Kategorie: Podcast

„Ich habe eine Allergie gegen Ineffizienz – und die meisten Unternehmen wären für mich der absolute Horror.“

So formulierte es Andreas Stritz, CTO und Co-Founder von FINN, kürzlich in unserem Podcast.

Deshalb war bei FINN von Tag 1 das Mantra verinnlicht: „We are engineers of efficiency.“

Schon 2019, als noch Prozessautomatisierung noch nicht so präsent war wie heute, war das die Basis, auf der das Unternehmen aufgebaut wurde.

Und statt ein zentrales Team zu schaffen, das Automatisierung steuert, wurde jeder Mitarbeiter befähigt, selbst Prozesse zu automatisieren.

Neue Mitarbeitende durchliefen ein CTO-geführtes Training, das sie ermutigte, bestehende Abläufe infrage zu stellen.

Das Ergebnis: 20 Millionen automatisierte Vorgänge am Tag – und eine Firma, die skalierbar ist.

Und FINN denkt noch weiter: Statt einfach nur Automatisierungen einzusetzen, werden ganze Rollen durch KI Agenten ersetzt.

„Wir stellen uns nicht die Frage, wen wir einstellen müssen – sondern was wir automatisieren können.“

Wie genau FINN Effizienz in jede Abteilung bringt, darüber habe ich ausführlich mit Andreas in der neuen Podcast-Folge gesprochen.

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👉 Falls du es verpasst hast 👈

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

• Open Strategy: Wie Unternehmen durch offene Strategiearbeit unsichere Zeiten überstehen | Prof. Dr. Kurt Matzler

• EU AI Act Briefing: Was sich für Unternehmen wirklich ändert | Norbert Amlacher

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Bist du bereit, gemeinsam einen noch größeren Mehrwert für die Community zu schaffen? Die zwei Möglichkeiten:

• Podcast-Interview: Teile dein Wissen mit der gesamten State of Process Automation Community. (Hier klicken)

• Work with us: Unsere Stammhörer könnten deine zukünftigen Kunden sein. (Hier klicken)

Sammeln ist einfach. Die richtigen Daten zu nutzen? Daran scheitern die meisten.

Unternehmen sammeln heute massenhaft Daten – oft nur, weil sie es können.

Doch statt diese gezielt für strategische Entscheidungen einzusetzen, entsteht ein unkontrollierter Daten-Wildwuchs, der mehr Probleme schafft als löst:

-Datenfriedhöfe voller ungenutzter Informationen
-Mehr Komplexität statt Klarheit
-Große Datenmengen, aber kaum Mehrwert fürs Business

Und das Schlimmste: Viele Unternehmen glauben, je mehr Daten sie haben, desto besser.

Doch sie übersehen, dass die wirklich entscheidenden Erkenntnisse oft erst durch die Kombination externer und interner Daten entstehen.

Denn egal, wie viele Daten du hast – wenn du nicht weißt, wie du sie nutzen sollst, bringen sie dich keinen Schritt weiter.

Die entscheidende Frage lautet also nicht: „Wie sammeln wir mehr Daten?“, sondern:

Welche Daten sind wirklich relevant – und wie kombinieren wir interne und externe Quellen sinnvoll?

Genau darüber spreche ich in meiner neuesten Podcast-Folge mit Sören Salliger, Geschäftsführer von Datenservice+.

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👉 Falls du es verpasst hast 👈

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

• Agentic AI: Was ist Agentic AI – und wie wird sie unsere Arbeit verändern?

• Der Business Case hinter AI

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Bist du bereit, gemeinsam einen noch größeren Mehrwert für die Community zu schaffen? Die zwei Möglichkeiten:

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Agentic AI: Warum Automatisierung nie mehr so sein wird wie früher.

Agentic AI geht über klassische Automatisierung hinaus.

Sie führt nicht nur Prozesse nach festen Regeln aus, sondern trifft eigenständig Entscheidungen und passt sich an neue Situationen an.

