Antifragil in der VUKA-Welt: ChaosHacker-Talk fĂŒr digitales Mindset in Pharma und Biotechđ„
Podcaster
Episoden
18.12.2025
1 Stunde 4 Minuten
Der Start in die regulierte Welt ist nicht immer einfach: Die
ersten Regeln, Gesetze und Aufsichtsbehörden kommen auf einen zu.
Doch es gibt unendlich viel zu lernen.
DarĂŒber spricht Christof Layher in seiner neuen Folge vom
ChaosHacker-Talk mit Conny Dethloff.
Conny war bei Ordo Novus, davor bei OTTO und hat sich immer mit
Daten, Wertschöpfung und BI beschĂ€ftigt. UrsprĂŒnglich ist
erDiplommathematiker.
Vor einiger Zeit hat er ein Jobupdate gepostet: Jetzt ist er IT-
und Organisationsleitung bei der Sparkasse. Das war fĂŒr Christof
der Auslöser: Er will rauskriegen, was Conny in den ersten 100
Tagen des Jobs gelernt hat!
Conny erklÀrt, dass die Idee hinter Regulatorik grundsÀtzlich gut
ist. Es soll mit Daten und Prozessen kein Schindluder getrieben
werden, sondern Menschen sollen geschĂŒtzt werden.
Die Idee ist in seinen Augen, dass es interne Referenzen
gibt,beispielsweise die Dokumentation. Durch die Summe der
internen Referenzen sollen dann die externen bedient werden.
Dadurch entsteht aber oft auch ein Ăberangebot: Man macht viele
interne Referenzen und es entsteht eine Eigendynamik. Dadurch
verliert man den Ăberblick darĂŒbe, ob die internen Referenzen nun
auf dieexternen Referenzen einzahlen.
Christof erklĂ€rt deswegen den Intended Use â mit diesem kann man
immer abchecken, ob man richtig liegt.
Um damit umzugehen, geht es auch um den Blickwinkel. Man kann
genervt sein von den Regularien oder man kann sich fragen, an
welchen Stellen die Regulatorik fĂŒr einen selbst, das Team und
die Organisation einen Nutzen schafft.
Dokumentation um der Dokumentation willen lohnt sich nicht.
Und deswegen sind auch PrĂŒfungen oder Inspektionen gar nichts
Schlimmes:Sie können dabei helfen, besser zu arbeiten und decken
manchmal Denkmuster auf, die uns helfen, besser zu werden.
In dem Zusammenhang bringt Conny das Wort Konstruktivismus auf,
in seinen Augen ein Zusammenspiel zwischen Intention und
Emergenz.
Als radikaler Konstruktivist glaubt Conny daran, dass jeder
Mensch sich seine eigene Erfahrungswelt aufbaut, mit dieser
blicken wir auf die groĂe Welt.
Unsere kulturelle PrĂ€gung hat einen groĂen Impact darauf, wie wir
miteinander arbeiten und welche Bedeutungen wir in den Dingen
sehen.
Dazu kommen dann noch Ethik und Moral: Ethik ist auf einen
selbstgerichtet, Moral nach auĂen. Ethik ist aber wichtiger, denn
wirmĂŒssen Verantwortung fĂŒr uns selbst ĂŒbernehmen. Conny
erklÀrt:Wenn Regulatorik dich nervt, dann schau doch mal darauf,
was in dir selbst sich dagegen strÀubt.
Christof erzÀhlt, dass ihm erst wÀhrend der Pandemie klar wurde,
wie wichtig es ist, sich mit dem Team ĂŒber Werte auszutauschen.
Er hatte sich mit dem frisch vor Covid aufgebauten Team ĂŒber
diese Werte unterhalten und so haben sie die Zeit rÀumlich
getrennt voneinander gut durchgehalten.
Auch das Thema WertschÀtzung wird von den beiden diskutiert.
Ein gemeinsames Zielbild sieht Christof dabei als
Hauptverantwortung fĂŒr FĂŒhrung.
Wenn Menschen gemeinsam Wert kreieren, dann ist fehlende
WertschÀtzung gegeneinander oder von oben oft kein Problem mehr.
Das Fazit der beiden: Regulatorik ist da, davon kommen wir nicht
los. In unserer Verantwortung liegt allerdings, wie wir damit
umgehen. Mach es nicht immer zum GesprÀch, sondern konzentriere
dich auf die Wertgenerierung.
