Afleveringen
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Seit Jahren wird versprochen, dass Künstliche Intelligenz Unternehmen produktiver, schneller und effizienter macht. Doch was davon ist tatsächlich Realität? Und wo bleiben die großen Durchbrüche aus?
In dieser Folge spricht Andreas Wiener mit David B. Hofmann von valantic über den aktuellen Stand von KI in deutschen Unternehmen. Warum sind viele Pilotprojekte erfolgreich, scheitern aber bei der Skalierung? Weshalb reichen Copilot-Lizenzen allein nicht aus? Und welche Rolle spielen Führungskräfte, Datenqualität und Unternehmenskultur wirklich?
Außerdem diskutieren die beiden, warum KI zwar beeindruckende Ergebnisse liefert, aber niemals fehlerfrei sein kann, weshalb Human-in-the-Loop wichtiger wird als viele glauben und welche konkreten Anwendungsfälle heute bereits messbaren Mehrwert schaffen.
Eine ehrliche Bestandsaufnahme zwischen Hype, Realität und den Chancen, die Unternehmen jetzt nutzen können. -
Einkauf war lange pragmatisch, manuell und erstaunlich wenig digital.
Genau deshalb ist das Potenzial für AI hier brutal groß.
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Tilmann H&Z darüber, wie KI den Einkauf verändert: von Angebotsauswertung über Lieferantenmanagement bis hin zu automatisierten Q&A-Prozessen in Ausschreibungen.
Die zentrale These:
KI ersetzt nicht den guten Einkäufer.
Aber sie nimmt ihm die Arbeit weg, die ihn bisher vom eigentlichen Job abgehalten hat.
Es geht um bessere Entscheidungen, schnellere Analysen, Tail-Spend-Management, Lieferantenbewertungen, AI Agents, Einkaufsdaten und die Frage, warum der Einkauf endlich vom operativen PDF-Schubsen zur strategischen Steuerungsfunktion werden kann.
Wer KI im Einkauf ignoriert, wird nicht romantisch analog bleiben.
Er wird schlicht irrelevant. -
Zijn er afleveringen die ontbreken?
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Viele Unternehmen haben über Jahre SAP-Reporting, Dashboards, Planung und Analytics aufgebaut. Und jetzt kommt AI und alle fragen sich: War das alles umsonst?
Klare Antwort: Nein. Im Gegenteil.
In dieser Folge spricht Andreas Wiener mit Martin darüber, warum klassische BI nicht verschwindet, sondern durch AI auf die nächste Stufe gehoben wird. Dashboards bleiben relevant, weil Unternehmen weiterhin verlässliche Standardfragen beantworten müssen: Sind wir on track? Wo läuft etwas aus dem Ruder? Welche Kennzahlen brauchen wir regelmäßig?
Neu ist: Mit Joule, SAP Analytics Cloud und der Business Data Cloud wird Reporting interaktiver, explorativer und deutlich näher am echten Arbeitsalltag. AI ersetzt nicht das Dashboard. AI ergänzt es. Sie hilft, tiefer in Daten einzusteigen, neue Fragen zu stellen, Analysen schneller zu erstellen und Datenprodukte aus SAP- und Nicht-SAP-Welten sinnvoll zusammenzubringen.
Es geht um Digital Boardroom, Datendemokratisierung, Berechtigungen, Business Data Cloud, Joule, SAC und die Frage, warum Reporting in Zukunft weniger Ticket-System und mehr Dialog mit Daten sein wird. -
Oder schreibt die KI bald alles allein?
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Janine und Sebastian von Opitz Consulting über eine Frage, die gerade viele IT-Teams beschäftigt: Was bedeutet KI wirklich für Entwickler, Programmierer und Analytics-Teams?
Die Antwort ist unbequem, aber ehrlich:
Entwickler verschwinden nicht. Aber ihre Rolle verändert sich massiv.
KI kann heute schon Code erzeugen, Skripte vorschlagen und Prototypen extrem beschleunigen. Doch zwischen einem schnellen KI-Output und einer enterprise-ready Lösung liegen Welten: Datenqualität, Performance, Governance, Sicherheit, Wartbarkeit und fachliches Verständnis.
Sebastian beschreibt, warum Entwickler künftig weniger reine Code-Schreiber und stärker Orchestrierer, Prüfer, Trainer und Übersetzer zwischen Fachbereich und KI werden. Genau dort liegt der eigentliche Wert: nicht im blinden Vertrauen auf generierten Code, sondern in der Fähigkeit, ihn einzuordnen, zu verbessern und produktionsfähig zu machen.
Diese Folge ist ein Realitätscheck für alle, die glauben, KI mache IT-Kompetenz überflüssig.
Das Gegenteil ist der Fall: KI macht echte Kompetenz sichtbarer. -
Alle wollen KI.
Aber nur wenige bekommen sie wirklich skaliert.
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Laurenz von valantic über die Studie „AI at Scale“, die valantic gemeinsam mit dem Handelsblatt Research Institute durchgeführt hat.
Befragt wurden 1.000 C-Level-Entscheider aus deutschsprachigen Unternehmen. Die zentrale Erkenntnis ist eindeutig: KI ist kein Zukunftsthema mehr. Sie wird bis 2030 als wichtigste Technologie für Wettbewerbsfähigkeit gesehen. Aber zwischen Strategie, Pilotprojekten und echter Skalierung klafft noch eine massive Lücke.
