Transcript
Speaker: Ich glaube, es macht auch kreativ, kein Geld zu haben und man geht sehr, sehr bewusst mit dem Geld um.
Speaker: Also wenn du sehr viel Geld auf dem Konto liegen hast, dann ist man auch eher geneigt, mit dem Geld ineffizient umzugehen und an manchen Stellen nicht so kreativ zu sein.
Speaker: Ich bin Adriano.
Speaker: Das, was ihr gerade gehört habt, das war ich in ganz vielen verschiedenen Sprachen.
Speaker: Bin ich ein Sprachtalent?
Speaker: Es geht.
Speaker: Mein Französischlehrer aus der Oberstufe würde auf jeden Fall widersprechen.
Speaker: Der Grund, warum ich aber gerade so viele Sprachen sprechen konnte, ist das Tool, um das es heute geht.
Speaker: Ich durfte mit einem der Mitgründer von W.A.I.
Speaker: sprechen.
Speaker: Max Engler verrät uns, wie er und sein Mitgründer damals W.A.I.
Speaker: gegründet haben, welches Problem sie damit lösen möchten.
Speaker: Aber vor allem geht es, und das ist das Spannende an der ganzen Sache, um ihren No- und Low-Code-Stack.
Speaker: Wie sie das Ganze mit No- und Low-Code gebaut haben und damit der US-Konkurrenz, die kürzlich erst viele Millionen eingesammelt hat, trotzdem sogar überlegen sind.
Speaker: Max verrät uns natürlich nicht jedes Geheimnis.
Speaker: Ihr Geheimrezept bleibt Geheimrezept.
Speaker: Aber Max gibt echt coole Einblicke darin, wie du dein nächstes No-Code, Low-Code Projekt auf die Beine stellen kannst und dabei auf Sicherheit und Skalierbarkeit achten kannst.
Speaker: Also, falls du dabei bist zu überlegen, ob du dein nächstes No-Code Side-Projekt startest, dann hoffe ich, dass diese Folge dir dabei helfen kann.
Speaker: Tool of the Week
Speaker: Keywords AI ist vielleicht nicht ein No-Code-Tool per se.
Speaker: Man kann es als No-Coder oder No-Coderin auf jeden Fall nutzen und vor allem wird es dir was bringen, wenn du mit LLMs arbeitest.
Speaker: Keywords AI erlaubt es dir, LLM-Monitoring zu betreiben.
Speaker: Das bedeutet, du kannst sehen, wie dein Large Language Model, was du vielleicht in einem deiner Produkte oder in einem deiner Automatisierungen einsetzt, wie das funktioniert und so eben zu lernen, wie du es verbessern kannst.
Speaker: Das ist mein Versuch, es zu erklären.
Speaker: Max hat aber natürlich auch aus seiner Erfahrung berichtet und das hörst du hier.
Speaker: Mit Keywords.ai kannst du all deine Large Language Model anfragen, loggen und dann darauf basierend eben auch Prompt-Optimierungen vornehmen, schauen, was kamen überhaupt für Antworten raus, kannst verschiedene Large Language Models gegeneinander testen, kannst auch AB-Tests mit Prompts machen.
Speaker: Also das ist ziemlich cool und löst für uns auch eines der Hauptprobleme.
Speaker: Herzlich willkommen Max, schön, dass du da bist.
Speaker: Hi, ja, erstmal vielen, vielen Dank für die Einladung.
Speaker: Freut mich sehr, bin total gespannt auf das Gespräch.
Speaker: Ich kannte auch euren Podcast schon vorher und insofern umso cooler, dass ich jetzt mal hier mit dabei sein darf.
Speaker: Ja, nice.
Speaker: Das höre ich natürlich sehr gerne.
Speaker: Ich hatte dir, glaube ich, vor knapp zwei Wochen auf LinkedIn geschrieben.
Speaker: Der Alex, einer unserer Mitgründer, hatte mich aufmerksam gemacht auf WAI und auf dich.
Speaker: Weil, dazu kommen wir natürlich später, das ist ja Hauptthema, No-Code, Low-Code bei euch eine ganz große Rolle spielt im Tech-Stack, beziehungsweise der Art und Weise, wie ihr Double-E aufgebaut habt.
Speaker: Aber vielleicht kannst du dich den Zuhörenden ja einmal vorstellen, wer bist du, vielleicht sogar wo du gerade sitzt und alles, was sonst noch relevant ist, in welcher Rolle du natürlich heute hier bist.
Speaker: Ja, sehr gerne.
Speaker: Also ich bin Max, bin einer der Gründer von zwei Gründern von WAI.
Speaker: Mein Part ist so das Thema Produkt und Entwicklung.
Speaker: Tatsächlich im Bereich Produkt und Produktentwicklung mache ich auch schon seit 2015 eigentlich verschiedenste Sachen.
Speaker: 2015 war so meine erste Gründung.
Speaker: Damals Freiskript ist aus der Uni heraus entstanden.
Speaker: Problem war, Studenten haben wenig Geld, müssen aber ihre Studienunterlagen, also Skript und so weiter, drucken.
Speaker: Wie kann man das irgendwie ausbilden?
Speaker: in einer smarten Kombination lösen.
Speaker: Die Idee war dann, Werbetreibenden, also Unternehmen, die halt irgendwie an Studenten interessiert sind wegen Recruiting-Zwecken oder wegen Produktmarketing, Werbeplatzierungen in den gedruckten Unterlagen anzubieten.
Speaker: Wir haben dann die Unterlagen gedruckt, den Studenten kostenfrei gedruckt und auch nach Hause geschickt.
Speaker: Und dafür brauchten wir halt damals auch schon eine Plattform.
Speaker: Damals gab es aber noch nicht, also ich kannte damals No-Code so überhaupt noch gar nicht.
Speaker: Also haben wir es auf die klassische Art und Weise gemacht.
Speaker: Wir haben eine Plattform entwickelt, konnten das relativ günstig mit anderen Studenten wiederum machen, die damals halt schon das Thema Coding drauf hatten.
Speaker: Ja, das war so meine erste unternehmerische Station, in der ich so ein bisschen in das Thema schon wirklich praktisch eintauchen konnte.
Speaker: Das Startup gab es dann nach anderthalb Jahren nicht mehr, aus verschiedensten Gründen.
Speaker: Dann bin ich zu der Firma Liebschau und Pracht gekommen.
Speaker: Die sind im Gesundheitsbereich.
Speaker: Viele kennen Liebschau und Pracht durch YouTube, weil die einen ziemlich großen YouTube-Kanal haben, mit mittlerweile über zwei Millionen Abonnenten.
Speaker: Sind das diese Videos mit so Gesundheitstipps und aber auch so Physiotherapie-Sachen, richtig?
Speaker: Ja, genau.
Speaker: Also primär...
Speaker: Übungsvideos gegen Schmerzen.
Speaker: Ja, genau.
Speaker: Also Selbsthilfe oder Hilfe zur Selbsthilfe, Übungsvideos gegen Rückenschmerzen, Knieschmerzen und so weiter.
Speaker: Und da habe ich dann eigentlich genau mit dem gleichen Thema weitergemacht, mich um die Webseite gekümmert, Webseiten-Relaunch, SEO-Optimierung, Mitgliederbereich, also alles Mögliche auch so im Bereich digitale Produkte, viel mit WordPress, also da auch schon im Prinzip mit No-Code-Produkte entwickelt, ohne jetzt zu
Speaker: zu wissen, dass es No-Code ist.
Speaker: Damals hat man noch nicht so den Begriff gehabt, aber im Prinzip ohne coden zu müssen, verschiedenste digitale Produkte entwickelt.
Speaker: Und dann zuletzt habe ich mich um das Thema Mitglieder-App gekümmert, also eine App, in der du noch mal bessere Premium-Übungen im Prinzip machen kannst.
Speaker: Das Ganze verbunden mit einer Mitgliedschaft, also mit einer Subscription.
Speaker: und auch mit einer eigenen App.
Speaker: Da gibt es immer noch den Anbieter Uscreen.
Speaker: Da kannst du so deinen Mitgliederbereich bauen, da kannst du quasi dein eigenes Netflix bauen.
Speaker: Das ist vor allem für Creator spannend.
Speaker: Die Hauptzielgruppe von denen sind auch YouTube Creator, die on top of YouTube noch einen eigenen Mitgliederbereich in Verbindung mit einem Abo anbieten möchten.
Speaker: Wie heißt das Tool?
Speaker: U-Screen, also U und dann Screen.
Speaker: Genau.
Speaker: Auch superinteressanter Case.
Speaker: Also als Side-Notice.
Speaker: Die haben zehn Jahre lang gebootstrapped.
Speaker: Und jetzt haben die nach zehn Jahren 150 Millionen eingesammelt.
Speaker: Superinteressanter Case, an dem man auch mal sieht, dass man nicht immer direkt Geld einsammeln muss, sondern auch erst mal aus eigener Kraft was aufbauen kann.
Speaker: Und dann irgendwie nach zehn Jahren sagen kann, hey, das Ganze ist so erfolgreich, wir haben es jetzt zehn Jahre lang bewiesen und jetzt wollen wir nochmal richtig wachsen.
Speaker: Naja, das als kleine Side-Notice.
Speaker: Ja, genau, das habe ich dann zuletzt bei Liebschirm und Bracht ungefähr zwei Jahre gemacht, habe das Ganze auf 35.000 zahlende Mitglieder aufbauen können.
Speaker: Crazy, Respekt.
Speaker: Ja, und bin dann zu einem anderen Startup, weil ich auch so ein bisschen wieder mehr in das Startup leben wollte.
Speaker: Lieb schon im Bracht war zu dem Zeitpunkt schon 200 Mitarbeiter ungefähr.
Speaker: Und da ist halt nicht mehr so wirklich diese klassischen Startup-Vibes, sag ich mal, wo noch nicht viel da ist, wo es noch keine Strukturen gibt und so.
Speaker: Da war ich noch nie so ein Fan von.
Speaker: Deswegen habe ich dann einfach nochmal was Neues gesucht und gebraucht.
Speaker: Und bin dann zu Milo.
Speaker: Die sind leider gerade auch in der Abwicklung zur falschen Zeit am falschen Ort, sage ich mal.
Speaker: Milo hat Fahrradabos gemacht.
Speaker: Also anstatt dir ein Fahrrad zu kaufen, kannst du bei Milo oder konntest du bei Milo ein Fahrrad abonnieren.
Speaker: Ja.
Speaker: Und genau.
Speaker: Also ähnlich wie Swapfeeds.
Speaker: Ja, ähnlich wie Swapfeeds.
Speaker: Nur, dass es nicht eigene Fahrräder gibt, sondern
Speaker: Die klassischen Markenfahrräder, die du auch in jedem Fahrradhändlergeschäft bekommst.
Speaker: Also Canyon und Scott und Riese Müller und so die Fahrräder.
Speaker: Also hauptsächlich so Premium-Fahrräder, aber keine eigenen, sondern Premium-Fahrräder.
Speaker: Genau, und das letzte Thema, was ich bei Liebschonpracht hatte, war ja auch schon Abo.
Speaker: Also da bin ich dann das erste Mal so...
Speaker: in Berührung mit dem Abo-Thema gekommen, also digitale Produkte in Verbindung mit Subscription.
