ist ja nicht immer von Nachteil, weil es da, es gibt, klar, es gibt auch gewisse Sicherheitsbedenken, die man irgendwie ernst nehmen muss. Also, aber man will gleichzeitig, glaube ich, trotzdem ja auch nicht innovationsfeindlich sein. Wir haben jetzt hier mit diesem Modell etwas, das ist weltweit führend. In der Performance, natürlich in dieser Benchmark, es gibt noch alle möglichen anderen Benchmarks, die man immer wieder machen kann, aber in dieser hier, wo es darum geht, irgendwie Schaden zu vermeiden, ist ja weltweit führend, die können wir So wie wir sie in den USA einsetzen, können wir sie aktuell in Deutschland nicht einsetzen. Und das ist eigentlich schade. Und da können wir mehr.

1:19:30 Feliks Eyser: Dass man gesagt, das Selbstverständnis von einem Arzt hängt teilweise auch daran, Wissen in seinem Kopf zu haben und sich das angeeignet zu haben. Dein Produkt nimmt ihm Teil davon ab. Hast du deinem eigenen Berufsstand einen Teil der Identität weggenommen?

1:19:49 Sievert Weiss: Vielleicht sehen das manche so. Wir sehen das natürlich nicht so, ja. Diese Identität oder diese Definition der ärztlichen Identität ist, glaube ich, nicht mehr zeitgemäß. Aus den Gründen, die wir vorhin schon besprochen haben. Insofern glaube ich, gerät diese Identität auch so schon ins Wackeln. Was wir tun, ist, dieser Identität sozusagen den Support zu geben, dass sie diesen Job weiter vernünftig ausführen kann. Insofern sehen wir sehr diesen Weg des Arztes empowered by AI, aber nicht Arzt replaced by AI.

1:20:39 Feliks Eyser: Und ich glaube, das ist ja auch ein wichtiges mentales Modell, zu sagen, es gibt heute diese ganzen Jobs, egal ob das jetzt ein Arzt oder ein Steuerberater oder ein Rechtsanwalt oder ein Programmierer ist. Und morgen gibt es alle diese Berufe nochmal, aber AI-Assisted. Der AI-Assisted-Steuerberater, der AI-Assisted-Programmierer, also ist ja heute schon der Fall, die wenigsten schreiben ja jede Zeile Code, nur noch selbst. Wenn du dann ein Stück über deiner alten Welt hängst und sagst, nee, ich muss das jetzt irgendwie händisch machen, dann wirst du wahrscheinlich nicht so viel Output liefern oder so gut performen oder so akkurat sein wie eine andere Person, die die Tools nutzt.

1:21:10 Sievert Weiss: Exakt. Und das hat ja auch, habe ich auch, glaube ich, vorhin gesagt, NOHARM gezeigt. Wenn die Ärzte mit der KI zusammenarbeiten, auf die richtige Art und Weise, dann wären sie das performanteste System. Ich glaube, das ist eigentlich ein ganz hoffnungsvoller Ausblick, ja. Nicht ohne Schwierigkeiten, weil man natürlich wissen muss, wo kann ich jetzt der KI vertrauen, wo muss ich ihr widersprechen, was kann ich davon übernehmen, ja, und wie. Aber es ist trotzdem, glaube ich, eine hoffnungsvolle Aussicht.

1:21:42 Feliks Eyser: Was musstest du persönlich verändern oder was musstest du loslassen, um das Wachstum deiner Firma zu ermöglichen?

1:21:50 Sievert Weiss: Ich glaube, dass man als Arzt lernt, eigentlich immer so in Mustern zu denken. In Evidenz zu denken, also Daten aus der Vergangenheit, die irgendwie das und das beweisen, das ist das bessere Medikament, das ist das schlechtere Medikament. Es gibt als also auch als Unternehmer kann man natürlich irgendwie Evidenz generieren für bestimmte Sachen, A-B-Tests und so weiter. Aber es gibt eben auch, glaube ich, sehr viel , wo du mit Unsicherheit umgehen können musst. Und da. Würde ich behaupten, damit fühlt sich der Arzt eigentlich nicht so wohl. Und das ist, glaube ich, etwas, was wir, wir sind ja alle im Gründerkreis, bis auf einen sind wir ärztlich geprägt. Und das ist, glaube ich, etwas, was wir. Immer noch haben bis heute, ja, also sukzessive auch weniger geworden, aber wo man sagt: Du musst eine Überzeugung haben, ja, du musst sagen, ja, ne, wir Wir gehen in die USA, wir machen das. Wir machen diese verrückte Erweiterung dieses Produktes. Da haben wir das gemacht. Da sind wir diesen Überzeugungen nachgegangen. Es ist aber nicht immer leicht, sozusagen diesen Überzeugungen nachzugehen, wenn die Datenlage Diffuses, ja. Und das ist, glaube ich, das ist meinem Gefühl nach, nun kenne ich auch nur die ärztliche Sicht, aber es ist meinem Gefühl nach etwas, was für Ärzte, glaube ich, besonders schwierig ist. Unter

1:23:25 Feliks Eyser: unvollständigen Informationen, Entscheidungen zu treffen, unter Zeitdruck.