Laurenz erklärt, warum Unternehmen KI auf zwei Ebenen denken müssen:
als Breitensport für alle Mitarbeitenden – etwa durch Copilot, ChatGPT oder Claude – und als Spitzensport für geschäftskritische Workflows, Agenten und automatisierte Prozesse.
Dabei wird klar: KI-Reife entsteht nicht durch Tools allein. Sie braucht Führung, Umsetzungskompetenz, befähigte Mitarbeitende, Governance, skalierbare Architektur und vor allem eine qualitätsgesicherte Datengrundlage.
Oder einfacher gesagt:
Daten sind nicht alles.
Aber ohne Daten ist alles nichts. -
Immobilienplanung ist kein Excel-Spiel mehr.
Dafür sind Märkte, Finanzierung, Regulierung und Investitionsentscheidungen inzwischen zu komplex geworden.
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Christian Bast über integrierte Unternehmensplanung in der Immobilienwirtschaft – und darüber, wie ein Unternehmen wie die KAIFU mit Jedox seine Planungs- und Controllingprozesse professionalisiert hat.
Es geht um Wohnungsbestände, Mietenplanung, Investitionsplanung, Finanzierung, Bauvorhaben, HR-Planung und die Frage, warum saubere Stammdaten plötzlich zum strategischen Hebel werden.
Christian zeigt, warum ein BI-Tool nicht automatisch Probleme löst, sondern erst einmal Transparenz schafft. Genau darin liegt der Wert: Wer seine Daten, Prozesse und Planungslogiken sauber zusammenführt, kann Szenarien simulieren, Entscheidungen besser vorbereiten und schneller auf veränderte Rahmenbedingungen reagieren.
Die zentrale Botschaft:
Kennzahlen allein sind noch kein Controlling.
Erst wenn Unternehmen mit ihnen Entscheidungen treffen, entsteht echte Steuerung. -
In dieser Folge spricht Andreas mit Martin Guther über die aktuellen Entwicklungen bei SAP rund um Business AI, Joule, Agenten, Autonomous Enterprise und AI Governance.
Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen KI sinnvoll aus der Pilotphase in echte Geschäftsprozesse bringen können – mit klarer Governance, guter Datenbasis und einem Verständnis dafür, dass KI nicht nur ein Technik-, sondern vor allem ein Veränderungsthema ist.
Außerdem geht es um die Business Data Cloud, Agent-to-Agent-Szenarien, Change Management und die SAP-Veranstaltung am 11. Juni in Berlin.
🎟️ Für die AI or DIE Community gibt es kostenlose Tickets zur SAP-Veranstaltung in Berlin. Link in der Beschreibung.
In dieser Folge spricht Andreas mit Martin Guther über die aktuellen Entwicklungen bei SAP rund um Business AI, Joule, Agenten, Autonomous Enterprise und AI Governance.
Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen KI sinnvoll aus der Pilotphase in echte Geschäftsprozesse bringen können – mit klarer Governance, guter Datenbasis und einem Verständnis dafür, dass KI nicht nur ein Technik-, sondern vor allem ein Veränderungsthema ist.
Außerdem geht es um die Business Data Cloud, Agent-to-Agent-Szenarien, Change Management und die SAP-Veranstaltung am 11. Juni in Berlin.
🎟️ Für die AI or DIE Community gibt es kostenlose Tickets zur SAP-Veranstaltung in Berlin. Link in der Beschreibung. -
Link: https://www.tdwi-konferenz.de/de/programm/konferenzprogramm?tx_dmconferences_session%5Btrack%5D=1706&cHash=da3e0ad8501d297628094cf800ec8391
Alle reden über AI.
Aber auf der Gartner-Konferenz in London wurde wieder klar: Ohne Datenfundament wird daraus kein skalierbarer Mehrwert.
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Janine über ihre Eindrücke von der Gartner-Konferenz: große Bühne, internationale Entscheider, viele AI-Themen und ein klares Muster hinter fast allen Diskussionen.
Es geht nicht mehr nur darum, ob Unternehmen AI einsetzen.
Es geht darum, ob sie überhaupt bereit dafür sind.
Janine berichtet von Vorträgen zu Data Foundation, AI Readiness, AI Agents, Data Culture und der Frage, wie Unternehmen den Wert von AI-Projekten überhaupt messen können. Besonders spannend: Der Hype um autonome AI Agents ist laut Gartner noch ganz oben auf der Erwartungskurve. Viele Unternehmen testen, wenige skalieren wirklich.
Die zentrale Erkenntnis:
AI scheitert nicht zuerst an Tools.
AI scheitert an fehlendem Kontext, schlechten Metadaten, unklaren Datenstrukturen und Menschen, die nicht ausreichend vorbereitet sind.
Diese Folge ist ein Realitätscheck für alle, die glauben, man könne AI einfach auf bestehendes Datenchaos setzen. -
Link: http://www.five1.de/podcast/leitfaden-ai-governance
Alle wollen KI nutzen.
Aber kaum jemand hat sauber geklärt, wer eigentlich Verantwortung trägt, welche Daten genutzt werden dürfen und wann eine KI-Entscheidung vertrauenswürdig ist.
Genau hier beginnt AI Governance.
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Christian Bühler darüber, warum KI nicht an fehlender Technologie scheitert, sondern an fehlenden Leitplanken. Denn schlechte Daten, unklare Rollen und Schatten-KI werden durch künstliche Intelligenz nicht gelöst — sie werden skaliert.
