Antifragil in der VUKA-Welt: Digitale Transformation zwischen Regulierung und Realität🔥

IT Asset Management hat ein Imageproblem.


Klingt nach Inventarliste, Excel und Verwaltung. Also genau nach dem Zeug, das keiner freiwillig anfasst.


Im Gespräch mit Alexander van der Steeg wird ziemlich schnell klar: Das Thema ist alles andere als „nice to have“.


Es ist die Grundlage dafür, ob du dein Unternehmen überhaupt unter Kontrolle hast.


Wir sprechen darüber,


warum fehlende Transparenz der eigentliche Risikotreiber ist weshalb Excel-Listen in regulierten Umfeldern brandgefährlich werden und warum viele Unternehmen genau an der Stelle scheitern, bevor es überhaupt losgeht


Spoiler: Nicht die Technologie ist das Problem. Sondern die Entscheidung, sich wirklich damit auseinanderzusetzen.





Podcast Empfehlung: UNF#CK YOUR DATA - Christian Krug Gesprächspartner: Alexander van der Steeg und Christof Layher

Wir reden ständig über Daten, KI und Automatisierung. Aber wir übersehen das Fundament: Sprache.


In dieser Folge spreche ich mit Tom Winter über ein Problem, das in fast jedem Unternehmen existiert – und selten sauber adressiert wird: Wir verwenden die gleichen Begriffe, meinen aber unterschiedliche Dinge.


Was harmlos klingt, wird im Kontext von KI richtig teuer. Denn Large Language Models arbeiten genau mit diesen Begriffen. Wenn die Bedeutung unscharf ist, skaliert die KI nicht Wissen – sondern Missverständnisse.


Wir sprechen darüber, warum Terminologie mehr ist als ein „Wörterbuch“, wie Taxonomien und Ontologien daraus echte Entscheidungsgrundlagen machen und warum viele aktuelle KI-Ansätze genau hier an ihre Grenzen stoßen.


Und wir schauen auf eine unbequeme Wahrheit: Digitale Transformation scheitert nicht an Technologie – sondern an fehlendem gemeinsamen Verständnis.


Key Takeaways


Gleiche Begriffe bedeuten nicht automatisch das Gleiche – Kontext entscheidet Terminologie ist die Grundlage für saubere Kommunikation und Datenverarbeitung Taxonomien und Ontologien machen Bedeutung strukturiert und maschinenlesbar Klassische KI-Ansätze (z. B. RAG) stoßen bei Mehrdeutigkeit schnell an Grenzen Ohne semantische Klarheit steigt das Risiko von Fehlinterpretationen und Halluzinationen Unternehmen brauchen keine zentrale Datenbank für alles – aber eine zentrale Referenz für Bedeutung Datensilos sind nicht das Problem – fehlende Verbindung zwischen ihnen schon Eine saubere semantische Basis ist Voraussetzung für skalierbare, agentenbasierte KI-Systeme Sprache ist kein „Soft-Thema“, sondern kritische Infrastruktur für Digitalisierung


Links aus der Episode


Buch: Fuzzy Thinking Verein: Deutscher Terminologietag (DTT)

Daten sind überall. Nur bringen sie erstaunlich selten etwas.


Warum?


Weil Unternehmen glauben, das Problem sei technisch.


Ist es nicht.


In dieser Folge spreche ich mit Thomas Gengler (Head of BI Services bei der Phoenix Group) über das, woran Dateninitiativen wirklich scheitern:


Unterschiedliche Definitionen statt gemeinsames Verständnis „Wir brauchen alle Daten“ statt klarer Use Cases KI-Hype ohne Datenbasis Excel-Schattenwelten trotz moderner BI-Tools


Und ja - auch über das, was funktioniert.





Darum solltest du reinhören


Wenn du Verantwortung trägst für:


IT Daten digitale Transformation oder einfach Entscheidungen


Dann kennst du diese Situationen.


Und wahrscheinlich auch den Frust dahinter.





Was du mitnimmst


Warum Datenintegration selten ein Technikproblem ist Wieso „alle Daten“ der Anfang vom Ende ist Wie echte Datenprodukte entstehen (nicht nur Reports) Warum Self-Service kein Risiko ist - sondern Pflicht Wieso Datenkultur kein Buzzword ist, sondern harte Führungsarbeit


Und ein Satz, der hängen bleibt:


KI skaliert deine Datenqualität. Nicht deine Intelligenz.





Praxis aus einem regulierten Umfeld


Wir reden nicht über Startups.


Sondern über:


internationale Strukturen regulatorische Anforderungen heterogene Systemlandschaften


Also genau die Realität, in der die meisten Organisationen stecken.





Empfehlung aus der Folge


Lean Startup von Eric Ries


Nicht wegen des Buzzwords.


Sondern wegen einer unbequemen Wahrheit:Du kannst ein Jahr lang etwas perfekt bauen -und trotzdem komplett am Bedarf vorbeiarbeiten.


Christof Layher


Thomas Gengler


Seine Bücher





Zum Mitnehmen


Daten schaffen keinen Wert.


Die Entscheidung, die du damit triffst, schon.








Wenn du das Gefühl hast, dein Unternehmen diskutiert noch über Tools statt über Wirkung:


Dann solltest du diese Folge hören.

In dieser Folge des Chaos Hacker Talk spreche ich mit Oliver Schacht, dem Geschäftsführer von Life Science Nord und langjährigen CEO börsennotierter Biotech-Unternehmen. Wir beleuchten, warum die deutsche Biotech-Szene besser ist als ihr Ruf und wie man in einem hochregulierten Umfeld agil bleibt, ohne die Bodenhaftung zu verlieren.





Der Standort-Vorteil Europa: Warum der EU-AI-Act und die MDR/IVDR keine Innovationsbremsen sind, sondern verlässliche Rahmenbedingungen schaffen, die uns international abheben. KI in der Life Science: Ein Blick zurück auf 30 Jahre Machine Learning – von Support Vector Machines 1999 bis hin zu modernen prädiktiven Modellen für Antibiotika-Resistenzen. Führung & Fehlerkultur: Warum das Ausbleiben von Fehlern ein Warnsignal für mangelnde Innovation ist und wie man Teams in haftungskritischen Bereichen (PRRC) psychologische Sicherheit gibt. Kapitalmarkt vs. Regulierung: Der Umgang mit „Moral Hazard“ und warum es im Business keine Abkürzungen (Shortcuts), wohl aber effiziente Wege gibt. Strategischer Kostenvorteil: Ein überraschender Vergleich – warum High-Tech-Entwicklung in Deutschland bis zu 2,5-mal günstiger sein kann als in den USA.


Über den Gast:


Oliver Schacht ist ein „erfahrener Hase“ der Biotech-Branche. Er begleitete mehrfache Börsengänge (IPOs), ist im Vorstand der Bio Deutschland aktiv und leitet heute das Cluster-Management Life Science Nord.





Empfehlungen:


Buch/Content-Tipp: Podcast-Serie „Willing to Win“ von Christian Rados. Das Gelassenheitsgebet: Olivers persönlicher Anker für pragmatische Entscheidungen. Vernetzung: Oliver Schacht auf LinkedIn.