1:23:29 Sievert Weiss: Genau.

1:23:30 Feliks Eyser: Du bist Unternehmeralltag.

1:23:31 Sievert Weiss: Ja, genau.

1:23:35 Feliks Eyser: Was ist das Härteste daran, die Firma 15 Jahre nach Gründung noch zu führen? Man sagt, Unternehmer, du musst Marathon, du beweist es an der Stelle. Und es gibt wenige, die so lange durchhalten, muss man auch sagen. Es gibt viele Fälle, von denen wir verkaufen auf dem Weg. Ich habe meine Firma zehn Jahre gemacht. Irgendwann reicht es dann auch. Also ich habe das Gefühl, es ist dann auch eine große Organisation geworden. Bei mir waren es irgendwie 300 Leute, bei dir sind es jetzt irgendwie 600 Leute. Denkst du darüber nach?

1:24:04 Sievert Weiss: Ja, also denken wir schon drüber nach. Ich. Ich weiß gar nicht, was das, ähm, was das härteste ist. Ich kenne ja jetzt auch nicht die sozusagen Oder nur ein Stück die Parallelwelt, ne? Oder die Parallelrealität, in der ich das nicht gemacht hätte und wie hätte sich das angefühlt. Im Vergleich zu diesem zum Beispiel einem Jahr Krankenhaus, macht es für mich einen Riesenunterschied, ob das etwas ist, was ich. Wesentlich irgendwie beeinflussen kann, wo man gestalten kann. Also das war für mich der wesentliche Grund, aus einem Krankenhaus zu gehen und wieder bei Amboss einzusteigen, war zu sagen, hey Dieses Gestalten viel Spaß, ja. Das ist für mich wahnsinnig erfüllend. Dieses Gestalten hat aber sicherlich auch zwei Seiten. Also, du kannst Dinge viel im Positiven gestalten, ja, und sagen: So, ich möchte, dass unser Büro so aussieht, ich möchte diese Mitarbeiter, ich möchte in diese Richtung laufen. Aber du bist natürlich auch dann verantwortlich dafür , wenn du gestalten musst, weil es irgendwie schlecht läuft, ja, und du irgendwelche Entscheidungen treffen musst, und ich glaube, diese Amplituden Über die, also die, die Ausschläge letztlich dieser Gefühle, ja, die sind, glaube ich, so Fluch und Segen dieses Unternehmerdaseins, ja. Und das ist, glaube ich, das würde ich sagen, über 15 Jahre. Ist das schon auch kräftezehrend? Es ist sehr erfüllend, aber es ist auch eben besonders kräftezehrend, weil du natürlich in allen Phasen immer voll mitgehst, irgendwie so, ja. Und wenn man jetzt, so wie du ja auch, Kinder in die Welt setzt, ja, und dann irgendwie sagt, so, hey, irgendwie dieses Leben gibt es ja auch noch. Diese Kombination hinzukriegen, dass du irgendwie bei beidem da bist. Und aufmerksam ist. Das finde ich jetzt persönlich nicht so leicht.

1:25:56 Feliks Eyser: Was hat dir dabei geholfen? Unser gemeinsamer Freund Stefan Bayer. Schaut uns an Stefan Bayer, das hier so ein Running Gagnon immer wieder zu erwähnen, Gründer von sofatutor. Der nennt es immer die Rush-Hour des Lebens. Machst die Company, du kriegst Kinder so bis in den 30ern und 40ern, alles kommt irgendwie gleichzeitig. Gibt es was, was dir geholfen hat, diese Rush-Hour besser zu navigieren?

1:26:16 Sievert Weiss: Also ich würde nicht sagen, genau, dass ich das jetzt perfekt mache, würde meine Frau hier an dieser Stelle auch sofort einspringen.

1:26:26 Feliks Eyser: Die übrigens heute zu Hause sitzt und auf die Kinder aufpasst, die alle krank sind, hast du mir im Vorfeld gesagt, ihre eigenen Termine absagen musste. Dafür, dass du hier sein kannst. Also schau dort an deine Frau in bekannter Weise.

1:26:34 Sievert Weiss: Danke. Was ich hilfreich finde, ist, ich habe vor so ein paar Jahren den Stoizismus für mich entdeckt. Und da gibt es ein paar, ich weiß nicht, ob wir da kurz drüber sprechen sollen, sozusagen.