Christian erklärt, warum Unternehmen zuerst verstehen müssen, was bereits im Einsatz ist, bevor sie neue Regeln aufstellen. Denn viele Mitarbeitende nutzen längst KI-Tools, oft ohne klare Freigaben, ohne Governance und ohne Bewusstsein für Risiken.
Dabei geht es nicht um Bürokratie.
Es geht um Enablement.
AI Governance soll Unternehmen nicht ausbremsen, sondern handlungsfähig machen. Sie schafft Rollen, Verantwortlichkeiten, Entscheidungsregeln und Transparenz. Erst dadurch wird KI aus einem Experiment zu einem skalierbaren Bestandteil des Geschäfts.
Die zentrale Botschaft:
Wer KI produktiv nutzen will, braucht Vertrauen.
Und Vertrauen entsteht nicht durch Hype, sondern durch Governance.
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Timestamps
00:00 – Intro: Warum AI Governance jetzt Pflicht wird
00:41 – Warum KI Datenprobleme sichtbar macht
01:24 – Feedback zur letzten Folge über Datenfundamente
02:15 – Unterschied zwischen Data Governance und AI Governance
03:56 – Kann man KI-Entscheidungen vertrauen?
05:16 – Warum Bestandsaufnahme der erste Schritt ist
06:20 – Schatten-KI und unbekannte Tools im Unternehmen
07:10 – Warum AI Governance mit einem Use Case starten sollte
08:28 – Bestandsaufnahme: Fehler finden und Blueprints erkennen
09:44 – Governance als Enablement statt Kontrolle
10:46 – Warum Regeln bessere Ergebnisse ermöglichen
12:05 – Rollenmodelle: Wer trägt Verantwortung?
13:55 – AI Owner, Risk Officer und klare Zuständigkeiten
14:39 – Warum Berater Governance anschieben, aber nicht leben sollten
15:55 – Betriebsrat, IT, Compliance und Management einbinden
17:20 – Warum AI Governance kontinuierlich weiterentwickelt werden muss
18:55 – Standards, Zertifizierungen und neue Anforderungen
20:00 – Fehlerkultur als Bestandteil von AI Governance
21:59 – Typische Fehler: sensible Daten, fehlende Transparenz, schlechte KPIs
23:19 – Warum AI Governance dynamischer ist als Data Governance
24:30 – Monitoring von AI-Systemen als neue Pflicht
25:13 – AI Governance als echter Wettbewerbsvorteil
26:37 – Die wichtigsten Prinzipien in einer Minute
28:18 – Vom Macher zum Dirigenten: Die neue Rolle des Menschen
30:29 – Guide, Austausch und Abschluss -
Link: https://www.hrcie.com/insurenxt-2026-in-koeln/
Eventkalender:
https://www.aiordie-x.de/eventkalender/
Kontakt: https://www.hrcie.com/
Versicherungen waren schon datengetrieben, bevor AI zum Buzzword wurde.
Doch jetzt steigt der Druck massiv.
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Frank Hendricks über die Realität moderner Versicherungen: Solvency II, BaFin-Regulierung, Dunkelverarbeitung, Kostenumlage, Data Governance und die Frage, warum Versicherer heute Transparenz liefern müssen, die sie vor zehn Jahren noch gar nicht messen konnten.
Dabei wird schnell klar:
Versicherung ist längst kein klassisches Policengeschäft mehr. Es ist ein hochreguliertes Daten- und Steuerungsbusiness.
Frank erklärt, warum Prozesse heute komplett automatisiert laufen müssen, wie Tarife bereits auf „Dunkelverarbeitbarkeit“ optimiert werden und weshalb Kostenverteilung in Versicherungen ein eigenes Universum ist.
Außerdem geht es um die Rolle von IBM Planning Analytics / TM1 bei hochkomplexen Umlage- und Steuerungsmodellen, um regulatorische Nachweispflichten, Audit Trails, Governance und die Realität hinter modernen Versicherungs-IT-Systemen.
Eine Folge für alle, die verstehen wollen, warum Versicherungen beim Thema Daten oft weiter sind als viele andere Branchen — und warum AI ohne saubere Steuerungslogik dort wertlos bleibt.
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Timestamps
00:00 – Intro und Rückblick auf die erste Folge
01:04 – Warum Versicherungen extrem datengetrieben arbeiten
01:54 – Solvency II und die Folgen der Finanzkrise
03:41 – Transparenz als regulatorischer Zwang
05:06 – Dunkelverarbeitung und vollautomatische Schadenprozesse
07:15 – Warum Tarife heute auf Automatisierung optimiert werden
08:28 – Die HUK Coburg als datengetriebener Versicherer
10:32 – IBM Planning Analytics / TM1 bei der HUK
12:20 – Kostenumlage als zentrale Herausforderung
13:33 – Warum Versicherungen eigene Rechnungslogiken haben
14:49 – Das Problem klassischer ERP-Systeme
16:05 – TM1 als Nebenbuch und prüfungsrelevantes System
18:23 – Verteilungsschlüssel und regulatorische Nachweispflichten
20:25 – Echtzeit-Umlagen und In-Memory-Technologie
21:20 – Governance, Audit Trails und Compliance
24:53 – Monitoring, Deployment und Data Governance
27:53 – Warum TM1 seit Jahrzehnten erfolgreich eingesetzt wird
29:21 – Predictive Analytics und Simulationen im Controlling
31:57 – Fazit: Versicherungen als hochkomplexe Datenorganisationen
33:15 – Austausch, Community und Insurance Next in Köln -
https://www.techshowfrankfurt.de/big-data-ai-world
Datensouveränität war lange ein Randthema.
