Podcaster
Episoden
02.07.2026
50 Minuten
Oliver Ulbrich arbeitet als Sparringspartner für Datenstrategie mit einem klaren Fokus: Klarheit statt Komplexität. Im Gespräch mit Christof geht es darum, warum gut gebaute Dashboards trotzdem niemand nutzt, wie Prototyping den Unterschied macht und weshalb das teuerste Problem in Reporting-Projekten nicht die Daten sind, sondern die Meetingkultur rund ums Verschieben von Entscheidungen. Beide sind sich einig: Wer nicht weiß, welche Entscheidung er treffen will, braucht kein Dashboard, sondern zuerst eine klare Frage.
Key Takeaways
Bevor du ein Dashboard baust, kläre welche Entscheidung damit getroffen werden soll. Alles andere ist Dekoration. Das teuerste Missverständnis in Reporting-Projekten sind die Meetings, in denen dieselben Fragen immer wieder vertagt werden, weil die entscheidenden Dinge vorher nicht festgelegt wurden. Prototyping spart Zeit und Geld, aber nur rund 10 % der Unternehmen machen es konsequent. Der Hauptgrund: Es wird keine Zeit dafür eingeplant. Die Abweichung ist wichtiger als der absolute Wert. Wer nur weiß, dass der Umsatz 2,5 Millionen beträgt, hat keine Information. Wer weiß, dass er 300.000 unter Plan liegt, muss handeln. KPIs entstehen oft durch Politik und Gewohnheit, nicht durch strategische Überlegung. Gewachsen ist das häufigste Wort in diesem Kontext. Weniger KPIs können mehr leisten. Ein Unternehmen mit 10 sauber definierten Kennzahlen ist oft besser gesteuert als eines mit 200 halbgaren. Real-Time-Daten sind selten so notwendig wie behauptet. Die entscheidende Frage ist: Was würdest du in diesem Moment anders tun, wenn du die Zahl jetzt siehst?
Links & Ressourcen
Oliver Ulbrich auf LinkedIn (Stichwort: Klarheitspartner, Datenstrategie) Buch-Empfehlung von Oliver: „Kompass für die Seele" – So bringen Sie Erfolg in ihr Leben DORA Report (Google / DevOps Research and Assessment) – State of DevOps Konzept: Least Burdensome Principle (FDA) – im Gespräch erwähnt im Kontext regulierter Umgebungen Begriff: Not-To-Do-Liste – von Christof als Leseempfehlung erwähnt
Key Takeaways
Bevor du ein Dashboard baust, kläre welche Entscheidung damit getroffen werden soll. Alles andere ist Dekoration. Das teuerste Missverständnis in Reporting-Projekten sind die Meetings, in denen dieselben Fragen immer wieder vertagt werden, weil die entscheidenden Dinge vorher nicht festgelegt wurden. Prototyping spart Zeit und Geld, aber nur rund 10 % der Unternehmen machen es konsequent. Der Hauptgrund: Es wird keine Zeit dafür eingeplant. Die Abweichung ist wichtiger als der absolute Wert. Wer nur weiß, dass der Umsatz 2,5 Millionen beträgt, hat keine Information. Wer weiß, dass er 300.000 unter Plan liegt, muss handeln. KPIs entstehen oft durch Politik und Gewohnheit, nicht durch strategische Überlegung. Gewachsen ist das häufigste Wort in diesem Kontext. Weniger KPIs können mehr leisten. Ein Unternehmen mit 10 sauber definierten Kennzahlen ist oft besser gesteuert als eines mit 200 halbgaren. Real-Time-Daten sind selten so notwendig wie behauptet. Die entscheidende Frage ist: Was würdest du in diesem Moment anders tun, wenn du die Zahl jetzt siehst?
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Oliver Ulbrich auf LinkedIn (Stichwort: Klarheitspartner, Datenstrategie) Buch-Empfehlung von Oliver: „Kompass für die Seele" – So bringen Sie Erfolg in ihr Leben DORA Report (Google / DevOps Research and Assessment) – State of DevOps Konzept: Least Burdensome Principle (FDA) – im Gespräch erwähnt im Kontext regulierter Umgebungen Begriff: Not-To-Do-Liste – von Christof als Leseempfehlung erwähnt
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25.06.2026
5 Minuten
Dashboards gibt es überall. Genutzt werden die wenigsten. Oliver Ulbrich sagt fast täglich Führungsteams, dass sie KPIs weglassen sollen – nicht hinzufügen. Was das teuerste Missverständnis in Reporting-Projekten ist und warum Prototyping trotzdem kaum jemand macht, das gibt es in der vollen Folge – ab nächstem Freitag im ChaosHacker-Talk.
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18.06.2026
42 Minuten
Toni Garcia, Global CIO at Neuraxpharm and former CISO, comes with a clear position: agility and pharma compliance are not opposites — you just need to know which parts of a project require waterfall and which can be agile. He's equally direct about cybersecurity: people are not the weakest link, they are the strongest layer of defense. The conversation moves between hacker mindset, C-level leadership reality, and what actually makes teams perform under pressure.
