Autor: JasminJZ

Vor 13 Jahren stieß Marcus Zirn immer wieder auf dasselbe Problem:

„Prozesse sind auf Papier dokumentiert, aber man kann sie nicht direkt umsetzen.“

Aus genau diesem Problem entstand Workato und heute hat das Unternehmen mehr als 1.000 Mitarbeiter.

Als er Workato mitgründete, hatte er eine klare Mission:

Prozesse sollten nicht länger auf Papier existieren.
Sondern endlich laufen.

Denn er kannte das Bild aus unzähligen Unternehmen:

Prozesse werden gemalt.
Prozesse werden beschrieben.
Prozesse werden dokumentiert.

Aber sie sind nicht „actionable“.

Und sobald man sie wirklich umsetzen will, passiert das, was alle kennen:

Auf dem Flipchart sieht alles sauber aus.
In der Realität funktioniert es nicht.
Hunderte Ausnahmefälle. Eskalationen.

Und eine Woche später ist der Prozess sowieso wieder anders.

In der Podcast-Folge geht’s genau um diesen Bruch zwischen „Prozess auf Papier“ und „Prozess in der Realität“ und warum Agentic AI das Prozessdenken gerade komplett auf den Kopf stellt.

Viel Spaß beim Anhören!

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👉 Falls du es verpasst hast 👈

Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Wie ein globaler Versicherungskonzern sein Operating Model radikal mit Agentic AI neu definiert

• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

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FINN wächst, ohne proportional mehr Mitarbeiter einzustellen.

Denn sie verfolgen einen systematischen Einsatz von KI-Agenten als Teil des operativen Geschäfts.

Viele Unternehmen stehen bei Agentic AI noch ganz am Anfang.

Sie testen Tools, bauen ein paar Piloten, sprechen über Strategien, aber echter, messbarer Business Value wird meist noch vergeblich gesucht.

Anders bei FINN.

Klassische Automatisierung ist bei ihnen bereits seit Jahren weit fortgeschritten.

Mehr als 20 Millionen Vorgänge pro Tag werden automatisiert abgewickelt.

Der nächste logische Schritt war daher die Frage:

Welche Rollen existieren am häufigsten im Unternehmen und was müsste passieren, damit diese von KI-Agenten übernommen werden?

Das Ergebnis nach 12 Monaten:

Deutlich mehr Output pro Mitarbeiter ohne lineares Headcount-Wachstum.

Andreas Stryz, CTO & Co-Founder gemeinsam Maxi Gebhard, Business Automation & AI Lead verantworten diese Entwicklung bei FINN.

Und in der neuen Podcast-Folge spreche ich mit ihnen darüber:

• Wie sie systematisch vorgehen, um Agentic AI zu skalieren

• Warum naheliegende Use Cases oft nicht die besten sind

• Warum einige Agentic-Use-Cases sogar teurer als menschliche Arbeit sein können

… und vieles mehr.

Viel Spaß beim Anhören!

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

• Wie ein globaler Versicherungskonzern sein Operating Model radikal mit Agentic AI neu definiert

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Willkommen im neuen Jahr.

Ich freue mich, dass du auch 2026 wieder mit dabei bist.

2025 war das Jahr großer KI-Versprechen.

Agenten, Automatisierung, Upskilling. Die Erwartungen waren riesig.

Genau deshalb habe ich gemeinsam mit Felix einen Blick zurückgeworfen:

Wir haben das Jahr 2025 analysiert und sind seine Prognosen aus 2025 nochmals durchgegangen und haben ehrlich geprüft, was davon tatsächlich eingetroffen ist — und wo die Realität ganz anders aussah.

Auf dieser Basis teilt Felix jetzt auch seine neuen Prognosen für 2026.

Und er bringt die Richtung sinngemäß so auf den Punkt:

Wir stehen am Höhepunkt des KI-Hypes — und gleichzeitig beginnt jetzt die Phase, in der echte Arbeit und echte Wertschöpfung entstehen, weil die Technologie reif genug geworden ist.

Seine kompletten Prognosen für 2026 hörst du in der neuen Podcast-Folge.

Viel Spaß beim Anhören!

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Ein globaler Versicherungskonzern ist mitten in seiner Agentic Transformation.

Kein weiteres Pilotprojekt.

Sondern ein konzernweites Transformationsprogramm mit autonomen KI-Agenten, initiiert und getragen vom C-Level.

Die meisten Unternehmen stehen bei Agentic AI noch am Anfang.