Jetzt ist sie ganz oben auf der Agenda.
In dieser Folge des AI or DIE Newscasts spricht Andreas Wiener mit Carsten Bange über die neue BARC-Studie zur Datensouveränität – und darüber, warum Unternehmen plötzlich sehr genau hinschauen, wo ihre Daten liegen, wer Zugriff darauf hat und wie abhängig sie von Cloud-Anbietern sind.
Die Zahlen sind eindeutig: Fast jedes Unternehmen bewertet Datensouveränität inzwischen als wichtig oder sehr wichtig. Besonders regulierte Branchen wie Banken, Versicherungen, Energie und Healthcare spüren den Druck massiv.
Doch es geht nicht nur Politik. Es geht Regulierung, Cybersecurity, AI in Kernprozessen, hybride Cloud-Strategien und die Rückkehr von On-Prem.
Außerdem werfen Andreas und Carsten einen Blick auf den Data- und AI-Markt: sinkende SaaS-Bewertungen, neue Build-vs.-Buy-Fragen durch AI, weniger M&A-Dynamik und spannende Deals rund SAP, Reltio, ServiceNow, Pyramid, Databricks und ClickHouse.
Die klare Botschaft:
Wer Datensouveränität heute noch als technisches Detail behandelt, hat die Lage nicht verstanden.
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Timestamps
00:00 – Intro: Datensouveränität als Dauerbrenner
01:17 – Warum das Thema politischer geworden ist
02:11 – Neue BARC-Studie und Big Data & AI World
03:08 – Erste Welle: USA, Cloud und neue Abhängigkeiten
04:00 – Zweite Welle: Zölle, Grönland und geopolitische Unsicherheit
05:21 – Studie: Datensouveränität wird deutlich wichtiger
06:20 – Warum fast jedes Unternehmen betroffen ist
08:05 – Wie Hyperscaler auf europäischen Druck reagieren
09:26 – Treiber: Regulierung, Politik und Cybersecurity
10:52 – Interne Treiber: Daten und AI in Kernprozessen
12:10 – Konkrete Maßnahmen: Security, Hybrid Cloud und On-Prem
13:06 – Repatriation: Daten zurück aus der Cloud
14:08 – Cybersecurity und Schutz sensibler AI-Assets
15:52 – Multicloud und regionale Cloud-Anbieter
17:13 – Stackit und die neue Logik der Schwarz Gruppe
20:18 – M&A-Update: Data- und AI-Markt unter Druck
21:14 – SaaS-Bewertungen und AI als Geschäftsmodellrisiko
22:10 – Vibe Coding verändert Build vs. Buy
23:32 – Konsolidierung im Beratungsmarkt
24:55 – Investments: Qdrant, CircleOne, Databricks, ClickHouse
26:38 – Akquisitionen: SAP/Reltio und ServiceNow/Pyramid
29:42 – Weniger Deals und kältere Marktphase
30:24 – Ausblick: Big Data & AI World und Data Festival
31:13 – Outro -
Link zur board BEYOND https://beyond.board.com/event/board-beyond-dach-2026/
Eventkalender: https://www.aiordie-x.de/eventkalender/
Datensouveränität ist kein IT-Thema mehr.
Es ist ein strategisches Thema.
In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Björn Stauss über genau diesen Shift – und warum Unternehmen gerade jetzt gezwungen sind, ihre Datenstrategie komplett neu zu denken. Zwischen Cloud-Abhängigkeit, geopolitischen Unsicherheiten und wachsendem AI-Druck wird klar: Wer seine Daten nicht im Griff hat, verliert die Kontrolle über sein Business.
Björn zeigt, wie Board das Thema seit Jahren konsequent denkt – von europäischen Rechenzentren über vollständige DSGVO-Compliance bis hin zu integrierter AI, die nicht einfach Daten nach außen schiebt, sondern innerhalb sicherer Strukturen bleibt. Besonders spannend: Datensouveränität wird nicht mehr nur abgefragt – sie entscheidet über Deals.
Doch es geht nicht nur um Sicherheit.
Es geht um Geschwindigkeit.
Die Diskussion macht deutlich, warum klassische Planung nicht mehr ausreicht und warum integrierte Businessplanung (IBP) heute der einzige Weg ist, um auf volatile Märkte reagieren zu können. Gleichzeitig wird klar: Die Technologie ist längst weiter als viele Unternehmen. Das eigentliche Problem ist das Mindset.
Ein zentrales Learning:
AI ist kein Feature mehr – sie verändert Rollen, Prozesse und Erwartungen.
Und wer seinen Mitarbeitenden nicht die richtigen Tools gibt, verliert sie.
Diese Episode ist Pflicht für alle, die verstehen wollen, warum Datensouveränität, AI und Planung keine getrennten Themen mehr sind – sondern gemeinsam über Wettbewerbsfähigkeit entscheiden.
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Timestamps
00:00 – Intro: Datensouveränität & agile Planung
00:38 – Board Event in Frankfurt: Warum sich Teilnahme lohnt
03:08 – Datensouveränität bei Board: Architektur & Strategie
05:12 – Warum Datensicherheit oft zu spät im Sales-Prozess kommt
06:02 – Die größte Gefahr: interne statt externe Angriffe?
