エピソード

  • KI-Projekte im Mittelstand: Warum 95% nicht wirklich scheitern

    KI-Projekte im Mittelstand: Warum 95% nicht wirklich scheitern
    2026/08/11
    „95 Prozent aller KI-Projekte scheitern“ – kaum eine Zahl wird auf LinkedIn öfter zitiert. Artur Heidt und Nils Betting drehen sie in dieser Folge um: Im deutschen Mittelstand scheitern KI-Projekte fast nie. Der Haken an dieser guten Nachricht: Sie werden meist gar nicht groß genug, um scheitern zu können. Das eigentliche Problem ist also nicht der Misserfolg, sondern die Bedeutungslosigkeit – und eine Abbruchquote von unter fünf Prozent ist damit weniger Erfolgsausweis als Verdachtsmoment. Die beiden nehmen auseinander, woran das liegt: an einer verbreiteten „Toolkäufer-Mentalität“, bei der eine Lizenz gekauft und an die IT-Abteilung durchgereicht wird, damit die Flagge mit der Aufschrift „KI“ weht – bei kleinem Budget und kleinem Risiko. Klein gedachte Piloten liefern aber auch kleinen Output. Aus der eigenen Praxis kommen konkrete Fälle dazu: ein Copilot-Rollout für 30 bis 50 User, bei dem nach drei Monaten nur eine Handvoll Power-User übrig war und die Lizenzen zurückgefahren wurden; eine Individualentwicklung, die der Kunde nach sechs Wochen stoppte – sauber konserviert und Monate später wieder aus der Schublade geholt. Abgebrochen oder pausiert? Genau da wird die Statistik unscharf. Im zweiten Teil geht es um die andere Seite: Was tun die fünf Prozent anders, die wirklich transformieren? Am Beispiel einer Personalberatung zeigen Artur und Nils, wie aus der Workshop-Frage „Was würdet ihr tun, wenn Ressourcen kein Engpass wären?“ ein Proof of Concept und daraus ein verändertes Geschäftsmodell wurde – von der klassischen Vermittlung hin zur Echtzeit-Bewertung von 500 Bewerbungen am selben Tag. Dazu Netflix, „fail fast and fail cheap“, die Formel-1-Metapher, ein Konfigurator für Catering-Services und eine Spülmaschine, die erkennt, ob der Teller sauber ist – zwei technisch gelungene Projekte, die am Ende niemanden interessiert haben. Das Fazit: Traut euch, zu den fünf Prozent zu gehören, die scheitern dürfen.
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    46 分
  • Neues Modell, laufender Betrieb, was jetzt?

    Neues Modell, laufender Betrieb, was jetzt?
    2026/08/03
    Kaum ist ein KI-Modell im Einsatz, steht schon das nächste bereit: Opus 4.6, 4.7, 4.8, neue Gemini- und ChatGPT-Versionen im Wochentakt. Doch was bedeutet ein neues Modell eigentlich für einen Prozess, der produktiv läuft und an dem ein Geschäft hängt? In dieser bewusst etwas technischeren Folge nehmen Sebastian, Artur und Nils genau diese Frage auseinander – und binden sie konsequent an Business-Ziele zurück. Im Zentrum steht ein echter Fall aus der Werkstatt: eine KI-Pipeline, die täglich rund 500 Dateien in zwölf Schritten verarbeitet und pro Datei eine Ja-/Nein-Entscheidung samt Begründung trifft. Ein simpler Modellwechsel lässt die Trefferquote von unter 10 auf 50 Prozent hochschnellen – ein kritischer Prozess gerät ins Wanken. Die drei zeigen Schritt für Schritt, wie man so etwas diagnostiziert: Ist das neue Modell überhaupt besser? Wo genau? Und wie bekommt man die bessere Reasoning-Qualität, ohne die Kosten um das Drei- bis Vierfache explodieren zu lassen? Dazu eine zweite Geschichte über einen übernommenen KI-Prozess, der monatelang ohne Monitoring vor sich hin lief – und dabei längst nicht mehr tat, was er sollte. Es geht um „Never Change a Running System“, um Model Drift, Qualitätssicherung und die Frage, warum auch ein Agent betrieben werden muss. Am Ende bleibt eine klare Linie für den Mittelstand: nicht jedem Hype hinterherlaufen, den funktionierenden Prozess schützen, bei echtem Mehrwert kontrolliert nachziehen – und immer ein Auge drauf behalten. Wie gewohnt runden die persönlichen KI-Momente der Woche die Folge ab: von KI-Videoproduktion über eine Wohnmobil-Panne bis zum Sparring vor einem schwierigen Kundentermin.
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    37 分
  • Was taugt eine KI von der Stange?

