MY DATA IS BETTER THAN YOURS

1. Viel AI ist gut, nur AI ist oft schlecht – mit Julian K., HMS Analytical Software

   13.11.202657 Min.Als Nächstes

   95 Prozent aller Gen-AI-Use-Cases kommen angeblich nie in den produktiven Betrieb. Julian Kurz von HMS Analytical Software hält von dieser Zahl wenig. Er sagt, er sei bei solchen Statistiken persönlich immer …

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   95 Prozent aller Gen-AI-Use-Cases kommen angeblich nie in den produktiven Betrieb. Julian Kurz von HMS Analytical Software hält von dieser Zahl wenig. Er sagt, er sei bei solchen Statistiken persönlich immer sehr skeptisch, weil sie nicht seine gelebte Realität in Unternehmen darstellen.

   Julian beschäftigt sich bei HMS Analytical Software mit generativer KI und hat natürliche Sprachverarbeitung studiert. Im Gespräch mit Jonas Rashedi erklärt er, warum viel AI gut, aber nur AI oft schlecht ist, wie er einen Prozess so lange in Stücke zerschneidet, bis die KI nur noch eine Form ausfüllt, und warum sein Nummer-eins-Training für bessere Arbeit mit KI Kommunikationstraining heißt.

   Dazu gehen die beiden einen konkreten Fall durch: Customer Service in einem produzierenden Unternehmen mit 3000 Mitarbeitenden. Von Routing und Kategorisierung über Datenschutz und Anonymisierung bis zu der Frage, wie aus alten Support-Fällen per Reverse Engineering eine Dokumentation entsteht. Und sie sortieren auseinander, was Knowledge Graph, Semantic Layer und Kontext eigentlich voneinander unterscheidet.

   In dieser Folge erfährst du: → Warum Julian bei der 95-Prozent-Statistik zu Gen-AI-Projekten skeptisch ist und was er stattdessen erlebt → Wie in der Pharmaindustrie aus einer Woche Wartezeit auf die IT ein Prozess von Minuten wurde → Wieso eine einzige App drei Nutzergruppen bedienen kann, von Live-Terminal bis vorgefertigtem Button → Was Knowledge Graph, Semantic Layer und Kontext unterscheidet und wann sich ein Graph überhaupt lohnt → Welche Rolle Julian einstellen würde, wenn nächstes Jahr ein oder zwei Stellen zu besetzen sind

   Über den Gast: Julian Kurz arbeitet bei HMS Analytical Software und beschäftigt sich dort mit generativer KI. Er hat natürliche Sprachverarbeitung studiert und kommt damit nicht nur aus der Praxis, sondern auch aus der Theorie. Nach eigener Aussage hat HMS inzwischen deutlich mehr als 30 Gen-AI-Projekte abgeschlossen. Privat hat er sich zwei Apps selbst geschrieben, darunter eine graphbasierte Wissensdatenbank zu Meditation und Yoga.

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2. Was ein KI-Agent darf, bevor er allein läuft – mit Tim W., Tim Wiegels Data Solutions

   06.11.202640 Min.Als Nächstes

   Ein KI-Agent, der eigenständig arbeitet, scheitert selten am Modell. Er scheitert daran, dass niemand vorher entschieden hat, was er eigentlich darf. In dieser Duo-Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS …

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   Ein KI-Agent, der eigenständig arbeitet, scheitert selten am Modell. Er scheitert daran, dass niemand vorher entschieden hat, was er eigentlich darf.

   In dieser Duo-Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS diskutieren Jonas Rashedi und Dr. Tim Wiegels, Gründer von Tim Wiegels Data Solutions, die Leitfrage: Was muss im Unternehmen stehen, bevor ein KI-Agent allein läuft? Jonas fragt nach dem Fundament, Tim antwortet mit einem Berechtigungskonzept. Für ihn gehört ein Agent behandelt wie ein Mensch im Unternehmen: mit klaren Rechten, einer definierten Spielwiese und einem Human in the Loop an den Stellen, an denen es zählt. Daraus wird im Gespräch die Frage, ob Agenten nicht längst ins Identitätsmanagement der IT gehören statt in eine KI-Abteilung.

   Davor drei News: Google gibt Agenten im Workspace-Umfeld eine eigene Identität mit E-Mail-Adresse, Kalender, Drive und Speicher. Rossmann stellt eine KI-gestützte Abfrageplattform auf Databricks live, zuerst in der Logistik. Und Zero Data Retention wird bei den großen Modellanbietern zum Enterprise-Thema.

   Die Zahl der Folge: 17 Prozent. So viele der 500 befragten Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden berichten in der KI-Sicherheitsstudie 2026 vom TÜV von KI-bezogenen Cyberangriffen oder Betrugsversuchen in den letzten zwölf Monaten. Beide halten die Zahl für deutlich zu niedrig und wetten am Ende auf über 80 Prozent.

   In dieser Folge erfährst du: → warum Tim ein Berechtigungskonzept für wichtiger hält als ein technisches Fundament → weshalb ein Agent mit eigener Identität im Kern nichts anderes ist als ein Service-Account → wo die Spielwiese eines Agenten endet und wann ein Human in the Loop sitzen muss → warum Tim die Schichtung in Bronze, Silber und Gold für viele Fälle infrage stellt → was die 17 Prozent aus der TÜV-Studie wirklich aussagen und warum beide dagegenhalten

   Über den Gast: Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und berät Unternehmen in Datenstrategie. Zuvor hat er den Datenbereich bei mytaxi und später FREE NOW als VP Data verantwortet. In MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist er fester Gesprächspartner im Duo-Format Tim & Jonas und bringt den Außenblick aus der Beratung gegen Jonas' Sicht als CDO im eigenen Haus.

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3. Loyalität ist ein Datenthema, kein Rabattthema – mit Lucas B., SAP

   30.10.202659 Min.Als Nächstes

   Seit über sechs Jahren erhebt SAP den Customer Loyalty Index. In diesem Jahr kippt in Deutschland etwas, das lange als sicher galt: Loyalität, die über Rabatte und Prämien entsteht, fällt auf den niedrigsten je …

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   Seit über sechs Jahren erhebt SAP den Customer Loyalty Index. In diesem Jahr kippt in Deutschland etwas, das lange als sicher galt: Loyalität, die über Rabatte und Prämien entsteht, fällt auf den niedrigsten je gemessenen Wert, während die Loyalität aus Erfahrung und Relevanz auf den höchsten steigt.

   Jonas Rashedi spricht mit Lucas Bergström, VP ISV Partnerships bei SAP Engagement Cloud, über die Frage, was das für Technik und Datenarbeit bedeutet. Lucas bringt den Satz mit, der die Folge trägt: Speed without context doesn't create better customer experience. Er erzählt von App-Onboardings, die alle Berechtigungen auf einmal abfragen, von Warenkorb-Mails, die zu früh feuern, und von einem Loyalitätsprogramm, das ihm Rabattcodes auf Produkte schickt, die er nie kauft, weil die Codes aus dem Merchandising kommen und nicht aus den Kundendaten.

   Jonas hält mit seiner These dagegen: Zwischen Single Channel und Omni Channel wurde eine Stufe übersprungen, nämlich eine saubere Analytics-Fähigkeit. Die beiden sprechen über den Base Layer aus Channel-, Kunden- und Backend-Daten, über Clean Core aus SAP-Sicht, über die Bewegung vom CDP-Produkt hin zur Business Data Cloud und über die Partnerschaft mit Google. Dazu die ehrliche Frage, warum FALKE kein Sockenabo braucht und wann ein Replenishment-Modell wirklich passt.

   Am Ende steht eine unbequeme Einordnung: Viele Unternehmen, die ein Loyalitätsprogramm einführen wollen, haben in Wahrheit ein Margenproblem. Und die Antwort darauf ist keine neue Plattform, sondern eine Datengrundlage, die Antworten in Wochen liefert.

   In dieser Folge erfährst du: → warum Tempo ohne Kontext keine bessere Customer Experience erzeugt → welche Stufe zwischen Single Channel und Omni Channel übersprungen wurde → woran Loyalitätsprogramme in der Umsetzung scheitern → was ein Base Layer aus Channel-, Kunden- und Backend-Daten leisten muss → wann ein Replenishment-Modell passt und wann es nur Hype ist

   Lucas Bergström verantwortet als VP ISV Partnerships bei SAP Engagement Cloud das Thema Technologiepartnerschaften. Er war lange bei SAP, ist für eine Station in ein anderes Unternehmen gewechselt und inzwischen zurück. Seit Jahren arbeitet er an den Themen Engagement, Marketing und Loyalty, zuletzt unter anderem an der Partnerschaft mit Google.

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4. Enterprise-Ready ist eine andere Liga – mit Thorsten S., ORF (2/2)

   23.10.202659 Min.Als Nächstes

   Eine Datenstrategie steht schnell auf Papier. Die Plattform darunter zu bauen, dauert länger, und zwar an Stellen, die vorher kaum jemand auf dem Zettel hat. In Teil 2 der ORF-Doppelfolge spreche ich mit …

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   Eine Datenstrategie steht schnell auf Papier. Die Plattform darunter zu bauen, dauert länger, und zwar an Stellen, die vorher kaum jemand auf dem Zettel hat. In Teil 2 der ORF-Doppelfolge spreche ich mit Thorsten Steuer, Data Architekt beim ORF. Er war der Erste, der im neuen Datenteam für Struktur sorgen sollte, und hat vorgefunden, was in fast jedem gewachsenen Haus steht: Excel, SAP, Oracle, SQL-Datenbanken, viele Insellösungen und kein gemeinsames Bild davon, wie das zusammengehört.