1:26:50 Feliks Eyser: Gib mir richtig, Markus Aurelius hier in Founder Mode. Was ist Stoizismus für Founder?

1:26:55 Sievert Weiss: Ja, genau, das würde man denken, passt vielleicht gar nicht so gut zusammen. Aber also ich meine, Stoizismus, da geht es ja erstmal darum, sozusagen. Habe ich eine Lebensphilosophie? Und was ist diese, was ist die? Es gab ja früher vor knapp 2000 Jahren gab es viele Lebensphilosophien, ja, Stoizismus war eine davon. Und Stoizismus fragt sich, wie lebe ich ein gutes Leben und was bedeutet das? Und die Vorstellung davon, wie die Stoiker sagen, Und sagen jetzt auch nicht alle das Gleiche, aber wie lebt man ein gutes Leben? Die sind eigentlich interessanterweise, finde ich, heute noch sehr zeitgemäß. Weil die sagen, hey, ähm, Versuch irgendwie mit dem zurechtzukommen, was du hast, zum Beispiel. Also so, es gibt das hedonistische Hamsterrad, ja, dem kannst du immer weiter hinterherläufen.

1:27:49 Feliks Eyser: Immer mehr, der nächste Dopamin-Hit, das nächste Real, das nächste Tinder-Date, die nächste Netflix-Show, was auch immer, gib mir Input, gib mir Stimulation.

1:27:55 Sievert Weiss: Genau, genau. Und das hört ja nie auf, wie wir wissen, ja. Weil du, du hast diese, du erreichst diese Stimulation, dieses Ziel, was auch immer, und das nutzt sich irgendwann ab und dann brauchst du das nächste, ja. Eine Sache, die die sagen, ist, hey, um da rauszukommen, ist eigentlich der Weg, mit dem zufrieden zu sein, was du hast. Ja, ist doch schon mal ein interessanter Ansatz, ja. Ähm, und wenn du mit dem zufrieden bist, was du hast, dann musst du nicht irgendwie fremdbestimmt oder selbstbestimmt oder durch irgendwie deine was weiß ich, neurobiologischen Impulse, die wir ja auch haben, ja, aus der Steinzeit noch, ja, dem da immer hinterherlaufen. Und eigentlich bist du ja damit unglücklich, weil du es nicht hast. Und wenn du es hast, bist du irgendwann unglücklich, weil du denkst, es ist Ist eigentlich gar nicht so geil, wie ich es mir vorgestellt habe, und jetzt dann brauche ich doch irgendwie das nächste. Also ist so ein kontinuierlicher Zustand vielleicht so des latenten Unglücklichseins Kann ja auch ein Antrieb sein, ne? Und für Gründer ist das wahrscheinlich auch irgendwie ein Antrieb, ja, wahrscheinlich ein starker, woher auch immer der kommt, ja. Aber wie kann ich also mit dem irgendwie zufrieden sein, was ich habe? Ich kann aber trotzdem positive Dinge bewirken. Du hast es angesprochen, Markus Aurelius, der war der Kaiser des Römischen Reichs, ja, der war trotzdem ein sehr mächtiger Mann, der hat auch trotzdem das Römische Reich erweitert. Aber der hat es eben sozusagen aus diesem Geist herausgemacht. Was ich jetzt konkret zum Beispiel für mich mehr und mehr versuche zu verwenden, um diesen Alltag etwas bewusster wahrzunehmen, Ist eine Technik, die die Stoiker nennen die negative Visualisierung. Und negative Visualisierung bedeutet, so grob wie der Name sagt: man stelle sich vor, etwas nicht zu haben, was man gerade hat. Und das kann alles sein, ne? Und das kann natürlich sehr tief gehen, wenn du dir jetzt vorstellst: hey, mein Kind könnte auch heute nicht aus der Schule kommen, weil es irgendwie auf irgendeiner der fiesen Berliner Straßen vom Auto erfasst wird.

1:29:55 Sievert Weiss: Stell dir das mal drei Sekunden lang vor. Wie ist dann deine nächste Interaktion mit diesem Kind, wenn es doch aus der Schule kommt? Ist eine andere wahrscheinlich, ne? Vielleicht schaust du da nicht auf dein Handy. Das ist eine Technik, die kann jeder sofort verwenden. Dafür musst du nicht irgendwie stundenlang meditieren oder irgendwie sowas. Du kannst heute anfangen und sagen, ich möchte. Mein Umfeld oder das, was ich habe, bewusster wahrnehmen und letztlich das wertschätzen, was ich gerade habe? Und nicht nach dem Meer jagen. Das ist etwas, was ich immer wieder versuche in meinem Alltag, um zu sagen: Hey, ja, nein, ich bin wirklich da, ich bin wirklich bei den Kindern, ich bin jetzt hier. Ich lege das Handy zur Seite, ich versuche mich wirklich voll auf diesen Moment einzulassen. Finde ich sehr hilfreich. Schaffe ich nicht, immer anzuwenden. Aber versuche ich mehr und mehr. Kann ich jedem empfehlen.

