KI soll bei uns niemanden ersetzen.
KI soll aber jeden entlasten.

Mit genau dieser Haltung spricht Herbert Lohninger (CDO der ACP-Gruppe) in der neuen Podcast-Folge darüber, wie KI in der Praxis wirklich Wert liefert.

Sein Ansatz: User First.

Nicht „Was kann KI?“, sondern: Was brauchen Menschen, damit Arbeit leichter wird und Ergebnisse besser werden?

Herbert setzt dabei bewusst auf die Kombination aus Human Intelligence und KI.

Denn KI ist kein Ersatz. Sie verstärkt die Fähigkeiten der Mitarbeiter und nimmt Routinearbeit ab.

Was du aus der Folge mitnimmst:

• Wie stellst du User First so konsequent in den Mittelpunkt, dass neue Technologien die Arbeit der Mitarbeiter wirklich erleichtern?

• Wie baust du KI-Kompetenz im Unternehmen systematisch auf – über Enablement, Austauschformate und Skills für unterschiedliche Rollen?

• Wie ist Herberts Vorgehen, um KI wertbringend umzusetzen – von den ersten Use Cases bis zur Skalierung?

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Das Agentic-AI-Playbook von McKinsey & Roboyo

• Wie aus Daten Produkte werden, die Mehrwert schaffen (Ein Blick in eine Bank)

Bist du bereit, gemeinsam einen noch größeren Mehrwert für die Community zu schaffen?

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Der Unterschied zwischen AI-Experimenten und AI-Impact.

Marcus Presich treibt als Head of Data, Analytics & AI bei der Raiffeisenlandesbank Niederösterreich-Wien die AI- und Data-Transformation voran.

In der Podcast-Folge spricht er über seine wichtigsten Erfahrungen:

• Warum die meisten AI-Projekte falsch starten

• Warum Datenprodukte iterativ wachsen müssen

• Warum Fachbereiche entscheidend für funktionierende Modelle sind

• Welche Rolle KI künftig bei Fachkräftemangel und Wettbewerb spielt

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Wie die Eberspächer Group ihr Corporate-KI-Programm skaliert, um KI systematisch in Prozesse zu bringen

• Process Excellence: Wie Lorenz Snack-World Prozesse zum Betriebssystem der Zusammenarbeit macht

Bist du bereit, gemeinsam einen noch größeren Mehrwert für die Community zu schaffen?

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Zu viele Unternehmen haben zu viele Definitionen für „Prozess“.
Und genau deshalb bleibt eine Transformation oft dort stecken, wo sie starten müsste:

In der Prozessarchitektur.

So hat es Simone Glitsch im Podcast auf den Punkt gebracht.

Und dabei sechs Fehler genannt, die sie in Unternehmen ständig sieht:

Die 6 Fehler:

1) Prozesse werden falsch zugeschnitten. Man schneidet nach Aufgaben und Abteilungen statt nach einem klaren Ergebnis.

2) Prozessketten fehlen. Jeder optimiert seinen Abschnitt, aber niemand gestaltet den Ablauf über Schnittstellen hinweg.

3) End-to-End wird verwechselt. Man nennt den IT-Flow „E2E“, obwohl die reale Arbeit davor und danach nicht mitgedacht wird.

4) Man ertrinkt in Details. Es entstehen BPMN-Kunstwerke statt einer Landkarte, die Orientierung gibt.

5) Durchführungsverantwortung ist unklar. Es gibt Rollen, aber niemand kann sagen, wofür er im Prozess wirklich verantwortlich ist.

6) Die Prozesshierarchie wird missverstanden. Man presst Prozesse in Level 1–5, obwohl klare, unveränderliche Zuschnittkriterien fehlen.

Der entscheidende Gedanke dahinter: Die Arbeitsteilung haben wir perfektioniert. Zusammenarbeit steuern wir immer noch wie 1995.