   Heute läuft eine Platform-as-a-Service, betreut von zweieinhalb Personen. Benutzbar war sie nach drei, vier Monaten. Enterprise-Ready deutlich später: Schutzbedarfsanalyse mit dem CISO-Office, Rechtekonzept, Intrusion Detection, Penetrationstest. Thorsten sagt, das habe mindestens ein dreiviertel Jahr gekostet, und zieht den Vergleich, der hängenbleibt: Enterprise-Ready ist etwas anderes, als mal eben etwas in Docker Compose hochzuziehen.

   Technisch am spannendsten ist die Broadcast-ID. Sie ist dezentral, hat ein URI-Format und trägt die Bedeutung der Entität in sich, sodass das Master Data Management an der Quelle gelöst wird. Die Idee kommt von der ARD, der ORF hat sie angepasst, weil ein Standard nach Thorstens Bild eher ein Stadtplan ist als eine Blaupause. Und beim Thema Agenten wird er deutlich: Den einen allwissenden Agenten, der alle Probleme löst, wird es aus seiner Sicht nicht geben. Es werden viele spezifische Agenten sein, gewartet von Menschen, die nah am Prozess sitzen.

   In dieser Folge erfährst du: → warum eine Datenplattform nach drei Monaten nutzbar, aber erst rund ein Jahr später Enterprise-Ready ist → was Schutzbedarfsanalyse, Penetrationstest und ISO-Zertifizierungen praktisch bedeuten → wie die Broadcast-ID Master Data Management an der Quelle löst → warum ein Knowledge Graph das Matching-Problem nicht ersetzt → was Thorsten heute anders machen würde, wenn er noch einmal anfangen müsste

   Über den Gast: Thorsten Steuer ist seit zweieinhalb Jahren Data Architekt beim ORF. Er kam als erster Neuzugang in das neue Datenteam, hat dort den ersten Cloud-Use-Case gebaut und anschließend die zentrale Datenplattform des Hauses aufgesetzt, von der Anbieterauswahl über das Compliance-Verfahren bis zum Enablement der Fachbereiche. Nebenbei organisiert er das Data Engineer Meetup in Wien mit.

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5. Was 140.000 Programmstunden mit Metadaten gewinnen – mit Carina R., ORF (1/2)

   16.10.202651 Min.Als Nächstes

   Carina Rogl baut seit Anfang 2024 die Datenplattform des ORF auf. In dieser Folge erzählt sie, was sie vorgefunden hat: ungefähr 30 bis 40 Systeme, die beteiligt sind, bis eine Sendung geplant, produziert und …

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   Carina Rogl baut seit Anfang 2024 die Datenplattform des ORF auf. In dieser Folge erzählt sie, was sie vorgefunden hat: ungefähr 30 bis 40 Systeme, die beteiligt sind, bis eine Sendung geplant, produziert und ausgestrahlt ist, bei ungefähr 140.000 Stunden Programm im Jahr, viele gewachsene Datenflüsse und keine durchgängige ID für ein einzelnes Content-Element.

   Der erste Schritt war deshalb eine Content-Metadaten-Landkarte, an der ungefähr sieben bis acht Monate gearbeitet wurde. Daraus entstanden die Broadcast-ID, die ein Content-Element vom Anfang des Prozesses bis ins Archiv begleitet, sechs Handlungsfelder als Datenstrategie und eine Organisationsform, die Carina ein serviciertes Data Mesh nennt: eine zentrale Plattform, die die Fachbereiche befähigt, statt sie ihre eigenen Plattformen bauen zu lassen. Inzwischen kommen Data Hubs dazu, interdisziplinäre Teams für Themen, die kein Fachbereich allein stemmen kann.

   Jonas fragt nach dem Business Case, und bekommt eine ungewöhnlich ehrliche Antwort: Es war eine Wette. Außerdem geht es um Public Value statt Klickzahlen, um eine Scorecard statt einer einzelnen Kennzahl, um Datenjournalismus und eine Bot-Recherche, die aus 6,4 Millionen Kommentaren der letzten vier Jahre auf dem ZiB-Instagram-Kanal koordiniertes Verhalten sichtbar gemacht hat, und um die Frage, warum der Knowledge Graph trotz 25 Petabyte Archiv erstmal die Kür bleibt.

   Folge 1 von 2 aus dem ORF in Wien. In Folge 2 spricht Jonas mit Thorsten Steuer über die technische Umsetzung derselben Strategie.

   In dieser Folge erfährst du: → warum sich ein Medienhaus erst einigen muss, was ein Beitrag ist, bevor es eine ID vergeben kann → wie eine Content-Metadaten-Landkarte entsteht und was sie an manueller Arbeit sichtbar macht → was ein serviciertes Data Mesh von einem reinen Data Mesh unterscheidet → wie man ein Dateninvestment verargumentiert, das sich vorher nicht in Euro rechnen lässt → warum Public Value eine Scorecard braucht und keine einzelne Kennzahl

   Über den Gast: Carina Rogl ist Abteilungsleiterin Datenplattform beim ORF. Sie ist seit fast fünf Jahren im Haus, hat in der Anwendungsentwicklung als Projektleiterin angefangen und baut seit Anfang 2024 die Datenplattform und die Datenstrategie des ORF auf. Ihr Weg dorthin führte über Online-Marketing, Softwareentwicklung, UX und Innovation.

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6. Die Technik war nie das Thema – mit Heiko W., Special Olympics Baden-Württemberg

   09.10.202655 Min.Als Nächstes

   Wie kommt eine Organisation vom Tabellenabzug zu einem gemeinsamen System, wenn es kein Data-Team gibt, sondern Ehrenamt, begrenzte Mittel und Barrierefreiheit als Grundbedingung? Heiko Wipfler ist …

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   Wie kommt eine Organisation vom Tabellenabzug zu einem gemeinsamen System, wenn es kein Data-Team gibt, sondern Ehrenamt, begrenzte Mittel und Barrierefreiheit als Grundbedingung?

   Heiko Wipfler ist Geschäftsführer von Special Olympics Baden-Württemberg. Vorher hat er digitale Transformation bei Großunternehmen begleitet. Heute ist er dort, wie er selbst sagt, als studierter Informatiker ein totaler Exot. Auf die Podcast-Einladung kam von ihm erst einmal: my data is worse than yours.

   Jonas Rashedi spricht mit ihm über die drei Jahre dazwischen. Über das Mitgliedsmanagement, das als Tabellenabzug kam, und die Portale, die nichts voneinander wussten. Über den Moment, in dem ein Teammitglied zu zittern anfing, weil es noch nie einen Teams-Termin eingestellt hatte. Über 654 aktive Startpässe in Baden-Württemberg und darüber, was diese Zahl abdeckt und was nicht, weil der Startpass erst ab nationaler Ebene verpflichtend ist. Über eine Prüfgruppe aus Athletinnen und Athleten, die Texte in leichter Sprache freigibt, bevor sie rausgehen. Und über die Entscheidung, die Heiko eine seiner schwierigsten nennt: die Landeswinterspiele wegen einer Finanzlücke nicht durchzuziehen.

   Der rote Faden ist Kultur statt Technologie. Heikos Antwort auf die Frage nach der einen Methode lautet: gesunder Menschenverstand. Und der Satz aus seinem Team, der die drei Jahre zusammenfasst: weg von den Amateuren mit Herz, hin zu den Profis mit Seele.

   In dieser Folge erfährst du: → Warum ein studierter Informatiker im Verbandswesen ein totaler Exot ist → Wie aus einzelnen Tabellen und getrennten Portalen ein gemeinsames System wird → Was 654 aktive Startpässe in Baden-Württemberg abdecken und was nicht → Warum eine Prüfgruppe aus Athletinnen und Athleten die Texte in leichter Sprache freigibt → Wieso die Absage der Landeswinterspiele für Heiko die richtigste Entscheidung war

   Über den Gast: Heiko Wipfler ist Geschäftsführer von Special Olympics Baden-Württemberg e.V. mit Sitz in Karlsruhe. Vor dem Wechsel in den Verband war er Digitalberater für digitale Transformation bei Großunternehmen. Er ist studierter Informatiker und in der deutschlandweiten Strategiearbeit des Verbands im gestaltenden Kernteam eingebunden.

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   🔗 Zum LinkedIn Profil von Heiko Wipfler: https://www.linkedin.com/in/heiko-wipfler/ 🔗 Rund um SOBW: https://specialolympics.de/baden-wuerttemberg/ oder https://so-bw.de
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7. Zwei fancy Namen, ein Job? CDO gegen CAIO – mit Tim W., Tim Wiegels Data Solutions

   02.10.202645 Min.Als Nächstes

   Braucht künstliche Intelligenz eine eigene Rolle im C-Level, oder erst das Fundament, auf dem sie etwas bewegen kann? Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und hat davor den Datenbereich …

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   Braucht künstliche Intelligenz eine eigene Rolle im C-Level, oder erst das Fundament, auf dem sie etwas bewegen kann? Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und hat davor den Datenbereich bei mytaxi, später FREE NOW, verantwortet. Er sieht zwischen Chief Data Officer und Chief AI Officer keinen relevanten Unterschied und fragt, warum vor einer Stelle ohne Budget und Mandat überhaupt ein C steht. Den Anlass liefern drei Studien von Bitkom, IBM und Deloitte. Im Verlauf des Gesprächs dreht Tim bei und weist der Rolle doch einen Platz zu.

   In dieser Folge erfährst du: → Warum Tim zwischen Chief Data Officer und Chief AI Officer keinen relevanten Unterschied sieht → Was in den Ausschreibungen für die neue KI-Rolle fehlt: Budget, Führung, strategische Ausrichtung → Wie die Wertschöpfung von Data aussieht und an welcher Stelle man sie überhaupt teilen darf → Warum bei FREE NOW alles unter dem CTO lag und das an dieser Stelle funktioniert hat → Woran man erkennt, ob eine neu besetzte KI-Rolle Symbolpolitik ist

   Über den Gast: Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und berät Unternehmen in Datenstrategie, Umsetzung und Führung. Davor hat er den Datenbereich bei mytaxi, später FREE NOW, verantwortet. Er ist regelmäßiger Duo-Partner in diesem Podcast.