Speaker: Also klassisches SaaS-Produkt, wenn du so willst.
Speaker: Genau, was ähnliches dann bei Milo, wobei das nach sechs Monaten ungefähr wieder vorbei war.
Speaker: Wie gesagt, falsche Zeit, falscher Ort.
Speaker: Der Fahrradmarkt ist da gerade wieder so zusammengebrochen, weil das Thema Corona war zu Ende.
Speaker: Die Lieferketten sind wieder angelaufen.
Speaker: Okay.
Speaker: Und dadurch war es dann nicht mehr so, dass plötzlich jeder ein Fahrrad haben wollte.
Speaker: Ja, genau.
Speaker: Und gleichzeitig habe ich bei Milo aber auch gemerkt, weil da hatte ich schon eher so eine Führungsrolle, ein Team mit 20 Leuten.
Speaker: Und ich habe aber auch bei Milo gemerkt, es war ein super, super wichtiges Learning für mich.
Speaker: Und deswegen war die Station auch absolut notwendig.
Speaker: Sonst wäre ich heute nicht da, wo ich bin.
Speaker: Ich habe dort klar gemerkt, ich bin überhaupt nicht von meinem Naturell her so eine Führungskraft.
Speaker: Also ich bin nicht der Typ, der gerne ein größeres Team leitet, sondern ich war schon immer jemand, ich war schon immer vom Typ her so ein Tüftler.
Speaker: Also ich war auch in der Familie immer derjenige, der irgendwie...
Speaker: wenn die Großeltern irgendwie ein technisches Problem hatten mit dem Laptop oder mit dem Handy oder wenn es irgendwie darum ging, irgendwas zu reparieren.
Speaker: Da war ich immer so derjenige, der das irgendwie hinbekommen hat.
Speaker: Also ich war schon immer so ein Tüftler-Typ, technisch sehr affin.
Speaker: Und ich hatte auch schon immer eine große Begeisterung für das Thema Programmieren.
Speaker: Ich hätte auch immer gerne selbst programmiert.
Speaker: Und mit der Erkenntnis habe ich mich dann nach meiner Station bei Milo gefragt, okay, was machst du jetzt mit der Erkenntnis?
Speaker: Du willst nicht Führungskraft sein, du bist von deinem Naturell her so ein Tüftertyp, du baust gerne Dinge, du hast schon immer irgendwie was mit digitalen Produkten gemacht, musst eigentlich coden können.
Speaker: Okay, wenn du jetzt aber anfängst, irgendwie klassische Programmierung zu lernen, dann dauert das irgendwie drei Jahre, bis du richtig was drauf hast und richtig was reißen kannst.
Speaker: Ja, und dann bin ich witzigerweise auf einen Podcast gestoßen, damals von Visual Makers mit der Lili oder Lilith und dem Hendrik Lennertz.
Speaker: Und da hat sie über das Thema Bubble gesprochen.
Speaker: Deswegen ist es jetzt auch total lustig, dass ich hier bei euch im Podcast bin.
Speaker: Da hat sie über das Thema Bubble gesprochen.
Speaker: Dann habe ich mir Bubble angeschaut und gemerkt, hey, das ist ja eigentlich genau das, was du jetzt lernen müsstest, quasi zu programmieren, ohne coden zu müssen, also quasi so den Shortcut zu nehmen.
Speaker: Ja, dann habe ich mich mit dem Thema Bubble auseinandergesetzt und relativ schnell die Entscheidung getroffen.
Speaker: Ich werde jetzt No-Code-Entwickler.
Speaker: Ich bringe mir alles bei, was man in dem Bereich wissen und können muss, um eben gute digitale Produkte völlig frei auf einer grünen Wiese bauen zu können.
Speaker: Und so ging dann die Reise mit No-Code, also richtig, sage ich mal, mit No-Code für mich los.
Speaker: Eigentlich ging sie ja schon 2015 los, unbewusst.
Speaker: Ja.
Speaker: Und dann 2023 ging es richtig los.
Speaker: Und eigentlich wollte ich das... Ja, frag ruhig erst mal.
Speaker: Das ist spannend, weil die allermeisten, mit denen ich dann auch hier spreche im Podcast, haben irgendwann mal mit WordPress ihre ersten Erfahrungen gemacht.
Speaker: Mich mit eingeschlossen, wo man das erst mal so gemerkt hat, ach krass, ich kann...
Speaker: irgendwas digital bauen, relativ simpel, drag and drop.
Speaker: Und dann führt WordPress zu vielleicht einem etwas, irgendeinem anderen WordPress-Plugin, mit dem du dann mehr machen kannst.
Speaker: Und so beginnt für die, oder für viele auf jeden Fall, die Reise zu den richtigen No-Code, Low-Code-Tools.
Speaker: Ja, absolut.
Speaker: Also das war auch immer eben so das Problem.
Speaker: Es gibt diverse Tools, mit denen man einiges machen kann, aber du bist immer sehr, sehr eingeschränkt.
Speaker: Bei WordPress sind es irgendwelche Plugins, die du brauchst.
Speaker: Bei Uscreen war es nur ein Use Case, den du abbilden konntest.
Speaker: Also es gibt immer diverseste Einschränkungen und ja,
Speaker: Bubble oder auch andere No-Code-Tools, da gibt es mittlerweile sehr viele, die sehr, sehr gut sind.
Speaker: Die bringen einfach die Möglichkeit mit sich, wirklich auf einer grünen Wiese.
Speaker: Und das ist, glaube ich, auch so ein Trugschluss, den viele haben.
Speaker: Viele denken an No-Code und dann automatisch an Einschränkungen.
Speaker: Und das ist überhaupt nicht so.
Speaker: Also ob jetzt mit No-Code oder mit klassischer Programmierung, du kannst im Prinzip alles bauen, was du dir innerhalb einer Web-App vorstellen kannst.
Speaker: Ich rede jetzt natürlich nicht irgendwie von einem Large Language Model oder sowas, das ist eine komplett andere Geschichte, aber innerhalb von einer Web App kannst du damit alles machen.
Speaker: Und das hat mich so begeistert an dem Thema und ja, dann ging die Reise los mit Bubble.
Speaker: Und mein Ziel war dann, als Freelancer für Gründer und andere Firmen digitale Produkte zu bauen.
Speaker: Also wirklich so klassisch als Freelancer.
Speaker: Person XY kommt auf mich zu mit der Idee, hey, wir wollen dieses und jenes digitale Produkt haben.
Speaker: Kannst du das für uns bauen?
Speaker: Und ich mache das dann für die.
Speaker: Also klassischer No-Code Freelancer.
Speaker: Das war mein Ziel, das wollte ich werden.
Speaker: Und das Spannende ist aber, dass zu einer sehr, sehr ähnlichen oder genau zur gleichen Zeit mein Mitgründer, der Simon, mit dem ich im Übrigen auch fünf Jahre bei Liebschirmpracht gearbeitet habe, der war aber inzwischen auch selbstständig.
Speaker: Der hat das Thema YouTube bei Liebschirmpracht aufgebaut und hat sich dann irgendwann selbstständig gemacht und war dann beratend selbstständig in dem Bereich YouTube tätig.
Speaker: Und hat zusätzlich auch mit einem anderen sehr guten Freund von ihm eine Marketingagentur gegründet.
Speaker: Und das Handy, glaube ich, oder er hat das auch schon zu dem Zeitpunkt über drei Jahre gemacht.
Speaker: Super erfolgreich, aber er hatte nicht mehr so wirklich Lust auf dieses klassische Beratungsgeschäft.
Speaker: Der hatte da irgendwie...
Speaker: Die Schnauze voll von und hatte auch Lust, was Neues zu machen.
Speaker: Irgendwas, was auch unabhängig von seinem eigenen Zeitinvest ist, weil er logischerweise als Berater verdient immer genau dann Geld, wenn du gerade aktiv Stunden für deine Kunden investierst oder in irgendwelche Calls hängst und so weiter.
Speaker: Und davon wollte er sich lösen.
Speaker: Und er wusste auch noch nicht so genau was.
Speaker: Aber wir haben uns dann...
Speaker: getroffen und er hat mir von seiner Situation erzählt, ich hab ihm von meiner Situation erzählt und gleichzeitig kam diese ganze AI-Welle gerade auf.
Speaker: Also ChatGPT wurde irgendwie zu dem Zeitpunkt, ich glaub drei, vier Monate vorher gelauncht und
Speaker: Die Idee war dann ganz lose, wir müssen irgendwas mit AI machen, irgendein cooles Produkt mit AI.
Speaker: Und gleichzeitig, vielleicht komm ich jetzt auch schon, oder wolltest du erst mal eine Frage stellen?
Speaker: Ansonsten kann ich auch schon direkt übergehen, wie dann die Idee entstanden ist.
Speaker: Ja, gerne.
Speaker: Also du kannst direkt dann zu Dubli, was es ist.
Speaker: Und genau, also vielleicht bevor du die erklärst, wie die Idee am Ende entstanden ist, kannst du nochmal den Pitchen, was Dubli letztendlich ist.
Speaker: Das ist im Intro ja auf jeden Fall, erwähne ich das ja.
Speaker: Aber ja, vielleicht kannst du nochmal so, wie wäre denn dein Pitch, wenn jemand dich jetzt fragt, so, hey Max, was machst du eigentlich beruflich?
Speaker: Ja, also Dubli ist eine Plattform, mit der du Videos mithilfe von KI verwendest.
Speaker: Lippensynchron und mit der Originalstimme der jeweiligen Sprecher aus dem Video übersetzen kannst.
Speaker: Ganz einfach.
Speaker: Also registrierst dich, wählst ein Video hoch oder pastest einen YouTube-Link rein, wählst die Originalsprache, Zielsprache aus, klickst auf Starten und dann wird das Video gespielt.
Speaker: innerhalb von, je nachdem wie lang das Video ist, ein paar Minuten übersetzt.
Speaker: Ja.
Speaker: Ich hab's gestern auch mal getestet.
Speaker: Also ich hab wirklich nur einen 20-Sekunden-Clip vor mir reingemacht.
Speaker: Und basierend auf der
Speaker: Länge war ich trotzdem echt überrascht, wie nah dran das kommt.
Speaker: Also ich glaube, meine Freundin hat es dann auch nochmal gehört.
Speaker: Es ist irgendwie interessant, weil man merkt, dass du das bist, aber irgendwie ist so ein bisschen was off.
Speaker: Aber das waren ja wie gesagt 20 Sekunden, auf denen das basiert.
Speaker: Und genau, vielleicht können wir dann später nochmal darüber reden, wie das Ganze dann funktioniert im Background, welches Modell, welche Best Practices es gibt, um da wirklich die besten Ergebnisse zu erzielen.
Speaker: Aber ich hatte auch auf der
Speaker: Ich glaube, Simon, dein Mitgründer, hat einen LinkedIn-Post gemacht zu einem auf Deutsch übersetzten Video von Marcus Brown.
Speaker: Der YouTuber, der hier, der Tech-YouTuber.
Speaker: Und das war krass, weil da war ich wirklich so, das ist der, seine Stimme, seine Tonlage, aber er spricht Deutsch.
Speaker: Und das ist schon echt verrückt.
Speaker: Aber genau, also...