Key Takeaways
Agile works in pharma if you split the project correctly: URS creation and validation follow waterfall, implementation can be agile. Security and digital transformation are not enemies — they share the same path and depend on each other to succeed. Hackers are agile by default: they try, fail, and adapt. IT departments need to learn the same behavior. People are the solution to cybersecurity, not the problem. No firewall stack replaces a well-trained, alert team. The most important KPI for a high-performing team is not a metrics dashboard — it's whether the team experiences decisions and priorities as clear and fair on a daily basis. Perfect does not mean error-free. Zero-day vulnerabilities can hit anyone. Accepting that imperfection is part of the equation is what allows you to act at all. As a CIO, the real job is giving the team time, budget, and good decisions — not solving every problem yourself.
Links & Resources
DORA (DevOps Research and Assessment) – Google Cloud research program on software delivery performance: https://cloud.google.com/devops DORA State of DevOps Report 2024 (: https://dora.dev/research/2024/dora-report/ ISO 27001 – Information Security Management System (mentioned by Toni as the most valuable framework): https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html Neuraxpharm (Toni's current organization): https://www.neuraxpharm.com Book Accelerate by Nicole Forsgren, Jez Humble, Gene Kim – scientific foundation of DORA metrics: link not found, please search separately (ISBN: 9781942788331)
Key Takeaways
Agile works in pharma if you split the project correctly: URS creation and validation follow waterfall, implementation can be agile. Security and digital transformation are not enemies — they share the same path and depend on each other to succeed. Hackers are agile by default: they try, fail, and adapt. IT departments need to learn the same behavior. People are the solution to cybersecurity, not the problem. No firewall stack replaces a well-trained, alert team. The most important KPI for a high-performing team is not a metrics dashboard — it's whether the team experiences decisions and priorities as clear and fair on a daily basis. Perfect does not mean error-free. Zero-day vulnerabilities can hit anyone. Accepting that imperfection is part of the equation is what allows you to act at all. As a CIO, the real job is giving the team time, budget, and good decisions — not solving every problem yourself.
Links & Resources
DORA (DevOps Research and Assessment) – Google Cloud research program on software delivery performance: https://cloud.google.com/devops DORA State of DevOps Report 2024 (: https://dora.dev/research/2024/dora-report/ ISO 27001 – Information Security Management System (mentioned by Toni as the most valuable framework): https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html Neuraxpharm (Toni's current organization): https://www.neuraxpharm.com Book Accelerate by Nicole Forsgren, Jez Humble, Gene Kim – scientific foundation of DORA metrics: link not found, please search separately (ISBN: 9781942788331)
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14.06.2026
6 Minuten
Toni Garcia has been CISO and CIO at the same time — in one of the most regulated industries in the world. In this teaser, he tackles three uncomfortable questions: Are security and transformation really opponents? Can agile actually work in pharma? And when does a hacker decide to become a manager?
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04.06.2026
55 Minuten
Viele Unternehmen behandeln Labore wie ein weiteres IT-System. Genau da fängt das Problem an.
In dieser Folge spreche ich mit Marc darüber, warum Digitalisierungsprojekte im Labor so oft scheitern - und warum das nichts mit fehlender Technologie zu tun hat.
Die eigentliche Ursache liegt tiefer: falsche Denkmuster, fehlende Trennung von IT und OT, und der Versuch, komplexe physische Prozesse mit klassischen IT-Methoden zu erschlagen.
Wir reden über reale Beispiele - von Produktionsausfällen durch simple IT-Mechanismen bis hin zu absurden Sicherheitskonzepten, die in der Praxis nicht funktionieren.
Und wir gehen dahin, wo es spannend wird: Wie sieht eine Architektur aus, die wirklich funktioniert? Welche Rolle spielen Standards wie SILA oder OPC UA? Und warum ist „Compliance“ oft selbstgemachtes Chaos?
Am Ende bleibt eine unbequeme Erkenntnis: Digitalisierung im regulierten Umfeld scheitert selten an Technik - sondern fast immer an Entscheidungen.
Key Takeaways
Labore sind keine klassische IT-Umgebung Wer sie so behandelt, produziert Probleme - technisch, organisatorisch und wirtschaftlich. Das größte Missverständnis: Alles ist „IT“ In Wahrheit reden wir über physische Prozesse, Automatisierung und Operational Technology. Digitalisierung scheitert am Anfang - nicht am Ende Wenn Anforderungen nicht vom Ergebnis her gedacht werden, baut man am Bedarf vorbei. Security ist nicht gleich Security In der IT zählt oft Vertraulichkeit und Integrität. Im Labor und in der Produktion dominiert Verfügbarkeit. Standards sind notwendig - aber nicht ausreichend SILA, OPC UA & Co. helfen - aber sie lösen nicht das Gesamtproblem. Netzwerksegmentierung ist kein „Nice-to-have“ Sondern die Grundlage, um unterschiedliche Sicherheitsniveaus überhaupt betreiben zu können. Die wichtigste Ressource fehlt oft: Übersetzer Menschen, die sowohl IT als auch Labor/Produktion verstehen. Compliance ist kein Naturgesetz Wenn sie Prozesse blockiert, wurde sie falsch implementiert - nicht falsch vorgeschrieben. DevOps gehört ins Labor Versionierung, Automatisierung, Security Checks - alles gelöste Probleme. Werden nur oft ignoriert. Entscheidungen sind immer unsicher Wer wartet, bis alles sicher ist, trifft keine Entscheidungen mehr.
