In dieser Episode spreche ich mit Felix Schlenther, Gründer& Geschäftsführer von AI First und Podcast Host vom AI First Podcast.

Wir sprechen über folgende Themen:

Wie verändert sich der Einsatz von KI-Agenten, wenn Modellekomplexe Aufgaben zunehmend autonom lösen können?

Was bedeutet es konkret, KI als Betriebssystem für einUnternehmen zu nutzen?

Warum sind Prozessdokumentation und Datenqualität dieentscheidenden Grundlagen für erfolgreiche KI-Automatisierung?

Wie können Unternehmen KI-Agenten so einsetzen, dass sie aufProzesse, Daten, Tools und Regeln zugreifen können?

Wie können Unternehmen mit KI-Automatisierung starten, auchwenn sie noch viele Legacy-Systeme und wenig Dokumentation haben?

Warum ist Human-in-the-Loop weiterhin wichtig, wenn KIAngebote, E-Mails oder Kundenantworten vorbereitet?

Welche Parallelen gibt es zwischen RPA-Bots und der heutigenWelle an KI-Agenten?

Wie verändert sich die Arbeit in Unternehmen, wenn KI nichtnur unterstützt, sondern digitale Aufgaben eigenständig ausführt?

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Podcast-Moderator:Christoph Pacher

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Interviewgast: Felix Schlenther

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In dieser Episode spreche ich mit Marco Geuer, Founder von The Data Economist.

Wir sprechen über folgende Themen:

Was bedeutet das ROI-Paradox der Künstlichen Intelligenz und warum greifen klassische Return-on-Investment-Kennzahlen bei GenAI-Projekten oft zu kurz?

Warum lässt sich der wirtschaftliche Erfolg von KI-Initiativen in Unternehmen nicht immer sofort in Umsatz, Marge oder Prozessgeschwindigkeit messen?

Welche KPIs sollten Unternehmen vor dem klassischen KI-ROI betrachten, um den Erfolg von GenAI-Projekten frühzeitig zu bewerten?

Was ist Adaptive ROI und wie hilft dieser Ansatz Unternehmen, den Wert von KI strategisch messbar zu machen?

Wie kann Künstliche Intelligenz die Entscheidungsgeschwindigkeit in Unternehmen erhöhen und dadurch Wettbewerbsvorteile schaffen?

Warum ist Organizational Resilience entscheidend, wenn Unternehmen immer stärker auf KI-gestützte Prozesse setzen?

Wie beeinflusst KI die Mitarbeiterzufriedenheit, Überstunden und Employee Flourishing in modernen Unternehmen?

Wie können Unternehmen KI-Use-Cases richtig priorisieren und entscheiden, welche Prozesse zuerst automatisiert werden sollten?

Wie finden Unternehmen die richtige Balance zwischen schneller KI-Automatisierung, Risikomanagement, Datenqualität und nachhaltigem Geschäftserfolg?

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Podcast-Moderator: Christoph Pacher

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Interviewgast: Marco Geuer

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In dieser Folge spreche ich mit Dr. Thomas Pisar, einem erfahrenen Gestalter komplexer Veränderungsprozesse im Telekommunikationsumfeld.

Wir sprechen über folgende Themen:

Wie müssen sich Organisationen aufstellen, um in einer unsicheren Zukunft erfolgreich zu bleiben?

Warum funktionieren klassische Change-Management-Methoden in komplexen Zeiten immer schlechter?

Was ist der Unterschied zwischen komplizierten und komplexen Problemen in Unternehmen?

Warum sind Best Practices bei KI, Transformation und Organisationsentwicklung oft gefährlich?

Wie können Unternehmen mit Unsicherheit umgehen, statt nur Risiken zu managen?

Was bedeutet Antifragilität für Organisationen – und wie können Unternehmen daraus Stärke entwickeln?

Warum brauchen Unternehmen mehr Dezentralisierung, Diversität, Redundanz und Modularität?

Wie können Führungskräfte bessere Entscheidungen treffen, wenn die Zukunft nicht planbar ist?

Welche Rolle spielen Kommunikation, Geschichten und Mitarbeiterperspektiven in der Organisationsentwicklung?

Wie bereiten sich Unternehmen auf KI und neue Technologien vor, ohne sich auf falsche Zielbilder zu verlassen?

Podcast-Moderator: Christoph Pacher

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In dieser Episode spreche ich mit Michaela Brandl, Global Lead Process Automation & Innovation, Bilfinger.

Wir sprechen über folgende Themen:

Wie Bilfinger das Thema Prozessautomatisierung von der grünen Wiese aus aufgebaut hat

Warum der Citizen-Development-Ansatz an Grenzen stößt und welche Learnings Michaela daraus gezogen hat

Wie Bilfinger heute globale End-to-End-Prozesse betrachtet und dabei RPA, generative KI und KI-Agenten einordnet

Podcast-Moderator: Christoph Pacher

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Interviewgast: Michaela Brandl, Global Lead Process Automation & Innovation, Bilfinger

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In dieser Episode spreche ich mit Ayelt Komus, Professor, Hochschule Koblenz (Koblenz University of Applied Sciences).

Wir sprechen über folgende Themen:

Warum tun sich Unternehmen noch immer schwer mit der Zusammenarbeit von IT und Fachbereichen?

Was bedeutet Business-IT-Fusion konkret für Unternehmen?

Warum gewinnt das Thema Business-IT-Fusion gerade jetzt so stark an Bedeutung?