Wie man diese Fehler vermeidet, darüber spreche ich mit Simone in der neuen Podcast-Folge.

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• Wie die Eberspächer Group ihr Corporate-KI-Programm skaliert, um KI systematisch in Prozesse zu bringen

• Process Excellence: Wie Lorenz Snack-World Prozesse zum Betriebssystem der Zusammenarbeit macht

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McKinsey und Roboyo sehen in der Praxis, was Agentic AI bewirkt.

Erfahrungen, die für die meisten im Markt nicht zugänglich sind.

Deshalb habe ich Lucas Preuß, Expert Associate Partner bei McKinsey & Company, und Tim Zimmermann, Regional Vice President bei Roboyo, in den State of Process Automation Podcast eingeladen.

Mit einem Ziel: Ihre Erfahrungen aufzubereiten und dir zugänglich zu machen.

Daraus entstand eine 60-minütige Folge.

Wir analysieren den aktuellen State of AI und gehen ihr gesamtes Playbook durch.

Sie erklären Schritt für Schritt, wie Unternehmen Agentic AI skalieren und strategischen Mehrwert schaffen.

Von der Strategie über das Operating Model bis zur Adoption neuer Technologien und zum Realisieren von Mehrwert.

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Wie die Eberspächer Group ihr Corporate-KI-Programm skaliert, um KI systematisch in Prozesse zu bringen

• Process Excellence: Wie Lorenz Snack-World Prozesse zum Betriebssystem der Zusammenarbeit macht

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Mit einer 2-Stunden-Schulung 1,5 Stunden pro Woche sparen.

Das ist ein ROI von weniger als zwei Wochen.

So formulierte es Florian Duerr, Vice President AI & Digital Transformation bei der Eberspächer Group, kürzlich in einer neuen Folge des State of Process Automation Podcasts.

Florian erklärte, warum Eberspächer nicht mit einer großen KI-Strategie oder einer zentralen Use-Case-Definition gestartet ist, sondern mit Wissen für alle, die Lust auf das Thema haben.

Das Ergebnis:

• 650+ geschulte Mitarbeiter

• 1,5–1,7 Stunden Zeitersparnis pro Person und Woche

• ROI unter zwei Wochen

• Weitere Use Cases, die tatsächlich Mehrwert schaffen

Der entscheidende Punkt dabei:
KI wurde nicht eingeführt – sie wurde intern vermarktet.

Florian beschreibt den Ansatz als Sales Funnel:
Niederschwellige Einstiege → Schulungen → Ambassador-Programme → produktive Use Cases.

Kein Zwang.
Keine Pflichtprogramme.
Sondern Freiwilligkeit als Filter.

So entsteht Pull aus den Fachbereichen und kein reiner Push aus der Zentrale.

Wie sie 5 GPT-Accounts zu einem Corporate-KI-Programm skaliert haben, erzählt er in der Podcast-Folge.

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Prozesse zu verbessern klingt für viele Unternehmen unsexy.

Aber genau dort liegt bei vielen der größte Hebel.

Weil Prozesse am Ende entscheiden, ob ein Unternehmen skalieren kann oder ob alles nur „funktioniert“, solange sich die richtigen Leute gegenseitig retten.

Genau darüber spreche ich in der neuen Podcast-Folge mit Nicole Hähnel, Process Exellence Lead, Lorenz Snack-World.

Nicole erzählt, warum bei Lorenz Snack-World lange vieles „irgendwie funktioniert hat“, aber oft nur über Umwege und persönliche Netzwerke.

Und warum spätestens bei einer Kernsystem-Umstellung klar wurde:

Wenn Prozesswissen nur in Köpfen steckt, wird eine Transformation zum Risiko.