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8. Report Graveyard: Warum das Management wieder mit Excel steuerte – mit Torben B., Natsana

   25.09.202650 Min.Als Nächstes

   Was passiert, wenn ein Datenteam alles bereitstellt und niemand mehr weiß, wo er hinschauen soll? Torben Broll ist Director Data & AI Solutions bei Natsana, dem Haus hinter vier Supplement-Marken, und hat aus …

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   Was passiert, wenn ein Datenteam alles bereitstellt und niemand mehr weiß, wo er hinschauen soll? Torben Broll ist Director Data & AI Solutions bei Natsana, dem Haus hinter vier Supplement-Marken, und hat aus Excel-Limitations und einem Postgres-Server eine Data Foundation auf Snowflake gebaut. Dann entstand, was er heute Report Graveyard nennt. Anfang des Jahres, so erinnert er sich, steuerte das Management wieder mit Excel. Was daraus wurde: ein POC nach zwei Wochen, eine Kommentarspalte und ein Agent, der ungefähr 18 bis 20 Kommentare pro Woche schreibt. Die finale Bewertung steht noch aus.

   In dieser Folge erfährst du: → Warum aus einer gut versorgten Reporting-Landschaft ein Report Graveyard wurde → Was der Rückfall des Managements in Excel über die eigene Arbeit verrät → Wie in zwei Wochen ein POC mit Lovable entstand — und was danach noch Wochen brauchte → Wie ein Agent ungefähr 18 bis 20 Kommentare pro Woche schreibt und die Stakeholder hinterfragt → Warum die P&L auf Order-Item-Level mindestens ein Jahr brauchte, vielleicht sogar zwei

   Über den Gast: Torben Broll ist Director Data & AI Solutions bei Natsana. Nach dem Abi Weltreise, dann Wirtschaftsinformatik und eine Ausbildung zum IT-Kaufmann bei BP, wo er bei Business Intelligence landete. 2022 kam er als Business Analyst zu Natsana. Über Lead BI und eine disziplinarische Teamleitung verantwortet er Data und AI heute zentral.

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9. Leitplanken für KI bremsen nicht, sie fokussieren – mit Valerie S., L’Oréal

   18.09.202646 Min.Als Nächstes

   Wie legt ein Konsumgüterkonzern fest, was künstliche Intelligenz im Marketing darf und was nicht? Valerie Schiek ist Chief Digital Officer bei L’Oréal für die Sparte Konsumgüter und verantwortet das …

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   Wie legt ein Konsumgüterkonzern fest, was künstliche Intelligenz im Marketing darf und was nicht? Valerie Schiek ist Chief Digital Officer bei L’Oréal für die Sparte Konsumgüter und verantwortet das Digitalgeschäft der Massenmarken. L’Oréal hat sein Responsible AI Framework 2021 entwickelt, darin steht unter anderem: keine KI-generierten Gesichter, keine KI-generierte Haut. Dass solche Guardrails bremsen, hält Valerie für eine falsche Dichotomie. Aus ihrer Sicht fokussieren sie – und schaffen Zeit, die zurück an die lokalen Teams geht.

   In dieser Folge erfährst du: → Was im Responsible AI Framework von 2021 steht und warum Leitplanken aus Valeries Sicht fokussieren statt zu bremsen → Wie ein Bild für den Tag und ein Bild für die Nacht entstehen, wo früher der ganze Tag durchshootet werden musste → Wofür L’Oréal die gewonnene Zeit einsetzt: lokale Relevanz, Kreativität, Teambuilding → Wie Teams über L’Oréal GPT an Performance-Daten kommen, ohne ein Dashboard bedienen zu müssen → Die Stelle, an der Valerie dem Host widerspricht: nutzen wir im Unternehmenskontext überhaupt schon mehr als vielleicht 20 Prozent der Capabilities?

   Über den Gast: Valerie Schiek ist Chief Digital Officer bei L’Oréal für die Sparte Konsumgüter und verantwortet dort das Digitalgeschäft und die Digitalstrategie der Massenmarken – L’Oréal Paris, Maybelline, Garnier. Sie kommt aus dem digitalen Marketing, nicht aus der IT. Angefangen hat sie bei Anheuser-Busch im Social-Media-Management und hat dort das digitale Marketing für eine Business Unit über fünf Länder aufgebaut. 2016 ist sie zu L’Oréal gewechselt, hat während der Pandemie den E-Commerce-Bereich geleitet und war zwischendurch bei Bitburger Digital.

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   🔗 Zum LinkedIn Profil von Valerie Schiek: https://www.linkedin.com/in/vschiek/ 🔗 L’Oréal: https://www.loreal.com/de-de/germany/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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10. Warum im Team die belastbare Baseline noch fehlt – mit Eva S., auxmoney

    11.09.202648 Min.Als Nächstes

    Vier Jahre nachdem auxmoney seine Datenplattform schon einmal gewechselt hat, zieht das Unternehmen wieder um: von Exasol und SAS auf Snowflake, nachdem Tableau bereits Sisense ersetzt hatte. Eva Schreyer …

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    Vier Jahre nachdem auxmoney seine Datenplattform schon einmal gewechselt hat, zieht das Unternehmen wieder um: von Exasol und SAS auf Snowflake, nachdem Tableau bereits Sisense ersetzt hatte. Eva Schreyer verantwortet als Teamlead Analytics und Prozessmanagement die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service — Lastschriften, Mahnstufen, Kundenansprache. Sie migriert mit einem Team von vier Personen, während der Tagesbetrieb weiterläuft. Und sie sagt offen, was sich davon noch nicht belegen lässt.

    In dieser Folge erfährst du: → Wie eine Migration abläuft: Bestandsaufnahme, bewusst aussortieren, mit etwas Leichtem anfangen → Warum ein Monitoring-Prozess statt an die vier Stunden nur noch zehn Minuten braucht — bei gleicher Datenmenge, wobei nebenbei auch ein bisschen optimiert wurde → Weshalb es im Team noch schwer zu sagen ist, wie viel die Migration wirklich bringt → Warum das Team den Weg über KI-Agenten offen hatte und ihn trotzdem nicht gegangen ist → Was Eva Schreyer neuen Teamleads für die ersten 90 Tage empfiehlt

    Über den Gast: Eva Schreyer ist Teamlead Analytics & Prozessmanagement bei auxmoney und verantwortet dort die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service. Ihr Team umfasst mit ihr vier Personen; im gesamten Datenbereich des Unternehmens arbeiten ca. 50. Sie ist noch nicht lange bei auxmoney und hat sich für dieses Gespräch viel Hintergrund von ihrem Kollegen Marius geholt. Sie beschreibt sich als Analystin, die im Laufe der Karriere durch mehrere Branchen gesprungen ist — und sagt, dass man die Prozesse eines Hauses trotzdem im Detail kennen muss.

    MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.

    🔗 Zum LinkedIn Profil von Eva Schreyer: https://www.linkedin.com/in/eva-schreyer/ 🔗 auxmoney: https://www.auxmoney.com/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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11. Der Mittelstand lässt KI nur reden - mit Tim Wiegels

    04.09.202646 Min.Als Nächstes

    Die Frist rutscht. Das Datenproblem nicht. Die Hochrisiko-Einordnung im AI Act ist verschoben. Jonas Rashedi sagt ehrlich, dass das in seinem Unternehmen exakt nichts ändert. Dr. Tim Wiegels hält genau das für …

    Shownotes

    Die Frist rutscht. Das Datenproblem nicht. Die Hochrisiko-Einordnung im AI Act ist verschoben. Jonas Rashedi sagt ehrlich, dass das in seinem Unternehmen exakt nichts ändert. Dr. Tim Wiegels hält genau das für den Befund.

    In dieser Folge erfährst du:

    → Was gilt und was rutscht — Transparenzpflichten, verbotene Praktiken und KI-Kompetenz gelten. Verschoben ist die Hochrisiko-Einordnung. Und seit dem 29. Juli 2026 hat Deutschland eine KI-Aufsicht: Bundesnetzagentur zentral, BaFin für den Finanzsektor.

    → Betreiber gegen Berater — Für Jonas folgt daraus eine sehr praktische Aufgabe: pro KI-System eine Zuordnung, wer es verantwortet. Tim sieht bei seinen Mandanten fast keine solchen Projekte und hat in eineinhalb Jahren niemanden nach Transparenzdokumentation fragen hören.

    → Die Zahl der Folge — Die KfW zählt 14 Prozent der Mittelständler, die KI für Sprachgenerierung nutzen, und 3 Prozent für Datenanalyse. Zuerst automatisiert wurde also das Reden, nicht das Rechnen.

    → Anthropics eigener Test — Agenten auf rohe Daten geworfen: 21 Prozent richtige Antworten. Dieselben Daten annotiert, aggregiert, definiert: 95 bis 99 Prozent.

    → Governance verkaufen, ohne Governance zu sagen — Tim baut bei Kunden Data Warehouses so um, dass jede KPI definiert ist, und begründet es intern mit den Agenten, die sonst nicht arbeiten können.

    → Die Rolle, die fehlt — Datenschutz war auch nie ein Projekt, sondern wurde eine Rolle. Jemand muss dauerhaft wissen, welche KI-Features laufen und was die Regulatorik daraus macht.

    → Die Wette — Jonas sagt: Die 3 Prozent stehen bis Mitte 2027 nicht höher als 8. Tim rechnet mit einem Sprung.

