Von Google-Traffic zu MCP-Servern: Als Perplexity bei Statista anklopfte | Marc Berg, Statista

Marc Berg (0:00)

Als wir Fragen angegeben haben, zum Beispiel in ChatGPT 3 Punkt 5, haben wir gesehen, dass wir ganz oft als als Quelle zitiert worden sind und unsere Daten da drin waren. Und wir haben gesagt, what the fuck, also was was ist denn hier los? Das ist das erste Mal, seitdem ich arbeite, dass ich wirklich das Gefühl hab, dass die Technologie oder die deutlich weiter sind als die Adaptionsfähigkeit der Organisation, damit umzugehen. Und ich glaube, da fühlt man sich irgendwie als Manager gut, weil man sagt, meine Mitarbeiter dürfen ja alle und ich seh Token Usage und das ist ja ganz toll. Wenn man sich aber allerdings anguckt, was die Leute machen, dann ist da kaum Produktivitätsgewinn.

Christoph Magnussen (0:39)

Ohne Daten keine KI und genau deswegen haben wir jetzt bei AI to the DNA eine Folge, die sich genau mit dem Thema auseinandersetzt. Wir haben uns die Frage gestellt, was passiert mit Unternehmen, deren Geschäftsmodell vorher das Thema Daten aggregieren waren? Gehen jetzt alle auf ChatGPT und fragen dort nach oder hat sich was geändert? Wir haben Marc Berg, den CEO von Statista, einer der größten in Deutschland zu dem Thema Daten und Datenaufbereitung im Podcast und ihr könnt richtig was lernen, wenn's die Frage geht, haben wir eine Zukunft, wenn es das Thema Daten und KI geht? Ich glaube, das werden wir jetzt beantworten.

Marc Berg (1:08)

Freut euch auf

Christoph Magnussen (1:09)

eine sehr geile Folge AI to the DNA.

Marc, danke fürs 4 Stockwerke Hochstapfen. Du wurdest fast von meinem Team schon eingespannt hier zum zum Holzhochschleppen.

Marc Berg (1:20)

Ja, der Versuch war da.

Christoph Magnussen (1:21)

In in letzter Sekunde noch verändert.

Marc Berg (1:22)

Ich bin ja irgendwie drüber gestiegen. Da waren 6 Leute, die haben irgendwie angefangen, Kaminholz hochzutragen bei hochsommerlichen Temperaturen.

Christoph Magnussen (1:28)

Ja, Du siehst, es gibt Dinge, die kann die KI immer noch nicht für einen lösen. Ja, fängst

Marc Berg (1:34)

Du nicht hin.

Christoph Magnussen (1:34)

Genau. Und 1 dieser Dinge, die KI nicht für einen lösen kann, ist das Thema verlässliche deterministische Daten. Deswegen warst Du von Anfang an ein Kandidat auf unserer Liste.

Marc Berg (1:43)

Freut mich sehr.

Christoph Magnussen (1:44)

Intern quasi auf die Liste gekommen. Jemand hat gesagt, Marc von Statista muss kommen. Er soll mal erzählen, was macht es bei euch im Geschäftsmodell?

Aber vor allem auch, wie geht ihr selber intern damit Mhm. So, und wir haben uns schon über diverse Themen unterhalten und ich würd sagen, für die, es ist in Deutschland, glaub ich, fast unmöglich, die Statista nicht kennen, könntest Du ja aber sagen, was macht ihr momentan? Weil ein paar Sachen haben sich ja auch schon ein bisschen geändert.

Marc Berg (2:09)

Ja. Und von da steigen

Christoph Magnussen (2:10)

wir mal ein.

Marc Berg (2:10)

Ja, sehr gerne. Also ich hab jetzt das Glück seit 3 Jahren CEO von Statista zu sein und hab von den beiden Gründern übernommen.

Statista ist ein großer Produzent und Händler von, wir sagen mal Markt- und Unternehmens- und Kundendaten. Hier geht's aber nicht die persönlichen Kundendaten, sondern allgemeine Marktforschung. Und unsere Kunden sind typischerweise Großunternehmen wie Amazon oder Facebook oder Google oder Mercedes oder BMW oder eigentlich über alle Industrien, ob's die großen Beratungen sind, die großen Industrieunternehmen, typischerweise in das Bereich im Corporate Development, im Marketing, in der Strategie, die Informationen und Transparenz über bestimmte Märkte haben wollen. Und Märkte setzen sich aus unserer Sicht immer aus verschiedenen Dimensionen zusammen. Zum einen der Markt generell, also makroökonomische Daten, wie stark wächst ein Markt, wie groß ist ein Markt und so weiter. Die Unternehmensdaten dazu, wer hat welche Marktanteile und dann wie verhalten sich Konsumenten in diesen Märkten, also Kaufpräferenzen, Markenpräferenzen und so weiter. Und diese Daten produzieren wir, teilweise wir die auch nur, weil sie frei verfügbar sind und bereinigen die und strukturieren die, fügen die zusammen und verkaufen dann Zugang zu unseren Daten an verschiedenen Unternehmen.

Christoph Magnussen (3:11)

Wenn Du jetzt mal die letzten 3 Jahre aber nimmst, seit eben ChatGPT da ist und beobachtest Menschen, die sagen, ja, hab ChatGPT gefragt. Ich lass auch immer mal wieder gerne knallhart jetzt aufm Messer laufen, wenn jemand merkt, das hat nicht funktioniert, aber die Halluzination irgendwann Wochen später rauskommt, diesen Lerneffekt zu haben.

Was hat das bei euch ausgelöst? Also was was weißt Du, was ist passiert im in der Verhaltensweise derjenigen, die quasi nach Zahlen, Daten, Fakten suchen?

Marc Berg (3:40)

Ja, das war für uns, also ich glaub, jeder hat seinen ChatGPT 3 Punkt 5 Moment gehabt, wo es rauskommt und sagt, okay, guck mir das mal an, alle waren so wow. Was heißt ein das eigentlich für mich als Person? Was heißt das für das, was ich hier im Beruf mache? Was heißt eigentlich für das Unternehmen? Bei uns war es nicht anders und ganz ehrlich, der erste Schock war relativ groß, denn wenn man sich anguckt, bei welchen Daten sind denn die ursprünglichen Modelle trainiert worden, das waren frei verfügbare Daten und grade Statista, als wir Fragen angegeben haben, zum Beispiel in ChatGPT 3 Punkt 5, wie groß ist der und der Markt, was sind die wesentlichen Player, haben wir gesehen, dass wir ganz oft als als zitiert worden sind und unsere Daten da drin waren. Und wir haben gesagt, What the fuck? Also was was ist denn hier los? Und das kann ich euch sagen. Die Antworten waren relativ gut.