1:31:08 Feliks Eyser: Bevor man sich aufregt über den Vertriebsmitarbeiter, der wieder seine Zahlen nicht erreicht hat. Kann man sich hinsetzen und denken, okay, meine Firma könnte auch pleite sein. Dann gäbe es kein Vertriebsteam mehr. Die Umsätze könnten auch null sein. Ich könnte jetzt im Amtsgericht stehen.

1:31:21 Sievert Weiss: Ja.

1:31:21 Feliks Eyser: Kann man sagen, gut, dann habe ich vielleicht wieder mehr Appreciation dafür, dass man den Tag über diese nervigen Probleme lösen muss.

1:31:27 Sievert Weiss: Ja. Und wie gesagt, es muss nicht den gesamten Antrieb nehmen, weil man könnte ja dann auch sagen, das ist ja eigentlich alles super so, wie es ist. Man kann ja trotzdem noch sagen, hey, ich habe aber, ich habe Lust. mehr zu machen, weil ich das sinnvoll finde. Wenn ich zum Beispiel, so wie wir, mit einer Mission unterwegs bin, wo ich sage, hey, wir wollen, dass medizinische Entscheidungen Getroffen werden nach bestem medizinischem Wissen, nach bester medizinischer Evidenz. Und wir sagen, okay, wir sind jetzt irgendwie bei zwei Millionen Nutzern, es gibt aber zwei Millionen Studierende auf der Erde, es gibt 10, 12 Millionen Ärzte auf der Erde, es gibt 40, 50 Millionen Pflegekräfte auch auf der Erde. Dann kann man noch viel machen. und Positives beeinflussen und sagen, das ist ein sinnvolles Ziel, dem hinterherzugehen. Du

1:32:20 Feliks Eyser: hast vorhin angesprochen, dass die Energie von Foundern Kommt ja aus sehr unterschiedlichen Orten und oft auch aus einer negativen Energie. Wir reden hier oft über Revenge -Energy. Also ich wurde in der Schule gemobbt, ich will es allen zeigen, deswegen werde ich jetzt Milliardär, so sinngemäß. Biografien gibt es ja ein Stück weit. Und kann sagen, gut, das Gegenteil davon ist, ich werde ein Mönch. Ich werde mich von allem ab und meditiere nur noch den ganzen Tag und alles, was materialistisch ist und ego getrieben und so weiter, lege ich ab, aber dann schaffe ich auch nichts mehr. Also, das ist ja ein Glaubenssatz, den viele mit sich bringen, aber du sagst, nee, du kannst es kombinieren. Du kannst sagen, hey, ich bin erstmal zufrieden, weil ich stelle mir vor, wie alles weg sein könnte. Und gleichzeitig bin ich aber auf eine positive Weise mit meiner Mission connected und sage: Na klar will ich wachsen, na klar will ich die Welt besser machen, na klar will ich das fünf Millionen und nicht zwei Millionen. Leute meine Software benutzen. Und aus dieser positiven Energie schöpfe ich Kraft und nicht aus dem Trauma. Was für Ressourcen haben dir als Founder noch geholfen, stoischer zu werden?

1:33:23 Sievert Weiss: Ich glaube bei meiner Frau, die mich immer wieder ermahnt, hier, sei jetzt mal hier, ja. Und das ist, glaube ich, eins zu eins sozusagen die gleiche Idee da. Was hat mir noch geholfen? Ich glaube, ach, ja, also so wahrscheinlich so der Standard, ja, irgendwie auch Einen gewissen Ausgleich zu schaffen, ja, also körperlich ausgeglichen zu sein, ja, irgendwie Sport zu machen.

1:33:52 Feliks Eyser: Erzähl mal, was machst du? Du siehst fit aus, du bist hierher gekommen, kurze Hose, auf dem Fahrrad, glaube ich. Du siehst balanciert aus.

1:34:00 Sievert Weiss: Ja, genau. Ich mache jetzt nichts super Dolles oder krasses, aber ich versuche so einen körperlichen Ausgleich zu bekommen. Ich fahre jeden Tag mit dem Fahrrad ins. Büro, eigentlich. Ich gehe ab und zu ins Fitnessstudio, ich gehe ab und zu laufen, ich ab und zu schwimmen. Letztes Jahr haben wir einen Schwimmkurs, einen Krawlkurs gemacht und kraulen gelernt, irgendwie. Also einfach so ein bisschen so irgendwie, vielleicht ein paar Dinge, wo man einfach sich körperlich danach ein bisschen anders fühlt und irgendwie auch stabiler fühlt und aber auch mal Vielleicht mit dem Kopf woanders sein kann oder auch mal oder auch mal Dinge ganz intensiv durchdenken kann. Aber letztlich fühle ich mich nach all dem immer irgendwie aufgeräumter. Es ist cool, 20 Minuten. Fahrrad zu fahren, zum Büro, vom Büro. Man hat irgendwie so ein bisschen die Möglichkeit, vielleicht abzuschalten zwischendurch auf dem Weg. Das ist vielleicht noch so etwas, ja.