    Über den Gast: Dr. Tim Wiegels ist Berater bei Tim Wiegels Data Solutions und arbeitet mit Fachbereichen aus Marketing, Produkt, Data und AI. Vorher war er unter anderem bei FREE NOW und XING. Mit Jonas Rashedi nimmt er dieses Format seit Jahren im Wechsel mit den Gastfolgen auf.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Tim Wiegels: https://www.linkedin.com/in/timwiegels/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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12. 0,35% Budget, 90% Hype: Die KI-Lücke im Mittelstand - mit Paul K., Team One

    28.08.202652 Min.Als Nächstes

    Ein Partner AI, der seit Jahren mit Strategieberatung sein Geld verdient - und trotzdem sagt, dass der Wert der meisten Strategiefolien gegen null geht. Paul Krauss, Partner AI bei Team One und Herausgeber des …

    Shownotes

    Ein Partner AI, der seit Jahren mit Strategieberatung sein Geld verdient - und trotzdem sagt, dass der Wert der meisten Strategiefolien gegen null geht. Paul Krauss, Partner AI bei Team One und Herausgeber des Magazins AI:D, erklärt, warum 36-Monats-Roadmaps im aktuellen KI-Tempo kaum noch funktionieren, wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - und warum der eigentliche Engpass nicht die Modelle sind, sondern die eigenen Daten.

    Key Takeaways: → Warum der Wert klassischer Strategiefolien gegen null geht, seit KI in Sekunden beliebig überzeugend klingende Studien und Herleitungen produzieren kann → Wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - von der Sichtbarkeit im KI-Traffic bis zur Google-Merchant-Feed-Qualität → Warum nur 0,35 Prozent des Umsatzes im Schnitt in KI investiert werden, obwohl 80 bis 90 Prozent der Unternehmen KI als wichtigstes Zukunftsthema nennen → Wieso Paul statt langer Roadmaps auf klare Exit-Kriterien und kurze, parallele Wetten setzt → Wie Paul sich mit einem einfachen Notiz-Tool ein persönliches KI-Gedächtnis gebaut hat - und warum genau das den Unterschied macht

    Über den Gast: Paul Krauss ist Partner AI bei Team One, Herausgeber des Fachmagazins AI:D für KI im E-Commerce und Dozent am AI Transformation Institute (DFKI). Er moderiert unter anderem die AI-Bühne der K5 Konferenz und ist Mitglied der Agentic Commerce Alliance (ACA).

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    🔗 Zum LinkedIn Profil von Paul Krauss: https://www.linkedin.com/in/paul-krauss-ba89605b/ 🔗 Team One: https://www.team-one.de/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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13. 80 auf 95 Prozent Datenqualität: REWE erfasst Produktdaten mit KI - mit Katharina B., Rewe

    21.08.202654 Min.Als Nächstes

    Worum es geht: Rund 150.000 Artikel auf SKU-Ebene, 270 intern verwaltete Attribute pro Artikel — und regionale Lieferanten, die keine Zeit haben, die von ihnen geforderten 50 Attribute in eine Eingabemaske zu …

    Shownotes

    Worum es geht:

    Rund 150.000 Artikel auf SKU-Ebene, 270 intern verwaltete Attribute pro Artikel — und regionale Lieferanten, die keine Zeit haben, die von ihnen geforderten 50 Attribute in eine Eingabemaske zu tippen. Manchmal ist es ein Betrieb von drei Leuten. Katharina Bülowius hat bei REWE erst die eigene Abteilung sichtbar gemacht und dann mit der internen AI-Innovation-Abteilung zwei KI-Module bauen lassen, die Produktangaben von Fotos auslesen und gegen einen Gold-Standard prüfen.

    Worüber wir sprechen:

    Das eigentliche Problem: regionale Lieferanten. Käse, Hoflimonade, Kartoffeln — die Angaben stehen auf der Verpackung im Markt, nicht in einem Datenpool.

    Lea und der Goldhamster. Ein Modul liest Produktfotos aus, ein zweites prüft die Ergebnisse gegen verifizierte Wahrheiten und lernt aus jeder Korrektur des Teams.

    Der Rückschlag bei 80 Prozent. Warum die erste Version nicht online gehen durfte und wie daraus das zweite Modul entstand.

    Stammdaten gegen Produktwissen. Warum der Name mitentscheidet, ob das Thema im Unternehmen eine Bühne bekommt.

    Wer betreibt das eigentlich? Nach dem Pitch vor der Geschäftsführung steht die Operating-Model-Frage im Raum.

    Der Gast:

    Katharina Bülowius ist Lead Ecom Master Data Management bei REWE und verantwortet die Produktdaten für Liefer- und Abholservice. Vor REWE war sie Geschäftsführerin einer Digitalagentur mit Kunden überwiegend im Mittelstand. Jonas und sie kennen sich von Douglas, wo sie als Freelancerin 20 Jahre alte Produktdaten für die SAP-Einführung neu strukturiert hat.

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    🔗 Zum LinkedIn Profil von Katharina Bülowius: https://www.linkedin.com/in/katharina-b%C3%BClowius-9505ba162/ 🔗 Zum LinkedIn-Profil der REWE Group: https://www.linkedin.com/company/rewegroup 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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14. Die IT-Transformation eines Baumarkts - mit Tim E., Obi

    14.08.202655 Min.Als Nächstes

    Ein Baumarkt-Konzern, der seit über 50 Jahren im Geschäft ist - und trotzdem gerade eine der größten IT-Transformationen seiner Geschichte durchzieht. Tim Engler, CIO bei OBI, erklärt, wie er ERP, Marktplatz …

    Shownotes

    Ein Baumarkt-Konzern, der seit über 50 Jahren im Geschäft ist - und trotzdem gerade eine der größten IT-Transformationen seiner Geschichte durchzieht. Tim Engler, CIO bei OBI, erklärt, wie er ERP, Marktplatz und Arbeitsumgebung parallel modernisiert hat, ohne dass der laufende Betrieb darunter leidet - und warum die Organisation am Ende wichtiger war als jede einzelne Technologie-Entscheidung.

    Key Takeaways: → Warum die mutigste Entscheidung nicht die Technologie war, sondern der Mut zu einer noch unerprobten Plattform (VTEX) für den europäischen Markt → Wie OBI sein ERP von einer AS400-Umgebung auf Microsoft Dynamics gehoben hat - verzahnt mit einem neuen, komplett neu gebauten Lagerstandort in Polen → Warum sich OBI bewusst für Google Workspace samt Gemini entschieden hat → Wie Domain-Teams nach dem Build-it-run-it-Prinzip die Müdigkeit zwischen Projekt- und Fachbereich auflösen → Wieso Agentic Engineering bei OBI zuerst im Software Development Lifecycle erprobt wurde, bevor es jetzt die Modernisierung von Kasse und Warenwirtschaft beschleunigt

    Über den Gast: Tim Engler ist CIO bei OBI und seit 13 Jahren im Unternehmen, zunächst in einer internen Beratungsfunktion mit viel Projekterfahrung quer durch alle Fachbereiche, später in der kundennahen Digital- und E-Commerce-IT und schließlich mit der Gesamtverantwortung für die IT des Konzerns. 2024 wurde er mit dem Sonderpreis "Customer Experience" bei den CIO des Jahres Awards ausgezeichnet.

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    🔗 Zum LinkedIn Profil von Tim Engler: https://de.linkedin.com/in/tim-engler-8756ba3a 🔗 OBI: https://www.obi.de/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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15. KI bringt 4x mehr Output wenn du DAS tust - mit Karsten Rösener, Warsteiner

    07.08.202658 Min.Als Nächstes

    Ein Traditionsunternehmen, das seit 1753 im Geschäft ist – und trotzdem gerade eine der konsequentesten SAP- und KI-Transformationen im deutschen Mittelstand durchzieht. Karsten Rösener, Chief Digital Officer …

    Shownotes

    Ein Traditionsunternehmen, das seit 1753 im Geschäft ist – und trotzdem gerade eine der konsequentesten SAP- und KI-Transformationen im deutschen Mittelstand durchzieht. Karsten Rösener, Chief Digital Officer der Haus Cramer Gruppe (Warsteiner), erklärt, warum er sich bewusst gegen eine Greenfield-Neuaufstellung entschieden hat, wie ein eigener KI-Assistent namens „Vitus" entsteht – und warum am Ende die Menschen über den Erfolg jeder Technologie entscheiden.

    Key Takeaways: → Warum Karsten sich bei der SAP-S/4HANA-Transformation bewusst gegen Greenfield entschieden und stattdessen 40 kleine, flexible Teilprojekte gestartet hat → Wie ein wetterabhängiges Saisongeschäft eine eigene Datenarchitektur und ein komplett neu aufgesetztes Reporting braucht → Warum Warsteiner sein Ticketsystem und sein eigenes Sprachmodell komplett intern betreibt – Stichwort Datensouveränität → Wie der interne KI-Assistent „Vitus" – benannt nach dem Sohn des Firmengründers – aus einzelnen Assistenten-Use-Cases entsteht → Warum KI-Campus, KI-Botschafter und KI-Champions den Unterschied machen und Führungskräfte, die selbst mit KI arbeiten, einen vierfach höheren Durchsatz erzeugen

    Über den Gast: Karsten Rösener ist seit Februar 2024 Chief Digital Officer der Haus Cramer Gruppe – eine neu geschaffene Position mit Verantwortung für die SAP-/S4HANA-Transformation, Infrastruktur, IT-Security und KI. Zuvor war er von 2016 bis 2024 Chief Information & Digital Officer der Ostfriesischen Tee Gesellschaft (Laurens Spethmann Holding), wo er 2021 mit der SAP-S/4HANA-Migration den 3. Platz beim Wettbewerb „CIO des Jahres" in der Kategorie Mittelstand belegte, und davor CIO der GoodMills Group. 2025 wurde er mit dem Confare ImpactAward ausgezeichnet.