00:00:00 Vorstellung Conny Dethloff
00:04:12 Erster Eindruck: Regularien
00:08:52 Intended Use
00:13:26 Mindset zu Systemen
00:22:25 Systeme verÀndern
00:23:40 PrĂŒfung und Inspektion
00:26:35 Konstruktivismus
00:40:30 LoyalitÀt und Werte
00:45:05 WertschÀtzung
00:55:14 Positiv arbeiten
00:58:28 Regulatorik fĂŒr Wertschöpfung
01:00:04 Zwei Fragen an Conny
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11.12.2025
56 Minuten
Die meisten Unternehmen haben schonmal was mit Daten gemacht,
oder sogar mit AI. Die meisten kennen auch das Wort Governance,
und manche haben sogar eine Data- oder AI-Strategie.
Wie das alles zusammenpasst, darum geht es in der neuen Folge vom
ChaosHacker-Talk, in der Host Christof Layher mit Laura Hinsch
spricht.
Sie ist Solution Architekt bei der DB Systel und beschÀftigt sich
dort u.a. mit den Themen Data Intelligence und Strategy. Ihr
Background ist die Mathematik.
Governance ist oft ein ungeliebtes Thema in Unternehmen, doch es
ist die Basis fĂŒr das Arbeiten, vor allem im regulierten Umfeld.
Ein Teil davon sind Definitionen. Denn Begrifflichkeiten sind oft
nicht klar. Man spricht ĂŒber ein Wort und jedes Team hat eine
andere Definition - einfach weil man unterschiedliche âSprachenâ
spricht: DataScience, Biologie, Genetik, IT, AI und
Entwicklung...
Bei der Definitionssuche kann ĂŒbrigens auch entschieden werden,
dass es unterschiedliche Definitionen gibt!
Christof möchte von Laura wissen: Wie und warum sollte man Data
Intelligence, Governance und Strategy zusammenbringen?
Die Grundlage fĂŒr alle Entscheidungen, die wir treffen, sind
Daten. Data Intelligence beschreibt, dass man darĂŒber lernt,
Wissen generiert und Dinge aus Daten erzeugt.
Das wollen wir nicht nur jetzt, sondern auch in Zukunft
ermöglichen.
Ein guter Punkt: Er zeigt nÀmlich, wie wichtig es ist, dass
dieDatenstrategie auch an der GeschÀftsstrategie hÀngt.
Aus dieser wird dann abgeleitet, welche Projekte umgesetzt werden
sollten.
Das Wort Governance heiĂt eigentlich Steuerung.
Eine Analogie hierfĂŒr:
Die Strategie ist der Fahrplan und die Steuerung sind die
Signale, die gewÀhrleisten, dass der Fahrplan auch so passiert.
Als Christof in die Pharma-Welt kam, war er begeistert davon,
dass vom Gesetzgeber vorgegeben ist, was möglich ist und was
nicht.
Das vergleicht er mit Governance: Auch die gibt Regelungen vor,
was ĂŒberhaupt passieren darf.
Zur Governance gehört auch die Dokumentation.
Christof gibt den Tipp, lieber am Anfang mehr zu dokumentieren.
Denn das sind Informationen, die man besonders braucht, wenn es
Richtung Go-Live geht.
Dabei betont er, dass man auch Annahmen dokumentieren sollte, um
âFehlerâ im Nachhinein festzustellen. Je nach Reichweite der
Entscheidung sollte mehr oder weniger dokumentiert werden.
Wir haben jetzt verstanden: Governance ist super wichtig! Doch
wie startet man mit AI-Governance?
Laura möchte, dass wir uns folgende Fragen stellen:
Welche Governance-Systeme gibt es schon? Kann ich bestehende
Dinge weiter nutzen? Wie passen die neuen Themen in die
bestehenden Systeme?
In so einem Projekt und auch im laufenden Betrieb braucht
manverschiedene Rollen. Laura empfiehlt:
Model-Owner - diese veranworten die Modelle
Eine Verantwortliche Person fĂŒr die Systeme, in denen man die
Modelle verwendet
Eine Steward-Rolle, welche die Schnittstellen verantwortet
AI-Officer-Rolle - diese kĂŒmmert sich um Compliance und
Governance.