Inhalte & Referenzen aus der Episode
„The Mythical Man-Month“ - Frederick P. Brooks Jr. Klassiker über IT-Projektmanagement - erschreckend aktuell, obwohl aus den 70ern. SILA (Standardization in Lab Automation) Framework zur Standardisierung von Gerätekommunikation im Labor OPC UA (inkl. LADS) Industriestandard für sichere Maschinenkommunikation - zunehmend relevant im Laborumfeld Allotrope / AnIML Standards für strukturierte Labordaten und Ergebnisformate ️ DevOps & Git-basierte Workflows
Grundlage für „Compliance by Design“ und reproduzierbare Prozesse
In dieser Folge spreche ich mit Marc darüber, warum Digitalisierungsprojekte im Labor so oft scheitern - und warum das nichts mit fehlender Technologie zu tun hat.
Die eigentliche Ursache liegt tiefer: falsche Denkmuster, fehlende Trennung von IT und OT, und der Versuch, komplexe physische Prozesse mit klassischen IT-Methoden zu erschlagen.
Wir reden über reale Beispiele - von Produktionsausfällen durch simple IT-Mechanismen bis hin zu absurden Sicherheitskonzepten, die in der Praxis nicht funktionieren.
Und wir gehen dahin, wo es spannend wird: Wie sieht eine Architektur aus, die wirklich funktioniert? Welche Rolle spielen Standards wie SILA oder OPC UA? Und warum ist „Compliance“ oft selbstgemachtes Chaos?
Am Ende bleibt eine unbequeme Erkenntnis: Digitalisierung im regulierten Umfeld scheitert selten an Technik - sondern fast immer an Entscheidungen.
Key Takeaways
Labore sind keine klassische IT-Umgebung Wer sie so behandelt, produziert Probleme - technisch, organisatorisch und wirtschaftlich. Das größte Missverständnis: Alles ist „IT“ In Wahrheit reden wir über physische Prozesse, Automatisierung und Operational Technology. Digitalisierung scheitert am Anfang - nicht am Ende Wenn Anforderungen nicht vom Ergebnis her gedacht werden, baut man am Bedarf vorbei. Security ist nicht gleich Security In der IT zählt oft Vertraulichkeit und Integrität. Im Labor und in der Produktion dominiert Verfügbarkeit. Standards sind notwendig - aber nicht ausreichend SILA, OPC UA & Co. helfen - aber sie lösen nicht das Gesamtproblem. Netzwerksegmentierung ist kein „Nice-to-have“ Sondern die Grundlage, um unterschiedliche Sicherheitsniveaus überhaupt betreiben zu können. Die wichtigste Ressource fehlt oft: Übersetzer Menschen, die sowohl IT als auch Labor/Produktion verstehen. Compliance ist kein Naturgesetz Wenn sie Prozesse blockiert, wurde sie falsch implementiert - nicht falsch vorgeschrieben. DevOps gehört ins Labor Versionierung, Automatisierung, Security Checks - alles gelöste Probleme. Werden nur oft ignoriert. Entscheidungen sind immer unsicher Wer wartet, bis alles sicher ist, trifft keine Entscheidungen mehr.
Inhalte & Referenzen aus der Episode
„The Mythical Man-Month“ - Frederick P. Brooks Jr. Klassiker über IT-Projektmanagement - erschreckend aktuell, obwohl aus den 70ern. SILA (Standardization in Lab Automation) Framework zur Standardisierung von Gerätekommunikation im Labor OPC UA (inkl. LADS) Industriestandard für sichere Maschinenkommunikation - zunehmend relevant im Laborumfeld Allotrope / AnIML Standards für strukturierte Labordaten und Ergebnisformate ️ DevOps & Git-basierte Workflows
Grundlage für „Compliance by Design“ und reproduzierbare Prozesse
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Über diesen Podcast
"Das Chaos bevorzugt den Vorbereiteten" – Digitalisierung ist kein
reines Technologieproblem, sondern eine Frage der Entscheidung. Im
ChaosHacker-Talk räumt Christof Layher jeden zweiten Freitag mit
IT-Mythen auf. Zwischen Business-Anforderungen und gewachsener
Komplexität im Mittelstand sowie in Behörden suchen wir den Fokus.
Ursprünglich in der hochregulierten LifeScience zu Hause,
übertragen wir diese Präzision auf alle Organisationen, die echte
Transformation statt leerer Buzzwords wollen. Für IT-Leiter und
Entscheider, die das Chaos lieber hacken, statt von ihm beherrscht
zu werden.
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Antifragil in der VUKA-Welt: Digitale Transformation zwischen Regulierung und Realität🔥
Digitalisierung im Labor ist kein IT-Projekt | Marc Porr
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