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    🔗 Zum LinkedIn Profil von Karsten Rösener: https://www.linkedin.com/in/karsten-roesener/ 🔗 Zum LinkedIn-Profil der Haus Cramer Gruppe: (9) WARSTEINER Brauerei Haus Cramer Management Gmbh: Übersicht | LinkedIn 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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    Transkript

16. Vom Datensalat zur zentralen Dateninfrastruktur: Andrea Lederer (CDO Weleda) über Daten, Organisation und KI – live von der K5 – Folge 337

    31.07.202660 Min.Als Nächstes

    Warum eine über 100 Jahre alte Marke lange nicht sagen konnte, wie viel sie online verkauft – und was Andrea in zwei Jahren aufgebaut hat. Live auf der K5 spricht Jonas mit Andrea Lederer, Chief Digital Officer …

    Shownotes

    Warum eine über 100 Jahre alte Marke lange nicht sagen konnte, wie viel sie online verkauft – und was Andrea in zwei Jahren aufgebaut hat.

    Live auf der K5 spricht Jonas mit Andrea Lederer, Chief Digital Officer bei Weleda, über Dateninfrastruktur, Reporting-Disziplin und die ersten KI-Piloten in einem über 100 Jahre alten Unternehmen.

    Key Takeaways: → Wie ein 100 Jahre altes Unternehmen aus dem stationären Handel eine zentrale Dateninfrastruktur aufbaut → Warum eine CDO sechs Monate lang nicht sagen konnte, wie viel online verkauft wird → Wie aus einem geplanten KI-Pilotprojekt mit 10 Testern plötzlich 40 wurden → Welche Rolle Treiberbäume, Reporting-Disziplin und Single Source of Truth spielen → Warum PowerPoint bei Weleda (noch) gegen ein KI-generiertes HTML-Strategiepapier gewinnt

    Über den Gast: Andrea Lederer ist Chief Digital Officer bei Weleda und verantwortet dort Commerce, IT und Data. Zuvor war sie unter anderem bei Amazon, Expedia und Douglas tätig – dort hat sie auch mit Jonas zusammengearbeitet.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Andrea Lederer: https://www.linkedin.com/in/andrea-lederer-010481/ 🔗 Weleda: https://www.weleda.com 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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    Kapitel (24)

    1. 0:00Intro
    2. 1:03Live auf der K5: warum zu wenig über Daten gesprochen wird
    3. 4:16„Ich konnte als Global CDO nicht sagen, wie viel wir online verkaufen"
    4. 6:28Online-Offline-Split bei Weleda: grob 80/20
    5. 7:05Kein Dashboard: die erste große Investition in Daten
    6. 9:20Was konkret gebaut wurde: Online-Verkauf definieren, Power BI
    7. 10:56Von der Infrastruktur zur Organisation: womit steuern?
    8. 14:21Analysten, Self-Service und BI-Qualität
    9. 18:33Marketing Mix Modeling und der On-Site-Funnel
    10. 20:44Starke Marke, schwer messbar: vom Regal in den Store
    11. 23:18Customer Lifetime Value, Kohorten und ein CRM-Dashboard im Aufbau
    12. 26:16IT-Landschaft, Legacy und der Investitionsstau im Mittelstand
    13. 31:40Treiberbäume: Umsatz in seine KPIs zerlegen
    14. 32:38Insights teilen: Digital Days und Country Best Practice Sharing
    15. 34:12KI bei Weleda: von freiwillig zu Pflicht
    16. 36:40Der Aha-Moment: ein KI-Pilot, 40 statt 10 Testpersonen
    17. 38:07Bessere Präsentationen, HTML statt PowerPoint, die Grenzen von AI-Slop
    18. 47:29Jonas' Fazit: Fundament steht, Kernprozesse fehlen noch
    19. 48:37Publikumsfrage: Insellösung gegen Infrastruktur
    20. 51:13Leuchtturmprojekte und die Person, die mit allen Kaffee trinkt
    21. 53:36ROPO-Effekt: Online- und Offline-Daten zusammenziehen
    22. 56:40Make-or-Buy und profitables Wachstum, Schritt für Schritt
    23. 57:15Privat: Apple Watch, Smart Home und Apps aus dem Baukasten
    24. 58:08Der Filmtitel: „Datensalat" und eine offene Frage an die Hörer

    Transkript

17. Clinical Data Repository im Krankenhaus: Patientendaten über viele Klinik-Systeme hinweg zusammenführen – mit Gunnar H., CDO Sana Kliniken (2/2) – Folge 336

    24.07.202650 Min.Als Nächstes

    Warum jedes Krankenhaus sein eigenes KIS hat, was ein Master Patient Index löst – und warum ohne Daten keine KI läuft. Ein Klinikkonzern, der in 20 Jahren durch Zukäufe gewachsen ist - und jetzt vor der Aufgabe …

    Shownotes

    Warum jedes Krankenhaus sein eigenes KIS hat, was ein Master Patient Index löst – und warum ohne Daten keine KI läuft.

    Ein Klinikkonzern, der in 20 Jahren durch Zukäufe gewachsen ist - und jetzt vor der Aufgabe steht, Dutzende unterschiedliche Klinik-IT-Systeme zu einem gemeinsamen Datenfundament zu vereinen. Gunnar Hoffmann, Chief Data Officer der Sana Kliniken AG, erklärt, warum Standardisierung im Gesundheitswesen eine ganz eigene Herausforderung ist - und warum ohne sie auch keine KI funktioniert.

    Key Takeaways: → Warum jedes zugekaufte Krankenhaus sein eigenes klinisches Informationssystem mitbringt - und was das für die Konzern-Datenstrategie bedeutet → Was ein Clinical Data Repository ist und warum es sich von einem klassischen Data Warehouse unterscheidet → Wie ein Master Patient Index die Behandlungshistorie eines Patienten über mehrere Kliniken hinweg zusammenführt → Warum Gunnar Data Governance bewusst positiv statt regulatorisch positioniert → Wieso KI im Krankenhaus ohne kuratierte Datengrundlage nicht funktioniert - und wo Sana KI schon einsetzt

    Über den Gast: Gunnar Hoffmann ist Chief Data Officer der Sana Kliniken AG. Nach Stationen in der Beratung und beim Aufbau des Data Warehouse bei ProSiebenSat.1 ist er seit fast 17 Jahren bei Sana, seit rund vier Jahren verantwortet er als CDO die konzernweite Datenstrategie.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Gunnar Hoffmann: https://www.linkedin.com/in/gunnar-hoffmann-474550303/ 🔗 Sana Kliniken AG: https://www.sana.de/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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    Kapitel (20)

    1. 0:00Intro
    2. 1:03Anzeige: Quest Trusted Data Platform
    3. 2:51Was ein Chief Data Officer im Klinikkonzern verantwortet
    4. 3:58Vom Data Warehouse bei ProSiebenSat.1 ins Gesundheitswesen
    5. 7:32Wo das Data Office sitzt: direkt beim Vorstand, neben der Konzern-IT
    6. 9:22Warum jedes zugekaufte Krankenhaus seine eigene IT mitbringt
    7. 12:00Clinical Data Repository statt Customer Data Platform
    8. 13:55HL7, FHIR und vorkonfigurierte klinische Datenmodelle
    9. 16:11Medizininformatik-Initiative und Kerndatensatz
    10. 18:58Notaufnahme: welche Daten bei der Aufnahme entstehen
    11. 20:32KIS, Labor- und Radiologiesystem: die Systemlandschaft
    12. 25:43Master Patient Index: denselben Patienten wiedererkennen
    13. 27:49Sekundärverwendung: Behandlungspfade optimieren
    14. 30:28Data Governance positiv verkaufen statt Regeln durchsetzen
    15. 31:54Wann man Data aus der IT herauslöst
    16. 34:34„Ohne Daten keine KI": KI-Strategie im Klinikkonzern
    17. 38:05Warum Ärzte nicht für die Data Scientists dokumentieren
    18. 41:20Codier-Optimierung und DRG
    19. 44:34Rat an Data Engineers
    20. 45:55EPA privat und „Der Marsianer" als Data-Analogie

    Transkript

18. Warum KI im Krankenhaus an Prozessen hängt – Stefanie K., Chief Transformation Officer der Sana Kliniken (Folge 335)

    17.07.202659 Min.Als Nächstes

    Prozesse aufschreiben, acht Klinikinformationssysteme konsolidieren, KI-Projekte auch mal stoppen — Transformation in 50 Krankenhäusern und 60 Ambulanzzentren. Link zu unserem Partner der Folge …

    Shownotes

    Prozesse aufschreiben, acht Klinikinformationssysteme konsolidieren, KI-Projekte auch mal stoppen — Transformation in 50 Krankenhäusern und 60 Ambulanzzentren.

    • Link zu unserem Partner der Folge: https://www.quest.com/mydata -

    Was bremst Künstliche Intelligenz im Krankenhaus – die Technik oder die Organisation? Stefanie Kemp, Chief Transformation Officer der Sana Kliniken, kennt beide Welten: Sie hat Oracle Deutschland geleitet und gestaltet heute die Transformation eines Konzerns mit über 4 Millionen Patienten im Jahr. In der ersten Folge dieser neuen Podcastreihe geht es um Datenstrategie, Cloud-Souveränität und warum saubere Prozesse die eigentliche Voraussetzung für KI im Gesundheitswesen sind.