Die Abgrenzung der Rollen wĂŒrde Christof am System festmachen.
Vom Gesetzgeber ist allerdings nicht definiert, was zu einem
System gehört. FĂŒr Christof ist dies ein Satz an Software, der
gemeinsam administriert wird.
Das Fazit der beiden: In einer perfect world hilft Governance
mir, dass ich die wichtigen Dinge richtig tue zur richtigen Zeit.
00:00:00 Vorstellung Laura Hinsch
00:02:49 Definitionen
00:07:52 Data Intelligence
00:12:47 Strategie
00:22:11 AI-Governance
00:29:22 Nachteile von Governance
00:30:58 Dokumentation
00:39:55 Entscheidungen und Rollen
00:51:20 Zwei Fragen an Laura
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04.12.2025
14 Minuten
75 bis 85% aller Digitalisierungsprojekte scheitern. Warum das so
ist, erklÀrt Christof Layher in seiner neuen Folge vom
ChaosHacker-Talk.
Denn wenn er sich von extern gescheiterte
Digitalisierungs-Projekte anschaut, dann sieht er immer wieder
die gleichen Muster:
Unternehmen wollen schneller, effizienter, sicherer und
wettbewerbsfÀhigerwerden. Das Ergebnis ist oft ein Pilot, der im
Pilotstatus bleibt.Oder aber das Projekt wird stillschweigend
begraben.
Die Fehlannahme ist dabei oft, dass man nur an einer
Stellschraube arbeiten kann oder muss. Wichtig ist aber das
VerstÀndnis, dass das Umfeld komplex ist: Wir arbeiten nicht nur
mit Technologie, Menschen, Leadership, Accountability, Prozessen
und Daten, sondern all diesem zusammen.
Christof sieht dabei 5 Dimensionen:
Dimension 1: Der Mensch
Auch wenn es vorrangig um Technik geht, muss der Mensch diese
nachher benutzen. Oft fehlt aber die Zeit, um sich damit
auseinanderzusetzen.Wenn dann noch die Fehlerkultur so ist, dass
man sich nicht traut, Probleme anzusprechen, dann kann es ja nix
werden.
Dadurch entstehen Silos: Man will sich selbst und seinen Bereich
schĂŒtzen.
Dimension 2: Prozesse und Daten
Das Thema wird oft ĂŒbersehen. Viele Unternehmen haben irgendeine
Art von Prozessmanagement, kennen und verstehen aber nicht, wann,
wo und wie Daten flieĂen.
Aus analogem Crap wird somit digitaler Crap â die analogen
Prozesse werden einfach digitalisiert.
Wir mĂŒssen also verstehen: Was sind meine echten Prozesse, wo
sind meine Daten, was sind relevante Daten?
Dimension 3: Technologie und Architektur
Oft sieht man veraltete IT-Landschaften, die seit Jahren nicht
gepflegt wurden. Es gibt ein altes ERP oder DMS und es wird auĂen
herum gearbeitet.
Wenn wir nicht bereit sind, die Technologie und Architektur
grundsĂ€tzlich zu hinterfragen, wird es immer nur ein âPflaster
klebenâ sein.
Dimension 4: Die AusfĂŒhrung
Digitalisierungsprojekte werden oft mit einem starken Kick-off
gestartet und danach passiert gar nix mehr. Wenn die
Mitarbeitenden keine Ressourcen dafĂŒr haben (Zeit und Budget),
dann kann das Projekt nicht vorangehen.
Ein weiteres Problem ist, dass das Digitalisierungsprojekt zwar
geplant wird, aber nicht, wie spÀter der Betrieb laufen soll.
Dimension 5: Leadership und Accountability (Verbindlichkeit)
In den Teams ist oft nicht klar, was die FĂŒhrung
möchte.Unterschiedliche Bereiche haben unterschiedliche
PrioritÀten.Dadurch entsteht vor allem eins: Verwirrung!
Leadership alleine kann das aber auch nicht lösen.
Wichtig ist: Die Dimensionen mĂŒssen alle beachtet und gemeinsam
bearbeitet werden.
