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  4. #30 BRACK.ALLTRON-CIO Tobias Quelle: Wie aus starken KI-Use-Cases ein unternehmensweites System wird
Wie bringt ein Händler mit über 1'400 Mitarbeitenden KI vom
einzelnen Use Case auf die Ebene des ganzen Unternehmens? Tobias
Quelle, CIO von BRACK.ALLTRON und zuvor bei Digitec Galaxus und
Otto.de im digitalen Handel unterwegs, nimmt uns mit hinter die
Kulissen: von der AI-Engine im Einkauf über
Produktdatenanreicherung mit LLMs und Agentic Coding bis zur
Shopping-App, die in drei Monaten live ging. Ein Gespräch
darüber, warum die Motivation der Mitarbeitenden nie das Problem
war, wie ein AI Circle aus 20 Leuten Ordnung in fragmentierte
Aktivitäten bringt und weshalb KI aus schlechten Daten keine
guten macht.

Gast: https://www.linkedin.com/in/tobiasquelle/

Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/

Takeaways

Die Motivation war nie das Problem. 92 Prozent der
Mitarbeitenden stehen KI positiv gegenüber, gut 50 Prozent
nutzen sie bereits. Gefehlt haben Transparenz, Koordination und
Leitplanken – nicht Überzeugungsarbeit.

Der AI Circle als Nucleus. Rund 20 Personen aus allen
Unternehmensbereichen, je 20 Prozent ihrer Arbeitszeit, eigene
Sprintlogik und vier Workstreams über 15 Monate: Tools und
Datenschutz, Befähigung, Operating Model, Use Cases.

Geschwindigkeit ist wichtiger als Perfektion. Grosse
Vorhaben in kleine Meilensteine brechen, so schnell wie möglich
am Kunden testen, Zielwerte vorher definieren – auch wenn der
Business Case noch nicht sauber rechenbar ist.

Ein Formel-1-Motor macht aus einem Traktor keinen
Rennwagen. KI löst keine Datenprobleme. BRACK.ALLTRON hat
deshalb im Rahmen der IT-Reorganisation einen eigenen
Data-Bereich aufgebaut.

Make if it's core, buy if it's non-core. Tobias' Rat an
mittelgrosse Händler: Nur die geschäftskritischen Fähigkeiten
selbst aufbauen, für den Rest bewusst externe Katalysatoren
holen.

Der Blick nach vorn: LLMs werden zum ganz normalen
Traffic-Kanal, wie es SEO, Newsletter und Direct Traffic sind.
Wer seine Produktdaten nicht strukturiert lesbar macht, wird
nicht gefunden.

Kapitel

00:00 – Intro & Einordnung

01:35 – Wie Tobias KI privat und geschäftlich nutzt

03:29 – Warum er sich bewusst nicht auf ein Modell festlegt

04:32 – Der Auftrag als CIO: 36 neue Jobprofile statt
Systemmodernisierung

07:12 – Kleine cross-funktionale Teams & die Brücke zum
Business

09:34 – Fünf Stossrichtungen: wo der grösste KI-Hebel liegt

11:56 – Den Überblick behalten: Power to the people

14:31 – Lernkultur: Schulterblick statt Schulungskatalog

16:11 – Von bottom-up zur Strategie: die konkreten Use Cases

20:24 – Der AI Circle: 20 Leute, 20 Prozent Zeit, vier
Workstreams

23:55 – Die Mitarbeiterumfrage & was daraus folgte

25:27 – Wie misst man den Nutzen von KI?

29:03 – Business Case ohne belastbare Zahlen

31:47 – Datenqualität: der Formel-1-Motor im Traktor

35:57 – Was mittelgrosse Händler tun können

38:41 – Ausblick: LLMs als neuer Traffic-Kanal

41:44 – Fazit & Verabschiedung

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Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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