Warum ist das relevant?

Unternehmen müssen effizienter arbeiten, doch klassische Automatisierung stößt schnell an Grenzen. Schon kleine Änderungen, wie Cookie-Pop-ups oder UI-Anpassungen, bringen sie aus dem Takt.

Agentic AI löst solche und viele weitere Probleme selbstständig.

Deshalb wird diese Technologie grundlegend verändern, wie Unternehmen Arbeit organisieren.

In der neuesten Podcast-Folge spreche ich mit Enver Cetin, Senior Manager AI bei Ciklum, über die Auswirkungen von Agentic AI auf unsere Arbeitswelt.

4 zentrale Themen, die wir diskutieren:

1) Zielorientiertes Handeln statt starrer Anweisungen

Agentic AI erkennt, dass z.B. ein Cookie-Pop-up nicht zum Ziel gehört – also klickt sie es weg, ohne vorherige Programmierung.

2) Digitale Kollegen statt einfache Bots

KI-Agenten erledigen nicht nur Aufgaben, sondern übernehmen Verantwortung, starten Workflows und optimieren sich selbst.

3) Mehr Autonomie, weniger Fehler

Agenten verstehen den Kontext besser als klassische Automatisierungslösungen und korrigieren Abweichungen direkt.

4) Blitzschnelle Einarbeitung

Während ein Quereinsteiger im Customer Support Wochen braucht, kennt ein KI-Agent alle Abläufe sofort.

Viel Spaß beim Anhören!

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

• Open Strategy: Wie Unternehmen durch offene Strategiearbeit unsichere Zeiten überstehen | Prof. Dr. Kurt Matzler

• EU AI Act Briefing: Was sich für Unternehmen wirklich ändert | Norbert Amlacher

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Bist du bereit, gemeinsam einen noch größeren Mehrwert für die Community zu schaffen? Die zwei Möglichkeiten:

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Die Bürokratie, die wir abbauen wollten, wächst durch KI.

Professor Dr. Mathias Binswanger erklärt, warum: Wir können mehr kontrollieren – also kontrollieren wir mehr.

Er sieht in der KI nicht nur einen Produktivitätstreiber, sondern auch einen Bürokratie-Booster – eine Perspektive, die viele noch nicht sehen.

Statt Prozesse zu vereinfachen, führt KI oft dazu, dass wir mehr messen, mehr auswerten und mehr kontrollieren.

Das hat zur Folge, dass Krankenhäuser mehr Verwaltungsmitarbeiter einstellen, die nichts mit der medizinischen Versorgung zu tun haben.

Universitäten beschäftigen immer mehr Personen im Controlling, die weder zur Forschung noch zur Lehre beitragen.

Unternehmen schaffen zunehmend Jobs, die nicht direkt zur Wertschöpfung beitragen – von Compliance-Abteilungen bis hin zu Regulierungs- und Controlling-Teams, die sich durch immer neue Anforderungen selbst legitimieren.

Die Frage ist nicht, ob wir KI nutzen, sondern wie wir verhindern, dass sie Bürokratie beschleunigt.

Und genau darüber spreche ich mit Mathias in der neuen Podcast-Folge.

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• Open Strategy: Wie Unternehmen durch offene Strategiearbeit unsichere Zeiten überstehen | Prof. Dr. Kurt Matzler

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Amerika innoviert, China innoviert – und Europa? Reguliert.

Während andere Länder KI entwickeln, testen und einsetzen, schreiben wir Hunderte Seiten an Vorschriften.

Neue Technologie. Und noch mehr Bürokratie.

Seit dem 2. Februar 2025 gilt die neue KI-Verordnung. Unternehmen müssen ihre KI-Systeme nach Risiko einstufen und Maßnahmen ergreifen, um den gesetzlichen Anforderungen zu entsprechen.