Sie experimentieren mit Pilotprojekten, erstellen ein paar Strategiefolien, aber echten Business Value sucht man noch verzweifelt.

Es gibt aber Ausnahmen.

Einige wenige Unternehmen haben die ersten Schritte bereits gemacht:

Sie setzen KI-Agenten bereits so ein, dass sie messbaren Wert erzeugen, nicht als Experiment, sondern als Teil eines laufenden Transformationsprogramms.

Einer, der diese Entwicklung aus nächster Nähe begleitet, ist Stefan Engl, CEO & Co-Founder von Otera.

Mit seinem Team arbeitet er eng mit dem Versicherungskonzern zusammen, um genau diese Agentic Transformation Wirklichkeit werden zu lassen.

Wie gelingt das trotz fehlender Best Practices?

Darüber habe ich mit Stefan im Podcast gesprochen.

Viel Spaß beim Anhören!

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Der CEO, der sich kopierte: Warum ein digitaler CEO-Zwilling ein Hebel ist, um sich im Markt abzuheben

• Data-to-Value bei DKV Mobility: Wie DKV den Weg zu einer dezentralen Data-Organisation mit maximalem Business Impact gestaltet

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Ein CEO hat sich kopiert. Nicht metaphorisch, sondern digital.

Mithilfe Generativer KI hat er einen Wissens-Zwilling seines gesamten unternehmerischen Know-hows geschaffen. Ein Sparringspartner und Mitarbeiter in einem.

Er beantwortet Fragen von Mitarbeitern in Sekunden, teilt Erfahrungen aus Jahrzehnten und hebt so die Qualität der täglichen Entscheidungen auf ein neues Level.

Solche Beispiele zeigen, warum Generative KI gerade jetzt relevant ist.

Während viele Unternehmen nach der MIT-Studie zur „KI-Ernüchterung“ zögern, sichern sich andere bereits ihren strategischen Vorsprung.

Wie der digitale CEO-Zwilling entstanden ist und wie der Sprung vom KI-Agenten-Pilotprojekt zur echten Umsetzung gelingt, darüber habe ich mit Antonius Gress, Co-Founder & Managing Director von Blockbrain, im Podcast gesprochen.

Viel Spaß beim Anhören!

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Data-to-Value bei DKV Mobility: Wie DKV den Weg zu einer dezentralen Data-Organisation mit maximalem Business Impact gestaltet

• Von RPA zu GenAI: KUKAs Weg zur intelligenten Automation

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Als Dr. Sönke Iversen bei DKV Mobility startete, erhielt er einen klaren Auftrag:

„Sorge dafür, dass aus Daten echter Mehrwert für das Unternehmen entsteht.“

Doch er fand ein Bild vor, das viele kennen:

Daten lagen überall, aber niemand nutzte sie.
Wissen steckte nur in den Köpfen, weil niemand es dokumentierte.
Alle wollten etwas bewegen, aber es gab keine gemeinsame Richtung.

Also setzte Sönke nicht bei der Technik an.
Er setzte bei den Menschen an.

Er ging durchs Unternehmen und stellte allen eine Frage:

„Was hält euch heute davon ab, mit Daten erfolgreich zu arbeiten?“

Die Antworten ähnelten sich:
„Ich komme nicht an die Daten.“
„Ich weiß nicht, was sie bedeuten.“
„Ich weiß nicht, wem sie gehören.“

Aus diesen Gesprächen entstanden über 100 Ideen für Use Cases.

Diese Ideen führten dazu, dass die Initiative schon im ersten Jahr den Break-Even-Point erreichte.

Doch Erfolg bringt neue Herausforderungen.

Jedes Jahr wuchs die Zahl der Use Cases.

Also stellte sich die nächste Frage:

„Ab wann ist ein Use Case kein Use Case mehr, sondern ein Data Product?“

Wie Sönke diese Frage beantwortete und wie daraus eine komplette Data- und AI-Organisation entstand, genau darüber sprechen wir im Podcast.

Viel Spaß beim Anhören!

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• Wie Unternehmen KI-Agenten vom Piloten zur Skalierung bringen

• Wo früher Berater saßen, sitzen heute KI-Agenten

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80-90 % der Arbeit in RPA Projekten war nicht die Entwicklung von Bots, sondern die Gestaltung der Prozesse.

Ein Satz aus meinem Gespräch mit Dr. Quirin Görz, CEO, KUKA Digital der sich bei mir eingebrannt hat.