Speaker: Das ist Dubli und ja, jetzt kannst du mal gerne erzählen, wie das dann am Ende dazu kam, dass ihr irgendwas mit AI sozusagen letztendlich zu Dubli gemacht habt.
Speaker: Ja, also da vielleicht auch so ein bisschen zu unserer Herangehensweise.
Speaker: Wir wollten natürlich irgendwas mit AI machen, wir waren jetzt aber auch nicht so, dass wir gesagt haben, wir machen wirklich irgendwas, sondern es sollte schon irgendwas sein, wo wir zumindest einer von uns eine super gute Expertise hat.
Speaker: Also
Speaker: Der Simon, wie ich hier schon gesagt habe, der war ja zu dem Zeitpunkt, hat ja schon irgendwie sechs, sieben Jahre lang was mit YouTube gemacht, einen großen YouTube-Kanal aufgebaut, andere Kunden im Bereich YouTube beraten und denen auch geholfen, YouTube groß zu machen.
Speaker: Und es sollte schon irgendwas so in dem Bereich sein, weil ich glaube,
Speaker: Also ich glaube, es hilft, wenn man was in einem Bereich macht, in dem man sich einfach auskennt, in dem man weiß, wie die Zielgruppe tickt, was die Probleme sind, wie die Leute generell so drauf sind.
Speaker: Weil, also wenn ich jetzt mal ein blödes Beispiel, wenn wir jetzt irgendwas gemacht hätten, wo wir
Speaker: irgendwie mit Medizinforschern zu tun gehabt hätten.
Speaker: Wir sprechen ja gar nicht deren Sprache.
Speaker: Wir können uns gar nicht auf Augenhöhe mit denen austauschen.
Speaker: Und deswegen haben wir ganz bewusst gesagt, wir machen was in einem Bereich, wo wir die Menschen kennen, wo wir uns mit denen auf Augenhöhe austauschen können, wo wir wissen, was die Probleme sind und so weiter und so fort.
Speaker: Weil dann können wir uns auch viel besser darin hineinversetzen, wie so ein Produkt letzten Endes gebaut sein muss, damit es die Probleme der Zielgruppe bestmöglich löst.
Speaker: Also es muss sich einfach natürlich anfühlen, der Bereich, in dem du mich bewegst.
Speaker: Und deswegen, also auch nochmal dazu, wir wollten jetzt nicht irgendwas machen, sondern schon irgendwas mit, klar mit AI, aber muss halt was in einem bekannten Metier sein.
Speaker: Das war unser, genau unser Vorhaben.
Speaker: Und zu dem Zeitpunkt war der Simon noch in einem Projekt bei Liebschau und Pracht, wo es darum ging, den YouTube-Kanal auch in andere Sprachen zu bringen.
Speaker: Also die wollten schon immer, also das Vorhaben gibt es schon lange, irgendwie zu internationalisieren und da war halt quasi so der erste logische Ansatz, okay, wir müssen den YouTube-Kanal irgendwie in andere Sprachen bringen, so in die bekannten...
Speaker: fünf andere große bekannte Sprachen, also irgendwie Spanisch, Englisch, Chinesisch, Arabisch und so weiter und so fort.
Speaker: Und es gab damals, fing es gerade so an mit dem Thema Voice Cloning und Text-to-Speech,
Speaker: Und es sind auch bei Liefer- und Brach dann so interne Produkte entstanden, mit denen man das einigermaßen automatisiert hat, aber das Ergebnis war überhaupt nicht gut und nicht zu gebrauchen und man musste da auch sehr viel manuell eingreifen.
Speaker: und so weiter und so.
Speaker: Also es gab da quasi so einen ersten internen Prototypen, der aber kein gutes Ergebnis geliefert hat und es gab aber intern auch nicht fokussiert die Ressourcen dafür, daraus wirklich ein gutes Produkt zu machen.
Speaker: Und so ist dann tatsächlich die Idee entstanden, dass wir das machen, aber eben gut.
Speaker: Und wir wussten zu dem Zeitpunkt aber ehrlicherweise auch überhaupt nicht, ob wir das hinbekommen.
Speaker: Weil, wie gesagt, es gab damals
Speaker: zwar so die Basistechnologien, die wir heute auch einsetzen, aber uns war überhaupt noch nicht bewusst, wie der gesamte Prozess funktionieren wird.
Speaker: Wir hatten so ein paar Ansätze, aber sind dann da wirklich ins kalte Wasser gesprungen und haben einfach angefangen.
Speaker: Also wirklich, wir haben uns dann regelmäßig getroffen, haben einfach angefangen, das Produkt zu bauen und unser Ziel war eigentlich auch innerhalb von einem Monat,
Speaker: einen ersten MVP zu haben.
Speaker: Hat dann zwar sechs Monate gedauert, aber gleichzeitig, also ja, gleichzeitig und das hat uns auch einen riesen Vorteil geschafft.
Speaker: Der Simon hat gleichzeitig mit seinen Kunden gesprochen, mit vielen anderen potenziellen Kunden auch für das Produkt und war einfach mit denen schon von Tag eins an sehr eng im Austausch darüber, wie so ein Produkt dann aufgebaut sein muss, was die Use Cases sind, ob es überhaupt Bedarf gibt.
Speaker: Und so haben wir ohne ein Produkt zu haben auch schon relativ schnell gemerkt, dass die Nachfrage groß ist und verstanden, wie das Produkt funktioniert.
Speaker: grob gebaut sein muss, damit es tatsächlich von zumindest mal den Kunden, die so bei uns auf dem Radar waren, genutzt werden würde.
Speaker: Ja, und was sind das für Use-Case oder ich finde es mal spannend, was waren das für Use-Cases am Anfang der Reise, wo ihr dann mit diesen eben genannten Kunden gesprochen habt?
Speaker: Und hat sich das verändert zu heute?
Speaker: Was sind die Use Cases heute?
Speaker: Ja, also auf jeden Fall gibt es einen klaren Use Case beziehungsweise ein klares Content-Format, was für Video-Übersetzung mit KI funktioniert und was nicht funktioniert.
Speaker: Also was sehr, sehr gut funktioniert, ist so informativer Content.
Speaker: Also so Lernvideos, Tutorials, Produktvideos, Podcasts auch.
Speaker: meistens nicht Podcasts, wo viel durcheinander gesprochen wird, weil damit kommt die KI-Transkription noch nicht klar.
Speaker: Das wird sich auch bald ändern.
Speaker: Ich rede jetzt nicht von in zwei Wochen, aber...
Speaker: Gib dem mal noch ein paar Monate, dann wird das auch funktionieren.
Speaker: Aber aktuell wirklich informativer Content, wo nicht mit emotional großen Unterschieden, also wenn du jetzt irgendwie schreist und weinst und irgendwie laut lachst und so, das funktioniert nicht.
Speaker: Das wird auch nicht authentisch übersetzt werden können.
Speaker: Ich wollte gerade sagen, das wäre nämlich meine nächste Frage gewesen, was eure Erfahrung ist hinsichtlich dieser...
Speaker: dem Faktor Mensch in so Gesprächen.
Speaker: Weil ich hab mir jetzt so ein paar Übersetzungen eben angeguckt und ich hatte auch das Gefühl, dass zum Beispiel das Video, was ich vorhin benannt hab, von Marques Brownlee, wo er halt ein Handy vorstellt, mega gut.
Speaker: Weil das halt einfach, das ist seine Tonlage, die ist relativ konstant, selbst wenn er halt irgendwie was gut oder schlecht findet.
Speaker: Aber dann dachte ich mir so, ah, wie wär das denn?
Speaker: wenn ich jetzt etwas übersetze, zum Beispiel einen Stand-up-Comedy-Clip.
Speaker: Abgesehen davon, dass natürlich die Sprache da eine große Rolle spielt und das komplett den Inhalt verändern kann.
Speaker: Aber dann weiß ich so, ich weiß nicht, ob das so gut funktionieren wird, wenn dann da plötzlich die KI so die Tonalität beeinflusst, die ja dann extrem relevant eben sein kann, um gewisse Sachen dann rüberzubringen.
Speaker: Das wird irgendwann funktionieren, aber so weit sind wir noch nicht.
Speaker: Also ganz genau so Markus Brownie, das perfekte Use Case, wo wirklich relativ sachlich, der kann schon Emotionalität in seiner Stimme haben und die wird auch durch das Voice Cloning übernommen.
Speaker: Aber
Speaker: Das ist dann so Markus Brownie, wenn er, ich sag mal, enthusiastisch über das neue iPhone spricht, das funktioniert super gut.
Speaker: Und dieses Enthusiastische, das wird auch mitgenommen.
Speaker: Also es ist jetzt nicht so, dass du da so eine klassische Roboter-Stimmung hast, sondern da werden schon auch die Emotionen grundlegend, sag ich mal, übertragen.
Speaker: Aber wenn es dann zu extrem wird, dann wird das zwar auch übersetzt, aber eben nicht authentisch.
Speaker: Also eine mexikanische Telenovela werden wir die nächsten paar Wochen nicht auf Deutsch sehen.
Speaker: Nee, auf gar keinen Fall.
Speaker: Aber wirklich so Lieblingskunden sind beispielsweise Liebschauer und Pracht.
Speaker: Also die sind tatsächlich auch Kunde bei uns geworden, was ganz cool ist und auch uns sehr wichtig war, weil wir ja da mal Arbeitnehmer waren, da mitgearbeitet haben.
Speaker: Und deswegen war es natürlich auch super cool, die als Kunden zu gewinnen.
Speaker: Die Bild-Zeitung ist beispielsweise Kurve für uns, die übersetzen ein bestimmtes Format und zwar berichten die mehrmals die Woche über den Ukraine-Krieg.
Speaker: Und dafür haben die einen neuen YouTube-Channel aufgemacht, um auch auf Englisch über den Ukraine-Krieg zu berichten.
Speaker: Bild International, muss man auf YouTube, Bild International, Lagezentrum oder sowas.
Speaker: Also das sind so zwei sehr beliebte Use Cases.
Speaker: Und zum Beispiel noch als drittes Beispiel die Firma Bicycle.
Speaker: Das ist ein Marktplatz für gebrauchte Fahrräder.
Speaker: Die stecken sehr viel Energie in diesen Online-Marktplatz, dass der einfach sehr cool funktioniert, du eine sehr coole User Experience hast.
Speaker: Die sind auch sehr stark am Wachsen und die berichten halt darüber, wie man die Plattform am besten benutzt, wie man am besten Titel für sein Fahrrad irgendwie vergibt, damit er gut gefunden wird auf diesem Marktplatz.
Speaker: Also so klassische Marktplatz-SEO-Themen.
Speaker: Und das haben die auf YouTube?
Speaker: Das haben die, ich weiß es ehrlich gesagt gar nicht.
Speaker: Ich glaube schon, dass die das auf YouTube haben.
Speaker: Buy-Cycle, also Buy und dann Cycle.
Speaker: Ja, die Website habe ich gefunden auf jeden Fall schon.
Speaker: Genau.
Speaker: Das sind so drei klassische, gut funktionierende Use Cases.
Speaker: Okay, cool.
Speaker: Ja, das, genau, das habe ich mir nämlich fast schon gedacht, dass das so die Richtung ist, die vor allem jetzt am meisten Sinn macht und gut funktioniert.
Speaker: Und super, auch einfach super wertvoll, wie du schon sagst.