Wer sich nicht akribisch durch den Dschungel der Vorschriften kämpft, riskiert zukünftig Strafen, Verzögerungen – oder bleibt gleich ganz stehen.

Nicht jeder will sich mit dem EU AI Act beschäftigen. Aber jedes Unternehmen, das KI einsetzt, muss es.

Deshalb habe ich mit Norbert Amlacher, Rechtsanwalt & Partner bei andréewitch & partner rechtsanwälte, ein Briefing aufgenommen.

Denn viele Mythen und Missverständnisse kursieren – und nicht alles, was in den Medien steht, stimmt.

Viel Spaß beim Anhören!

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• Der Business Case hinter AI

• Warum eine gute Datenqualität entscheidend für Operational Excellence und den Erfolg von KI ist

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Ich habe in meiner Karriere viele Technologie-Trends kommen und gehen sehen – aber keiner war so transformativ wie KI.

Das Problem ist …

„Viele Unternehmen machen aktuell den gleichen Fehler“, sagte Christian Jendreczek, CEO von Infopulse, in der neuen Podcast-Folge.

„Sie starten mit zu großen KI-Projekten, die alle Bereiche gleichzeitig verändern sollen.“

Aber nach Monaten merken sie: kein echter Fortschritt, keine messbaren Erfolge.

Warum ist das so – und was ist die bessere Strategie?

In der Podcast-Folge haben wir genau das analysiert.

4 Learnings, die du daraus mitnehmen kannst:

-Warum kleine KI-Projekte Vertrauen schaffen und den Erfolg beschleunigen

-Warum die Datenqualität über den Erfolg von KI-Projekten entscheidet

-Warum eine erfolgreiche KI-Implementierung kontinuierliches Lernen und Anpassen erfordert

… und noch einige mehr.

Viel Spaß beim Anhören!

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

• Warum eine gute Datenqualität entscheidend für Operational Excellence und den Erfolg von KI ist

• Von 80 Ideen zu 200 Automatisierungen: So skaliert man Prozessautomatisierung in einem Konzern

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Wie schaffst du mit AI echten Mehrwert?

Eine Frage, die 2025 fast jedes Unternehmen bewegt.

Dr. Carsten Linz, CEO und Gründer von bluegain, beschäftigt sich nicht nur seit Jahren damit – er liefert auch klare Antworten.

In der aktuellen Folge spreche ich mit ihm über den Business Case hinter AI und darüber, wie Unternehmen AI gezielt einsetzen, um echten Mehrwert zu schaffen.

Das sind die Themen, die wir besprochen haben:

• Warum AI-First-Strategien oft mehr Probleme verursachen, als sie lösen.

• Warum AI durchschnittliche Mitarbeiter besser macht, aber Top-Performer bremst.

• Warum Lernorganisationen langfristig erfolgreicher sind als reine Performance-Organisationen.

• Und warum Use Cases die neue Währung jeder erfolgreichen Transformation sind.

Jetzt reinhören, um zu lernen, wie du AI nachhaltig, menschenzentriert und mit maximalem Mehrwert einsetzt.

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

• Warum eine gute Datenqualität entscheidend für Operational Excellence und den Erfolg von KI ist

• Von 80 Ideen zu 200 Automatisierungen: So skaliert man Prozessautomatisierung in einem Konzern

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Wer seine IT-Landschaft nicht im Griff hat, zahlt den Preis: Frust, Ineffizienz und verpasste Marktchancen.

Die meisten IT-Landschaften werden immer komplexer.

Doch Komplexität ist an sich kein Problem – das eigentliche Problem entsteht, wenn man die Kontrolle darüber verliert.

Diese klare Warnung stammt von Samuel Farag, Solution Engineer bei Frends, mit dem ich über die Herausforderungen moderner IT-Landschaften gesprochen habe.