1:34:59 Feliks Eyser: Was hast du von deiner Tochter Greta über das Pitchen gelernt?

1:35:04 Sievert Weiss: Dinge einfach erhalten.

1:35:06 Feliks Eyser: Erzähl mal die Story.

1:35:07 Sievert Weiss: Naja, die Kinder fragen natürlich Was machst denn du eigentlich? Und ich sage: Ja, ich bin Arzt, aber ich arbeite nicht als Arzt oder ich arbeite nicht klinisch. Ich arbeite, ich habe ja dieses Unternehmen, Amboss. Ah ja. Und was macht ihr da? Und das habe ich ihr irgendwann erzählt und wahrscheinlich viel zu kompliziert erzählt. Und dann hat sie irgendwann gesagt: Ja, also. Ihr sagt eigentlich Ärzten, was sie machen sollen. Tja , ungefähr, ja.

1:35:44 Feliks Eyser: Das ist gut zusammengefasst.

1:35:45 Sievert Weiss: Das ist gut zusammengefasst, ja. Und ja, ich meine, wir sind in irgendwie, wir haben jetzt sehr viel irgendwie über die Firma gesprochen. was sie alles macht, lebenslang Begleiter, hier Examen, da, klinische Entscheidungsfindung, lalalalala. Das ist schon Kompliziert. Das ist irgendwie, ne, so das ist schon ein, da braucht man schon eine gewisse Zeit, das irgendwie zu erklären. Und Das, was sie da so auf den Punkt gebracht hat, das ist eigentlich gut. Und ist eigentlich zum Beispiel auch genau das, was wir innerhalb von Amboss machen. Also wo wir sagen, hey, Du hast nichts davon, wenn du dich besonders hochgestochen ausdrückst mit besonders vielen Fremdwörtern. Und Prinzipien, die, was weiß ich, da noch auf Latein ausgedrückt sind und nur vielleicht fünf Prozent deiner Leserschaft versteht. Wenn es darum geht, so viel wie möglich an Informationen zu vermitteln. Wenn es darum geht, zu sagen, hey, der Anwender muss idealerweise alles davon verstehen, was du ihm hier mitgibst. Und das steht oder stand in einem ganz starken Kontrast dazu, wie wir zumindest, Damals deutsche Lehrbücher und so weiter in der Medizin wahrgenommen haben, ja. Da stehst du nämlich vor jedem einzelnen Satz und fragst dich, was soll das denn jetzt heißen? Was soll, was Wie übersetze ich das in das, was ich schon weiß? Ja, was mache ich damit? Und natürlich, du kommst nicht mit einem gewissen Fachvokabular aus. Das ist ja jetzt ja auch nicht komplett, Amboss ist nicht komplett für Laien formuliert. Kann man jetzt vielleicht mit dem AI-Mode so machen, ja, aber ein gewisses Fachvokabular hilft natürlich, Dinge zu benennen und so. Aber uns ging es immer darum. So einfach wie möglich, so viel erklären wie möglich. Überall da, wo es Fremdwörter bei uns gibt, kannst du drüber havern und kriegst die erklärt, weil das einfach wichtig ist, dass du dann weitergehen kannst, weil wenn du dieses Wort nicht Verstanden hast, dann verstehst du vielleicht den ganzen Sinn des Satzes nicht.

1:37:55 Feliks Eyser: Und das ist ja auch eine Lektion, die man super auf Founder übertragen kann, im Pitch-Modus zu sagen: Deine Aufgabe ist ja, dass die Story kleben bleibt und dass sie verstanden wird. Ja. Und viele machen den Fehler, genau wie du gesagt hast, dass es dann so eine intellektuelle Beschäftigungstherapie ist, da irgendwelche komplizierten Informationen rüber zu bringen, lange Sätze zu machen. Die besten Faune kommunizieren extrem klar, extrem auf den Punkt. Die Sätze sind kürzer und nicht länger. Der Travis Kalanick ist ein Beispiel dafür von Uber, der pitchcht gerade auch mal wieder seine neue Company. Und ich finde es so faszinierend, wie klar der die Sachen rüberbringt. Du auch. Du sitzt hier und man folgt dir. Also Diese klare Kommunikation ist ein Skill, den jeder Founder kultivieren kann.