In dieser Folge lernst du:

-Wie ein Traditionsunternehmen mit 3000+ Mitarbeitern Prozessmanagement als strategischen Hebel nutzt

-Warum Prozesse oft nicht scheitern, weil „die Leute schlecht sind“, sondern weil Klarheit fehlt: Wer liefert was, wann und wofür

-Wieso eine Toolbox voller Methoden wenig bringt, wenn du nicht mal weißt, wie deine Prozesslandschaft aussieht

-Warum eine Prozesslandkarte das ist, was viele unterschätzen

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Wie ein globaler Versicherungskonzern sein Operating Model radikal mit Agentic AI neu definiert

• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

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Vor 13 Jahren stieß Marcus Zirn immer wieder auf dasselbe Problem:

„Prozesse sind auf Papier dokumentiert, aber man kann sie nicht direkt umsetzen.“

Aus genau diesem Problem entstand Workato und heute hat das Unternehmen mehr als 1.000 Mitarbeiter.

Als er Workato mitgründete, hatte er eine klare Mission:

Prozesse sollten nicht länger auf Papier existieren.
Sondern endlich laufen.

Denn er kannte das Bild aus unzähligen Unternehmen:

Prozesse werden gemalt.
Prozesse werden beschrieben.
Prozesse werden dokumentiert.

Aber sie sind nicht „actionable“.

Und sobald man sie wirklich umsetzen will, passiert das, was alle kennen:

Auf dem Flipchart sieht alles sauber aus.
In der Realität funktioniert es nicht.
Hunderte Ausnahmefälle. Eskalationen.

Und eine Woche später ist der Prozess sowieso wieder anders.

In der Podcast-Folge geht’s genau um diesen Bruch zwischen „Prozess auf Papier“ und „Prozess in der Realität“ und warum Agentic AI das Prozessdenken gerade komplett auf den Kopf stellt.

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• Wie ein globaler Versicherungskonzern sein Operating Model radikal mit Agentic AI neu definiert

• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

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FINN wächst, ohne proportional mehr Mitarbeiter einzustellen.

Denn sie verfolgen einen systematischen Einsatz von KI-Agenten als Teil des operativen Geschäfts.

Viele Unternehmen stehen bei Agentic AI noch ganz am Anfang.

Sie testen Tools, bauen ein paar Piloten, sprechen über Strategien, aber echter, messbarer Business Value wird meist noch vergeblich gesucht.

Anders bei FINN.

Klassische Automatisierung ist bei ihnen bereits seit Jahren weit fortgeschritten.

Mehr als 20 Millionen Vorgänge pro Tag werden automatisiert abgewickelt.

Der nächste logische Schritt war daher die Frage:

Welche Rollen existieren am häufigsten im Unternehmen und was müsste passieren, damit diese von KI-Agenten übernommen werden?

Das Ergebnis nach 12 Monaten:

Deutlich mehr Output pro Mitarbeiter ohne lineares Headcount-Wachstum.

Andreas Stryz, CTO & Co-Founder gemeinsam Maxi Gebhard, Business Automation & AI Lead verantworten diese Entwicklung bei FINN.

Und in der neuen Podcast-Folge spreche ich mit ihnen darüber:

• Wie sie systematisch vorgehen, um Agentic AI zu skalieren

• Warum naheliegende Use Cases oft nicht die besten sind

• Warum einige Agentic-Use-Cases sogar teurer als menschliche Arbeit sein können

… und vieles mehr.

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• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

• Wie ein globaler Versicherungskonzern sein Operating Model radikal mit Agentic AI neu definiert

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Willkommen im neuen Jahr.

Ich freue mich, dass du auch 2026 wieder mit dabei bist.

2025 war das Jahr großer KI-Versprechen.

Agenten, Automatisierung, Upskilling. Die Erwartungen waren riesig.

Genau deshalb habe ich gemeinsam mit Felix einen Blick zurückgeworfen:

Wir haben das Jahr 2025 analysiert und sind seine Prognosen aus 2025 nochmals durchgegangen und haben ehrlich geprüft, was davon tatsächlich eingetroffen ist — und wo die Realität ganz anders aussah.