Speaker: Genau sowas wie, wenn du eh einen internationalen Marktplatz hast,
Speaker: Und dann anstatt irgendwie auf 16 verschiedenen Sprachen YouTube-Videos zu machen, machst halt ein Video und kannst einfach so viel Zeit und Geld sparen dadurch.
Speaker: Ja, absolut, ja.
Speaker: Das ist auch so der große Unterschied zur herkömmlichen Herangehensweise.
Speaker: Also früher war es halt so, dass du irgendwie eine Übersetzungsagentur beauftragt hast und dann war da...
Speaker: der Sprecher beteiligt und derjenige, der es transkribiert hat und derjenige, der die Übersetzung an sich gemacht hat.
Speaker: Es war ein unglaublich, also ein Prozess, der sehr viel Projektmanagement erfordert hat, der lange gebraucht hat, wo du dann nicht die Originalstimme des Sprechers logischerweise hattest.
Speaker: Das funktioniert ja wirklich nur mit KI.
Speaker: Das gab es ja vorher einfach nicht.
Speaker: Also das ist eine Stimme einfach...
Speaker: Woran ich gerade denken musste, und ich glaube auch, ich glaube, das hatte auch Simon auf LinkedIn gepostet, ein Clip von so einem Teleshopping.
Speaker: Und das war ja früher wirklich, das ist ein perfektes Beispiel dafür, wie...
Speaker: auf gut Deutsch gesagt, beschissen das damals war, wenn du halt gesehen hast, wie die Lippen sich bewegen und dann so eine ganz andere Stimme und eine ganz andere, du hast einfach gemerkt, wie unauthentisch das halt wirkt.
Speaker: Das ist ein Teleshopping aus den USA, die Videos und die Menschen sind halt dort aufgenommen worden und dann wurde das ins Deutsche übersetzt und dann kommt so eine ganz komische deutsche Synchronspreche oben drüber, die so
Speaker: Und so verkauft sich das dann.
Speaker: Und das war jedes Mal so, nee, das passt irgendwie nicht.
Speaker: Und dann hast du noch irgendwie, also bei so einer Qualität, sag ich mal, hast du, glaube ich, zwischen 50 und 100 Euro pro Minute bezahlt.
Speaker: Aber was auch klar ist, weil wenn da irgendwie fünf verschiedene Personen beteiligt sind mit Projektmanagement und Videoschnitt und keine Ahnung was, dann ist es einfach super aufwendig, kostet entsprechend viel Geld.
Speaker: Passt im Vergleich zu heute, was mit KI möglich ist, keine gute Qualität.
Speaker: Und 50 bis 100 Euro pro Minute gezahlt.
Speaker: Und mittlerweile geht es eben in einer guten Qualität, authentisch mit Voice Cloning und das Ganze für einen kleinen Bruchteil von 50 bis 100 Euro.
Speaker: Bevor wir gleich zum TechStack kommen, weil es mir jetzt gerade so eingefallen ist, vielleicht ein kleiner Exkurs, aber da würde mich immer deine Meinung interessieren.
Speaker: Wie siehst du denn dann die Zukunft für so Synchronsprecher, SynchronsprecherInnen von Hollywood-Filmen zum Beispiel?
Speaker: Ja, also wird definitiv irgendwann kommen, bin ich mir sehr, sehr sicher.
Speaker: Aber ich glaube, davon sind wir schon noch so drei bis fünf Jahre entfernt, dass wir wirklich...
Speaker: die Qualität erreichen, die dieses klassische Hollywood-Synchronsprech ersetzt.
Speaker: Weil du ja in Hollywood-Filmen auch, was ich vorher gesagt habe, sehr viel Emotionalität drin hast.
Speaker: Also allein das Thema Schreien.
Speaker: Versuch mal Schreien in einer anderen Sprache.
Speaker: Also da ist einfach ein ganzes Spektrum noch
Speaker: an, ich sag mal, Dingen, die ein Mensch von sich gibt, dabei, was einfach nicht authentisch übersetzt werden kann.
Speaker: Okay, cool.
Speaker: Dann in drei Jahren eine Update-Folge dazu, wie ihr den ersten Hollywood-Blockbuster... Schauen wir mal, wenn meine Prognose richtig ist.
Speaker: Vielleicht auch schon in einem Jahr, wer weiß.
Speaker: Also es ist ja so schnelllebig das AI-Thema.
Speaker: Dann lass uns gerne über den Tech-Stack sprechen.
Speaker: Ich hab's ja am Anfang schon erwähnt und du ja dann im Laufe deiner
Speaker: sozusagen No-Code-Reise ja auch.
Speaker: Am Ende des Tages habt ihr W jetzt komplett mit No-Code, Low-Code gebaut, richtig?
Speaker: Was habt ihr da für ein Tech-Stack?
Speaker: Wie ist das Ganze gebaut?
Speaker: Warum und wie habt ihr euch vor allem dann dazu entschieden zu sagen, okay, wir nehmen diese Tools?
Speaker: Bubble ist das Frontend, richtig?
Speaker: Das hast du ja auch gesagt.
Speaker: Ja, ja.
Speaker: Genau, also tatsächlich, um das schon mal vorwegzunehmen, aber da komme ich gleich nochmal drauf.
Speaker: Also wir haben auch viel klassischen Code dabei, den wir aber nicht selbst geschrieben haben.
Speaker: Ohne den wäre das Ganze nicht möglich, muss man auch ganz klar an der Stelle sagen.
Speaker: Also für mich liegt so wirklich die Superpower in der Kombination zwischen No-Code und klassischem Code, den wir aber wie gesagt nicht, also keine Zeile Code selbst geschrieben, aber komme ich gleich gerne nochmal dazu.
Speaker: Ja genau, also das Frontend haben wir initial, also Frontend, Backend und auch Datenbank haben wir initial mit Bubble aufgebaut.
Speaker: Wobei wir aktuell, und das ist ein langer Prozess, dabei sind, also wenn man sich da einmal für ein, vielleicht als Info an der Stelle, wenn man sich einmal für ein Backend eine Datenbanklösung entschieden hat, da dann im Produktivbetrieb wieder wegzukommen, ist sehr, sehr aufwendig.
Speaker: Wir sind aber tatsächlich dabei, das Thema Backend und Datenbank zu Xano umzuziehen.
Speaker: Weil es einfach nochmal skalierbarer und auch kosteneffizienter, deutlich kosteneffizienter ist als das Thema Bubble, wo du ja für Workload-Units bezahlst.
Speaker: Und das kann dann auch mal vor allem, wenn Bugs passieren und so, extrem teuer werden.
Speaker: Aber aktuell noch Frontend, wie gesagt, Backend und Datenbank über Bubble.
Speaker: Genau.
Speaker: Dann, was ich gerade schon gesagt habe, wir haben wirklich viele Microservices.
Speaker: Was sind Microservices?
Speaker: Microservices ist letzten Endes eine Lösung für ein ganz spezifisches Problem.
Speaker: Und dieser Microservice ist dafür da, nur dieses eine Problem zu lösen.
Speaker: Ich mache ein Beispiel.
Speaker: Wenn wir Videos übersetzen in dem Prozess, entstehen ganz viele einzelne MP3-Snippets, die irgendwann mal wieder zusammengemerged werden müssen zu einer großen MP3-Audio-Datei.
Speaker: Ach krass, spannend, okay.
Speaker: Genau, und genau dafür haben wir einen von vielen Microservices, der dann per API eine Liste von MP3-Dateien bekommt, die in einem S3-Bucket
Speaker: also S3-Bucket ist so die Storage-Lösung von AWS, bekommt, sich diese runterlädt, zusammenmergt und dann wiederum Benachrichtigungs-API-Call an einen Bubble-Endpunkt sendet und sagt, hier ist die Datei, also die zusammengefügten MP3-Dateien, die wir dann an der Stelle wiederum nutzen, um halt das Video zu erstellen.
Speaker: Und so haben wir, also sowas kannst du ja nicht mit Bubble jetzt lösen.
Speaker: Also es gibt auch kein Plugin dafür.
Speaker: Und da gibt es ganz viele Fälle.
Speaker: Anderer Fall ist ein YouTube-Video runterzuladen.
Speaker: Dafür haben wir auch einen Microservice.
Speaker: Kannst du auch nicht mit Bubble machen.
Speaker: Gibt es auch kein Plugin für.
Speaker: Und so haben wir dann auf eine sehr, sehr skalierbare Art und Weise mit AWS Lambda.
Speaker: Also AWS Lambda ist quasi...
Speaker: also von AWS, ein Tool, sag ich mal, wo du ein Code hinzufügen kannst, das Ganze deployen kannst und per API-Call diesen Code dann auf- oder initiieren oder aufrufen kannst.
Speaker: Okay.
Speaker: Und das Ganze ist hochstrahlierbar, weil mit jeder API-Anfrage an diesen Lambda-Container wird ein eigener Container innerhalb von ein paar Millisekunden verwendet,
Speaker: passiert alles automatisch im Hintergrund.
Speaker: Der Code wird ausgeführt und der Container wird wieder runtergefahren.
Speaker: Und so kannst du halt tausend Anfragen in der gleichen Sekunde absenden und es wird halt alles für jede Anfrage, wie gesagt, wird in einer Container erstellt.
Speaker: Und so haben wir halt mithilfe von AWS Lambda
Speaker: den Code wiederum dafür.
Speaker: Also mittlerweile mache ich das mit Code 3.7.
Speaker: Das funktioniert am besten für das Thema Coding, also das Best Large Language Model fürs Coding.
Speaker: Da habe ich so eine sehr klare Promptstruktur, um in einem bestimmten Python-Framework eben diesen Code dann zu schreiben, den ich für diverse Microservices benötige.
Speaker: Früher habe ich das mit OpenAI, GPT-4O gemacht.
Speaker: Da habe ich dann für einen simplen Microservice teilweise zwei Tage gebraucht, weil ich zehnmal iterieren musste, zehnmal Feedback geben oder was heißt zehnmal?
Speaker: Wahrscheinlich eher hundertmal.
Speaker: Ich schreibe einen Prompt, kriege einen Code zurück, füge den Code zurück
Speaker: bei AWS Lambda ein, teste ihn, funktioniert nicht, gibt die Fehlermeldung an ChatGPT zurück.
Speaker: Und das Ganze hat dann von einem Jahr hat es wirklich noch teilweise zwei, drei Tage gedauert für einen simplen Microservice.
Speaker: mittlerweile mit Cloud 3.7 ein Prompt, kriegst ein Code zurück, funktioniert.
Speaker: Also es ist wirklich krass.
Speaker: Absurd, ne?
Speaker: Ja, wirklich absurd.
Speaker: Also wie viel besser die Large Language Models da inzwischen geworden sind, um initial mit dem ersten Prompt direkt einen komplett funktionierenden Code zu bekommen.
Speaker: Ja, und das ist natürlich auch dann auch spannend, weil
Speaker: In dem ersten Fall, den du erwähnt hast, wo du dann wirklich 25, 30, 40 Iterationen gebraucht hast,
Speaker: dann war natürlich der große Nachteil der No-Coder in dem Fall ganz eindeutig, du konntest nicht direkt im Code sehen, dass dein Fehler war.
