Debug the Future: Der Podcast rund um Daten und KI von PwC Deutschland Archiv

In dieser Folge von Debug the Future sprechen Frauke und Matthias mit Sandra Kaltenbacher, Head of Strategy and Innovation bei der Österreichischen Hagelversicherung. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie ein hochspezialisierter Versicherer angesichts wachsender Wetterextreme und Klimarisiken KI konsequent und praxisnah einsetzt – von der Schadenserhebung im Feld bis zur eigenen Mitarbeiter-Produktivität. Sandra spricht über: - Wie Satelliten- und Geodaten der ESA punktgenaue Ertrags- und Schadensbewertung auf einzelnen Feldstücken ermöglichen. - KI entlang der gesamten Schadensbearbeitung: von Ertragsmodellierung über Satellitenbilder bis zum digitalen Kundenportal. - Den internen Chatbot „Haily" als Enabler für Mitarbeitende – und warum „Pull statt Push" der Schlüssel zur echten Nutzung ist. - Lessons Learned aus über zehn Jahren Machine Learning: Warum Fehlerraten von 5 bis 10 Prozent generative KI in regulierten Kernprozessen noch ausbremsen. - High Code vs. Low Code: Wie sich die Schwelle für neue Anwendungen radikal verändert – bis hin zum eigenen Softwarepartner. Zum Abschluss blickt Sandra zehn Jahre voraus: Sie wünscht sich, dass KI Versicherer von administrativen Tätigkeiten entlastet und mehr Raum für individuelle Kundenberatung schafft. Und: Versicherungsgeschäft ist regelbasiert – und damit für KI wie gemacht, sobald Zuverlässigkeit und Souveränität mithalten.

Wie gelingt es Unternehmen, Daten, Simulationen und KI so zusammenzubringen, dass daraus echte Wettbewerbsvorteile entstehen? Welche Rolle spielt Virtual Prototyping dabei? Und warum entscheidet oft das Datenfundament darüber, ob aus einer Idee ein skalierbarer Anwendungsfall wird? In dieser Folge von Debug the Future – Data-Driven Business mit Mensch und Maschine sprechen Frauke und Andreas mit Lydia Nemec, Director Digitalization & Automation Product Development bei Infineon Power & Sensor Systems. Lydia gibt Einblicke in die industrielle Produktentwicklung und erklärt, wie physikalische Simulationen, Datenmodelle und Machine Learning Entwicklungsprozesse beschleunigen und bessere Entscheidungen ermöglichen. Außerdem spricht sie darüber, warum Unternehmen ihre Datenstrategie konsequent weiterentwickeln müssen und weshalb kleine datengetriebene Verbesserungen häufig den größten Mehrwert schaffen. Lydia spricht über: ihren Weg von der theoretischen Physik in die industrielle Digitalisierung Virtual Prototyping als Schlüssel für schnellere und effizientere Produktentwicklung warum Datenplattformen, Self-Service und Governance die Grundlage erfolgreicher KI-Initiativen bilden den Einsatz von Simulationen und Machine Learning in der Halbleiterentwicklung wie Daten helfen, Produktionsprozesse transparenter und robuster zu gestalten weshalb Unternehmen den Schritt vom Proof of Concept zur Skalierung schaffen müssen warum kleine datengetriebene Lösungen oft den größten Business Impact erzeugen Zum Abschluss gibt Lydia Unternehmen einen klaren Rat mit auf den Weg: Wer das Potenzial von KI ausschöpfen möchte, sollte zunächst in Daten, Architektur und Enablement investieren. Denn nachhaltige Innovation entsteht dort, wo gute Daten auf das Fachwissen der Menschen treffen.

Wie wird KI vom spannenden Experiment zum festen Bestandteil der Unternehmenssteuerung? In dieser Folge von Debug the Future sprechen Frauke und Andreas mit Alex Gärtner, CFO von Microsoft Deutschland. Gemeinsam diskutieren sie, wie KI bereits heute die Finanzfunktion verändert, welche Rolle agentische KI künftig übernehmen wird und warum Daten, Governance und Mitarbeitende die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Transformation bilden. Außerdem geht es um die Frage, wie sich der ROI von KI messen lässt, weshalb digitale Souveränität weit über den Speicherort von Daten hinausgeht und warum Unternehmen den Mut brauchen, bestehende Prozesse grundlegend neu zu denken. Darum geht es in dieser Folge: Warum der Business Value von KI über klassische Effizienzkennzahlen hinausgeht. Wie Microsoft KI in der Finanzfunktion produktiv einsetzt – von Forecasting bis zu KI-Agenten. Weshalb semantische Datenmodelle und Datenqualität entscheidende Voraussetzungen für skalierbare KI sind. Welche Bedeutung digitale Souveränität, Governance und Human-in-the-Loop für den erfolgreichen Einsatz von KI haben. Wie sich Rollenbilder verändern und Mitarbeitende künftig gemeinsam mit KI-Agenten arbeiten. Eine Folge über Produktivität, Führung und die Frage, warum die größte Herausforderung heute häufig nicht mehr die Technologie ist – sondern die Bereitschaft, alte Prozesse loszulassen.