08:07 – Europäische Anbieter vs. US-Hyperscaler
10:08 – Warum Board heute anders wahrgenommen wird
11:10 – Stärke der Plattform: Erfahrung + Integration
13:23 – AI im Unternehmen: Warum fehlende Tools zur Kündigung führen
14:33 – AI Agents in Planung: Mehr als nur Chatbots
16:52 – Security & Zugriff: Warum AI Governance entscheidend ist
18:04 – Testing hat sich verändert: Fokus auf Zugriff statt Funktion
19:49 – Neues Excel Add-in & Microsoft-Integration
22:40 – Warum Excel nicht verschwindet – sondern stärker wird
24:59 – Technologie vs. Mindset: Das eigentliche Problem
28:42 – Beratung + Software: Warum beides entscheidend ist
31:13 – Change Management: Erfolgsfaktor für Planungssysteme
32:14 – IBP: Warum integrierte Planung der nächste Schritt ist -
Link: https://hz.group/insight/ai-as-a-productivity-booster/
Viele Unternehmen reden noch über KI, als wäre sie ein Innovationsprojekt für irgendwann.
Die Wahrheit ist härter: KI ist längst dabei, zur Grundvoraussetzung für produktive Wissensarbeit zu werden.
In dieser Folge von AI or DIE spreche ich mit Tilman darüber, wie Unternehmen KI wirklich auf die Straße kriegen. Nicht als Show, nicht als Buzzword, sondern als funktionierende Produktivitätsmaschine.
Wir sprechen darüber, warum ein einfacher Chatbot allein noch keine Transformation ist, welche vier KI-Archetypen Unternehmen verstehen müssen und weshalb viele Firmen gerade denselben Fehler machen wie damals bei der Digitalisierung: Sie behandeln KI wie ein Tool, statt sie als neues Arbeitsmodell zu begreifen.
Es geht um Copilots, Agenten, Workflows und KI-native Tools.
Es geht um die Frage, warum eigene Agenten oft besser sind als zentral verordnete Lösungen.
Und es geht um die unbequeme Realität, dass sich Wissensarbeit gerade fundamental verändert.
Die Kernthese dieser Folge ist glasklar:
Wer KI nur beobachtet, verliert.
Wer sie in den Alltag integriert, wird schneller, besser und gefährlicher für den Wettbewerb.
Diese Episode ist kein Zukunftsgerede.
Sie ist eine Standortbestimmung für Unternehmen, die verstanden haben, dass „irgendwann mal KI“ keine Strategie ist.
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Timestamps
00:00 – Intro: AI or DIE ist wörtlich gemeint
00:21 – Wie Unternehmen KI wirklich auf die Straße bringen
01:01 – Die vier Archetypen von KI im Unternehmen
02:43 – KI im Analytics- und Reporting-Kontext
03:54 – Warum viele Unternehmen KI falsch einordnen
05:32 – Mensch-Maschine-Interaktion im KI-Zeitalter
06:58 – Warum Unternehmen ihren Mitarbeitenden KI bieten müssen
08:31 – KI im Unternehmen ist kein Nice-to-have mehr
09:56 – Bottom-up-Innovation: Mitarbeitende bringen KI selbst mit
11:02 – Agenten: nächstes Level oder nächstes Chaos
12:35 – Self-Service vs. Governance bei KI-Agenten
14:54 – Warum selbst gebaute Agenten oft die besten sind
17:02 – Studienergebnis: KI macht 40 Prozent schneller
18:51 – Warum Agenten nicht automatisch schneller machen
20:16 – Wo KI bei standardisierten Aufgaben besonders stark ist
22:50 – Workflows statt Hype: echte Automatisierung im Alltag
24:16 – Make or Buy: selbst bauen oder einkaufen
26:06 – Microsoft, Power Automate und der Plattformgedanke
27:07 – Der vierte Archetyp: KI-native Tools und Integrationen
30:06 – Die neue Rolle des Menschen: vom Macher zum Dirigenten
31:27 – Warum Hierarchien und Rollenbilder sich verändern werden
32:24 – AI Productivity Playbook und Ausblick auf Teil 2
33:06 – Schlussgedanke: Verliert Wissensarbeit gerade ihre alten Qualitätsmerkmale? -
Eventkalender: https://www.aiordie-x.de/eventkalender/
Data Products sind eines dieser Themen, über die viele seit Jahren reden.
Aber jetzt wird es ernst.
In dieser AI or DIE Newscast-Folge spricht Andreas Wiener mit Carsten Bange über eine neue Studie zu Data Products und darüber, warum das Thema gerade jetzt massiv an Bedeutung gewinnt. Der Auslöser ist klar: Unternehmen wollen AI produktiv nutzen – und merken plötzlich, dass ohne vertrauenswürdige, sauber beschriebene und nutzbare Datenprodukte genau gar nichts skaliert.
Die Diskussion geht deshalb bewusst weg vom Buzzword und hin zur Praxis.
Was ist überhaupt ein Data Product?
Wie unterscheidet es sich von einem Data Asset?
Warum braucht es Metadaten, Verantwortlichkeiten und klare Nutzungsregeln?
Und weshalb korreliert eine hohe Reife bei Data Products so stark mit einer hohen Reife bei produktiven AI-Projekten?
Außerdem geht es um die nächste Evolutionsstufe im Datenmanagement:
Nicht nur Daten sammeln, sondern sie intern so organisieren, dass sie wiederverwendbar, verständlich und vertrauenswürdig werden. Genau dort entstehen dann die Grundlagen für Analytics, Reporting und eben auch AI-Produkte.
Diese Folge ist besonders relevant für alle, die sich fragen, warum AI im Unternehmen oft langsamer vorankommt als gedacht.