    In dieser Folge erfährst du: → Warum ein digitalisierter schlechter Prozess trotzdem ein schlechter Prozess bleibt → Wie Sana von 8 KIS-Systemen auf eine konsolidierte, skalierbare Plattform kommt → Was 'Cloud-first, but not cloud-only' und Souveränität mit der Schwarz-Gruppe bedeuten → Wofür Sana die eigene Sana Data Solutions GmbH für klinische Daten gegründet hat → Warum bis 2030 über 500.000 Fachkräfte fehlen – und wie KI entlasten kann

    Über den Gast: Stefanie Kemp ist Chief Transformation Officer der Sana Kliniken AG. Zuvor war sie u.a. bei RWE und Vorwerk und leitete Oracle Deutschland. Sie verbindet technologische Tiefe mit dem Anspruch, im Gesundheitssystem echten Mehrwert für Patientinnen und Patienten zu schaffen.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Stefanie Kemp: https://www.linkedin.com/in/stefanie-kemp-39a43563/ 🔗 Sana Kliniken: https://www.sana.de 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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    Kapitel (20)

    1. 0:00Intro
    2. 1:03Anzeige: Quest Trusted Data Platform
    3. 1:53Was macht ein Chief Transformation Officer in einer Klinikgruppe?
    4. 3:39Konzern oder Mittelstand: 4 Milliarden Euro Umsatz, 42.000 Mitarbeiter
    5. 6:37Wie viel Zeit am Patienten frisst die Dokumentationspflicht?
    6. 10:23On-Premise oder Cloud – was spricht im Krankenhaus wofür?
    7. 13:14Cloud-first, but not Cloud-only: Warum die Radiologie Edge braucht
    8. 16:38Warum eine App auf einem schlechten Prozess nichts rettet
    9. 19:47Prozesse per Sprache erfassen: Wie schnell KI das Mapping macht
    10. 20:33Acht KIS-Systeme konsolidieren: Was ist der größte gemeinsame Nenner?
    11. 24:17Bremst jetzt die Organisation statt der Technologie?
    12. 27:03Sana Data Solutions: Warum eine eigene Gesellschaft für klinische Daten?
    13. 31:46Klinisches Decision-System für die Notaufnahme: Was soll es abnehmen?
    14. 37:42Rezeptbuch statt Orchester: die Analogie fürs Datenökosystem
    15. 39:23Kein Greenfield: Warum einfach mal anfangen die Antwort ist
    16. 44:49Warum die Wahl auf StackIT der Schwarz Gruppe fiel
    17. 48:12Wann ein KI-Projekt gestoppt wird: Zertifizierung und AI Act
    18. 52:08Der Taschenrechner-Trick: Warum die KI falsch multipliziert
    19. 54:08Schritte, Schlaf, digitalisierte Fotoalben und der Filmtitel
    20. 58:16Fazit: Vom Technologie-Engpass zum Prozess-Engpass

    Transkript

19. Trusted Data Products: Business-Intent, Datenmodellierung und Trust Score – mit Ales Zeman, Quest (Folge 333)

    10.07.202649 Min.Als Nächstes

    Warum ein Datenprodukt bei einer Versicherung 350 Excel-Sheets und sechs Monate Abstimmung gebraucht hat – und wie sich Vertrauen in Daten messen lässt. Was ist ein Datenprodukt – und warum scheitern so viele …

    Shownotes

    Warum ein Datenprodukt bei einer Versicherung 350 Excel-Sheets und sechs Monate Abstimmung gebraucht hat – und wie sich Vertrauen in Daten messen lässt.

    Was ist ein Datenprodukt – und warum scheitern so viele daran? Ales Zeman ist seit über 25 Jahren bei Quest und bringt die Vendor-Sicht auf Trusted Data Products mit. Mit einer Lego-Analogie, einem ehrlichen Versicherungs-Case (350 Excel-Sheets, 6 Monate) und einem Trust Score aus 9 Kriterien zeigt er, wie KI die Erstellung von Monaten auf Tage verkürzt – wenn das Fundament stimmt.

    In dieser Folge erfährst du: → Warum ohne Business-Intent jedes Datenprodukt scheitert → Die Lego-Analogie: Ziel, Bausteine, Anleitung, Marketplace → Wie KI die Erstellung von Datenprodukten von Monaten auf Tage verkürzt → Wie ein Trust Score aus 9 gewichteten Kriterien Vertrauen messbar macht → Warum über 90% der KI-Projekte scheitern – meistens an den Daten davor

    Über den Gast: Ales Zeman ist seit über 25 Jahren bei Quest und seit mehr als 30 Jahren im IT-Umfeld tätig. Sein Studienschwerpunkt war Künstliche Intelligenz. Heute beschäftigt er sich mit Trusted Data Products und Datenmanagement-Plattformen.

    MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.

    🔗 Zum Linkedin Profil von Ales Zeman: https://www.linkedin.com/in/ales-zeman/ 🔗 Quest: https://www.quest.com 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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    Kapitel (17)

    1. 0:00Warum Datenprodukte die Grundlage für KI sind
    2. 2:22Ohne Business-Intent scheitern die Projekte
    3. 5:02Was ein Datenprodukt ist – erklärt am Lego-Baukasten
    4. 7:29Kunde 360: das häufigste Datenprodukt in Unternehmen
    5. 12:44In welcher Reihenfolge Katalog, Modell und Datenqualität kommen
    6. 15:24Versicherungs-Case: 350 Excel-Sheets für ein Datenprodukt
    7. 19:22Datenkatalog per Reverse Engineering
    8. 22:09Warum ein trainiertes LLM das Datenmodell baut und nicht ChatGPT
    9. 24:56Trust Score: neun Kriterien, 40 Prozent davon Datenqualität
    10. 27:26Woran es hakt: ungemessene Qualität, fehlende Modelle, keine SLAs
    11. 31:30Fraud Detection und Customer Churn als typische KI-Use-Cases
    12. 33:17Wie man eine Datenprodukt-Plattform vor dem CFO begründet
    13. 36:41Zentral oder dezentral: Data Mesh gegen End-to-End-Plattform
    14. 40:58Warum der deutsche Markt bei Cloud und Datenprodukten hinterherliegt
    15. 42:47„Ich würde das nicht Hype nennen"
    16. 45:17Smart Home mit rund 80 Sensoren
    17. 46:13„Abkürzungen zahlen sich bei KI nicht aus"

    Transkript

20. Fairness by Design: KI ohne Bias bauen – mit Alex U., Fujitsu

    03.07.202649 Min.Als Nächstes

    KI diskriminiert nicht von selbst – sie wiederholt unsere Muster. Alex Ulbricht von Fujitsu hat über 400 Keynotes zu AI-Fairness gehalten. In dieser Folge geht es um den Amazon-Recruiting-Fall, um …

    Shownotes

    KI diskriminiert nicht von selbst – sie wiederholt unsere Muster. Alex Ulbricht von Fujitsu hat über 400 Keynotes zu AI-Fairness gehalten. In dieser Folge geht es um den Amazon-Recruiting-Fall, um Crashtest-Dummies und Medikamentenforschung, um Fairness by Design und um den Disparate Impact Ratio, mit dem du Bias in einer einfachen Formel testen kannst.

    In dieser Folge erfährst du: → Warum KI keine Vorurteile erfindet, sondern historische Muster reproduziert → Was der Amazon-Recruiting-Fall von 2014 bis heute lehrt → Wie ein Bias-Audit abläuft – und was Intersectional Bias bedeutet → Warum Fairness von Anfang an ins Design gehört (wie Barrierefreiheit) → Wie du mit dem Disparate Impact Ratio in einer Formel auf Bias testest

    Über den Gast: Alex Ulbricht ist seit über zwölf Jahren bei Fujitsu und war dort die jüngste Vertriebsleiterin im Datacenter-Sales. Heute ist sie Keynote-Speakerin zum Thema AI-Fairness und hat über 400 Vorträge gehalten.

    MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.

    🔗 Zum Linkedin Profil von Alex Ulbricht: https://www.linkedin.com/in/alex-ulbricht-data-driven-transformation/ 🔗 Fujitsu: https://www.fujitsu.com 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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    Transkript

21. Gewinner und Verlierer der KI-Welle: Warum nicht das beste KI-Modell entscheidet, sondern deine Daten. Tim & Jonas, Folge 334

    26.06.202644 Min.Als Nächstes

    Über 90 % der KI-Piloten liefern keinen messbaren Mehrwert. Warum das an Prozessen und Daten liegt, nicht an der KI. Dazu EU-AI-Act, KI-Phishing und unser 4-Felder-Framework. Über 90 % der KI-Piloten liefern …

