In Episode 35 sprechen wir über die aktuelle AI-Dynamik in Unternehmen: Wie realistisch ist ein „100 % AI“-Ansatz wirklich? Was bedeutet das für Mitarbeitende, Führungskräfte und Teams? Und wo liegt die Grenze zwischen sinnvoller Unterstützung und kompletter Entfremdung vom eigenen Output?

Außerdem geht es um konkrete Erfahrungen aus dem Alltag: von Konferenzen und Vorträgen bis hin zur Frage, warum AI-generierte Präsentationen zwar effizient sind, sich aber manchmal nicht mehr nach der eigenen Arbeit anfühlen. Die beiden diskutieren, weshalb Marken, Persönlichkeiten und Teams aufpassen müssen, sich durch AI nicht austauschbar zu machen.

Ein weiteres großes Thema: Macht AI uns klüger oder bequemer? Anhand einer aktuellen Studie besprechen Norman und Björn, warum nicht jede Form von AI-Nutzung gleich sinnvoll ist. Entscheidend ist offenbar, wie man AI einsetzt: als Denkverstärker und Sparringspartner — oder als komplette Auslagerung der eigenen Arbeit.

Zum Schluss gibt es noch Event-Hinweise, Konferenz-News und ein Update zum SEO-Apéro in Zürich.

In dieser Folge:

Warum „100 % AI“ in Unternehmen eher eine Utopie sein könnteWeshalb AI-Output ohne menschliche Handschrift schnell austauschbar wirktWas Präsentationen, Podcasts und Texte mit persönlicher Tonalität zu tun habenWie Digital Twins von Personen funktionieren könnenWarum strategisches AI-Offloading beim Lernen helfen kannWelche Form der AI-Nutzung gefährlich wirdWas Führungskräfte tun können, um Mitarbeitenden die Angst vor AI zu nehmenWarum Schulen und Lehrkräfte das Thema neu denken solltenUpdates zu OMR, AI for Business und dem SEO-Apéro in Zürich

Agenda mit Zeitpunkten

• 00:00 Event- und Konferenz-Updates: OMR, AI for Business, Women in AI Panel

• 02:25 Müssen Mitarbeitende Angst vor AI haben?
• 02:51 „100 % AI“ in Unternehmen — realistisch oder Wunschdenken?
• 03:53 Warum Björn eine 100-%-AI-Quote für utopisch hält
• 05:18 Woran man AI-Arbeit erkennt — und warum sie oft generisch wirkt
• 06:14 Gamma-App, Präsentationen und der Verlust von persönlicher Verbindung zum Inhalt
• 08:22 Digital Twin: Wie sich persönliche Tonalität mit AI nachbauen lässt
• 10:24 AI als Unterstützung statt Kernfunktion
• 11:44 Studie zu AI-Nutzung, Lernen und kognitivem Offloading
• 13:10 Warum die Frage „Macht AI uns dümmer?“ zu kurz greift
• 15:44 Die drei Zonen der AI-Nutzung — und welche am besten funktioniert
• 18:18 Die Danger Zone: Totale Delegation an AI
• 19:00 Was Schulen und Unternehmen daraus lernen sollten
• 20:02 Anekdote aus der Schule: ChatGPT-Verbot bei Recherche
• 21:23 Wie man Mitarbeitenden die Angst vor AI nehmen kann

Alle reden über AI, jede Firma will plötzlich „AI first“ sein — aber im Alltag passiert oft erstaunlich wenig. In dieser Folge sprechen Björn und Norman darüber, wie Unternehmen echte AI-Kultur aufbauen: jenseits von Buzzwords, Hype und Management-Parolen.

Es geht um die Frage, warum sich Mitarbeitende teilweise immer noch dafür entschuldigen, ChatGPT oder andere Tools zu nutzen, weshalb das ein kulturelles Problem ist und was gute Führungskräfte konkret tun müssen, damit AI im Team wirklich produktiv eingesetzt wird.