Auf dieser Basis teilt Felix jetzt auch seine neuen Prognosen für 2026.

Und er bringt die Richtung sinngemäß so auf den Punkt:

Wir stehen am Höhepunkt des KI-Hypes — und gleichzeitig beginnt jetzt die Phase, in der echte Arbeit und echte Wertschöpfung entstehen, weil die Technologie reif genug geworden ist.

Seine kompletten Prognosen für 2026 hörst du in der neuen Podcast-Folge.

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Ein globaler Versicherungskonzern ist mitten in seiner Agentic Transformation.

Kein weiteres Pilotprojekt.

Sondern ein konzernweites Transformationsprogramm mit autonomen KI-Agenten, initiiert und getragen vom C-Level.

Die meisten Unternehmen stehen bei Agentic AI noch am Anfang.

Sie experimentieren mit Pilotprojekten, erstellen ein paar Strategiefolien, aber echten Business Value sucht man noch verzweifelt.

Es gibt aber Ausnahmen.

Einige wenige Unternehmen haben die ersten Schritte bereits gemacht:

Sie setzen KI-Agenten bereits so ein, dass sie messbaren Wert erzeugen, nicht als Experiment, sondern als Teil eines laufenden Transformationsprogramms.

Einer, der diese Entwicklung aus nächster Nähe begleitet, ist Stefan Engl, CEO & Co-Founder von Otera.

Mit seinem Team arbeitet er eng mit dem Versicherungskonzern zusammen, um genau diese Agentic Transformation Wirklichkeit werden zu lassen.

Wie gelingt das trotz fehlender Best Practices?

Darüber habe ich mit Stefan im Podcast gesprochen.

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Der CEO, der sich kopierte: Warum ein digitaler CEO-Zwilling ein Hebel ist, um sich im Markt abzuheben

• Data-to-Value bei DKV Mobility: Wie DKV den Weg zu einer dezentralen Data-Organisation mit maximalem Business Impact gestaltet

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Ein CEO hat sich kopiert. Nicht metaphorisch, sondern digital.

Mithilfe Generativer KI hat er einen Wissens-Zwilling seines gesamten unternehmerischen Know-hows geschaffen. Ein Sparringspartner und Mitarbeiter in einem.

Er beantwortet Fragen von Mitarbeitern in Sekunden, teilt Erfahrungen aus Jahrzehnten und hebt so die Qualität der täglichen Entscheidungen auf ein neues Level.

Solche Beispiele zeigen, warum Generative KI gerade jetzt relevant ist.

Während viele Unternehmen nach der MIT-Studie zur „KI-Ernüchterung“ zögern, sichern sich andere bereits ihren strategischen Vorsprung.

Wie der digitale CEO-Zwilling entstanden ist und wie der Sprung vom KI-Agenten-Pilotprojekt zur echten Umsetzung gelingt, darüber habe ich mit Antonius Gress, Co-Founder & Managing Director von Blockbrain, im Podcast gesprochen.

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Data-to-Value bei DKV Mobility: Wie DKV den Weg zu einer dezentralen Data-Organisation mit maximalem Business Impact gestaltet

• Von RPA zu GenAI: KUKAs Weg zur intelligenten Automation

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Als Dr. Sönke Iversen bei DKV Mobility startete, erhielt er einen klaren Auftrag:

„Sorge dafür, dass aus Daten echter Mehrwert für das Unternehmen entsteht.“

Doch er fand ein Bild vor, das viele kennen:

Daten lagen überall, aber niemand nutzte sie.
Wissen steckte nur in den Köpfen, weil niemand es dokumentierte.
Alle wollten etwas bewegen, aber es gab keine gemeinsame Richtung.

Also setzte Sönke nicht bei der Technik an.
Er setzte bei den Menschen an.