    Shownotes

    Über 90 % der KI-Piloten liefern keinen messbaren Mehrwert. Warum das an Prozessen und Daten liegt, nicht an der KI. Dazu EU-AI-Act, KI-Phishing und unser 4-Felder-Framework. Über 90 % der KI-Piloten liefern keinen messbaren Mehrwert. In dieser Folge des Stammformats sitze ich mit Tim Wiegels zusammen, und wir sind uns bei der zentralen These schnell einig: 2026 entscheidet nicht das beste KI-Modell über Gewinner und Verlierer, sondern der, der seine Daten und Inhalte wirklich gut aufbereitet hat. Tims Vortragstitel bei Beyond the Dashboard fasst es zusammen: Deine KI ist nicht so gut wie deine Daten. Und bei den meisten ist sie das nicht. Wir sortieren das über ein Framework mit zwei Achsen. Auf der einen Daten- und Content-Verfügbarkeit, auf der anderen Prozess- und Workflow-Verständnis. Gewinner haben beides hoch und einen P&L-messbaren Impact, weil sie am Ende weniger Zeit für dasselbe Ergebnis brauchen. Die große Masse hat beides niedrig, und genau da kommen die über 90 % her. Dazwischen zwei typische Fallen: viel Content ohne Prozessverständnis, also große Data-Lakes, die nicht mit der Fachabteilung reden. Und viel Prozessverständnis ohne eigene Daten, also ChatGPT oder Copilot auf fremdem Wissen, mit dem du nur so gut bist wie der Wettbewerb, der gestern gestartet ist. Tim dreht die übliche Diagnose um: Das eigentliche Silo sitzt nicht in den Daten, sondern in den Köpfen. Zu viele Teams, die ihre eigenen Prozesse nicht sauber verstehen. KI macht diese Silos nur sichtbar, erfunden hat sie das Problem nicht. Wir landen beide bei derselben Empfehlung. Klein anfangen, auf guten Daten testen, eine Fehlerkultur zulassen, statt drei Jahre auf das perfekte Datenmodell zu warten. Der ehrlichste erste Use Case ist oft ein sauber gebauter Helpdesk-Chatbot, nach innen oder nach außen. Außerdem in den News der Woche: Der Agent-Ready-Data-Layer. Warum fast jede Datenbank einer sein kann, sobald das Gold-Silber-Bronze-Prinzip sitzt, und warum die großen Plattformen bei Real-Time-Anfragen an ihre Grenzen kommen. Der EU-AI-Act mit Stichtag 2. August und den ersten Pflichten. Warum Governance und Erklärbarkeit hier keine Compliance-Bremse sind, sondern die Eintrittskarte, um KI überhaupt sauber zu nutzen. Und warum es für den AI-Act dieselbe Dienstleistung geben müsste, die es beim Datenschutz mit dem externen DPO längst gibt. KI-Phishing, das laut der besprochenen Meldung stark zunimmt, und die Frage, wie verwundbar E-Mail-Agenten im eigenen Postfach eigentlich sind. Zum Schluss noch unsere laufende Wette zum Cost-Overrun und ein kurzer Blick auf Anthropics Net Revenue Retention. Tim & Jonas, Stammformat, Folge 334. Neue Folgen jeden Freitag.

    Transkript

22. Stammdatenarmut ist eine Krankheit – mit Simon P., Sharedien

    19.06.202655 Min.Als Nächstes

    Vom Bilder-Archiv zum Fundament der Content-Wertschöpfung: Simon Putzer, Co-CEO von Sharedien, erklärt, wie modernes Digital Asset Management heute funktioniert. Am Beispiel von Otto, Tesa und Siemens geht es …

    Shownotes

    Vom Bilder-Archiv zum Fundament der Content-Wertschöpfung: Simon Putzer, Co-CEO von Sharedien, erklärt, wie modernes Digital Asset Management heute funktioniert. Am Beispiel von Otto, Tesa und Siemens geht es um multimodales Bild-Scoring, um Build vs. Buy im KI-Zeitalter und darum, warum ohne saubere Stammdaten kein Use-Case fliegt.

    In dieser Folge erfährst du: → Wie Otto über 23 Mio. Assets multimodal und für unter 1 Cent pro Bild bewertet → Was ein modernes DAM vom klassischen Bilder-Archiv unterscheidet → Warum 'Stammdatenarmut' der eigentliche Engpass im Mittelstand ist → Build vs. Buy: was man selbst baut und was man einkauft → Wohin die Reise geht: vom DAM zur Knowledge Graph Content Value Chain

    Über den Gast: Simon Putzer ist Co-CEO von Sharedien und verantwortet Marketing, Vertrieb und die globale Go-to-Market-Strategie. Er ist seit über 25 Jahren im SaaS- und MarTech-Umfeld tätig, davon zehn Jahre bei Salesforce.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Simon Putzer: https://www.linkedin.com/in/sputzer/ 🔗 Sharedien: https://www.sharedien.com 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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23. Knowledge Graph statt klassischem Data Stack: die Struktur hinter Recommender und Agenten – mit Stefan Neubig, Head of Data Engineering und AI bei Outdooractive – Folge 330

    12.06.202638 Min.Als Nächstes

    Warum ein Recommender bei Outdooractive nur rund 300 Euro Serverkosten im Monat braucht, wann ein Knowledge Graph mehr bringt als ein klassischer Stack – und warum er erst nicht funktioniert hat. Warum …

    Shownotes

    Warum ein Recommender bei Outdooractive nur rund 300 Euro Serverkosten im Monat braucht, wann ein Knowledge Graph mehr bringt als ein klassischer Stack – und warum er erst nicht funktioniert hat.

    Warum empfiehlt eine Plattform genau diese Tour – und nicht eine andere? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Stefan Neubig von Outdooractive über Recommender-Systeme, Knowledge Graphen und die technischen Grundlagen moderner Empfehlungstechnologien.

    Stefan gibt Einblicke in den Aufbau eines Graphen mit rund 92 Millionen Knoten und 140 Millionen Beziehungen. Dabei geht es um Nutzer, Touren, Regionen und Interaktionen – und darum, wie Machine-Learning-Modelle daraus personalisierte Empfehlungen ableiten.

    Besonders spannend: Warum Erklärbarkeit immer wichtiger wird, welche überraschenden Erkenntnisse Outdooractive bei Experimenten zur Besucherlenkung gewonnen hat und weshalb Knowledge Graphen im Zusammenspiel mit KI-Agenten eine wichtige Rolle spielen könnten.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Stefan: https://www.linkedin.com/in/stefan-neubig/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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24. KI ist nicht euer erstes Problem: Warum der Mittelstand zuerst seine Digitalisierung sortieren muss – mit Nicolai Dwinger, IHK Mittlerer Niederrhein – Folge 329

    05.06.202639 Min.Als Nächstes

    Warum die Digitalisierungs-Basis vor jedem KI-Projekt kommt, was der Mittelstand von seinen Azubis lernt und warum sechs Jahre bis zur neuen Prüfungsordnung ein Problem sind. Wie digital ist der deutsche …

    Shownotes

    Warum die Digitalisierungs-Basis vor jedem KI-Projekt kommt, was der Mittelstand von seinen Azubis lernt und warum sechs Jahre bis zur neuen Prüfungsordnung ein Problem sind.

    Wie digital ist der deutsche Mittelstand wirklich? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Nicolai von der IHK über Digitalisierung, Regulatorik und die Herausforderungen, vor denen Unternehmen aktuell stehen.

    Ein zentrales Thema ist die Diskrepanz zwischen KI-Hype und Realität. Während viele Unternehmen nach KI-Lösungen suchen, fehlen häufig noch die Grundlagen: durchgängige Prozesse, saubere Datenstrukturen und ein gemeinsames Verständnis für den Nutzen von Digitalisierung.

    Darüber hinaus geht es um NIS2, den digitalen Produktpass, digitale Souveränität in Europa sowie die Frage, wie Bildung, Hochschulen und Unternehmen stärker zusammenarbeiten können, um Innovation schneller in die Praxis zu bringen.

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25. Warum KI-Projekte veralten, bevor sie live gehen: Cost Overrun, Claude und die OMR – mit Tim Wiegels (Folge 328)

    29.05.202649 Min.Als Nächstes

    Neues Format, drei News und eine Wette: Wie hoch die Cost-Overrun-Quote 2027 wirklich wird. Wie verändert KI gerade die tägliche Arbeit von Unternehmen? In dieser Folge sprechen Jonas Rashedi und Tim Wiegels …

    Shownotes

    Neues Format, drei News und eine Wette: Wie hoch die Cost-Overrun-Quote 2027 wirklich wird.

    Wie verändert KI gerade die tägliche Arbeit von Unternehmen? In dieser Folge sprechen Jonas Rashedi und Tim Wiegels über Claude, ChatGPT, KI-Agenten und die nächste Evolutionsstufe von AI-Workflows.

    Ein zentrales Thema: Warum Content und Daten plötzlich zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden. Wer eigene Inhalte, Prozesse und Strukturen sauber aufgebaut hat, kann KI heute deutlich effektiver nutzen als andere. Gleichzeitig diskutieren die beiden, warum viele Unternehmen KI immer noch nur als Chatbot verstehen – statt als Infrastrukturthema.

    Darüber hinaus geht es um Enterprise AI, neue Plattformansätze von Snowflake und Databricks sowie die Frage, wie Unternehmen mit der extremen Geschwindigkeit technologischer Veränderungen umgehen können.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Tim Wiegels: https://www.linkedin.com/in/timwiegels/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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26. Strategie in Tagen statt Monaten: Wie StrategyFrame.AI Roland Berger angreift – mit Christian U.

    22.05.202658 Min.Als Nächstes

    Was passiert mit der Strategieberatung, wenn KI-Agenten in Tagen liefern, wofür McKinsey Monate braucht? Christian Underwood, Co-Founder & CEO von StrategyFrame.AI, hat sein eigenes Beratungsmodell mit 30 …

    Shownotes

    Was passiert mit der Strategieberatung, wenn KI-Agenten in Tagen liefern, wofür McKinsey Monate braucht? Christian Underwood, Co-Founder & CEO von StrategyFrame.AI, hat sein eigenes Beratungsmodell mit 30 Berater:innen radikal umgebaut: heute 3 Menschen plus über 40 KI-Agenten – und mehr als 100 mittelständische Kunden. Wir sprechen über den Strategie-Prozess für den Mittelstand, die Architektur dahinter und warum die Hälfte aller Mittelständler bis heute keine geschriebene Strategie hat.

    Key Takeaways: → Wie aus 30 Berater:innen 3 Menschen plus 40+ KI-Agenten wurden – und das Geschäftsmodell trotzdem (oder gerade deshalb) wächst → Warum mehr als die Hälfte aller Mittelständler bis heute keine geschriebene Strategie hat – und was das für die Beratungsbranche bedeutet → Die drei Datenebenen von StrategyFrame.AI: Kundendaten, Benchmarking-Partner, Market Intelligence in 24 Stunden → Warum Architektur wichtiger ist als das Modell – und warum Christian alle 6 Monate komplett neu baut → Geopolitik-Live-Feed: Wie das System Trump-Zoll-News gegen die Strategie eines Kunden mit USA-Fokus spiegelt

    Über den Gast: Christian Underwood ist Co-Founder und CEO von StrategyFrame.AI in Düsseldorf. Vor StrategyFrame war er 15+ Jahre in der Strategieberatung tätig, hält einen MBA der WHU, einen Master der Universität Heidelberg und ein Postgraduate Diploma in Digital Business (MIT Sloan + Columbia). Das Handelsblatt nennt ihn „den Mann, der mit seiner KI-Beratung McKinsey und Co. herausfordert".