Neue Systeme kommen durch Wachstum, Fusionen oder Digitalisierung hinzu. Dabei entsteht, wie Samuel es nennt, ein „IT-Flickenteppich“, der ohne klare Standards schnell unüberschaubar wird.

Das größte Risiko: Ohne Standards und modularen Aufbau verliert man den Überblick. Prozesse werden unkontrollierbar, und die gesamte IT gerät ins Wanken.

Dieser Kontrollverlust verursacht ineffiziente Abläufe, höhere Kosten und Frust bei den Mitarbeitenden. Entscheider können dann nicht mehr flexibel auf neue Anforderungen reagieren.

Kurzum: IT-Komplexität ist unvermeidlich – doch sie darf niemals außer Kontrolle geraten.

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• Warum eine gute Datenqualität entscheidend für Operational Excellence und den Erfolg von KI ist

• Wie der richtige Umgang mit Daten den Weg zur Künstlichen Intelligenz ebnet

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Ein teurer Fehler, den Unternehmen immer wieder machen – obwohl er vermeidbar wäre.

Unternehmen wollen digital arbeiten. Unternehmen wollen produktiver werden. Unternehmen wollen Kosten senken.

Sie investieren Millionen in Software. Doch der Erfolg bleibt oft aus. Warum?

Das Fundament, die Datenqualität, ist oft miserabel.

Falsche Kundendaten, fehlerhafte Bestände, ungenaue Prognosen – Prozesse geraten ins Stocken, und Entscheidungen basieren auf falschen Informationen.

Dieser Fehler kostet Unternehmen Milliarden.

Im Gespräch mit Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & Solutions bei FIEGE, erfährst du, wie du diese Probleme löst.

Viel Spaß beim Anhören.

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• AI-Agent: Wie AI-Agents die tägliche Arbeit in Unternehmen völlig verändern werden

• Wie der richtige Umgang mit Daten den Weg zur Künstlichen Intelligenz ebnet

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Prognose für 2025 – das neue Jahr wird anders:

In der neuen Podcast-Folge spreche ich mit Felix Schlenther, Gründer von AI First, über das Jahr 2024 und unsere unterschiedlichen Prognosen für 2025.

Hier sind 7 Prognosen, über die wir in der Podcast-Folge diskutieren:

1. Lean für Wissensarbeiter durch generative KI

Generative KI wird ermöglichen, dass Lean-Prinzipien auch auf wissensbasierte Arbeit angewendet werden, wodurch Mitarbeiter produktiver werden.

2. KI-Agenten überall

KI-Agenten werden 2025 verbreitet sein, liefern jedoch oft nicht die nötige Zuverlässigkeit und Qualität für komplett automatisierte Prozesse.

3. Anpassung der Lizenzmodelle für Software

Softwarehersteller werden ihre Lizenzmodelle anpassen, da immer mehr KI-Agenten statt Menschen auf Systeme zugreifen.

4. Randsysteme verschwinden langsam

Kernsysteme wie ERP und CRM bleiben wichtig, während KI-Agenten viele Randsysteme ersetzen.

5. Mitarbeiter versus KI-Agent

Unternehmen werden zunehmend überlegen, ob sie offene Stellen mit neuen Mitarbeitern besetzen oder die Aufgaben des Stellenprofils mithilfe diverser Tools automatisieren.

6. Adaption im Fokus

Unternehmen werden sich stärker darauf konzentrieren, vorhandene Tools und Modelle effektiv zu adaptieren, anstatt ständig auf neue Entwicklungen zu warten.

7. Der KI-Manager kommt

Bis Ende 2025 wird die Rolle des KI-Managers in Unternehmen mit mindestens 100 Mitarbeitern zur Standardposition, um KI-Strategien zu entwickeln und umzusetzen.

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

• AI-Agent: Wie AI-Agents die tägliche Arbeit in Unternehmen völlig verändern werden

• Wie der richtige Umgang mit Daten den Weg zur Künstlichen Intelligenz ebnet

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