Er ging durchs Unternehmen und stellte allen eine Frage:

„Was hält euch heute davon ab, mit Daten erfolgreich zu arbeiten?“

Die Antworten ähnelten sich:
„Ich komme nicht an die Daten.“
„Ich weiß nicht, was sie bedeuten.“
„Ich weiß nicht, wem sie gehören.“

Aus diesen Gesprächen entstanden über 100 Ideen für Use Cases.

Diese Ideen führten dazu, dass die Initiative schon im ersten Jahr den Break-Even-Point erreichte.

Doch Erfolg bringt neue Herausforderungen.

Jedes Jahr wuchs die Zahl der Use Cases.

Also stellte sich die nächste Frage:

„Ab wann ist ein Use Case kein Use Case mehr, sondern ein Data Product?“

Wie Sönke diese Frage beantwortete und wie daraus eine komplette Data- und AI-Organisation entstand, genau darüber sprechen wir im Podcast.

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• Wie Unternehmen KI-Agenten vom Piloten zur Skalierung bringen

• Wo früher Berater saßen, sitzen heute KI-Agenten

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80-90 % der Arbeit in RPA Projekten war nicht die Entwicklung von Bots, sondern die Gestaltung der Prozesse.

Ein Satz aus meinem Gespräch mit Dr. Quirin Görz, CEO, KUKA Digital der sich bei mir eingebrannt hat.

Bei KUKA begann alles genau wie bei vielen Unternehmen mit der Frage:

Was kann man eigentlich alles sinnvoll automatisieren?

Der Start war holprig.

Niemand konnte sich vorstellen, was alles möglich ist.

Also begann man klein: Stammdaten, Reports, Copy Paste zwischen Kernsystemen.

Und dort entstand die erste klare Erkenntnis:

RPA funktioniert nicht ohne sauberes Prozessdesign.

Wenn der Prozess nicht stabil ist, kann kein Bot der Welt funktionieren.

Was danach passiert ist, war der eigentliche Wendepunkt:

KUKA hat nicht diskutiert, sondern gehandelt.

Sie haben Piloten gebaut, Business Cases ausgewertet, Bots skaliert, Citizen Developer getestet und schließlich ein vollständiges RPA as a Service Team geschaffen.

Aus einer Handvoll kleiner Experimente wurden am Ende rund 100 Bots und tausende Stunden Einsparung pro Jahr.

Und genau an dieser Stelle begann Teil zwei der Reise:

Der Schritt von klassischer Prozessautomatisierung zu generativer KI.

Und wie Quirin diesen Weg gegangen ist, wie sie Potenziale bewertet haben und wie daraus sogar KI Funktionen in KUKA Produkten entstanden sind, genau das besprechen wir ausführlich im Podcast.

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• Wie Unternehmen KI-Agenten vom Piloten zur Skalierung bringen

• Wo früher Berater saßen, sitzen heute KI-Agenten

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Sind Bauchentscheidungen ein Fehler im System – oder das System selbst?

Unternehmen sammeln heute mehr Daten als je zuvor.

Trotzdem treffen Menschen die wichtigsten Entscheidungen oft aus dem Bauch.

Darüber habe ich mit Dr. Julia Zukrigl gesprochen.

Sie erklärt aus ihrer Erfahrung als Verhaltenswissenschaftlerin, warum Menschen nie rein rational entscheiden und warum viele Analysen im Alltag keine Rolle spielen.

Julia beschreibt die drei Stufen, die jede Entscheidung prägen und betonte:

Wer als Data-Expert:in diese Muster versteht, verhindert, dass Daten im Hintergrundrauschen verschwinden und sorgt dafür, dass sie zur Grundlage klarer Entscheidungen werden.

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• Wie Unternehmen KI-Agenten vom Piloten zur Skalierung bringen

• Wo früher Berater saßen, sitzen heute KI-Agenten

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Die IT allein kann nicht entscheiden, welche Projekte und welche Technologien wichtig und richtig für das Unternehmen sind.

