Antifragil in der VUKA-Welt: ChaosHacker-Talk für digitales Mindset in Pharma und Biotech🔥

2026 startet nicht mit neuen Tools. Sondern mit alten Problemen - nur lauter, sichtbarer und teurer. In dieser Sondersendung zum Jahresauftakt spreche ich mit vier erfahrenen Stimmen aus Data, IT und Leadership darüber, was Entscheider im regulierten Lifescience-Umfeld jetzt wirklich beschäftigt - und was sie 2026 nicht länger ignorieren können. Kein Hype-Talk. Kein Buzzword-Bingo. Sondern ehrlicher Austausch aus der Praxis. Wir sprechen u. a. über: Warum KI-Projekte nicht an Modellen scheitern, sondern an Organisation, Kultur und Verantwortung Data Maturity als echte Voraussetzung für Wertschöpfung - nicht als PowerPoint-Konzept Silos: Warum sie selten ein technisches Problem sind Schatten-IT, Security und Vertrauen - und warum einfache Antworten gefährlich sind Führung in regulierten, komplexen Umfeldern zwischen Innovation und Compliance Warum 2026 weniger Vision und mehr Umsetzung braucht Diese Folge richtet sich an IT-Führungskräfte, Data-Verantwortliche und Entscheider in Pharma, Biotech und MedTech, die nicht nur über Transformation sprechen wollen - sondern sie verantworten. Teilnehmer auf LinkedIn: Julia Werra https://www.linkedin.com/in/julia-werra/ Dr. Christian Krug https://www.linkedin.com/in/christian-krug/ Reinhold Nawroth https://www.linkedin.com/in/itsocializer/ Dr. Tim Wiegels https://www.linkedin.com/in/timwiegels/ AI Readiness & Data Maturity im regulierten Umfeld Leadership & digitale Verantwortung Schatten-IT, Governance & Security IT als Wertschöpfung, nicht als Support-Funktion DSlam Night Shift - IT-Slam & RealTalk https://www.linkedin.com/company/dslam-event

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. Darüber 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 beschäftigt. Ursprünglich ist erDiplommathematiker. Vor einiger Zeit hat er ein Jobupdate gepostet: Jetzt ist er IT- und Organisationsleitung bei der Sparkasse. Das war für Christof der Auslöser: Er will rauskriegen, was Conny in den ersten 100 Tagen des Jobs gelernt hat! Conny erklärt, dass die Idee hinter Regulatorik grundsätzlich gut ist. Es soll mit Daten und Prozessen kein Schindluder getrieben werden, sondern Menschen sollen geschützt 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 Überangebot: Man macht viele interne Referenzen und es entsteht eine Eigendynamik. Dadurch verliert man den Überblick darübe, ob die internen Referenzen nun auf dieexternen Referenzen einzahlen. Christof erklärt deswegen den Intended Use – 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 für einen selbst, das Team und die Organisation einen Nutzen schafft. Dokumentation um der Dokumentation willen lohnt sich nicht. Und deswegen sind auch Prüfungen 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 große Welt. Unsere kulturelle Prägung hat einen großen 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 außen. Ethik ist aber wichtiger, denn wirmüssen Verantwortung für uns selbst übernehmen. Conny erklärt:Wenn Regulatorik dich nervt, dann schau doch mal darauf, was in dir selbst sich dagegen sträubt. Christof erzählt, dass ihm erst während der Pandemie klar wurde, wie wichtig es ist, sich mit dem Team über Werte auszutauschen. Er hatte sich mit dem frisch vor Covid aufgebauten Team über diese Werte unterhalten und so haben sie die Zeit räumlich getrennt voneinander gut durchgehalten. Auch das Thema Wertschätzung wird von den beiden diskutiert. Ein gemeinsames Zielbild sieht Christof dabei als Hauptverantwortung für Führung. Wenn Menschen gemeinsam Wert kreieren, dann ist fehlende Wertschätzung 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 Gespräch, 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 verändern 00:23:40 Prüfung und Inspektion 00:26:35 Konstruktivismus 00:40:30 Loyalität und Werte 00:45:05 Wertschätzung 00:55:14 Positiv arbeiten 00:58:28 Regulatorik für Wertschöpfung 01:00:04 Zwei Fragen an Conny

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 beschäftigt 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 für das Arbeiten, vor allem im regulierten Umfeld. Ein Teil davon sind Definitionen. Denn Begrifflichkeiten sind oft nicht klar. Man spricht über ein Wort und jedes Team hat eine andere Definition - einfach weil man unterschiedliche „Sprachen“ spricht: DataScience, Biologie, Genetik, IT, AI und Entwicklung... Bei der Definitionssuche kann übrigens 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 für alle Entscheidungen, die wir treffen, sind Daten. Data Intelligence beschreibt, dass man darüber lernt, Wissen generiert und Dinge aus Daten erzeugt. Das wollen wir nicht nur jetzt, sondern auch in Zukunft ermöglichen. Ein guter Punkt: Er zeigt nämlich, wie wichtig es ist, dass dieDatenstrategie auch an der Geschäftsstrategie hängt. Aus dieser wird dann abgeleitet, welche Projekte umgesetzt werden sollten. Das Wort Governance heißt eigentlich Steuerung. Eine Analogie hierfür: Die Strategie ist der Fahrplan und die Steuerung sind die Signale, die gewährleisten, 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 überhaupt 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 „Fehler“ 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 für die Systeme, in denen man die Modelle verwendet Eine Steward-Rolle, welche die Schnittstellen verantwortet AI-Officer-Rolle - diese kümmert sich um Compliance und Governance. Die Abgrenzung der Rollen würde Christof am System festmachen. Vom Gesetzgeber ist allerdings nicht definiert, was zu einem System gehört. Für 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

75 bis 85% aller Digitalisierungsprojekte scheitern. Warum das so ist, erklärt 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 wettbewerbsfähigerwerden. 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 Verständnis, 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 schützen. Dimension 2: Prozesse und Daten Das Thema wird oft übersehen. Viele Unternehmen haben irgendeine Art von Prozessmanagement, kennen und verstehen aber nicht, wann, wo und wie Daten fließen. Aus analogem Crap wird somit digitaler Crap – die analogen Prozesse werden einfach digitalisiert. Wir müssen 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 außen herum gearbeitet. Wenn wir nicht bereit sind, die Technologie und Architektur grundsätzlich zu hinterfragen, wird es immer nur ein „Pflaster kleben“ sein. Dimension 4: Die Ausführung Digitalisierungsprojekte werden oft mit einem starken Kick-off gestartet und danach passiert gar nix mehr. Wenn die Mitarbeitenden keine Ressourcen dafür haben (Zeit und Budget), dann kann das Projekt nicht vorangehen. Ein weiteres Problem ist, dass das Digitalisierungsprojekt zwar geplant wird, aber nicht, wie später der Betrieb laufen soll. Dimension 5: Leadership und Accountability (Verbindlichkeit) In den Teams ist oft nicht klar, was die Führung möchte.Unterschiedliche Bereiche haben unterschiedliche Prioritäten.Dadurch entsteht vor allem eins: Verwirrung! Leadership alleine kann das aber auch nicht lösen. Wichtig ist: Die Dimensionen müssen 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 Ausführung 00:10:29 Leadership