Außerdem sprechen die beiden über Guardrails, Verantwortung, private Tool-Nutzung im Job, Quality Checks für AI-Automationen und darüber, warum Unternehmen nicht nur AI erlauben, sondern auch die richtige Infrastruktur dafür bereitstellen müssen.

Zum Schluss wird’s noch futuristisch: Was unterscheidet klassische GenAI von echter Agentic AI? Und was passiert, wenn AI nicht mehr nur Antworten liefert, sondern eigenständig Aktionen ausführt?

00:00 Intro: Warum echte AI-Kultur mehr ist als ein Management-Buzzword

02:10 Warum sich Mitarbeitende für AI-Nutzung noch immer entschuldigen

05:10 Guardrails, Verantwortung und was AI im Unternehmen wirklich darf

07:37 Kann AI das schneller oder besser? Die wichtigste Frage für Teams

08:37 Wenn smarte AI-Lösungen auf privaten Accounts statt im Unternehmen landen

11:17 Automatisierung braucht Kontrolle: Warum AI Quality Checks Pflicht sind

15:44 Von der Answer Economy zur Action Economy

17:56 Agentic AI in der Praxis: Wenn Systeme nicht nur antworten, sondern handeln

In dieser Episode sprechen Björn und Norman über den praktischen Einsatz von AI im Alltag und im Job. Es geht um AI-Agenten, aktuelle Grenzen bei der User Experience, den Wandel von Automatisierung hin zu digitalen Mitarbeitenden und um die Frage, warum gute Prompts heute ein echter Wettbewerbsvorteil sind.

Zum Einstieg geht es um Konferenzen, AI-Events und Tools wie Gamma App, die den Workflow für Präsentationen deutlich beschleunigen können. Beide teilen ihre Erfahrungen damit, wie aus einem guten Ausgangsdokument heute schnell Vorträge, Slides oder andere Content-Formate entstehen.

Im Hauptteil diskutieren Björn und Norman dann über AI-Agenten. Auslöser ist ein AI Test, das eine günstige Flugverbindung nach Zürich finden sollte. Der Case zeigt ziemlich gut, wo Agenten heute schon hilfreich sein können — und wo sie aktuell noch zu langsam, zu umständlich sind.

Danach wird es strategischer: Sind AI-Agenten eigentlich nur Automatisierungen oder schon digitale Mitarbeitende? Die beiden sprechen über Guardrails, Entscheidungsfreiheit, Ownership, HR-Fragen und darüber, was Unternehmen künftig beim Onboarding und Offboarding solcher Systeme beachten müssen.

Zum Abschluss teilt Björn ein konkretes Beispiel aus der Praxis: Für einen Kunden aus dem Finanzbereich hat er einen komplexen Prompt zur Erstellung von SEO- und Affiliate-Content gebaut. Dabei wird klar, dass guter AI-Output nicht aus simplen Befehlen entsteht, sondern aus sauberer Struktur, klaren Rollen, Compliance-Regeln und echter fachlicher Expertise.

Themen der Folge:

• AI-Konferenzen, AI-Stammtisch und Events

• Gamma App für Präsentationen

• Skyvern im Praxistest

• Warum AI-Agenten oft auf strukturierte Plattformen angewiesen sind AI-Agenten als digitale Mitarbeitende

• HR-, Ownership- und Offboarding-Fragen

• Prompt Engineering für skalierbare Content-Erstellung

• Warum Domain-Expertise mit AI noch wichtiger wird

00:00 Intro

01:03 AI-Events und AI-Stammtisch

3:07 Gamma App und Präsentationen

06:24 Skyvern im Test

08:35 UX-Probleme bei AI-Agenten

09:18 Plattformen, Daten und Protokolle

11:27 Agenten im Arbeitsalltag

13:05 Digitale Mitarbeitende?