    Was taugt eine KI von der Stange?
    2026/07/24
    Chatbot in fünf Klicks auf der Website, KI-Recruiting im Abo, Copilot-Lizenzen für alle – Standard-KI-Lösungen versprechen schnelle Ergebnisse. Aber reichen sie für echte Geschäftsprozesse? In dieser Folge diskutieren Artur, Nils und Sebastian, wann „KI von der Stange“ Nutzen stiftet – und wann sie sogar geschäftsschädigend wird. Mit einem einprägsamen Bild: Die Standardlösung ist die Zeitarbeitskraft mit Viertelstunden-Briefing, die individuelle KI-Lösung der eingearbeitete Top-Experte. Anhand konkreter Beispiele wird es greifbar – vom Website-Chatbot einer großen Personalberatung für 2.000 Euro im Monat, der Bewerber frustriert ins Leere schickt, über Amazons KI-Recruiting-Service, der ausschließlich auf Amazons eigene Recruiting-Logik trainiert ist und sich nicht an die Werte des eigenen Unternehmens anpassen lässt, bis zum Standard-SaaS-Tool für den Messebau, das zeigt, unter welchen Bedingungen Standardlösungen in der Nische durchaus funktionieren. Außerdem: Warum die jahrzehntelang antrainierte Doktrin „Bleib nah am Standard“ im KI-Zeitalter nicht mehr trägt, weshalb ein Standard-ERP wie Business Central etwas völlig anderes ist als Standard-KI, und warum Individualisierung heute so günstig und einfach ist wie nie zuvor. Die gute Nachricht für alle, die eine Sondereinzelanfertigung scheuen: Von der Idee bis zum ersten sichtbaren Mehrwert vergehen mit MVP und Proof of Concept meist nur wenige Wochen – keine Monate oder Jahre. Zum Einstieg gibt es ein Update zur letzten Folge: Claude Fable 5 ist nach 19 Tagen Exportstopp zurück – und die Erkenntnis bleibt, dass Modellverfügbarkeit zum Lieferkettenrisiko geworden ist. Und in der Rausschmeißer-Runde: ein KI-Agent, der über 500 Euro bei der Mietwagenbuchung spart, automatisierte Testdaten-Erstellung statt zwei Tagen Handarbeit – und eine Küchenrenovierung, die ChatGPT zu verantworten hat.
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    1 時間 3 分
  • Der Fable-5 Schock und der deutsche Mittelstand

    Der Fable-5 Schock und der deutsche Mittelstand
    2026/07/01
    Ein Samstagmorgen im Juni, Eilmeldungen auf dem Handy: Anthropic hat sein mächtigstes Modell – Fable 5 aus der neuen Mythos-Familie – weltweit abgeschaltet. Der Grund ist keine technische Panne, sondern eine Anordnung der US-Regierung: Aus Exportkontrollgründen darf das Modell nur noch an US-Bürger ausgespielt werden, weil es als kritische Infrastruktur gilt. Zum ersten Mal in der Geschichte wird ein Stück Software wie ein Panzer behandelt – mit Exportbeschränkung. Artur, Nils und Sebastian ordnen den „Fable-5-Schock“ in dieser Folge ein: Was genau ist passiert, und warum ist er für sie der Moment, in dem KI von einer Technologie zu einem geopolitischen Instrument wird? Sie diskutieren, warum das Ganze in der breiten Öffentlichkeit erstaunlich leise blieb, was es für Europa bedeutet, das kein eigenes Frontier-Modell hat, und ob eine steile These stimmt: Ist das milliardenschwere KI-Investment deutscher Mittelständler damit plötzlich unsicherer geworden? Ganz praktisch wird es bei der Frage, wie man sich als Unternehmen absichert, ohne den Anschluss zu verlieren: modellunabhängige Architekturen, Backup-Strategien zwischen Gemini, Mistral und lokalen Modellen sowie eine ehrliche Einordnung, welche Geschäftsprozesse wirklich kritisch sind. Am Ende steht ein Plädoyer: nicht das Risiko verdrängen, aber auch nicht in Schockstarre verfallen – sondern klug vorbereitet weiter Erfahrung sammeln. Dazu wie gewohnt die persönlichen KI-Momente der Woche, unter anderem mit drei Bildschirmen und drei Modellen gleichzeitig.
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    1 時間 8 分
  • KI-Strategie ist Unternehmensstrategie