Die Antwort könnte simpel sein:
Weil das Fundament noch nicht als Produkt gedacht wird.
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Timestamps
00:00 – Intro: Newscast und Fokus auf Data Products
00:59 – Warum die Studie zu Data Products gerade relevant ist
01:27 – Data Products und AI Products: Wo ist der Zusammenhang?
03:13 – Warum jede Organisation ihre eigene Definition braucht
03:57 – Data Products sind keine reine IT-Domäne
05:45 – Was ist konkret ein Data Product?
08:23 – Von Data Assets zu echten Produkten
10:44 – Aggregierte und abgeleitete Datenprodukte
11:51 – Interne vs. externe Datenprodukte
13:12 – AI als Treiber für Data Products
15:24 – Studie: Zusammenhang zwischen Data Products und AI-Reife
18:31 – Die größten Herausforderungen bei Data Products
20:41 – Prioritäten der nächsten 12 Monate
22:55 – Warum Data-Product-Prinzipien auf AI übertragen werden
24:06 – Welche Rolle Produkthersteller spielen
26:38 – Kommen jetzt neue Rollen rund um Data Products?
27:40 – Event-Tipps von BARC
29:31 – Fazit und Abschluss -
Link: https://beyond.board.com/
Planung war lange ein Pflichtprogramm. Zahlen sammeln, Forecast erstellen, Bericht abgeben. Mehr Verwaltung als echte Steuerung.
Das ändert sich gerade grundlegend.
In dieser Folge sprechen Andreas Wiener und Björn M. Stauss darüber, wie Agentic AI den Planungsprozess neu definiert. Nicht als Reporting-Routine, sondern als strategisches Instrument mit direktem Einfluss auf Umsatz, Effizienz und Marktanteile.
Anhand konkreter Kundenbeispiele wird klar, worum es wirklich geht. Kleine Verbesserungen in der Forecast-Genauigkeit können Millionen bewegen. Der entscheidende Unterschied entsteht aber an anderer Stelle: durch die Kombination aus internen Daten, externen Einflussfaktoren und intelligenten Agenten, die Zusammenhänge sichtbar machen, bevor sie offensichtlich werden.
Planung wird damit dynamisch. Systeme liefern proaktiv Hinweise, identifizieren Abweichungen und ermöglichen es, in Echtzeit auf Veränderungen zu reagieren. Der Controller entwickelt sich vom Datensammler zum Berater, der aktiv an Entscheidungen beteiligt ist.
Gleichzeitig verschiebt sich der Anspruch an Unternehmen. Es reicht nicht mehr, Planung als Pflichtaufgabe zu sehen. Wer die neuen Möglichkeiten konsequent nutzt, kann schneller reagieren, bessere Entscheidungen treffen und sich gezielt Wettbewerbsvorteile sichern.
Die zentrale Erkenntnis dieser Folge ist klar:
Die Technologie ist da. Der Unterschied entsteht durch die Art, wie Unternehmen sie einsetzen. -
n diesem Gespräch reflektieren Andreas Wiener und Frank Hendricks (HRCIE) über 30 Jahre Daten- und KI-Entwicklung, die Herausforderungen bei der Nutzung von KI in Unternehmen und die Bedeutung einer soliden Datenbasis für erfolgreiche Entscheidungen. Sie diskutieren die Evolution der Technologie, aktuelle Trends und die zukünftigen Chancen und Risiken.
Key Topics
- Entwicklung der Daten- und KI-Technologie in 30 Jahren
- Bedeutung der Datenqualität und Datenlogistik für Unternehmen
- Risiken und Chancen bei der Nutzung von KI-Tools und Automatisierung
- Die Rolle der Unternehmenssteuerung und Entscheidungsfindung im KI-Zeitalter
Soundbites
"Auf die Qualität der Daten achten und Prozesse verbessern"
"Vertrauen in die Datenbasis aufbauen und sichern"
"Technologie bewusst und verantwortungsvoll einsetzen"
"Die Entwicklung schreitet exponentiell voran."
"Daten sind das Futter für meinen Rechner."
"Garbage in, garbage out – das gilt immer noch."
Chapters
00:00 Einführung in die Welt der Daten und AI
03:03 Die Entwicklung von Daten und deren Bedeutung
06:04 Herausforderungen der Datenverarbeitung und AI-Integration
09:11 Die Rolle von Information und Entscheidungsfindung
12:01 Erwartungsmanagement und AI-Projekte
15:00 Prozessautomatisierung und die Zukunft der Arbeit
17:35 Unternehmenssteuerung und BI-Projekte
20:45 Datenhaushalt und Datenstruktur
22:48 Self-Service BI und Entscheidungsfindung
26:18 Bauchentscheidungen vs. rationale Entscheidungen
30:08 Werte und persönliche Philosophie -
Link: https://www.board.com/de/veranstaltungen-webinare/board-beyond-dach-2026
Jetzt kommt Agentic AI – und plötzlich stellt sich eine unbequeme Frage: Wozu braucht es eigentlich noch klassische Planungsprozesse?
In dieser Folge sprechen Andreas Wiener und Björn M. Stauss von board darüber, warum KI-Agenten nicht einfach ein weiteres Tool sind, sondern das Fundament von Planning komplett verschieben. Weg von manuellen Analysen, hin zu automatisierten Insights. Weg von Jahresplanung, hin zu Continuous Planning. Weg von Perfektion, hin zu Geschwindigkeit und Wirkung.