14:43 HR, Ownership und Offboarding

16:15 Prompt Engineering im Finanzbereich

20:36 Outro

In dieser Episode des Leaders of the New School Podcasts diskutieren Norman und Björn über die Auswirkungen neuer Technologien auf die Arbeitswelt, insbesondere im Hinblick auf das Universal Commerce Protocol (UCP) und die Rolle von AI-Content. Sie beleuchten die Transformation von FTE zu FDA (Full time agent), die Herausforderungen und Chancen des UCP im E-Commerce sowie die Bedeutung von Datenqualität und Aktualität in der Inhaltserstellung.

takeaways

• Die UCP ermöglicht eine nahtlose Customer Journey.

• Agenten können repetitive Aufgaben in Organisationen übernehmen.

• AI-Content muss auf eigenen Daten basieren, um effektiv zu sein.

• Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg im E-Commerce.

• Die Einführung neuer Technologien erfordert Zeit und Anpassung.

• User Experience muss verbessert werden, um Vertrauen zu schaffen.

• Die Rolle von Agenten wird in der Zukunft zunehmen.

• Daten müssen ständig aktualisiert werden, um relevant zu bleiben.

• Die Integration von AI in den Arbeitsprozess ist unvermeidlich.

• Die Zukunft des Handels wird durch technologische Standards geprägt.

2026: Mehr Testing ueberall, Daten sammeln, neue Marketingkanaele, AI mit MCP, ACP... uvm

Wir haben News! Persönlichen Veränderungen und beruflichen Vorhersagen für 2026. Entwicklungen im Marketing, die Rolle von AI in der Führung und die Notwendigkeit kontinuierlichen Lernens. Zudem wird die Zukunft des Büros und Homeoffice thematisiert, sowie die Bedeutung von Networking und Konferenzen in der Branche.

• Björn wechselt zu Swiss Marketplace Group

• Norman ist VP bei idealo

• Klare Vorsätze für 2026

• NEUE Marketingkanaele!

• AI wird die Führung und das Management verändern

• Tracking wird schwieriger, First-Party-Data wird wichtiger

• Konferenzen werden sich anpassen und spezialisieren.

• Die Experimentierkultur wird entscheidend für den Erfolg sein.

In dieser Episode (Ep 30, Yeah) diskutieren wir ueber die neuen AI-Browser Atlas und Komet, deren Funktionen und die Auswirkungen auf die Produktivität und Sicherheit. Die Rolle von AI im Browsing, die Gefahren eines Parallel-Webs und die Herausforderungen im Datenmanagement und in der Sicherheit.

• Die neuen KI-Browser bieten innovative Funktionen zur Steigerung der Produktivität.
• Atlas und Komet sind zwei führende KI-Browser mit unterschiedlichen Ansätzen.
• Die Integration von KI in Browser verändert die Art und Weise, wie wir das Internet nutzen werden.
• Sicherheitsaspekte sind entscheidend, wenn es um die Nutzung von KI-Browsern am Arbeitsplatz geht.
• Ein Parallel-Web könnte die Kontrolle über Informationen und Entscheidungen einschränken.
• Die Benutzerfreundlichkeit von Browsern wird in Zukunft entscheidend sein.
• Datenmanagement wird komplexer, wenn AI in den Browsing-Prozess/Entscheidungsprozess integriert wird.
• Die Rolle von Gatekeepern im Internet wird sich durch KI-Browser verändern (gut oder schlecht?).

00:00 Einführung in die neue Browser-Welt

02:57 Der Atlas-Browser und seine Funktionen

05:51 Komet und die Zukunft des Browsens

08:44 Die Gefahren des automatisierten Surfens

11:42 Sicherheitsaspekte und Verantwortung im digitalen Raum

14:23 Zukunftsausblick: Die Evolution des Online-Shoppings

Heute mit unserer Aufnahme aus der Faehre von Kiel nach Oslo: "The good, the bad and the ugly" – Geschichten und Unterscheidungsmerkmale um gute und schlechte Fuehrungsarbeit zu unterscheiden. Ein kurzerweiliger Dialog.