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Christian Underwood: https://www.linkedin.com/in/christianunderwood/?locale=en 🔗 StrategyFrame.AI: https://www.strategyframe.ai/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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27. Warum die Digitalisierungs-Gewinner jetzt die KI-Gewinner werden – mit Bernhard Steimel, Smarter Service Institut

    15.05.202656 Min.Als Nächstes

    Wo steht der deutsche Mittelstand 2026 wirklich beim Thema KI? Jonas Rashedi spricht mit Bernhard Steimel, Studienmacher und Beobachter beim Smarter Service Institut, über sein Reifegradmodell AI-Infused → …

    Shownotes

    Wo steht der deutsche Mittelstand 2026 wirklich beim Thema KI? Jonas Rashedi spricht mit Bernhard Steimel, Studienmacher und Beobachter beim Smarter Service Institut, über sein Reifegradmodell AI-Infused → AI-First → AI-Only, über die größten Parallelen zwischen Digitalisierung 2017 und KI 2026 – und warum People-First wichtiger ist als jedes Tool. Key Takeaways: → Warum die Digitalisierungs-Gewinner von 2017 heute die KI-Gewinner sind → Das Reifegrad-Modell AI-Infused → AI-First → AI-Only – und wie du es auf dein Unternehmen anwendest → Warum Head of AI & Data im Mittelstand keine Luxus-Position ist, sondern Pflicht → Wo die Low Hanging Fruits liegen – und warum sie im Front Office anfangen → Was 500 Entscheider Bernhard Steimel in acht Jahren über digitale Reife verraten haben

    Über den Gast: Bernhard Steimel ist Studienmacher und Beobachter beim Smarter Service Institut. Seit 2017 hat er fünf Studien zur digitalen Transformation veröffentlicht und arbeitet mit einem Reifegradmodell, das über acht Jahre an mehreren Hundert Entscheider-Interviews kalibriert wurde. Sein Netzwerk umfasst rund 500 Entscheider, vorwiegend aus dem großen Mittelstand.

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    🔗 Zum Linkedin Profil von Bernhard Steimel: https://www.linkedin.com/in/steimel/ 🔗 Smarter Service Institut: TODO – Firma-URL bestätigen, z. B. [https://www.smarter-service.com] 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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28. Wie ein Münchner Fahrradladen zum AI-nativen Mittelstand wird – mit Markus U., vit:bikes

    08.05.20261 Std. 5 Min.Als Nächstes

    Markus Unger ist Inhaber von vit:bikes – dem Münchner Fahrradgeschäfts-Verbund mit über 30 Shops und 180.000 YouTube-Abonnenten. Wir sprechen darüber, wie er den Sprung vom Aushilfe-Job zu einer AI-nativen …

    Shownotes

    Markus Unger ist Inhaber von vit:bikes – dem Münchner Fahrradgeschäfts-Verbund mit über 30 Shops und 180.000 YouTube-Abonnenten. Wir sprechen darüber, wie er den Sprung vom Aushilfe-Job zu einer AI-nativen Organisation geschafft hat – und warum der Mittelstand schneller AI-nativ werden kann als jeder Konzern. Eine Folge über Speichengregale, Säge schärfen, Cost per Lead, das vit:bikes-Cockpit und die These, dass der CEO Data und AI selbst treiben muss.

    Key Takeaways: → Warum 50 Prozent der Fahrradhändler in 3 Jahren nicht mehr existieren werden → Wie ein Speichengregal der Wendepunkt für 30 Shops wurde → Warum vit:bikes mit YouTube 10-12 Millionen Nutzer pro Jahr erreicht → Wieso eine selbstgebaute App 100.000-Euro-Angebote von Software-Firmen ersetzt → Warum der CEO Data und AI selbst treiben muss – und nicht die IT

    Über den Gast: Markus Unger ist Inhaber und Geschäftsführer von vit:bikes – einem der größten Fahrradgeschäfts-Verbünde im deutschsprachigen Raum mit über 30 Shops und 180.000 YouTube-Abonnenten. Bis 2030 will er auf 200 Shops skalieren – befeuert durch eine selbstentwickelte Software, das vit:bikes-Cockpit.

    🔗 Markus Unger auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/markus-unger-vitbikes/ 🔗 Jonas auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours

    Du möchtest selbst einmal Gast im Podcast sein? - https://jonas-rashedi.de/index.html#aktuelle-folge

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29. Wie 120 Ironman in 120 Tagen funktionieren - mit Jonas D., Extremsportler

    01.05.202651 Min.Als Nächstes

    Jonas Deichmann hat 120 Ironman in 120 Tagen absolviert – mehr als jeder Mensch vor ihm. Die Sportmedizin hat gesagt: körperlich unmöglich. In dieser Folge spreche ich mit ihm darüber, welche Daten im …

    Shownotes

    Jonas Deichmann hat 120 Ironman in 120 Tagen absolviert – mehr als jeder Mensch vor ihm. Die Sportmedizin hat gesagt: körperlich unmöglich. In dieser Folge spreche ich mit ihm darüber, welche Daten im Extremsport wirklich zählen, wann Algorithmen wie der Wearable versagen und was CDOs, Datenteams und Führungskräfte vom Mindset eines Weltrekordlers lernen können.

    Key Takeaways: → Warum Jonas Deichmanns Wearable ihm jeden Tag '0% Erholung' gesagt hätte – und warum das irrelevant war → Die 2 Datenpunkte, die über 120 Tage wirklich über Erfolg und Verletzung entschieden haben (Spoiler: nicht Watt, nicht VO2max) → Wie sich sein Ruhepuls während des Projekts von 37 auf 70 erhöhte – und der Maximalpuls von 190 auf 115 fiel → Warum klassische Trainingspläne und Tour-de-France-Algorithmen für so ein Projekt scheitern mussten → Wie Deichmann Gewohnheiten designt – und wie Vertriebs-Teams genau dasselbe Prinzip nutzen können → Warum der Kopf entscheidet, wann die Erschöpfung kommt – und was das für langfristige High-Performance heißt

    Über den Gast: Jonas Deichmann ist Extremsportler, Abenteurer und Keynote-Speaker. Er hat die Welt mit dem Rad umrundet, die Fahrrad-Weltrekorde für alle Kontinente gebrochen und in 120 Tagen 120 Ironman-Distanzen absolviert – Weltrekord. Seine Netflix-Doku 'Das Limit bin ich' zeigt das Projekt.

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    🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas Deichmann: https://www.linkedin.com/in/jonas-deichmann-93103189/ 🎥 Netflix-Doku über Jonas Deichmann: 'Das Limit bin ich' 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas Rashedi: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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30. Vom Ex-CDO zum Solo-Founder – wie AI Wissen skaliert, mit Carlos R., 60kollektiv

    24.04.20261 Std. 4 Min.Als Nächstes

    Carlos Riebeling war Geschäftsführer bei Bitburger, vorher CDO und Geschäftsführer bei MyDays und Jochen Schweizer, davor Praktikant bei Westwing in der Rocket-Zeit. 15 Jahre Datenhandwerk. Jetzt gründet er …

    Shownotes

    Carlos Riebeling war Geschäftsführer bei Bitburger, vorher CDO und Geschäftsführer bei MyDays und Jochen Schweizer, davor Praktikant bei Westwing in der Rocket-Zeit. 15 Jahre Datenhandwerk. Jetzt gründet er eine D2C men's skincare performance brand – alleine. Wir sprechen über den 7-Tage-Weihnachtsflip im E-Commerce, über Print-Mailings mit zweistelligen Millionen-Umsätzen und über die Frage, warum AI nicht das Tool ist, sondern das Multiplikator-Sparring für alles, was du schon kannst.

    Key Takeaways: → Warum 15 Jahre Daten-Methodik der echte AI-Hebel sind – und nicht das Tool → Der 7-Tage-Weihnachtsflip: wie MyDays jedes Jahr exakt am selben Tag von 70% Frauen auf 70% Männer kippte → Print-Mailings mit Geo-Personalisierung – zweistelliger Millionen-Umsatz zu Weihnachten → Mittelstand-Assessment: Wie du in zwei Gesprächen erkennst, ob echte Transformationsbereitschaft da ist → Warum IT/Data/AI ein Business-Enabler ist – nicht ein Infrastruktur-Thema → Typing Mind, Claude & Nanobanana: Carlos' konkreter AI-Werkzeugkasten fuer den Marken-Aufbau → Die Rechnung, die alles ändert: Ein Single-Founder mit dem Wissensstand von 20 bis 100 Kollegen

    Über den Gast: Carlos Riebeling ist Gründer von 60kollektiv, einer D2C men's skincare performance brand. Davor war er Geschäftsführer bei der Bitburger-Gruppe, CDO und Geschäftsführer bei MyDays und Jochen Schweizer und Praktikant bei Westwing in der Rocket-Internet-Ära. Bachelor in Münster, Master in England, Abschlussarbeit mit der NASA. Heute 39, Vater einer Tochter, lebt in Düsseldorf.

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    🔗 Zum LinkedIn Profil von Carlos: https://www.linkedin.com/in/carlos-anthony-yniguez/ 🔗 60kollektiv: https://www.linkedin.com/company/60kollektiv/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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