1:38:36 Sievert Weiss: Ja. Den jeder wahrscheinlich kultivieren sollte.

1:38:39 Feliks Eyser: Ja, genau.

1:38:41 Sievert Weiss: Weil es ja überall hilft. Aber ja, ist interessant, dass wir das eigentlich gar nicht so gar nicht denken. Keiner bekommt das irgendwie beigebracht. Keiner sagt dir im Leben, das wäre wichtig. Das wäre wichtig, wenn du dich klar und einfach ausdrücken kannst, ja. Das

1:39:01 Feliks Eyser: stimmt.

1:39:02 Sievert Weiss: Oder dieser Satz, wenn ich irgendwelche Zeit gehabt hätte. Wäre das Dokument kürzer geworden? Genau.

1:39:09 Feliks Eyser: Sorry, sorry, ich hatte keine Zeit, mich kürzer zu fassen.

1:39:11 Sievert Weiss: Das wird jetzt nur noch schlimmer, wenn du dir überlegst, das wird alles einmal durch den AI-Fleischwolf gedreht.

1:39:18 Feliks Eyser: Da kommt auch eher mehr raus als weniger, tendenziell. Was ist die teuerste Lektion, die du als Founder gelernt hast? Entweder in Euro oder in Monaten

1:39:31 Sievert Weiss: Vielleicht also die teuerste weiß ich nicht, weil am Ende muss man ja sagen, irgendwie, wir hatten Glück und haben ziemlich vieles. Ganz gut gemacht. Uns geht es irgendwie als Firma recht gut. Und so sind irgendwie offensichtlich viele Entscheidungen haben sich im Nachhinein als ganz gut herausgestellt. Eine Sache, die wir aber eigentlich irgendwie gar nicht so richtig hinbekommen haben war. Wir haben uns Ganz am Anfang das Konzept war eigentlich, dass wir sagen, hey, wir bereiten auf dieses Examen vor und dann Vermitteln wir die Ärzte an Krankenhäuser über eine Jobplattform?

1:40:16 Feliks Eyser: Ah, ihr wollt monetarisieren über das Talent quasi.

1:40:19 Sievert Weiss: Genau. Niemand hatte natürlich damit gerechnet, wir auch nicht, dass wir 95% Marktdanteile bekommen würden. Sondern es war so, da gab es zwei Player auf dem Markt, die was angeboten haben. Also klassische Rechnung ist: ja, gut, wenn es da schon zwei gibt und dann kommt der dritte, dann kriegt irgendwie jeder vielleicht 30 Prozent im besten Fall. Das war das eine. Das hat aber dazu geführt, und dann gibt es eben nur diese 10. 000 Medizinstudierenden, das hat dazu geführt, dass das schon bei den Angeln Eigentlich nicht als irgendwie attraktiv erachtet wurde. Und dann ist Attech, also Education Technology, nicht die Mitherwerbung. Ist ja jetzt auch nicht die, wo du sagst, hey, wow, da gibt es immer die Billion-Dollar Companies, die da rausspringen. Also gab es ein paar, aber so, ne, das ist nicht der Standard. Und es ist irgendwie so: ja, wie viel Geld kann man damit eigentlich wirklich verdienen? Und was wir damals auch schon gesehen haben, war, in einer der wesentlichen Ärztezeitungen, dem Deutschen Erzeblatt, da waren immer irgendwie 50 Seiten, Stellenanzeigen drin. Für unbesetzte Stellen, die irgendwie weder nach Region noch alphabetisch sortiert waren, einfach so kunterbunt da drin. Und es war ersichtlich, dass diese Stellenanzeigen, also eine Seite, Stellenanzeige kostet irgendwie 10. 000 Euro. Also ziemlich, das war ein ziemlich interessanter Markt, so erstmal, einfach auf Basis dieser Fakten. Und dann habe ich gedacht, ja gut, wenn wir die Leute aufs Examen vorbereiten. Wir wissen irgendwie vielleicht, wofür die sich interessieren, wie vielleicht deren Performance war, wenn es irgendwie relevant ist. Meistens ist es gar nicht so relevant, aber so. Und auf der anderen Seite gibt es irgendwie so den Bedarf. Es gibt Ärztemangel, gab es damals auch schon. Diesen Ärztemangel so. Und Kliniken sind offenbar bereit, dafür viel Geld auszugeben, einen Arzt tatsächlich zu bekommen. Und so entstand eigentlich dieses Konstrukt, dass wir sagten, hey, wir wollen die danach vermitteln. Dann haben wir erstmal nur diesen Examensteil gebaut. Und der war dann sehr viel erfolgreicher, als wir gedacht haben. Und das war fairerweise auch unser unser Pet Project, wenn man so will, ja, unser, da ging unser Herzblut rein.