00:00:00 Wie viele Digitalisierungsprojekte scheitern
00:01:44 Probleme bei der Digitalisierung
00:02:52 Mensch
00:04:18 Prozesse und Daten
00:06:12 Technologie und Architektur
00:08:02 AusfĂŒhrung
00:10:29 Leadership
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27.11.2025
1 Stunde 5 Minuten
In einem pharmazeutischen Unternehmen ist es eine echte
Challenge, den Spagat zwischen Innovation und Regulierung
hinzubekommen.
Wenn man das Ganze noch in einem Klinikum machen will, dann wird
das noch wilder: Viele persönliche Daten, externe
Einflussfaktoren undAufsichtbehörden kommen hinzu.
DarĂŒber spricht Christof Layher in seiner neuen Folge vom
ChaosHacker-Talk mit Michael Pfeil.
Dieser ist IT-Abteilungsleiter fĂŒr SAP im Uniklinikum Bonn. Dort
leitet er die Abteilung betriebswirtschaftliche Anwendung,
zusÀtzlich ist er Sprecher an der DSAG Health Care, der
deutschenSAP-Anwender-Vertretung.
FĂŒr Christof war die SAP lange eine Art âMollochâ, das sich quasi
nicht bewegt. Mittlerweile hat er aber gemerkt, dass er damit
falsch lag, vor allem durch die DSAG.
Digitalisierung im Health Care-Bereich ist eine riesige Challenge
und geprÀgt durch Gesetze, Auflagen, Studien und Datenvorhaltung.
Dazu kommen die Patientendaten.
Dadurch wird es auch mit der Cloud komplex, denn die Daten mĂŒssen
geschĂŒtzt abgelegt werden. Allein die Infos âVorname, Nachname,
Geburtsdatumâ sind in Kombination damit, dass ein Krankenhaus sie
speichert, besonders schĂŒtzenswert.
Mittlerweile dĂŒrfen Daten auch in der Cloud gespeichert werden,
allerdings wirdâs dann nochmal schwieriger, wenn die
Rechenzentren nicht in Deutschland stehen. Die wichtigsten Daten
bleiben somit nur im Krankenhaus.
KrankenhÀuser werden zudem als Kritis eingestuft, als kritische
und fĂŒr das Land besonders wichtige Infrastruktur. Das sorgt fĂŒr
weitere Auflagen. Michael wĂŒnscht sich vom
Bundesgesundheitsministerium, dass mehr ermöglicht wird.
Auch die Logistik im Krankenhaus ist spannend, denn es gibt
unglaublich viele Produkte, die benötigt werden und einen
stÀndigen Prozess in der Beschaffung. Michael versucht deshalb
mit seinem Team, durch neue Technologien End-to-End-Prozesse zu
betrachten.
Sein Tipp fĂŒr die IT-Verantwortlichen: Nimm die Menschen mit! Gib
nicht einfach neue Werkzeuge vor, sondern mach interdisziplinÀre
Workshops mit allen Bereichen, um herauszubekommen, was die Ziele
der Anwendungen sein sollen.
Es braucht einen homogenen Prozess, der gemeinsam entwickelt wird
â so entstehen starke Synergien.
Auch als FĂŒhrungskraft muss man sich hier mitentwickeln.
Und dann ist es manchmal auch an der Zeit, ungenutzte Software zu
eliminieren.
Denn viele machen den dritten Schritt vor dem ersten und dann
sprechen die Systeme nicht miteinander, besonders deutlich wird
das leider an der ePA, der elektronischen Patientenakte. Michael
hofft darauf, dass diese noch besser zu bedienen wird, bevor die
Akzeptanz fĂŒr dieses Tool völlig verloren ist.
Zum Schluss gibt er noch Tipps fĂŒr den Start mit einer
Datenstrategie:
Ihr braucht ein klares Commitment zu einer Datenwahrheit!
Und ihr mĂŒsst sowohl Self Service als auch spezialisierte Teams
aufbauen.
00:00:00 Vorstellung Michael Pfeil
00:03:24 Die SAP-Landschaft
00:05:52 Digitalisierung im Healthcare
00:13:45 Einstufung als kritis
00:17:45 Logistik und Materialfluss
00:23:27 Tipps fĂŒr die IT
00:32:28 VerĂ€nderung als FĂŒhrungskraft
00:35:06 Mapping von Prozessen
00:41:49 Elektronische Patientenakte
00:45:18 F13 Baden-WĂŒrttemberg
00:47:54 Mit Daten skalieren
00:50:08 Datenstrategie
01:01:53 Zwei Fragen an Michael
Mehr
20.11.2025
1 Stunde 3 Minuten
Julia Zukrigl hat Mr. Spok mitgebracht. Der steht fĂŒr
rationaleEntscheidungen, wie sonst kaum jemand. Stellen wir uns
vor, dass er Lust auf Donuts hat.