Speaker: Das heißt, du hast den Code genommen, hast ihn abgespielt, gesehen, da ist ein Bug, zurück, hey, hier ist ein Bug.
Speaker: Und das ist jetzt natürlich fast ganz weg.
Speaker: Also vielleicht ist es immer noch nicht so gecodet, wie ein Top-Level-Developer das machen würde.
Speaker: Aber wenn es halt nach der ersten Iteration fehlerfrei läuft,
Speaker: dann ist ja... Also der Nachteil ist sozusagen ja fast schon komplett weg.
Speaker: Absolut.
Speaker: Und man darf auch nicht vergessen, ich erstelle mithilfe von einem Large Language Model, in dem Fall jetzt Cloud 3.7, immer ein Code für einen kleinen Microservice, der ein sehr, sehr spezielles Problem löst und auch nur das macht.
Speaker: Der also wirklich nur eine einzige Sache machen soll.
Speaker: Wenn ich jetzt eine komplette Web-App in dem Stil machen würde,
Speaker: wo du ja ein viel größeres System insgesamt hast.
Speaker: Weiß ich nicht, wie weit ich damit kommen würde.
Speaker: Ich meine, dafür können wir auch noch mal drauf kommen, auch noch andere neue Lösungen.
Speaker: Aber in so einem Fall wird es dann, glaube ich, nicht funktionieren.
Speaker: Also wenn du wirklich ein ganz spezifisches Problem löst, funktioniert super.
Speaker: Wenn du was Großes, Komplexes machen willst, was quasi wie so ein monolithisches System zusammenhängend funktionieren muss, wird schwierig.
Speaker: Absolut.
Speaker: Ja.
Speaker: Spannend.
Speaker: Was mich bubble-mäßig natürlich jetzt extrem interessiert, weil du jetzt meinst, ihr zieht auf jeden Fall mal das Backend schon mal um in Xano.
Speaker: Ich glaube, das ist auf jeden Fall, wie du schon sagst, wenn man Skalierbarkeit first denkt, super guter Move.
Speaker: Extrem spannend, dass ihr dann auch wieder hinsichtlich Skalierbarkeit dann auch direkt in so Microservices gedacht habt.
Speaker: Aber gerade was Bubble als Frontend angeht, machen sich ja viele immer Gedanken bezüglich auch der Frontend-Skalierbarkeit, wie ist die Performance, gerade wenn dann viele drauf sind.
Speaker: Ich habe ja gestern damit rumgespielt, sah super gut aus.
Speaker: Also ich habe Bubble-Apps gesehen schon in der Vergangenheit, wo man sofort gemerkt hat, da hat jemand Bubble gebaut und
Speaker: kannte sich nicht so gut damit aus, wie man dann mit Custom-State arbeitet, um das schneller laufen oder laden zu lassen.
Speaker: Das überhaupt nicht.
Speaker: Aber genau, also wie ist es dann, macht euch da schon Gedanken, wenn dann mal, weiß ich nicht, drei, vier, 5000 User gleichzeitig draufkommen.
Speaker: Und auch hinsichtlich der Flexibilität beziehungsweise der Möglichkeit, wenn ihr das Frontend mal umziehen möchtet, weil Bubble das ja derzeit nicht zulässt, das zu exportieren.
Speaker: Ja, auf jeden Fall eine super spannende Frage.
Speaker: Also Frontend ist tatsächlich aktuell das geringste Problem.
Speaker: Wobei man schon sagen muss, also es ist, also nicht falsch verstehen, Bubble ist aus meiner Sicht total skalierbar.
Speaker: Nur durch dieses Abrechnungssystem, was Bubble hat, steht es irgendwann nicht mehr im Verhältnis zu den Kosten.
Speaker: Ja, vor allem wenn man halt so B2C-App halt machen will, wo dann mal mehrere hundert oder tausend User gleichzeitig drauf sein sollen.
Speaker: Ja, wir haben halt, also was bei uns massiv ist, ist die Anzahl der Backend-Workflows.
Speaker: Also was im Hintergrund, weil wir, also man muss sich vorstellen, wir splitten dann so ein Video in einzelne Sequenzen und jede einzelne Sequenz wird dann in mehreren Iterationen übersetzt.
Speaker: Und das passiert einfach.
Speaker: aktuell noch im Bubble-Backend.
Speaker: Das heißt, du hast teilweise haben wir irgendwie pro Minute 5000 Backend-Workloads laufen und das über den gesamten Tag.
Speaker: Und was dann am Ende des Monats an Kosten zusammenkommt, steht einfach nicht im Verhältnis.
Speaker: Aber es ist trotzdem skalierbar.
Speaker: Wir hatten bisher nie irgendwelche Skalierbarkeitsprobleme.
Speaker: Was aber tatsächlich, also wenn es jetzt um Webseite geht,
Speaker: Da muss man schon sagen, hat Bubble klare Nachteile, weil einfach die Page-Speed von Bubble nicht gut ist.
Speaker: Und die SEO-Einstellungen, die du mit Bubble hast, auch sehr eingeschränkt sind.
Speaker: Unsere Webseite läuft aktuell noch auf Bubble, aber wir sind dabei, das mit einer Agentur zu Webflow umzuziehen, um einfach das SEO-Thema aufbauen zu können und auch insgesamt mit Page-Speed und allem, was dazugehört, um das technische SEO gut abzudecken,
Speaker: um da einfach gut aufgestellt zu sein.
Speaker: Genau, also für den Start... Ja, guter Call, glaube ich.
Speaker: Für den Start supergut, aber wenn man dann irgendwann wirklich das Website-Thema etwas professioneller machen möchte, dann ist man mit Bubble wirklich eingeschränkt.
Speaker: Also Bubble ist supergut, um eine Full-Stack-Web-App zu bauen.
Speaker: Ja.
Speaker: Aber ja, darüber hinaus zu reden.
Speaker: Um einfach anzufangen halt, vor allem.
Speaker: Um einfach anzufangen, ja, genau.
Speaker: Ja.
Speaker: Hinsichtlich KI, welches Modell nutzt ihr denn?
Speaker: Viele.
Speaker: Passiert die ganze Zauberei?
Speaker: Ja.
Speaker: Okay, ja, spannend, dann erzähl gerne mal.
Speaker: Also wir haben, also dieser Übersetzungsprozess, der besteht, Summe würde ich mal sagen, aus 10, 12, 15 verschiedenen wesentlichen Prozessschritten.
Speaker: Wo auch KI mitwirken muss.
Speaker: Also wir haben einmal das Thema Splitting.
Speaker: Also wenn wir jetzt, sagen wir mal, wir haben einen Auto-YouTuber, haben wir auch einige als Kunden, die berichten über irgendein Auto und dann hast du natürlich teilweise Motorengeräusche oder du hörst wie...
Speaker: Die Autotür zuklappt.
Speaker: Oftmals hast du bei Videos auch eine dezente Hintergrundmusik und so weiter und so fort.
Speaker: Das heißt, was wir machen müssen, wir müssen diese ganzen Hintergrundgeräusche, Hintergrundmusik, Soundeffekte und so weiter, das ist ja alles auf eine Audiospur und wir müssen diese Audiospur auftrennen.
Speaker: Einmal, was gesprochen wird, also wirklich nur die Voice,
Speaker: Dafür brauchen wir eine Spur, eine separate und wir brauchen eine separate Spur für die ganzen Hintergrundgeräusche, Musik und so weiter.
Speaker: Das heißt, wir müssen ein Splitting der Audiodatei vornehmen.
Speaker: Das machen wir mit DMAX.
Speaker: Das ist ein Open Source Modell, was irgendwann mal von einem Facebook-Mitarbeiter entwickelt wurde.
Speaker: Open Source ist und das ist so das, das sage ich mal in der Kette, das erste KI-Modell, was wir nutzen.
Speaker: Okay.
Speaker: Dann findet im zweiten Schritt eine Transkription statt.
Speaker: Dann nutzen wir Whisper von OpenAI.
Speaker: Das ist auch Open Source tatsächlich, also ein Produkt von OpenAI, das wirklich Open Source ist.
Speaker: Und genau, was wir dann ansonsten für die Übersetzung nutzen, sind auch verschiedene Open Source Large Language Models.
Speaker: Ich, weil das ist so ein bisschen Secret-Source bei uns, also tatsächlich, aber ich kann so viel sagen, es ist ein Open-Source-Large-Language-Models, die nicht aus Amerika kommen.
Speaker: Und super spannend, also ich meine, du findest ja relativ easy,
Speaker: Auf Hugging Face beispielsweise.
Speaker: Oder es gibt auch entsprechende Übersichten, wo man immer aktuell sieht, welches Language Model aktuell das Beste ist.
Speaker: Wenn man sich da so die Top-Ten-Liste anguckt, dann sind auf jeden Fall drei Stück dabei, die wir nutzen.
Speaker: Okay.
Speaker: Genau.
Speaker: Dann für das Thema Text-to-Speech nutzen wir 11 Labs.
Speaker: Mit 11 Labs kannst du eben das Thema Voice-Cloning und Text-to-Speech dann eben machen.
Speaker: Ist tatsächlich auch nach wie vor der einzige zu gebrauchende Anbieter,
Speaker: Es gibt viele andere.
Speaker: Es gibt auch Open-Source-Text-to-Speech-Modelle, die aber einfach alle leider lange noch nicht an die Levellabs rankommen.
Speaker: Genau.
Speaker: Dann findet bei uns, wenn gewünscht, auch noch so ein Enhancement statt.
Speaker: Das musst du dir vorstellen, so wie Adobe Podcast.
Speaker: Wenn du quasi eine relativ schlechte Tonaufnahme hast und diese enhancen möchtest, sodass aus der schlechten Tonaufnahme eine gute Tonaufnahme wird,
Speaker: Dann nutzen wir dafür Ophonic, auch super spannend.
Speaker: Das ist ein Unternehmen aus Graz und die haben wirklich für dieses Thema aus meiner Sicht weltweit das beste Produkt.
Speaker: Also es ist schon cool zu sehen, dass es auch für so kleinere Nischensachen auch einfach in Europa führende Produkte gibt, die man vielleicht nicht so auf dem Schirm hat, aber sie gibt es.
Speaker: Aufonik, also A-U-P-H-O-N-I-C.
Speaker: Genau.
Speaker: Spannend.
Speaker: Ich habe es gefunden.
Speaker: Cool.
Speaker: Gut zu wissen.
Speaker: Das Produkt sieht so ein bisschen aus wie Windows 98.
Speaker: Aber was da quasi under the hood passiert, ist gigantisch.
Speaker: Also richtig, richtig gutes Produkt.
Speaker: Auch für euch spannend, wenn ihr irgendwie mal eine Podcast-Aufnahme habt mit jemandem, der kein gutes Setting hat und ihr wollt das irgendwie enhancen, dann jagt einfach den Podcast durch Aufonik
Speaker: Und da habt ihr auf einmal eine krass gute Tonaufnahme.
Speaker: Das ist super spannend.
Speaker: Nice, mega.
Speaker: Danke für den Tipp.
Speaker: Das hätte ich tatsächlich vor ein paar Aufnahmen auch gebraucht.
Speaker: Ich bin ja auch dann auch viel unterwegs.
Speaker: Und manchmal nehme ich nur mit so einem kleinen Rode Mikrofon auf, was dann auch viel Rauschen hat und so.