1:42:35 Sievert Weiss: Und dieses, diesen anderen Teil, den haben wir dann einen Tick später versucht, haben gesagt, so ja, eigentlich, also müssen wir das jetzt irgendwie noch machen, ja, weil das also ist ja irgendwie eine Möglichkeit, die man irgendwie noch machen kann und da scheint ja auch irgendwie Businesspotenzial zu sein. Und Dann haben wir aber diesen, haben wir angefangen damit? Wir hatten von diesem Markt, das ist ja ein ganz anderer Markt, ne? Also ein Examensvorbereitungsprodukt zu bauen, ist ja was ganz anderes als

1:42:59 Feliks Eyser: Personalvermittlung.

1:43:00 Sievert Weiss: Ja. Oder als eine Jobplattform. Also, wir hatten eigentlich Jobplattform gedacht, so Personalvermittlung gibt es ja auch noch und gibt es alles Mögliche dazwischen. Aber es ist was ganz anderes. Da sind wir, glaube ich, am Ende wahrscheinlich so ein bisschen Vielleicht naiv und auch halbherzig dran gegangen und wir sind auch dann dazu noch sehr idealistisch daran gegangen, dass wir gesagt haben: ja. Es gibt ja nicht nur Ärzte mangeln, es gibt ja auch noch irgendwie schlechte Arbeitsbedingungen bei den Kliniken. Und vielleicht kann man das ja schaffen. Darzustellen, wo gibt es gute Arbeitsbedingungen, wo werden die Leute gut behandelt und so weiter und so fort. Und dann auch dazu Durch diese Transparenz dazu Krankenhäuser bringen, irgendwie ja, da was zu tun und nachzulegen, ja, und die Ausbildungsbedingungen zu verbessern und so weiter und so fort. Und dann haben wir uns sehr viel damit beschäftigt, sozusagen Bewertungen und so weiter von Kliniken zu erstellen und diese ganzen Kliniken überhaupt mal aufzulisten und so weiter. Aber wir haben komplett Komplett unterlassen, da auch ein Geschäftsmodell hinteran zu hängen. Also, wir haben keine Anzeigen oder irgendwie sowas gehabt, ganz lange nicht. Und dann war dieses Tool auch nicht besonders gut gebaut. Es hatte irgendwie einen So ein Google Maps Plugin, was ständig, wo sich Google Maps ständig erneuert hat und du dann ständig nachrüsten musstest, weil der dann sonst die ganze Seite zusammenbrach und so und naja. Also, das war sehr viel Aufwand, das zu erstellen. Ein bisschen irgendwie idealistisch angegangen und dann eigentlich komplett das Monetarisierungsmodell aus den Augen verloren dabei, auf dem Weg. Und dann haben wir das, haben wir das irgendwann eingestellt und gesagt, ja, das war eigentlich alles irgendwie. Gut und nett gedacht, aber es wird immer teurer, das weiter zu betreiben. Und diese Monetarisierungsseite war jetzt irgendwie auch nicht in Reichweite. Und alles auf der Basis irgendwie von komplett anderen Märkten, während wir auf der anderen Seite ja auch noch diese drei Erwartungen irgendwie angeschossen haben. Also das war dann irgendwie am Ende verhoben, falscher Markt, irgendwie falsch angegangen.

1:45:03 Sievert Weiss: Es war gut, weil nur so konnten wir überhaupt. Diese Initiale, die Angels überzeugen und zu sagen, hey, guck mal, da ist doch Potenzial irgendwie dafür was super, ja, und das war jetzt auch ja, es war ja kein Fake, keine Lüge oder irgendwie sowas, haben wir dann auch wirklich ja gemacht und wir haben das auch geglaubt, aber das haben wir dann ehrlicherweise eigentlich gar nicht geschafft. Und es lief. Bis man dann so Dinge einstellt, die nicht laufen, das dauert ja dann auch ein paar Jahre.

1:45:31 Feliks Eyser: Und vor allem, wenn man eine Geschichte erzählt hat, einem jemand auf der Basis Geld gegeben hat, Aber gut, wir machen uns keine Sorgen um die Angels. Ich glaube, wenn die noch dabei sind heute, dann sind sie ganz happy.

1:45:41 Sievert Weiss: Ich habe auch.

1:45:41 Feliks Eyser: Wenn deine 26-, 27-Jährige aus der Lerngruppe vor dir sitzen Mit dem, was du heute weißt, was gibst du der Truppe mit auf den Weg, die sich gerade auf ihr Examen vorbereitet und überlegt. Soll ich in die Klinik, soll ich Unternehmer werden, soll ich was ganz anderes machen? Was sagt der 15, 16 Jahre ältere Sievert zu den Boys?