Bei KUKA begann alles genau wie bei vielen Unternehmen mit der Frage:

Was kann man eigentlich alles sinnvoll automatisieren?

Der Start war holprig.

Niemand konnte sich vorstellen, was alles möglich ist.

Also begann man klein: Stammdaten, Reports, Copy Paste zwischen Kernsystemen.

Und dort entstand die erste klare Erkenntnis:

RPA funktioniert nicht ohne sauberes Prozessdesign.

Wenn der Prozess nicht stabil ist, kann kein Bot der Welt funktionieren.

Was danach passiert ist, war der eigentliche Wendepunkt:

KUKA hat nicht diskutiert, sondern gehandelt.

Sie haben Piloten gebaut, Business Cases ausgewertet, Bots skaliert, Citizen Developer getestet und schließlich ein vollständiges RPA as a Service Team geschaffen.

Aus einer Handvoll kleiner Experimente wurden am Ende rund 100 Bots und tausende Stunden Einsparung pro Jahr.

Und genau an dieser Stelle begann Teil zwei der Reise:

Der Schritt von klassischer Prozessautomatisierung zu generativer KI.

Und wie Quirin diesen Weg gegangen ist, wie sie Potenziale bewertet haben und wie daraus sogar KI Funktionen in KUKA Produkten entstanden sind, genau das besprechen wir ausführlich im Podcast.

Viel Spaß beim Anhören!

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Sind Bauchentscheidungen ein Fehler im System – oder das System selbst?

Unternehmen sammeln heute mehr Daten als je zuvor.

Trotzdem treffen Menschen die wichtigsten Entscheidungen oft aus dem Bauch.

Darüber habe ich mit Dr. Julia Zukrigl gesprochen.

Sie erklärt aus ihrer Erfahrung als Verhaltenswissenschaftlerin, warum Menschen nie rein rational entscheiden und warum viele Analysen im Alltag keine Rolle spielen.

Julia beschreibt die drei Stufen, die jede Entscheidung prägen und betonte:

Wer als Data-Expert:in diese Muster versteht, verhindert, dass Daten im Hintergrundrauschen verschwinden und sorgt dafür, dass sie zur Grundlage klarer Entscheidungen werden.

Viel Spaß beim Anhören!

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Die IT allein kann nicht entscheiden, welche Projekte und welche Technologien wichtig und richtig für das Unternehmen sind.

Ein Satz, der mir von Tobias Lange, CIO der Freudenberg Group, besonders aus unserer Podcast-Aufnahme in Erinnerung geblieben ist.

Bei Freudenberg begann alles mit der klassischen IT-Modernisierung.

Doch schnell wurde klar: Wenn IT und Business nicht gemeinsam entscheiden, bleibt Technologie ein Selbstzweck und es entsteht kein echter Fortschritt fürs Unternehmen.

Was als technisches Projekt begann, wurde zu einer organisatorischen Bewegung:

„Dual Ownership“ – so nennt Tobias das Prinzip, bei dem jede Initiative zwei Verantwortliche hat: Eine Person aus dem Business und eine aus der IT.

So gelingt es Tobias, dass Technologie einen strategischen Mehrwert für das Unternehmen schafft.

Meine Learnings aus dem Gespräch:

• Warum IT und Business gemeinsame Roadmaps brauchen, um echte Wirkung zu erzielen

• Warum KI-Initiativen scheitern, wenn sie nicht aus Business-Mehrwerten heraus priorisiert werden.

• Warum „Dual Ownership“ Reibungsverluste vermeidet und Transformation beschleunigt

Viel Spaß beim Anhören!

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95 % der Unternehmen haben laut einer aktuellen MIT-Studie bisher keinen messbaren Wert aus ihren KI-Projekten generiert.

Nur 5 % schaffen es, echten ROI zu erzielen.

Die Frage ist: Was machen diese 5 % anders?

Enver Cetin, Senior Manager AI, Ciklum arbeitet mit einigen Unternehmen zusammen, die es geschafft haben, KI-Agenten erfolgreich in ihren Alltag zu integrieren.

Und in der neuen Podcast-Folge sprechen wir darüber:

-Woran es bei den 95 % scheitert
-Und was die 5 % konkret anders machen.

Viel Spaß beim Anhören!

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Process Excellence Guide: Warum echte Prozessexzellenz mehr braucht als schöne Prozessmodelle

• Automatisiert im Wert von 300 FTEs: Wie Linde mit Automatisierung skaliert – und warum KI der nächste Schritt im Kundenservice ist

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