    KI-Strategie ist Unternehmensstrategie
    2026/06/30
    „Wir müssen jetzt was mit KI machen.“ Dieser Satz fällt in vielen mittelständischen Unternehmen – und genau hier wird es gefährlich. Denn aus dem Drang, etwas völlig Neues zu erfinden, wächst eine KI-Strategie schnell zu einer ganzen Unternehmensstrategie aus, oder sie läuft komplett ohne Strategie ins Leere. Sebastian, Artur und Nils nehmen sich in dieser Folge eine bewusst zugespitzte These vor: Eine KI-Strategie ist keine zweite Strategie – sie ist der Leitstern auf derselben Fluchtlinie wie die Unternehmensstrategie. Die drei klären zunächst drei Fragen, an denen sich jede KI-Strategie messen lassen muss: Wozu dient sie? Woraus besteht sie? Und wie entwickelt man sie? Dabei zeigt sich, warum es nur einen Leitstern geben kann – zwei auseinanderlaufende Strategien werden aus dem Kreisverkehr schnell ein Schlachtfeld – und warum Strategieentwicklung Chefsache ist und top-down passieren muss, begleitet von echtem Change Management. Konkret wird es bei den drei Säulen einer belastbaren KI-Strategie: einer schlüssigen, an die Unternehmensvision rückgebundenen Vision, klaren Leitplanken samt Werten und Governance („Wir ersetzen niemals Mensch-zu-Mensch-Kommunikation durch KI“) sowie einer realistischen, mittelfristigen Roadmap mit messbaren KPIs. An Praxisbeispielen wird greifbar, warum reiner Hype teuer wird: vom Microsoft-Co-Pilot, der bei vielen nur als bessere Rechtschreibprüfung endet, bis zu großen Namen, bei denen am Ende die Rechnung kommt. Zum Schluss verraten die drei, wie sie mit Kunden vom zweitägigen Strategie-Workshop (Current Mode of Operation – Future Mode of Operation) über kurze Zwei-Wochen-Sprints bis zum AI-Assessment für Gescheiterte vorgehen – und teilen wie immer ihre persönlichen KI-Aha-Momente der Woche. Das Fazit: Lauft nicht einfach los. Macht euch einen Plan, bindet KI an eure Unternehmensstrategie – klein und fein statt groß und „Kraut und Rüben“. Dann wird aus KI echter Mehrwert statt teurem Grundrauschen.
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    56 分
  • Wie zeitkritisch ist die KI-Einführung bei mittelständischen Unternehmen wirklich?