1:46:07 Sievert Weiss: Probiert es aus. Mach es. Ich glaube, wir haben uns wirklich sehr viele Gedanken gemacht. Und wirklich, ich habe mich auch sehr schwer damit getan. Und ich glaube, wenn es diese Gruppe nicht so gegeben hätte in der Konstellation, so wie sie war, hätte es einfach nicht stattgefunden. Es wäre einfach so gewesen, wie bei jedem anderen auch, der daran vorbeikommt und sagt, boah, das ist ja blöd. Aber ja, mein Wahnsinn Sorbiert und dann mache ich weiter. Und ich bin natürlich sehr dankbar für diesen Weg, den ich gehen durfte. Und Im Prinzip das, was wir eingangs schon hatten, so mit diesen zwei Jahren, mit dieser Sandbox oder Timebox, wo man sagt: so hey, Dinge ausprobieren, schauen für eine gewisse Zeit oder wie auch immer man das eingrenzt. Ist super wertvoll. Und das würde ich denen dreien sagen. Und ich glaube, es gibt so viele. Andere Menschen, die an Themen vorbeikommen, die sie stören, wo sie irgendwie sehen: Mensch, das könnte man noch irgendwie besser machen. Warum ist das denn eigentlich so? Die das dann natürlich nicht machen, weil die meisten das nicht machen. Und der wesentliche Unterschied ist zu starten. Das trennt 99% von diesem 1%. Dem nachzugeben und es zu versuchen. Und das muss nicht immer heißen: hey. Ja, bau doch ein Unternehmen auf und mach doch so. Das kann ja auch alles Mögliche andere sein, so wie du vorhin auch gesagt hast. Menschen, die irgendwie unternehmerisch tätig waren, die ticken anders. Und du kannst innerhalb eines Unternehmens sozusagen so darüber nachdenken. Du kannst an deiner Arbeitsweise so denken. Du kannst in deinem Privatleben so denken, ja. Wo du wohnst, wo du leben willst, wie du über Schule nachdenkst oder oder oder ja. Nur weil das alle anderen so machen, musst du das nicht auch so machen.

1:48:07 Feliks Eyser: Ich finde das auch eine spannende Frage, wie wir vonher über Regret Minimization gesprochen. Eine andere Frage, die man sich stellen kann, ist bei einer großen Entscheidungen Was macht die bessere Geschichte? Und es ist kompatibel mit dem Stoizismus auf eine Weise. Du kannst sagen, okay, ich nehme die Sachen ein Stück weit, wie sie kommen, aber ich treffe natürlich auch Entscheidungen. Man kann auch sagen, gut, das Leben passiert, ein paar Sachen beeinflusse ich, ein paar nicht, aber wenn ich es beeinflussen kann, kann ich jetzt zumindest so tun, als wäre es ein Film. Und der Protagonist kann was machen, was interessant ist. Und das heißt nicht, man muss Founder werden, aber man kann sich überlegen, okay, was ist die bessere Geschichte?

1:48:41 Sievert Weiss: Ja. Was ist die bessere Geschichte aus meiner Sicht?

1:48:44 Feliks Eyser: Und du hast hier eine super Geschichte geschrieben. Nicht nur ein führendes Ad-Tech-Unternehmen, EdTech mit E in Deutschland gebaut, sondern jetzt auch eine führende globale AI-Companie. Aus Deutschland, aus Berlin. Wahnsinn. Congrats.

1:48:57 Sievert Weiss: Richtig

1:48:58 Feliks Eyser: geil. Wo finden Leute dich online? Wer soll sich melden?

1:49:01 Sievert Weiss: Ich bin bei LinkedIn. Melden. Ich mache gerne Mentoring von, also ich kann ja natürlich Nicht alles machen. Ich mache ja auch noch viele andere Sachen. Also meine Zeit ist limitiert, aber ich spreche gerne mit jüngeren, früheren Gründern, gerade in solchen Bereichen ein gewisses Level, vielleicht an Deep Tech auch jetzt nicht total abgefahren, aber Aber so, wo man sagt, so ja, irgendwie, das hat vielleicht mit Medizin zu tun oder es hat vielleicht auch mit Bildung zu tun. Das finde ich spannend. Und gerade A-typischen vielleicht Foundern zu helfen, zu sagen, so ja, du kannst das, ne? Du bist vielleicht Wissenschaftler, aber auch du kannst. Gründen, ja, und du kannst diesen Weg gehen und du kannst ja alles beibringen davon auf dem Weg, aber trau dich, ja, sozusagen, das mache ich gerne und bin ich immer mal wieder auch aktiv bei sowas.

1:49:54 Feliks Eyser: Danke, dass du da was.

1:49:55 Sievert Weiss: Danke dir.