Speaker: Und da habe ich tatsächlich dann mit so ein paar anderen Lösungen gespielt und ich war so, nee, das ist es nicht.
Speaker: Ja, probiere es auf jeden Fall mal aus.
Speaker: Also funktioniert wahnsinnig gut.
Speaker: Und für das Thema Lip Sync darf ich auch nicht einen Anbieter sagen, weil wir da einen Exklusivvertrag mit einem kanadischen VFX-Anbieter haben.
Speaker: Also die haben ursprünglich eine Agentur gewesen, die für Hollywood dieses ganze VFX, also visuelle Effekte-Thema gemacht hat.
Speaker: Also natürlich nicht der einzige, aber...
Speaker: primär für Hollywood-Produktion, diese VFX-Effekte.
Speaker: Und die haben sich irgendwann mal vor drei Jahren angefangen, auf AI-Lösungen zu spezialisieren und haben eine sehr, sehr gute Lip Sync-Lösung entwickelt, die wir exklusiv für das Thema Video-Übersetzung nutzen können.
Speaker: Und da haben wir auch so einen kleinen Vorteil, weil das einfach von der Qualität her einfach das Beste ist, was du bekommst.
Speaker: Ja, ja.
Speaker: Mich würde jetzt direkt auch dazu, weil ich habe auch andere Sachen mal ausprobiert und ich hatte auch wirklich das Gefühl, dass die Qualität sowohl vom Ton als auch von der Optik bei W einfach am besten ist.
Speaker: Und es ist natürlich total cool zu sagen, das ist halt einfach ein deutsches Startup und halt nicht irgendwie einer der großen Player aus den USA.
Speaker: Ja.
Speaker: Du hast ja gesagt, ihr habt eine Secret Sauce.
Speaker: Also einmal natürlich extrem spannend zu sehen, dass es ganz viele aneinander gereihte Tools sind, die am Ende halt wirklich dieses Rezept, was hinten rauskommt.
Speaker: Und jetzt abgesehen von diesem Anbieter aus Kanada, den dann wahrscheinlich die anderen nicht haben.
Speaker: Was macht ihr denn sonst anders, dass ihr dann halt wirklich besser als die Konkurrenz seid?
Speaker: Ja, also ich finde es selber auch super spannend und manchmal kann ich es auch gar nicht so richtig glauben tatsächlich, weil wir kriegen wöchentlich mehrere Feedbacks von Kunden, die uns getestet haben und dann zu dem Entschluss gekommen sind,
Speaker: wir haben euch getestet und alle anderen haben wir auch getestet und bei euch ist das Ergebnis am besten.
Speaker: Und wir werden mit Firmen verglichen, die teilweise 70 Millionen Dollar Fundings haben und wo man sich dann halt, und ganze Entwickler horden und AI-Engineers, AI-Researcher und so weiter und so fort, wo man sich dann halt fragt, okay, wie kann das sein, dass wir trotzdem besser sind?
Speaker: Und
Speaker: Also was unser Ansatz ist, wir entwickeln keine Modelle, keine AI-Modelle selbst und fahren, glaube ich, ganz gut damit zu sagen, wir nutzen uns für jeden einzelnen Teilbereich, der in diesem ganzen Übersetzungsprozess abgearbeitet werden muss, suchen wir uns immer die aktuell beste Lösung und kuratieren das in einem eigenen Prozess.
Speaker: Also
Speaker: Dieser gesamte Übersetzungsprozess, den haben wir selbst entwickelt.
Speaker: Also wie zum Beispiel dann die Übersetzung an sich stattfindet, wie wir die übersetzten Sequenzen in die perfekte Länge bringen, dass sie genau die gleiche Länge wie im Original haben und so weiter und so fort.
Speaker: Das haben wir alles selbst gemacht, aber die dafür nötigen Teillösungen, die mithilfe von verschiedenen AI-Modellen gemacht werden, da setzen wir immer das aktuell am besten vorhandene
Speaker: die besten fahrenden Lösungen ein, die es aktuell am Markt gibt.
Speaker: Und somit haben wir für jeden einzelnen Teilbereich immer die beste Lösung am Start, während ein Unternehmen wie, ich sag jetzt mal, also kennt wahrscheinlich auch jeder, HeyGen, haben 70 Millionen geraced.
Speaker: Und ich glaube, bei HeyGen gibt es ganz einfach den Anspruch, wir müssen alles selbst machen.
Speaker: Und wenn du alles selbst machst, das ist halt so der Unterschied, ne?
Speaker: Und dadurch haben die einfach aufgrund dieser Vorgehensweise und dem Anspruch, haben die einfach gar nicht die Möglichkeit, immer das aktuell Beste für die Teilprozesse zur Verfügung stehende entsprechend zu nehmen.
Speaker: Und gleichzeitig sind wir einer der wenigen, die sich wirklich nur auf das Thema Videoübersetzung fokussieren wollen.
Speaker: Und das ist, glaube ich, auch einfach ein riesengroßer Vorteil, wenn du dich wirklich nur auf eine konkrete Sache fokussieren kannst.
Speaker: Weil, also ich glaube sehr stark an Fokus und wenn du deine ganze Energie in eine Sache steckst, das ist halt wie wenn du irgendwie drei verschiedene, sagen wir mal, du machst drei verschiedene Sportarten, irgendwie Badminton, Tennis und Fußball und trainierst jeweils zweimal die Woche.
Speaker: dann kannst du nicht so gut werden wie jemand, der sechsmal die Woche nur Fußball trainiert.
Speaker: Also einfach dieses Fokusthema.
Speaker: Und dadurch sind wir, glaube ich, auch einfach sehr, sehr gut.
Speaker: Also die Kombination aus den beiden Dingen macht uns sehr, sehr gut.
Speaker: Ja, das finde ich extrem auch sehr inspirierend, einmal zu sehen, so ein bisschen diese Mentalität, die No-Code und Low-Code halt ermöglichen, zu sagen,
Speaker: ich muss jetzt hier nicht von null an auf der Konsole anfangen, was Komplettes Eigenes zu bauen, sondern ich gehe in dem Dust-Frontend, Dust-Backend, bin dadurch schneller, flexibler, keine Ahnung, natürlich, dann brauche ich auch nicht zwingend, Entwickler oder Entwicklerin zu sein, aber so ein bisschen diese Mentalität, die dann sich eben jetzt in der Qualität zeigt,
Speaker: zu sagen, ich nehme das, was da draußen existiert, und die kümmern sich ja eh schon darum, dass es richtig gut ist, dann nutze ich das.
Speaker: Es ist halt ein bisschen so, ich bin Koch, und anstatt alles selber anzubauen und zu gucken, dass alle meine Zutaten, dass ich auch die gleichzeitig die besten mache, gehe ich halt hin und kaufe die da, wo die sich eh schon darum kümmern, dass die irgendwie den besten Käse herstellen.
Speaker: Ja, absolut.
Speaker: Ganz plump gesagt, aber am Ende ist es halt genau das.
Speaker: Und ich glaube, vielleicht steckt HeyGender so ein bisschen...
Speaker: weiß nicht, haben sich da selber einen Roadblocker damit in den Weg gelegt, zu sagen, yo, wir haben 70 Millionen geraced, wir müssen jetzt hier 75 Top-Level-Developer beschäftigen, dass sie hier das beste Modell bauen und ihr geht halt hin und sagt, hey, habt ihr eine API?
Speaker: Cool.
Speaker: Ja, so ungefähr, ja.
Speaker: Und du kannst ja auch immer, also die meisten Open-Source-AI-Modelle lassen sich dann darüber hinaus auch noch feintunen,
Speaker: Also kennt man ja, glaube ich, von OpenAI beispielsweise, wenn man so ein bisschen techy ist, dass du, also kannst du Modelle einfach feintunen mit, also wenn du irgendwann mal anfängst, dann fängst du auch gleichzeitig an, Daten zu sammeln und kannst dann wiederum die Daten nutzen, um Modelle zu feintunen und so werden die Modelle auch immer besser und das, also da liegt auch nochmal so ein bisschen Magie, einfach die Modelle mit eigenen Daten dann nochmal besser zu machen.
Speaker: Ja.
Speaker: Als ihr das Ganze gebaut habt und gesagt habt, okay, also es kam ja, so wie ich es rausgehört habe, gar nicht in Frage, das dann wirklich hart zu coden, sondern ihr habt dann eben mit NoCode angefangen.
Speaker: Wie lange hat das gebraucht, um dann wirklich einen MVP zu haben, mit dem ihr dann auch zu potenziellen Kunden seid?
Speaker: Ja, also wir haben, also unser MVP war eigentlich, wenn man es ganz genau nimmt, also bevor wir das Produkt gelauncht hatten,
Speaker: konnten wir schon, also die Engine gab es vorher natürlich schon und wir konnten vorher auch schon Videos übersetzen, zwar nicht komplett automatisiert, aber zumindest mal teilautomatisiert.
Speaker: Und eigentlich, wenn man es genau nimmt, unser MVP bestand daraus, dass Simon sehr viel Outreach gemacht hat, auf Bekannte und neue Kontakte eben zugegangen ist, dem es angeboten hat und gesagt hat, hier schickt mal ein Sample-Video von euch rüber, ich übersetze euch das, schick's euch morgen zurück.
Speaker: Kunde hat das übersetzte Video dann zurückbekommen und war halt in den meisten Fällen begeistert.
Speaker: Und das war eigentlich unser MVP.
Speaker: Also die Plattform haben wir nach sechs Monaten gelauncht.
Speaker: Also wir haben im Oktober irgendwann angefangen, 2023, und haben die Plattform Anfang Februar 2024 live genommen.
Speaker: Also das war wirklich unser klassischer Launch, sag ich mal, wo wir...
Speaker: einen MVP gelauncht haben, den man selbst nutzen konnte als User.
Speaker: Ursprünglich sollte es zwar nur einen Monat dauern, aber hat dann sechs Monate gedauert.
Speaker: Ist jetzt, würde ich sagen, eher lange für einen MVP.
Speaker: Ja, aber was ich auch ziemlich cool finde und das erste, was mir in den Kopf gekommen ist dazu, ist so ein bisschen dieses, ich weiß nicht, wer das mal gesagt hat, aber das sagt man ja auch gerade so im Startup-Bereich, so dieses ganz am Anfang, do things that don't scale.
Speaker: Geh halt nicht direkt am Anfang hin und sag, alles, was ich jetzt mache, muss skalieren, sondern wie Airbnb damals hin ist und hat halt gesagt, okay, ich schreibe jetzt erstmal Leute an, die auf diese Konferenz kommen und biete denen
Speaker: per Mail quasi händisch an, hier auf dieser Matratze zu pennen.
Speaker: Und das ist ja einfach auch ein echt cooler Case bei euch von einem MVP, zu sagen, das Ding funktioniert ja per se.
Speaker: Wir haben noch keinen Frontend-Rapper und nicht irgendwas fancy und noch gar nichts zu denken, an irgendwie das per Newsletter an jemanden zu verkaufen, sondern einfach
Speaker: Das Ding funktioniert, das läuft gut, das ist jetzt zwar noch viel händisch, aber guck mal das Ergebnis.
Speaker: Und dann hat man gesehen, ah geil, das funktioniert wirklich gut.