    Wie zeitkritisch ist die KI-Einführung bei mittelständischen Unternehmen wirklich?
    2026/06/25
    „Ich muss jetzt auf den KI-Zug aufspringen – sonst ist es zu spät.“ Diesen Handlungsdruck spüren gerade viele mittelständische Unternehmen. Doch stimmt das überhaupt? Sebastian und Artur nehmen sich in dieser Folge – ausnahmsweise zu zweit – das Thema Zeit vor und stellen eine bewusst provokante These auf: „Zwei Monate hinterher und auf Sicht trotzdem vorne.“ Wer sich die Zeit nimmt, KI sauber in Markenkern, Strategie und Kernversprechen zu integrieren, baut einen Vorsprung auf, den reine Schnellstarter oft nicht mehr einholen. Die beiden ordnen drei typische Haltungen ein – hektisches „jetzt jetzt jetzt“ aus FOMO, bewusstes Abwarten und die gefährliche „Bei uns gibt es keinen Bahnhof“-Verweigerung – und erklären, warum der eigentliche Engpass nicht die Technik ist, sondern der Wandel im Unternehmen. Am Beispiel des KI-Wettlaufs zwischen OpenAI, Anthropic, Mistral und Google sowie an einem ganz praktischen HR-Prozess zeigen sie, wann der erste Schritt zählt – und wann nicht. Sie sprechen über langsame Kundenabwanderung als Zeitpuffer, über kurze agile Release-Zyklen, die im Flow erstaunlich schnell werden, und über zwei sehr unterschiedliche Arten, KI im Unternehmen zu denken: Kosten senken oder Menschen stärken. Zum Abschluss gibt es persönliche „Aha“-Momente aus den letzten Wochen – von einer selbst gebauten Multi-Agenten-Pipeline bis zu einem lokal betriebenen KI-Tool, das Zukunftsszenarien simuliert. Das Fazit: Fangt jetzt an – aber ohne Hast. Nehmt euch die Zeit, die es wirklich braucht, damit das Ergebnis zu eurem Unternehmen passt.
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    42 分
  • Wo steht der Mittelstand bei KI?

    Wo steht der Mittelstand bei KI?
    2026/06/25
    Stell dir vor, du kaufst dir einen Sportwagen – und fährst damit jeden Tag zweieinhalb Kilometer zum Bäcker. Mit diesem Bild steigen Artur, Sebastian und Nils in die Auftaktfolge von „KI Hands on“ ein und stellen eine bewusst provokante These auf: Genauso nutzen die meisten mittelständischen Unternehmen gerade ihre KI. Lizenzen sind ausgerollt, „Klaus aus der Buchhaltung“ hat schon mal eine Mail mit KI geschrieben – aber der eigentliche Motor läuft im Leerlauf. Die drei – mit Hintergründen aus IT-Beratung, ERP-Einführung und KI-Architektur – ordnen das Thema entlang einer einfachen Matrix ein: persönliche Produktivität auf der einen, echte kritische und unkritische Geschäftsprozesse auf der anderen Seite. Sie erklären, warum ein Sportwagen, den keiner fährt, ein teures Erwachen für so manchen CIO wird, warum KI kein IT-Thema ist, sondern Chefsache auf C-Level, und warum die Frage „Wie werde ich Klaus los?“ in die Sackgasse führt – während die Frage „Was nervt dich am meisten?“ ganze Unternehmen verändert. An echten Beispielen wird es greifbar: ein Recruiting-Prozess, der per Sprachnachricht ins CRM dokumentiert wird; ein Messebauer, dessen Angebotsprozess vom Kopf auf die Füße gestellt wird; ein Automobilzulieferer, der seinen zweiwöchigen Ausschreibungsprozess auf zwei Tage drücken will, um zu überleben. Dazu zwei Wege, überhaupt anzufangen – Enablement plus Plattform oder eine echte, von der Führung getriebene KI-Strategie – und Arturs steile Hypothese vom digitalen Zwilling: ein neues Haus bauen statt das alte zu sanieren. Zum Abschluss wird es persönlich und unterhaltsam: die schönsten KI-Erlebnisse der letzten Wochen – von einem Opportunismus-Test mit Harry Potter über ein vollwertiges Computerspiel, das in anderthalb Stunden mit den Kindern entsteht, bis zum Moment, in dem man die KI bittet: „Sei mal brutal ehrlich.“ Das Fazit: Es kommt nicht darauf an, womit du startest – sondern dass du verdammt nochmal anfängst. Denn zwischen denen, die jetzt loslegen, und denen, die warten, öffnet sich eine Schere.
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    59 分