Ein Satz, der mir von Tobias Lange, CIO der Freudenberg Group, besonders aus unserer Podcast-Aufnahme in Erinnerung geblieben ist.

Bei Freudenberg begann alles mit der klassischen IT-Modernisierung.

Doch schnell wurde klar: Wenn IT und Business nicht gemeinsam entscheiden, bleibt Technologie ein Selbstzweck und es entsteht kein echter Fortschritt fürs Unternehmen.

Was als technisches Projekt begann, wurde zu einer organisatorischen Bewegung:

„Dual Ownership“ – so nennt Tobias das Prinzip, bei dem jede Initiative zwei Verantwortliche hat: Eine Person aus dem Business und eine aus der IT.

So gelingt es Tobias, dass Technologie einen strategischen Mehrwert für das Unternehmen schafft.

Meine Learnings aus dem Gespräch:

• Warum IT und Business gemeinsame Roadmaps brauchen, um echte Wirkung zu erzielen

• Warum KI-Initiativen scheitern, wenn sie nicht aus Business-Mehrwerten heraus priorisiert werden.

• Warum „Dual Ownership“ Reibungsverluste vermeidet und Transformation beschleunigt

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• Wie Unternehmen KI-Agenten vom Piloten zur Skalierung bringen

• Wo früher Berater saßen, sitzen heute KI-Agenten

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95 % der Unternehmen haben laut einer aktuellen MIT-Studie bisher keinen messbaren Wert aus ihren KI-Projekten generiert.

Nur 5 % schaffen es, echten ROI zu erzielen.

Die Frage ist: Was machen diese 5 % anders?

Enver Cetin, Senior Manager AI, Ciklum arbeitet mit einigen Unternehmen zusammen, die es geschafft haben, KI-Agenten erfolgreich in ihren Alltag zu integrieren.

Und in der neuen Podcast-Folge sprechen wir darüber:

-Woran es bei den 95 % scheitert
-Und was die 5 % konkret anders machen.

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• Process Excellence Guide: Warum echte Prozessexzellenz mehr braucht als schöne Prozessmodelle

• Automatisiert im Wert von 300 FTEs: Wie Linde mit Automatisierung skaliert – und warum KI der nächste Schritt im Kundenservice ist

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Viele CIOs fühlen sich in der Technologie zu Hause. Und genau das ist oft ein Problem.

Denn wer Transformation ernst meint, muss raus aus der technischen Komfortzone und rein in die menschliche Realität.

Dr. Matthias Behrens war viele Jahre selbst CIO.

Auch er dachte lange: Erfolg hängt von Technologie ab.

Bis er merkte, dass er sich an Technologie festhielt und dabei den wichtigsten Erfolgsfaktor vernachlässigte: Den Menschen.

Aus dieser Erkenntnis ist sein Ansatz "Erfolgsfaktor Mensch" entstanden, ein Modell, das zeigt, wie Organisationen Veränderung meistern können.

Im Podcast spreche ich mit Matthias darüber:

• Welche Bausteine hinter Erfolgsfaktor Mensch stehen und warum viele Unternehmen schon am ersten scheitern.

• Wie CIOs zum Treiber von Veränderung werden können (und auch müssen).

• Und über die häufigsten Fehler bei Veränderungen.

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• KI-Kompetenz zählt: Wie Unternehmen echte KI-Kompetenz aufbauen

• Wo früher Berater saßen, sitzen heute KI-Agenten

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Warum schöpfen so viele Unternehmen das Potenzial von GenAI noch nicht aus?

Darüber habe ich mit Harald Leitenmüller, CTO von Microsoft Österreich, gesprochen.

Ein zentraler Grund: Oft fehlen die technischen Grundlagen und digitalen Kompetenzen in den Organisationen.

Harald erklärt in der Folge, welche Voraussetzungen zuerst geschaffen werden müssen, damit KI Wirkung entfalten kann. Von einer sauberen Infrastruktur bis zu den richtigen Skills im Team.