Speaker: Jetzt können wir uns auch hinsetzen und das halt irgendwie noch sozusagen schön verpacken und automatisieren.
Speaker: Ja, und auch als wir die Plattform initial gelauncht haben, da war auch einiges noch nicht skalierbar.
Speaker: Einiges musste dann im Hintergrund mit unsichtbarer Hand noch gefixt werden.
Speaker: Also ja, absolut.
Speaker: Also man muss, also auch jetzt mal in Bubble-spezifisch, man muss Bubble jetzt nicht perfekt aufgesetzt haben, um damit zu launchen, sondern wichtig, also vieles kann man dann auch noch nachziehen, im Nachhinein skalierbar machen.
Speaker: Du musst das Produkt sowieso laufend optimieren.
Speaker: Es gibt kaum Tag, wo ich kein Deployment mache,
Speaker: und irgendwas eben optimiere, weil es gibt immer irgendwelche Bugs und es kommen immer neue dazu.
Speaker: Also es ist quasi so eine...
Speaker: So ein dauerndes Rad, was sich immer weiter dreht und es kommt immer irgendwas.
Speaker: Also es ist ja nicht so, du launchst etwas und dann steht da ein Produkt und dann ist es da.
Speaker: Nee, eben.
Speaker: Du bist nicht fertig.
Speaker: Es ist ein niemals endendes Projekt, in dem du quasi immer irgendwie schraubst und tüftelst und weiter optimierst.
Speaker: Ja.
Speaker: Aber das heißt, dass du bist aktuell der Einzige, der Tech-mäßig dran baut oder seid ihr mittlerweile auch ein Team aus mehr als zwei Gründern?
Speaker: Also wir haben uns für das ganze UI-Design von Anfang an jemanden dazugeholt als Freelancer.
Speaker: Wenn ich das gemacht hätte, dann würde das ganz schrecklich aussehen.
Speaker: Genau.
Speaker: Und zusätzlich hier und da verschiedene Freelancer, die uns dabei unterstützt haben, zum Beispiel unser AWS-Setup mit Lambda einmal initial aufzusetzen oder auch andere Geschichten zu machen.
Speaker: Also primär, also jetzt nicht mehr, aber am Anfang für dieses harte Coding-Thema, nicht um den Code zu schreiben, sondern um skalierbar zu deployen.
Speaker: und aber auch für das ganze UI-UX-Thema.
Speaker: Und tatsächlich, wo wir uns sehr drüber freuen, am 1.
Speaker: April fängt ein erster Entwickler bei uns an.
Speaker: Der ist wirklich richtiger AI-Ingenieur und wird bei uns auch die ersten selbstentwickelten Modelle bauen, für die es tatsächlich keine Modelle am Markt gibt.
Speaker: Krass.
Speaker: Da freuen wir uns sehr drauf.
Speaker: Ja, nein, sehr Glückwunsch.
Speaker: Das hört sich nach einem wichtigen nächsten Step an.
Speaker: Auf jeden Fall.
Speaker: Okay, das heißt, Stand jetzt seid ihr eigentlich wirklich nur zwei Leute, die fulltime dran arbeiten.
Speaker: Und es ist auch alles gebootstrapped?
Speaker: Es ist alles gebootstrapped.
Speaker: Wir haben seit einem Monat noch eine weitere Mitarbeiterin am Start, die aber im Simons-Bereich, im Bereich Vertrieb unterstützt.
Speaker: Aber ja, genau, sie ist seit einem Monat dabei.
Speaker: Wie gesagt, im April fängt noch eine weitere Person an,
Speaker: Alles komplett gebootstrapped.
Speaker: Wir haben KfW-Startgeld aufgenommen, aber davon haben wir nicht angefasst, das Geld haben wir einfach so zur Sicherheit gemacht.
Speaker: Also wenn du so willst, ja, also komplett gebootstrapped und aus dem eigenen Cashflow.
Speaker: Klar, am Anfang mussten wir natürlich Geld reinstecken, aber es war auch nicht viel und insofern sind wir aus eigener Kraft bisher gewachsen.
Speaker: Ja, krass, Respekt, also wirklich, dann trotzdem bessere Ergebnisse liefern als der 70 Millionen Konkurrent.
Speaker: Ich glaube, es macht auch kreativ, kein Geld zu haben und man geht sehr, sehr bewusst mit dem Geld um.
Speaker: Also wenn du sehr viel Geld auf dem Konto liegen hast, dann ist man auch eher geneigt, mit dem Geld ineffizient umzugehen und an manchen Stellen nicht so kreativ zu sein.
Speaker: Ja, also hat alles Vor- und Nachteile.
Speaker: Ja, das finde ich eine coole Ansicht auf das Thema.
Speaker: Dann, weil wir uns dem Ende nähern, quatschen die euch hier auch schon eine knackige Stunde.
Speaker: Ich habe auch gesehen, auf eurer Webseite, ihr seid recommended by YouTube.
Speaker: Mich würde mal interessieren, was das bedeutet.
Speaker: Es gibt, also ich habe da selber ehrlich gesagt nicht so einen Überblick, aber es gibt von YouTube...
Speaker: eine Webseite, da werden verschiedene Anbieter offiziell von YouTube empfohlen.
Speaker: für das Thema Video-Dubbing, aber auch für viele andere Sachen.
Speaker: Und da sind wir jetzt nicht sehr exklusiv recommended by YouTube-Anbieter.
Speaker: Da gibt es, wie gesagt, mehrere.
Speaker: Der Simon, der hat aufgrund seiner vorherigen Tätigkeit einen ganz guten Draht zu ein paar Ansprechpartnern von YouTube gehabt.
Speaker: Die haben uns dann intern connected mit der Abteilung, die für dieses Thema zuständig ist.
Speaker: Und dann haben die uns irgendwann auf die Liste genommen.
Speaker: Aber ehrlich gesagt hat das jetzt, also das klingt zwar cool, aber es ist jetzt nicht so, dass es einen riesen Impact hatte oder sowas.
Speaker: Also dadurch sind wir uns jetzt nicht irgendwie, plötzlich haben uns die Leute die Bude eingerannt, also überhaupt nicht.
Speaker: Ich glaube auch nicht, dass das, also weiß nicht, wie stark besucht die Seite ist und wie viele Leute das überhaupt sehen.
Speaker: Ja gut, ich meine, auf eurer Homepage selber macht sich das gut, weil ich war natürlich dann so interessant, recommended by YouTube, also diesen quasi-Testimonial-Effekt hat es schon.
Speaker: Das sorgt auf jeden Fall für Trust, ja, definitiv.
Speaker: Ja, genau.
Speaker: Und dann noch eine andere Sache, die ich auf der Website gesehen habe, nämlich im Bereich Pricing, da habt ihr stehen, the markets most transparent pricing.
Speaker: Wie ist es denn bei Konkurrenten?
Speaker: Also ihr habt ja einfach ein Abo-Modell mit einer Anzahl an Minuten, die dann verfügt.
Speaker: Also was wir damit meinen, ist, dass du bei uns wirklich nur für das Geld bezahlst, was du auch in Leistung in Anspruch nimmst.
Speaker: Also es gibt andere Anbieter.
Speaker: Achso, einmal das und du kriegst bei uns bei jedem Plan alle Features.
Speaker: Also du brauchst jetzt nicht irgendwie... Ach geil.
Speaker: Es gibt jetzt nicht einen kleinen, mittleren und einen großen Plan und erst beim großen Plan...
Speaker: Also es gibt, sagen wir mal, der Hauptwettbewerber von uns, da ist das Thema, also du übersetzt ein Video und dann gibt es manche Übersetzungen in dem Video, die du nochmal anpassen oder überarbeiten möchtest.
Speaker: Und das ist zum Beispiel ein Feature, das ist bei einem anderen Anbieter, steckt das hinter einer 10.000 Dollar jährlich zu zahlenden Payment Wall.
Speaker: Bei uns ist das inkludiert, auch beim kleinsten Planen.
Speaker: Also alles ist bei allen Plänen inkludiert und du kannst beliebig viele Seeds hinzufügen.
Speaker: Also es ist jetzt nicht so, dass du pro User zahlst, sondern wirklich nur pro übersetzter Minute.
Speaker: Und das macht unser Pricing sehr transparent.
Speaker: Wir haben auch keine Fair-Usage-Policy.
Speaker: Es gibt ja andere Flatrate-Anbieter, sag ich mal.
Speaker: Und dann gibt es aber eine Fair-Usage-Policy und du wirst halt gedrosselt, wenn du die
Speaker: ein bestimmtes Volumen.
Speaker: Wenn du es übertreibst quasi.
Speaker: Genau, das haben wir halt alles nicht.
Speaker: Also bei uns kriegst du das, was einfach auf der Pricing Seite steht.
Speaker: Und deswegen sagen wir, wir sind der transparenteste Anbieter, den es gibt.
Speaker: Ja.
Speaker: Nice.
Speaker: Von dem, was du gesagt hast, klingt das auf jeden Fall definitiv so.
Speaker: Und wie gesagt, ich hatte jetzt auch bei der Übersicht oder Pricing-Page nicht das Gefühl, was man bei vielen anderen hat, wo du so fünf verschiedene Spalten hast.
Speaker: Und dann hast du immer so dieses so, okay, du hast alles in dem Plan plus diese Features.
Speaker: Und dann bist du so, okay, Enterprise.
Speaker: Und dann hast du da in Kontakt treten.
Speaker: Und dann ist man schon so, nee, komm,
Speaker: Ja, es ist vor allem, wir haben ein paar, also wir haben so ein Feature, das sieht man jetzt nicht unbedingt auf der Webseite, aber das nennt sich Native Speaker Control.
Speaker: Das heißt, dass nachdem dein Video von der AI übersetzt wurde, geht nochmal Native Speaker drüber und überarbeitet die Sequenzen.
Speaker: Und dadurch brauchst du dann, also jetzt zum Beispiel Liebchen und Brach, die übersetzen die Videos, ich glaube, in sechs, sieben verschiedene Sprachen.
Speaker: Und das heißt, da musst du dann jedes Mal, und die nutzen dieses Native Speaker-Ding, da geht dann jedes Mal ein Native Speaker drüber und passt nochmal die Übersetzungen so an, dass sie wirklich perfekt sind.
Speaker: Weil die AI, die kriegt das, sage ich mal, zu 95 Prozent perfekt hin, aber nicht zu 100 Prozent.
Speaker: Und viele haben halt den Anspruch, dass sie es zu 100 Prozent perfekt haben wollen.
Speaker: Und
Speaker: Bei anderen Anbietern müsstest du dann für jeden Native Speaker noch ein extra Seed buchen, der dann nochmal 10.000 Dollar kostet jährlich.
Speaker: Sagen wir mal, du hast dann sieben Leute, die das nutzen, musst für jeden 10.000 Dollar jährlich zahlen, bist dann auf einmal bei 70.000 Dollar jährlich.
Speaker: Und das ist halt bei uns nicht so, sondern du zahlst wirklich nur für die übersetzten Videominuten, kannst beliebig viele User hinzufügen und das war's.
Speaker: Ja, nice.
Speaker: Und dann jetzt abschließend würde mich mal interessieren, wenn du W jetzt nochmal bauen müsstest heute mit Simon zusammen oder alleine, würdest du genauso vorgehen oder jetzt auch vor allem mit Hinsicht auf die ganzen KI-Tools wie Cursor, Bold, Lovable, würdest du vielleicht sogar doch irgendwie mit einem KI-Tutor coden lernen?