Wie verändern GenAI, Low-Code und No-Code die Zusammenarbeit zwischen Business und IT?

Woran erkennt man, dass IT und Business in einem Unternehmen nicht wirklich gut zusammenarbeiten?

Welche Fähigkeiten müssen Fachbereiche aufbauen, um stärker an digitalen Lösungen mitzuarbeiten?

Wie verändert sich die Rolle der IT-Abteilung in einer Welt mit GenAI und Vibe Coding?

Welche Aufgaben sollten Fachbereiche selbst übernehmen – und wo muss die IT zwingend eingebunden sein?

Wie sieht eine ideale Zusammenarbeit zwischen IT und Business in der Praxis aus?

Was machen erfolgreiche CIOs anders, wenn sie Business und IT besser zusammenbringen wollen?

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Interviewgast: Ayelt Komus, Professor, Hochschule Koblenz (Koblenz University of Applied Sciences)

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In dieser Episode spreche ich mit Susanne Zach, Partner / AI & Data Lead bei EY.

Wir sprechen über folgende Themen:

• Warum viele AI-Projekte in Unternehmen bei technischer Machbarkeit enden, aber nicht in echte Wirkung übersetzt werden
• Wie du AI-Projekte so aufsetzt, dass aus ersten Use Cases messbarer Business Value entsteht
• Warum User Adoption bei AI-Projekten oft wichtiger ist als der nächste Proof of Concept
• Welche Rolle Datenbasis, Data Governance und AI-ready Data für erfolgreiche AI-Projekte spielen
• Wie Unternehmen AI-Projekte priorisieren, um schnelle Erfolge und langfristige Skalierung zu verbinden
• Warum AI Governance kein Bremsklotz sein muss, sondern die Grundlage für skalierbare KI-Initiativen ist
• Wie Change Management und Enablement entscheiden, ob GenAI im Alltag wirklich genutzt wird
• Welche Fehler Unternehmen bei AI-Projekten rund um POCs und fehlende Roadmaps immer wieder machen
• Wie aus AI-Projekten mit klarer Vision, Skills und Operating Model nachhaltige Transformation entsteht
• Was Unternehmen tun müssen, damit AI-Projekte nicht nur Innovation zeigen, sondern Produktivität, Effizienz und Wirkung liefern

Podcast-Moderator: Christoph Pacher

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Interviewgast: Susanne Zach, Partner / AI & Data Lead bei EY.

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In dieser Episode spreche ich mit Dr. Anke Sax, Geschäftsführerin (COO/CTO), KGAL GmbH & Co. KG (KGAL)

Wir sprechen über folgende Themen:

-Warum viele Unternehmen kein Umsetzungsproblem, sondern zuerst ein Erkenntnisproblem haben

-Warum fehlendes Prozessverständnis digitale Transformation und Automation ausbremst

-Wie Unternehmen End-to-End-Prozesse sichtbar machen und Abhängigkeiten transparent erklären

-Warum Standardsoftware allein keine Transformation schafft

-Wie C-Level und Fachbereiche ein gemeinsames Zielbild für Transformation entwickeln

-Welche Fragen helfen, den Ist-Zustand und den eigentlichen Veränderungsbedarf wirklich zu verstehen

-Wie aus einem großen Transformationsziel eine umsetzbare Roadmap mit klaren Prioritäten wird

-Nach welchen Kriterien Unternehmen Transformationsprojekte priorisieren sollten: strategische Relevanz, Kapazitäten und Quick Wins

-Warum Vertrauen, Kommunikation und Fehlerkultur entscheidend für erfolgreiche Transformation sind

-Wie Unternehmen mit mehr Prozessverständnis bessere Entscheidungen zu Automation, GenAI und IT-Transformation treffen

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Interviewgast: r. Anke Sax, Geschäftsführerin (COO/CTO), KGAL

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In dieser Episode spreche ich mit Dr. Carsten Linz, Geschäftsführer und Gründer, bluegain

Wir sprechen über folgende Themen:

Warum strategische Diskontinuität für Unternehmen zur Voraussetzung wird, um mit GenAI echte Wettbewerbsvorteile aufzubauen.

Weshalb KI-Transformation scheitert, wenn Unternehmen einfach neue Tools auf alte Prozesse und Strukturen setzen.

Wie ein modernes Operating Model aussehen muss, damit GenAI, Automation und Agentic AI skalierbar wirken können.

Warum saubere Prozesse, klare Verantwortlichkeiten und Daten-Governance die eigentliche Grundlage jeder erfolgreichen KI-Initiative sind.

Wieso Unternehmen nicht nur ihre Prozesse, sondern ihr gesamtes Operating Model und sogar ihr Geschäftsmodell neu denken müssen.

Welche Rolle Lernorganisationen im KI-Zeitalter spielen – und warum sie klassische Performance-Organisationen langfristig schlagen.

Wie GenAI Unternehmen dabei helfen kann, Wissen schneller aufzubauen und aus Teams echte Learning Organizations zu machen.

Warum der wahre Hebel von generativer KI nicht nur in Effizienz und Automatisierung liegt, sondern in schnellerem organisationalem Lernen.

Wie Unternehmen aus Daten, GenAI und strategischer Erneuerung nachhaltige Innovation und belastbare Wettbewerbsvorteile entwickeln können.

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Interviewgast: Dr. Carsten Linz, Geschäftsführer und Gründer, bluegain

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