Die eigentliche Provokation:
Vielleicht geht es gar nicht darum, bessere Prognosen zu bauen – sondern schneller zu entscheiden.
Wir reden über echte Use Cases aus Finance, Supply Chain und Controlling. Über den Unterschied zwischen generischer KI und trainierten, domänenspezifischen Agenten. Und darüber, warum 85 % Genauigkeit auf Knopfdruck oft mehr wert sind als 100 % nach drei Monaten Abstimmung.
Klar wird auch:
Das ist kein Hype für Konzerne. Der Mittelstand steht vor genau derselben Entscheidung nur mit weniger Zeit.
Wer Planning heute noch wie vor fünf Jahren denkt, wird morgen nicht mehr mithalten.
Und genau darum geht es: verstehen, wo der echte Hebel liegt bevor andere ihn nutzen. -
Link: https://www.five1.de/podcast/reifegrad-sap-bdc
SAP und Künstliche Intelligenz galten lange als zwei Welten, die nur schwer zusammenfinden. Komplexe Systemlandschaften, eingeschränkter Datenzugriff und hoher manueller Aufwand haben viele Projekte ausgebremst.
Mit der Business Data Cloud verändert sich dieses Bild grundlegend.
In dieser Folge sprechen Andreas Wiener und Christian Bühler darüber, wie sich der Umgang mit SAP Daten aktuell wandelt und welche neuen Möglichkeiten sich daraus ergeben. Offene Standards, bessere Integration und automatisierter Zugriff schaffen die Grundlage, um Daten deutlich effizienter zu nutzen und KI Anwendungen sinnvoll einzusetzen.
Im Mittelpunkt stehen konkrete Einsatzfelder. Von Forecasting über Finanzplanung bis hin zu interaktiven Analysen auf Basis von Chatbots. Dabei wird deutlich, dass nicht die Technologie allein den Unterschied macht, sondern vor allem das Zusammenspiel aus Datenqualität, Struktur und Fachwissen.
Ein zentraler Punkt ist der Wandel in der Nutzung von Daten. Es geht weniger darum, alle Mitarbeitenden zu Datenexperten zu machen. Entscheidend ist, dass Fachbereiche mit tiefem Verständnis gezielt mit Daten arbeiten und daraus bessere Entscheidungen ableiten.
Diese Folge liefert einen fundierten Einblick in den aktuellen Stand und zeigt, warum SAP im Kontext von KI heute eine deutlich größere Rolle spielt als noch vor kurzer Zeit. -
Pyramid on STACKIT by OPITZ CONSULTING
https://www.pyramid-on-stack.it/
Entdecken Sie Pyramid Analytics in der souveränen STACKIT Cloud, professionell verwaltet von OPITZ CONSULTING. Optimieren Sie Ihre Datenanalysen jetzt!
Zukunftstag Mittelstand 2026 | OPITZ CONSULTING
https://opitz-consulting.com/events/zukunftstag-mittelstand-2026
OPITZ CONSULTING ist als Austeller vor Ort dabei und wir freuen uns auf viele spannende Gespräche in Berlin.
https://data-changemaker.de/
https://www.linkedin.com/groups/18379010/
Viele Mittelständler stehen gerade vor derselben Frage:
Muss ich wirklich den ganzen Hyperscaler-Zirkus mitmachen?
Azure, AWS, SAP – alles wirkt groß, komplex und oft wie für Konzerne gebaut.
Doch genau hier entsteht gerade eine neue Bewegung: einfachere, souveräne und bezahlbare Alternativen für den Mittelstand.
In dieser Folge von AI or DIE sprechen Andreas Wiener, Janine und Thomas darüber, warum genau jetzt der richtige Zeitpunkt ist, sich neu zu orientieren – technologisch, aber auch strategisch.
Im Fokus steht eine Kombination aus Stackit (Schwarz Gruppe) und Pyramid Analytics – eine Lösung, die bewusst anders denkt:
Weniger Komplexität, weniger Risiko, mehr Zugänglichkeit.
Es geht nicht darum, bestehende Systeme schlechtzureden.
Es geht darum, eine realistische Alternative aufzuzeigen – für Unternehmen, die keine eigene BI-Abteilung haben, keine Lust auf komplexe Architekturprojekte und trotzdem datengetrieben arbeiten wollen.
Wir sprechen darüber:
• Warum viele Mittelständler mit Hyperscalern überfordert sind
• Wieso Datensouveränität plötzlich ein Business-Thema ist
• Wie man mit kleinen Paketen startet statt mit Millionenprojekten
• Warum „Think big, start small“ endlich technologisch funktioniert
• Weshalb einfache Tools oft mehr bringen als perfekte Architekturen
• Für wen sich ein Wechsel oder Einstieg wirklich lohnt – und für wen nicht
Die zentrale Erkenntnis:
Es geht nicht mehr nur um Technologie.
Es geht um Kontrolle, Geschwindigkeit und Entscheidungsfähigkeit.
Und genau hier kann der Mittelstand aktuell einen Vorteil ausspielen –
wenn er aufhört zu warten und anfängt, pragmatisch zu handeln.
⸻
⏱️ Timestamps
00:00 – Intro: Mittelstand vs. Hyperscaler
00:45 – Warum viele Unternehmen von großen Plattformen überfordert sind
01:20 – Vorstellung Thomas & Fokus der Folge
01:38 – Eventhinweis: Mittelstandsevent in Berlin
02:20 – TDWI & Data Changemaker Community
03:00 – Einstieg: Gibt es Alternativen zu Azure & AWS?