Speaker: Hast du dir da schon mal drüber Gedanken gemacht?
Speaker: Wahrscheinlich.
Speaker: Also ich sag mal so, so ein Grundverständnis oder die Fähigkeit zu haben, grundsätzlich Python-Code auch selbst schreiben zu können, hilft,
Speaker: um dann schneller debuggen zu können, um dann schneller Error-Handling in den Code noch einbauen zu können und so weiter und so fort.
Speaker: Wäre ich schon froh drüber, wenn ich das drauf hätte.
Speaker: Werde ich sicherlich irgendwann auch nochmal machen.
Speaker: Aber grundsätzlich, was ich vorher schon gesagt habe, ich würde vielleicht von Anfang an auf Xano setzen als Backend- und Datenbanklösung.
Speaker: um jetzt nicht den Pain zu haben, in einem Szenario, wo man halt schon viele Kunden hat, umziehen zu müssen.
Speaker: Das Problem ist,
Speaker: am Anfang bist du ja wirklich nur im Gestaltungsmodus.
Speaker: Und dann launchst du irgendwann, du kriegst die ersten Kunden, die ersten User, die das Produkt nutzen, plötzlich bist du im operativen Modus und bist halt nicht mehr so viel am Gestalten, sondern mehr am Reagieren.
Speaker: Und dann bist du sehr viel mit Bugfixing beschäftigt und so weiter.
Speaker: Das heißt, die Zeit und die Kapazität, die
Speaker: dann so einen Umzug zu Xano zu machen, die ist viel, viel weniger.
Speaker: Also von deinen, sagen wir mal, zehn Stunden, die du am Tag hast, hast du dann halt für solche Themen auf einmal nur noch eine Stunde vielleicht.
Speaker: Und da ist dann halt irgendwie, also da wird es dann schwierig, sagen wir es mal so.
Speaker: Deswegen so Grundsatzentscheidungen,
Speaker: Die würde ich mir vorher nochmal überlegen.
Speaker: Aber, also jetzt nehmen wir mal Cursor als Beispiel oder auch andere.
Speaker: Lovable geht ja auch gerade total durch die Decke.
Speaker: Da hätte ich so ein bisschen die Sorge, dass ich zwar sehr schnell einen MVP bauen kann, aber ich überhaupt nicht verstehe, wie der MVP eigentlich funktioniert.
Speaker: Das heißt, der MVP ist für mich, also das gesamte Produkt ist für mich nicht so wirklich kontrollierbar.
Speaker: Und es gibt halt, also wenn wir mal das gesamte Produkt nehmen, es gibt viele einzelne kleine Bereiche, an denen du halt rumoptimieren musst.
Speaker: Und wenn du aber nicht genau weißt, was in den einzelnen kleinen Bereichen passiert, und da habe ich jetzt im aktuellen Setup einen perfekten Überblick drüber, und wenn ich irgendwas mit Lovable beispielsweise machen würde, da hätte ich da wahrscheinlich nicht so einen Überblick drüber.
Speaker: Und ich weiß auch nicht, wie skalierbar das Ganze dann ist.
Speaker: Insofern vom Grundsetup würde ich es nochmal genauso machen, um einfach wirklich zu wissen, was wo passiert.
Speaker: Also für mich das Ganze eben kontrollierbar ist.
Speaker: Und auch 100 Prozent zu wissen, dass es einfach total skalierbar ist.
Speaker: Ich glaube, das ist auch etwas, was viele unterschätzen, wenn man eben so, nennt man ja mittlerweile so Vibe-Coding, dieses Prompt-to-Code.
Speaker: Da habe ich auch so ein Meme gesehen, was, glaube ich, relativ gut auf den Punkt getroffen hat, auf jeden Fall den aktuellen Stand davon.
Speaker: Das Ding macht dir in zwei Minuten etwas, was sonst halt irgendwie mehrere Monate gedauert hätte.
Speaker: Aber vor allem, wenn du dich da nicht so gut auskennst, bist du mehrere Monate dann daran, das irgendwie zu korrigieren und Bugfixes.
Speaker: Also am Ende des Tages musst du ja dann dich darauf verlassen, dass das, was da rauskommt, wirklich gut ist.
Speaker: Und vor allem, um wieder zurückzukommen zu dem Partner mit den Microservices, wenn es wirklich ein Codesnippet ist, easy.
Speaker: Wenn es eine komplette Anwendung werden soll, dann musst du dich darauf verlassen, dass der Code, den die da schreiben, auch wirklich skalierbar ist und best practice und irgendwie gut funktioniert.
Speaker: Und halt nicht dann, wenn du ein halbes Jahr drinsteckst, irgendeinen Developer einstellst, der sagt, was habt ihr denn hier für ein Code?
Speaker: Ja, oder nimm mal das Thema Datenschutz.
Speaker: Also du musst ja, um Datenschutz zu erfüllen, musst du ja genau wissen, was wo passiert, wie, wann, wo, welche Daten hin und her gehen.
Speaker: Und wenn du das nicht weißt, wie willst du dann datenschutzkonform sein, was gerade in Deutschland natürlich ein sehr wichtiges Thema ist, auch ein sehr wichtiges Thema für viele mittelständische und größere Unternehmen.
Speaker: Und ich glaube, wenn wir da jetzt noch ein bisschen weiter drüber reden, da fallen uns noch zehn weitere Punkte ein.
Speaker: Aber natürlich, man kann es jetzt auch nicht von der Hand weisen.
Speaker: Es ist supergeil, ganz, ganz schnell mal eben MVP zu bauen und zu testen, ob dieser MVP funktioniert.
Speaker: Also ich meine, da ist ja No-Code schon mal deutlich schneller als klassische Coding und sowas wie Lovable nochmal zehnmal schneller als No-Code.
Speaker: Also die Schnelligkeit, also ich glaube, das Spannende liegt in der Schnelligkeit, aber irgendwann kommst du sicherlich an einen Punkt, wo du das Ganze dann nochmal mit einem anderen Setup aufbauen musst, wenn du merkst, der MVP funktioniert.
Speaker: Ja, ja.
Speaker: Ja, genau.
Speaker: Und ich glaube, um das Ganze auch jetzt noch mal gut abzuschließen und die Schleife zum Anfang zu drehen.
Speaker: Die Power liegt in der Kombination wahrscheinlich am Ende jetzt, jetzt schon auch, aber auch in naher Zukunft von allen drei quasi.
Speaker: Also No-Code und Low-Code als auch der Code und halt diese ganzen AIs, die halt Code schreiben.
Speaker: Wenn du mit allen drei umgehen kannst, dann kannst du wirklich das Beste aller drei Welten halt nehmen.
Speaker: Und es dann so einsetzen, wie es dir gerade passt.
Speaker: Also warum sollst du ein Frontend hardcoden?
Speaker: Da machst du halt ein geiles Frontend irgendwie in Webflow, machst die Ender irgendwo anders, machst das Backend in Xano und dann hast du Microservices gehardcoded.
Speaker: Also ja, Max, mega, mega inspirierende Story, wirklich super spannend, also echt krass und riesen Respekt dafür, was ihr aufgebaut habt.
Speaker: Dankeschön.
Speaker: Genau, an dieser Stelle immer gerne.
Speaker: Habt ihr irgendwelche Sachen, also ihr sucht wahrscheinlich wie immer User.
Speaker: Den Link zur W-Webseite findet man natürlich in der Episodenbeschreibung.
Speaker: Kann ich nur ans Herz legen.
Speaker: Ich habe gestern was ausprobiert.
Speaker: Das war sehr, allein um mal damit rumzuspielen, sehr spannend.
Speaker: Aber viele Zuhörende haben vielleicht... Genau, wir bieten auch ein Free-Wile an.
Speaker: Das heißt, man kann kostenfrei eine Minute übersetzen und sich ein eigenes Bild davon machen, ob das Produkt eine gute Übersetzung liefert oder eben nicht.
Speaker: Ja, in meinem Fall war das auf jeden Fall so.
Speaker: Sucht ihr, du hast gesagt, ihr habt jetzt jemand eingestellt, im April kommt der erste Developer, seid ihr noch auf der Suche?
Speaker: Nehmen Usern nach Freelancern, nach neuen MitarbeiterInnen?
Speaker: Nichts Konkretes, ist gerade noch so in der Schwebe und in der Überlegung, was so der nächste sinnvoller ist, also haben wir nichts aktuell Konkretes.
Speaker: Okay, cool.
Speaker: Dann aber Leute können dir wahrscheinlich auf LinkedIn einfach folgen.
Speaker: Da gibt es auf jeden Fall immer spannende Updates.
Speaker: Auch dein Mitgründer Simon.
Speaker: Ja, der Simon, der postet eher regelmäßig auf LinkedIn.
Speaker: Ich habe nicht gesehen.
Speaker: Also, ja, nein.
Speaker: Also bei mir gibt es tatsächlich keinen.
Speaker: Man kann mir sehr gerne schreiben, wenn man Fragen hat, aber es gibt jetzt aktuell nichts, weshalb man mir folgen sollte, bin ich ganz ehrlich, auch wenn ich mich darüber freue natürlich, aber ich bin kein LinkedIn-Creator, aber super gerne.
Speaker: Also wenn es Fragen zu dem Bereich gibt, bin ich sehr offen, beantworte die gerne und habe auch Spaß am Austausch über all diese Themen.
Speaker: Cool, dann genau alle wichtigen Links finden die Zuhörerinnen dann in der Episodenbeschreibung zu Simons LinkedIn, zu deinem LinkedIn, zu eurer Webseite und im Free Trial.
Speaker: Als auch, ich würde einfach mal ein, zwei Videos, die Simon da auf LinkedIn geteilt hat, auch mal markieren, damit die Leute sich direkt ein Bild machen können, wie es aussieht, wenn Marcus Brownlee Deutsch spricht, was sehr cool ist.
Speaker: Und ansonsten, ja, ich wünsche euch für die kommende Zeit viel Glück, für all das, was kommt.
Speaker: Ich bin extrem gespannt, wo die Reise für euch noch hingeht.
Speaker: Also es ist echt super, wie gesagt, super inspirierend zu sehen, was ihr da aufgebaut habt.
Speaker: Gebootstrapped mit einem Team aus zwei Leuten, mit einem No-Code, Low-Code-Stack.
Speaker: Da können sich viele in der Scheibe abschneiden.
Speaker: Ich hoffe, viele, die heute zu hören, sind auch davon inspiriert, dann einfach selber sich hinzusetzen und dann was Eigenes zu bauen.
Speaker: Wie ihr sehen könnt, es ist möglich, die Konkurrenz aus den USA mit zwei Leuten dann auch einfach Schachmatz zu setzen mit No-Code und KI.
Speaker: Von daher echt cool und vielen Dank für deine Zeit und dass du heute hier warst.
Speaker: Sehr, sehr gerne.
Speaker: Vielen, vielen Dank für das Gespräch.
Speaker: Hat mir sehr viel Spaß gemacht.
Speaker: Auch so.
Speaker: Bis bald, Max.
Speaker: Bis bald, mach's gut.
Speaker: Ciao.