Wir sprechen darüber, welche Rahmenbedingungen man schaffen muss, um Mitarbeiter gezielt weiterzuentwickeln, wo der größte Skill-Gap liegt und welche Kompetenzen in fünf Jahren unverzichtbar sein werden.

Natürlich geht es auch um Regulierung, Compliance und Security: Wie können Unternehmen die KI-Verordnung praktisch umsetzen, ohne ihre Projekte auszubremsen?

Zum Schluss haben wir über die Potenziale von Agentic AI diskutiert.

Viel Spaß beim Anhören!

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• Transformation: Theorie und Praxis für die Führung

• Seine Erfindung LSTM war die Grundlage von Siri & Alexa & Google Translate: KI-Pionier Sepp Hochreiter im Gespräch über Chancen und Grenzen künstlicher Intelligenz

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Vor ein paar Jahren führte Christian Underwood ein klassisches Beratungsunternehmen.

30 Mitarbeiter, PowerPoint-Schlachten und Projektgeschäft.

Heute sind es nur noch drei Mitarbeiter und 35 KI-Agenten.

Nicht, weil Jobs ersetzt wurden, sondern weil KI gerade die Spielregeln im Strategieberatungsgeschäft neu schreibt.

Gemeinsam mit seinem Team hat er ein Framework entwickelt, das Unternehmen befähigt, ihre eigene Strategiearbeit komplett neu zu denken.

Was früher Monate dauerte, geschieht heute in Tagen.

Das Ergebnis: Strategien, die nicht in Schubladen verschwinden, sondern im Unternehmen wirklich gelebt werden.

In der neuen Podcast-Folge sprechen wir darüber:

• Warum der alte Beratungsansatz an seine Grenzen kommt

• Wie KI-Agenten Strategiearbeit beschleunigen, ohne sie zu entmenschlichen

• Und weshalb gute Entscheidungen keine 380 Folien brauchen

Viel Spaß beim Anhören!

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• Transformation: Theorie und Praxis für die Führung

• Seine Erfindung LSTM war die Grundlage von Siri & Alexa & Google Translate: KI-Pionier Sepp Hochreiter im Gespräch über Chancen und Grenzen künstlicher Intelligenz

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Viele Unternehmen reden über Transformation.

Doch oft bleibt es bei “Management-Klamauk” und hübschen Schlagwörtern wie AI-first, Remote-first oder New Work, ohne dass sich wirklich etwas positiv ändert.

Wolf Lotter, Mitbegründer von brand eins, nennt das „Changewashing“.

Und Oliver Sowa, Geschäftsführer der Beutlhauser Gruppe, sagt klar:

„Erfolg macht betriebsblind. Wir machen oft nicht die falschen Dinge, sondern die ehemals richtigen Dinge zu lange, obwohl sich die Rahmenbedingungen längst geändert haben.“

In der Podcast-Folge mit den beiden wurde schnell klar: Transformation beginnt nicht mit Buzzwords, sondern mit radikaler Ehrlichkeit.

Meine Learnings aus dem Gespräch:

• Warum „Erfolg“ oft zum größten Stolperstein für Veränderung wird

• Wieso Führungskräfte aufhören müssen zu managen und endlich anfangen müssen zu führen

• Weshalb echte Transformation bedeutet, Silos einzureißen und Entscheidungswege umzukehren

• Warum Konflikte kein Störfaktor sind, sondern die Basis für Fortschritt

• Und: Weshalb man Transformation nicht wie ein Rezeptbuch verstehen darf, sondern wie ein unendliches Training

Viel Spaß beim Anhören!

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• Process Excellence Guide: Warum echte Prozessexzellenz mehr braucht als schöne Prozessmodelle

• Automatisiert im Wert von 300 FTEs: Wie Linde mit Automatisierung skaliert – und warum KI der nächste Schritt im Kundenservice ist

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