03:32 – Problem Hyperscaler & geopolitische Risiken
04:30 – Datensouveränität und US Cloud Act
05:00 – Stackit als deutsche Alternative
05:33 – Kombination mit Pyramid Analytics
06:09 – Bronze-, Silber- und Gold-Pakete erklärt
07:01 – Skalierung und Individualisierung
08:25 – Zwei Perspektiven: Sicherheit vs. Mehrwert
09:15 – Einfluss von Politik auf Datenstrategien
10:33 – Warum Pyramid Analytics so stark wächst
12:24 – Einfachheit als Schlüssel im Mittelstand
13:32 – Typische Architektur im Mittelstand
14:18 – Einstieg ohne großes Invest
16:39 – Opex vs. Capex: Kostenmodell erklärt
17:46 – Klein starten, flexibel wachsen
18:13 – Sicherheit durch starke Anbieter
19:19 – Für wen die Lösung ideal ist
21:17 – Wann es keinen Sinn macht
22:32 – Excel-Unternehmen als Zielgruppe
24:00 – Rolle der Schwarz Gruppe & Eigenbetrieb
25:14 – Wirtschaftliche & strategische Perspektive
26:29 – Unsicherheit als Treiber für neue Lösungen
27:00 – Daten als Grundlage für bessere Entscheidungen
27:58 – Nutzerakzeptanz & Spaß an Analytics
28:26 – Self-Service & KI im Reporting
29:16 – Einfachheit statt Komplexität
30:54 – Call to Action: Demo & Einstieg
31:19 – Abschluss & Einladung zum Austausch -
Wie bringt man KI wirklich in den Mittelstand?
Nicht als Pilotprojekt. Nicht als Buzzword. Sondern als echte Kompetenz im Unternehmen.
In dieser Special-Folge von AI or DIE sprechen wir live aus dem Mittelstand – direkt aus einem KI-Workshop bei der Leiber Group. Gemeinsam mit Simon und Richard diskutieren wir, wie Unternehmen KI pragmatisch einführen können, ohne sich in Tools, Lizenzen oder Strategiepapiere zu verlieren.
Der Ansatz:
Nicht Perfektion. Sondern Zugänglichkeit, Geschwindigkeit und Umsetzung.
Statt teurer Lizenzen für jeden Mitarbeitenden setzt Leiber auf einen Plattformansatz: KI wird über APIs verfügbar gemacht, nutzungsbasiert abgerechnet und damit für alle im Unternehmen zugänglich. Ergänzt durch Schulungsstufen, klare Rollen und schnelle Use-Case-Teams entsteht Schritt für Schritt eine echte KI-Kompetenz im Unternehmen.
Dabei wird auch deutlich:
Der Mittelstand hat einen entscheidenden Vorteil gegenüber Konzernen – Geschwindigkeit und Entscheidungsfähigkeit.
In der Diskussion geht es unter anderem um:
• Warum KI zuerst für die breite Masse verfügbar sein muss
• Wie ein Plattformansatz Kosten reduziert und Flexibilität erhöht
• Warum Unternehmen nicht sofort mit komplexen KI-Projekten starten sollten
• Wie KI Research, Vertrieb und Marktanalysen radikal beschleunigen kann
• Warum der ROI von KI oft indirekt über Geschwindigkeit und Produktivität entsteht
• Und weshalb Mittelständler gerade jetzt die Chance haben, Innovation schneller umzusetzen als große Organisationen
Die zentrale Botschaft dieser Episode:
Wer auf die perfekte Strategie wartet, verliert Zeit.
Wer startet, lernt schneller.
Und genau das entscheidet gerade darüber, wer KI wirklich nutzt – und wer nur darüber spricht.
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Timestamps
00:00 – Intro: Special AI or DIE Folge aus dem Mittelstand
00:13 – Wie Leiber KI im Unternehmen einführt
01:10 – KI für die breite Masse statt Speziallösungen
02:00 – Schulungslevels: User, Power User und KI Champions
03:08 – Warum schnelle Umsetzung entscheidend ist
04:00 – Plattformstrategie statt teurer Einzellizenzen
04:54 – Der technische Plattformansatz erklärt
06:00 – Pay-per-Use statt Lizenzmodelle
06:53 – Multi-KI statt nur einer Plattform
08:00 – Das Problem ungenutzter Softwarelizenzen
09:00 – Schatten-KI im Unternehmen
09:49 – Spezialtools vs. Plattformstrategie
11:07 – Inspiration aus KI-Use-Cases im Vertrieb
13:10 – Geschwindigkeit als Wettbewerbsvorteil
13:57 – Innovation im Mittelstand
15:03 – Eindrücke aus dem Unternehmen Leiber
17:32 – KI-Strategie und Messbarkeit von Effizienz
18:17 – Persönliche Produktivitätssteigerung durch KI
19:17 – Wie man den ROI von KI sichtbar macht
21:36 – Mensch vs. KI im Arbeitsalltag
22:19 – Angst vor KI im Unternehmen
24:05 – KI ersetzt nicht Jobs, sondern Aufgaben
26:03 – KI und die neue Produktivität der Wissensarbeit
27:13 – Konkrete Maßnahmen nach dem Workshop
28:24 – Motivation und Netzwerk im KI-Mittelstand
30:23 – Fazit des Tages bei Leiber
31:10 – Schlussgedanken zur Zukunft von KI im Mittelstand
31:55 – Aufruf: Einfach starten und dranbleiben
33:01 – Outro - Laat meer zien
