Warum der Mittelstand beim Thema Daten plötzlich im Vorteil ist | Claudia Pohlink, FIEGE

Warum sind 80 % jedes KI-Projekts immer noch stumpfe
Datenaufbereitung – und verändert sich das durch KI wirklich?
Warum brauchst du in deinem Unternehmen dringender Data Engineers
als noch einen weiteren KI-Experten auf LinkedIn? Und wie macht
man eigentlich eine 150 Jahre alte Logistikfirma datenfähig, ohne
sich in Architektur-Debatten zu verlieren?


Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von
„AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz
wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Claudia Pohlink.
Claudia ist Director Data & AI bei FIEGE und damit
verantwortlich für Daten und KI in einem 150 Jahre alten
Familienunternehmen mit 135 Standorten. Davor hat sie das Data
Intelligence Center der Deutschen Bahn geleitet und bei T-Labs
der Deutschen Telekom das Machine-Learning-Team verantwortet.


Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube
Kanal.

Wir sprechen darüber, warum KI am Ende des Tages „eigentlich
Statistik" ist und warum die klassische 80/20-Regel der
Datenaufbereitung sich seit Jahrzehnten nicht verändert hat.
Claudia erklärt, warum sie Data Engineering lieber mit
Wasserleitungen-Verlegen vergleicht und warum Stammdaten,
Governance und Architektur genau die unsexy Monkey-Arbeit sind,
an der gerade die spannenden KI-Projekte scheitern.


Außerdem diskutieren wir drei typische Unternehmens-Szenarien –
den Microsoft-Mittelständler, den KI-enthusiastischen Selbstbauer
und den AI-Native-Startup-Gründer – und was Claudia jeweils
konkret empfehlen würde. Dazu: Medaillon-Architektur,
Datenkataloge, Reifegrade, die Tücken von Purview und warum man
bei 50 parallelen Data Lakes irgendwann den Überblick verliert.


Darüber hinaus geht es um das, worüber in deutschen Vorständen
viel zu wenig gesprochen wird: Produkt-Ownership und der Mut,
eigene Datenprodukte wieder abzuschalten. Die kulturelle Hürde,
Wissen im Unternehmen zu teilen statt zu besitzen. Die
Abhängigkeit von US-Tools als „Drogenabhängigkeit". Und Claudias
Plädoyer für ein deutsches Kaggle – inklusive der Frage aus ihrer
Doktorarbeit, warum eigentlich kein Unternehmen seinen
Datenschatz in der Bilanz ausweist.


Zum Abschluss sprechen wir über Bildung: warum Claudia sich
Urlaub nimmt, um an Schulen VR-Brillen und kleine Roboter
mitzubringen, und warum wir bei KI plötzlich den Anspruch haben,
alles verstehen zu müssen – obwohl das bei Computer und Internet
nie jemand verlangt hat. 


Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in
die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man
KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie
funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die
Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer
DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu
echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.


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(00:00) - Intro

(01:32) - Daten in der Wiege: Vom Mathematiker-Elternhaus zu
Fiege

(04:34) - „KI ist eigentlich Statistik": Daten als Fundament

(07:52) - Datensee und Monkey-Arbeit: Die
Medaillon-Architektur

(10:15) - Digitale Handwerker & die 80/20-Regel

(11:07) - Architektur: Historisch, Realtime und die
Souveränitätsfrage

(15:42) - Stammdaten: Die Fleißarbeit, an der keiner
vorbeikommt

(17:16) - Szenario 1: Microsoft: Governance, Copilot und
Purview

(25:39) - Szenario 2: Der KI-Enthusiast: Reifegrade und der
Fiege Claims-Agent

(34:01) - Szenario 3: AI-Native: Warum du trotzdem einen Nerd
brauchst

(39:26) - Wissen teilen: GitHub fürs Unternehmen und die
Sharing-Kultur

(47:11) - Datenprodukte abschalten: Ownership und der Mut zur
Konsequenz

(50:41) - Warum Mittelständler jetzt im Vorteil sind

(51:50) - Wem Claudia folgt: NVIDIA, Amy Webb und der
Filter-Vorteil

(56:28) - Kids & KI: VR-Brillen, Skepsis und
Medienkompetenz

(01:02:39) - Die 10-Millionen-Euro-Frage: Epstein-Akten,
Kaggle und der Datenschatz

(01:09:02) - „Einfach loslegen": KI ist keine eigene
Strategie