1. Schlechte Führung: Mangelnde Transparenz und Manipulation

Ein Hauptkritikpunkt an schlechtem Management ist der Umgang mit Informationen:

• Informationsasymmetrie: Schlechte Führungskräfte arbeiten mit Informationsasymmetrie, indem sie Wissen zurückhalten, um sich einen Gewinn zu verschaffen. Sie nutzen diese Informationen zu ihren Gunsten und teilen sie nicht mit ihren Teams oder Peers, was letztlich Firmen und Teams verlangsamt.

• Intransparenz: Es gilt als sehr schlechte Führung, wenn Dinge hinter dem Rücken eines Mitarbeiters "vorbeijongliert" werden, die eigentlich dessen Thema wären. Besonders "fies" ist es, wenn dieses Vorenthalten von Informationen aktiv als stilistisches Mittel genutzt wird, um Mitarbeiter bewusst nicht zu entwickeln, Potenziale zu nehmen und sie klein zu halten.

• Top-Down-Gefühl: Oftmals gehen auf dem Weg nach unten wichtige Informationen verloren. Mitarbeiter stehen dann vor "vorendeten Tatsachen" oder sind überrascht, dass bereits Entscheidungen getroffen wurden, ohne dass sie ein Mitspracherecht hatten oder mitgestalten konnten.

2. Schlechte Führung: Das fehlerhafte Role Model

Schlechtes Leadership manifestiert sich auch im Verhalten und der fehlenden Team-Integrität:

• Fehlendes Engagement: Ein schlechtes Beispiel ist ein Leader, der ein Leadership Offsite organisiert, aber ständig rausgeht, telefoniert oder an anderen Meetings teilnimmt, anstatt sich aktiv zu beteiligen. Dies untergräbt das "Wir-Gefühl". Als Teammitglied muss man für das Team da sein und kann sich bei Team-Events nicht einfach herausziehen.

• Egozentrik: Es ist eine sehr schwache Leistung und steht im Widerspruch zum Führungs-Mantra, wenn sich eine Führungskraft "ins eigene Rampenlicht" stellt und sich ein "Battlefeld" aussucht, nur um als Gewinner hervorzugehen.

• Das Rudel zurücklassen: Ein konkretes negatives Beispiel ist ein Vorgesetzter, der bei einem morgendlichen Lauf mit dem Team vorweg lief, die anderen für zu langsam erklärte und sie zurückließ. Ein starker "Wolf" lässt sein Rudel nicht alleine.

3. Gute Führung: Transparenz, Schutz und Stärken-Fokus

Gute Führungskräfte zeichnen sich durch folgende Merkmale aus:

• Transparenz und Wissensweitergabe

• Role Model und Team-Zugehörigkeit: Der Leader muss als Beispiel vorangehen. Sie bringen sich aktiv ein, agieren wie ein Teammitglied auf Veranstaltungen, und helfen bei Planung und Ideengebung.

• Integrität und Schutz

• Stärken-Fokus: Ein sehr positives Beispiel ist die Nutzung des Gallup Strength Finder. Dies hilft dem Leader, die Teams für Projekte besser zusammenzustellen (z.B. wer gut vor Leuten spricht oder schnell ist) und ermöglicht es Teammitgliedern zu wissen, an wen sie sich wenden können, wenn sie Hilfe brauchen.

• Komplementäre Einstellungspolitik

In dieser Folge von Leaderz of the New School nehmen dich Björn und Norman mit auf eine Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz – und zwar dorthin, wo es richtig spannend wird.

💡 Themen, die dich erwarten:

• Warum ChatGPT gerade alles auf den Kopf stellt – von Marketing bis Leadership

• Was es mit dem geheimnisvollen MCP-Protokoll auf sich hat (und warum es bald jeder kennen sollte)

• Welche Chancen und Risiken AI für Unternehmen und Teams bringt – und wie du dich jetzt darauf vorbereitest

Ob du Marketer, Leader oder einfach AI-Nerd bist – diese Episode liefert dir Insights, mit denen du garantiert vorne mitspielst.

🎧 Jetzt reinhören, bevor es dein Wettbewerber tut!