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#31 - Elisabeth & Max Meister: Wie ein Geschwisterpaar zum (KI-)Vorreiter im technischen Handel wird

#31 - Elisabeth & Max Meister: Wie ein Geschwisterpaar zum (KI-)Vorreiter im technischen Handel wird

HUBER Business AI Podcast vor 2 Monaten

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Wie führt man ein Unternehmen im technischen Handel als
Geschwisterpaar und bringt gleichzeitig über 40 KI-Anwendungen in
den produktiven Betrieb? Diese Folge ist live auf der Bühne der
SCORE 2026 in Zürich entstanden. Elisabeth und Max Meister führen
in dritter Generation die Ludwig Meister GmbH in Dachau, rund 300
Mitarbeitende und 125 Millionen Euro Umsatz und standen zum
ersten Mal gemeinsam auf einer Konferenzbühne. Ein Gespräch über
den eigentlichen Hebel hinter dem Wachstum (saubere Daten, nicht
KI), über OKR als Betriebssystem der Firma, über Pickroboter und
KI-Kontrolle im Wareneingang, darüber warum sie ihre Software
lieber selber bauen und was sie einem anderen Geschwisterpaar auf
keinen Fall empfehlen würden.

Elisabeth Meister: https://www.linkedin.com/in/elisabeth-meister/

Max Meister: https://www.linkedin.com/in/maxmeister82/

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

Key Takeaways

Saubere Daten sind der strategische Hebel, nicht KI: Wer eine
Datenquelle wirklich versteht, entwickelt schnell und schlank –
wer sie nicht versteht, jagt Fehler wie den Liefertermin
«31.12.2999» durch seine Modelle.

OKR wirkt nur konsequent: Auch der Geschäftsführer darf nicht
mit 18 neuen Ideen zurückkommen und das Team umsteuern.
Depriorisieren ja aber immer mit Begründung.

Über 40 KI-Anwendungen im Einsatz, entstanden dezentral in
den Abteilungen statt als Grossprojekt von oben.

Digitalisieren möglichst weit weg vom Kunden: Pickroboter im
AutoStore und KI-Kontrolle im Wareneingang lernen intern, bevor
Fehler beim Kunden landen. Der Pickroboter war in drei Monaten in
Betrieb.

Selber bauen statt kaufen: Was der Wettbewerb ebenfalls
einkaufen kann, ist keine Differenzierung. Die eigene
Never-Out-of-Stock-Software erkennt automatisch, welcher Artikel
in neun Monaten ausgeht – bei zehn Monaten
Wiederbeschaffungszeit.

Fast 30 Prozent der Belegschaft gehen in den kommenden Jahren
in Pension. Die grösste Herausforderung ist nicht die Technik,
sondern 20 bis 30 Jahre Produkt-, Prozess- und Marktwissen im
Unternehmen zu halten.

Kapitel

00:00 – Intro & Einordnung

01:35 – SCORE 2026: Ludwig Meister in Zahlen

03:10 – Wie Elisabeth und Max in die Firma gekommen sind

05:34 – Die Aufteilung der Verantwortung unter Geschwistern

07:53 – Der eigentliche Hebel: eine saubere Datenbasis

09:29 – Datenpflege als Führungsaufgabe

10:36 – OKR als Betriebssystem: konsequent priorisieren

11:57 – Wie lange es dauerte, bis OKR wirklich funktionierte

13:45 – Über 40 KI-Anwendungen, dezentral entstanden

14:37 – Der Pickroboter im AutoStore

15:43 – Lens: KI-Kontrolle im Wareneingang

16:38 – Warum sie ihre Software selber bauen

18:00 – Never Out of Stock als echte Differenzierung

18:49 – Warum der Wettbewerb durch KI nicht schneller aufholt

19:31 – 30 Prozent gehen in Pension: Wissen sichern

21:37 – Kultur: Verantwortung abgeben und vorleben

23:03 – Technischen Handel attraktiv machen

25:24 – Wenn Mitarbeitende beim Wandel nicht mitkommen

27:29 – Was sie keinem anderen Geschwisterpaar empfehlen
würden

29:30 – Fun Fact: die erste eigene Firma mit 13 und 10