Da er ja rationale Entscheidungen trifft, will er den besten
Donut der Stadt bekommen. Er verschafft sich vollstÀndige
Marktinformationen und schaut sich alle BĂ€ckereien der Stadt an.
Was wĂŒrde Homer Simpson in dieser Situation tun?
Der geht in die erste BĂ€ckerei, die er schon kennt und stillt
seinenHunger! Eine klare Bauchentscheidung.
Wer trifft nun die bessere Entscheidung?
Oft idealisieren wir rationale Entscheidungen.
Im Arbeitskontext stellen wir so viele Daten zur VerfĂŒgung, dass
nur ein Mr. Spock die verarbeiten kann.
Mit dieser Story startet die neue Folge vom ChaosHacker-Talk, in
die Christof Layher diesmal Julia Zukrigl eingeladen hat. Ihr ist
es wichtig, den Menschen ins Zentrum von Technologie-Initiativen
zu setzen.
Aber wie kann das passieren, dass wir vergessen, die Menschen
mitzunehmen?
Julia ist davon ĂŒberzeugt, dass wir oft von falschen
Voraussetzungen ausgehen.
In den letzten Jahrhunderten war es sehr populÀr, die Ration in
den Vordergrund zu stellen. Das menschliche Gehirn ist so aber
gar nicht gebaut, wir wĂ€ren nicht ĂŒberlebensfĂ€hig, wenn wir nur
rationale Entscheidungen treffen wĂŒrden.
Gleichzeitig mussten wir frĂŒher schnell entscheiden. Denken wir
an die SĂ€belzahntiger, wird uns auch ganz klar, warum.
Christof erinnert sich an den Spruch: Egal, was Menschen sagen,
sie treffen eine emotionale Entscheidung und suchen dann Daten
zur Rechtfertigung.
Bauchentscheidungen werden gleichzeitig immer verteufelt. Der
Konsens ist oft, dass Bauchentscheidungen irrational sind,
rationale Entscheidungen dagegen nachvollziehbar und transparent.
Zu viele Informationen ĂŒberlasten unser Gehirn aber.
Was ist die Lösung?
Ein Vorentscheidungsprozess. Damit kann man die kognitive Last
reduzieren.
DafĂŒrmuss man aber auch die Rollen neu definieren: Ist man
Datenlieferant oder ist man Entscheidungscoach und hilft damit
den Menschen, wirklich gute Entscheidungen zu treffen?
Julia empfiehlt, ein Entscheidungs-Literacy-Programm zu
etablieren. Die vielen möglichen Entscheidungsmethoden sind uns
gar nicht bekannt und sollten uns hier weiterbilden, um uns zu
besseren Entscheider:innen zu entwickeln.
GrundsĂ€tzlich fĂ€llt es unserem Gehirn schon schwer, ĂŒberhaupt mit
Abstraktionen wie Zahlen, Daten und Fakten zu arbeiten.
Julia konzentriert sich deswegen auf Data Storytelling.
Dabei geht es nicht darum, irgendwelche MÀrchen zu erzÀhlen,
sondern die Daten bildhaft exemplarisch darzustellen. Eine
Anekdote bleibt einfach besser im Kopf.
Als Data-Verantwortliche mĂŒssen wir auĂerdem den anderen im
Unternehmen Vertrauen zu den Daten geben. Dabei hilft Data
Literacy: Alle mĂŒssen verstehen, wo die Daten herkommen und wie
sie entstehen.
00:00:00 Homer vs. Mr. Spock
00:05:12 Vorstellung Julia Zukrigl
00:06:48 Menschen in Daten-Projekten
00:10:47 Rationale Entscheidungen
00:24:24 Entscheidungs-Literacy
00:27:28 AmbiguitÀt
00:33:26 Data Storytelling
00:49:29 Verhandlungen
00:58:36 Zwei Fragen an Julia
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