Digitale Souveränität, KI-Agenten und die Verwaltung der Zukunft: Wie muss sich der öffentliche Sektor aufstellen, um handlungsfähig zu bleiben? In dieser Folge von Debug the Future sprechen Andreas Odenkirchen und Matthias Schlemmer mit Benedikt Schraik, CTO der Stadt Wien. Gemeinsam diskutieren sie, wie digitale Souveränität in der Praxis entsteht, welche Rolle KI künftig in der öffentlichen Verwaltung spielen wird und warum die Digitalisierung von Behörden nur ein Teil einer viel größeren Transformation ist. Benedikt spricht über: • Warum digitale Souveränität vor allem eine Frage von Wissen, Kompetenzen und Entscheidungsfreiheit ist • Wie sich die Stadt Wien technologisch unabhängiger aufstellt und welche Rolle offene Plattformen dabei spielen • Weshalb Verwaltung im digitalen Raum weit über digitale Behördengänge hinausgeht • Welche Herausforderungen durch KI, Plattformen und neue digitale Zuständigkeiten entstehen • Wie die Stadt Wien KI bereits heute produktiv einsetzt – von Wissensarbeit bis hin zu medizinischen Anwendungsfällen • Wann die ersten KI-Agenten eigenständig Verwaltungsentscheidungen vorbereiten und bearbeiten könnten Außerdem geht es um die Frage, welche Aufgaben künftig von privaten Plattformen übernommen werden sollten, welche Verantwortung beim Staat liegt und wie Verwaltung in einer zunehmend digitalen Gesellschaft neu gedacht werden muss.

In dieser Folge von Debug the Future – Data-Driven Business mit Mensch und Maschine übernimmt Matthias Schlemmer, Partner bei PwC Strategy& in Österreich, die Host-Rolle und spricht mit Andreas Thöni, Leiter Konzernstrategie Digital und Innovation bei der Österreichischen Post. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie ein traditionsreiches Unternehmen mit physischer Kernleistung die KI-Transformation aktiv gestaltet – strategisch, operativ und kulturell. Andreas spricht über: -Warum Technologie bei der Österreichischen Post kein IT-Thema ist – sondern integraler Kern der Konzernstrategie. -KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette: von der Handschrifterkennung über Zustellzeitprognosen bis zur Rechnungsverarbeitung. -Robotik als nächste große Welle – und warum die physische Logistik KI genauso braucht wie das digitale Backoffice. -Lessons Learned aus KI-Projekten: Datenqualität schlägt Technologie – und menschliches Erfahrungswissen lässt sich nicht einfach digitalisieren. -Change Management & Upskilling in der Praxis: Wie die Post ihre Mitarbeitenden auf die KI-Reise mitnimmt – vom Use-Case-Pool bis zum Center of Excellence. Zum Abschluss gibt Andreas Führungskräften einen praxisnahen Rat mit auf den Weg: Auf Kunden hören, vom Marktbedarf her denken – und Innovationen im Dreieck aus Markt, Technologie und Geschäftsmodell bewerten, um im richtigen Moment zu handeln. Und: Nicht jedes Problem braucht KI als Lösung.

In dieser Folge von Debug the Future – Data-Driven Business mit Mensch und Maschine sprechen Frauke und Andreas erneut mit einem bekannten Gast: Norbert Wirth, Global VP Data bei PAYBACK und einer der führenden Stimmen im Bereich Daten, KI und Plattform-Architekturen. Drei Jahre nach seinem ersten Auftritt in Folge #12 blickt Norbert gemeinsam mit den Hosts auf die rasante Entwicklung in der KI-Welt – und darauf, warum Enterprise-ready AI mehr erfordert als nur den Einsatz generativer Modelle. Im Fokus stehen Governance, Datenstrukturen und Enablement als Grundpfeiler einer nachhaltigen KI-Strategie. Norbert spricht über: -Die wachsende Bedeutung von Datenökosystemen und klaren Governance-Strukturen. -Den Unterschied zwischen Enterprise-KI und Enablement-KI – und warum beide Welten Governance brauchen. -Die Herausforderungen im Umgang mit Agenten-Systemen und Low-/No-Code-Tools. -Warum „agiles Chaos“ bei Data Mesh nicht funktioniert – und Struktur der wahre Schlüssel ist. -Welche neuen Skillsets in der Ära der KI wirklich zählen – und warum Data Science sich transformiert, aber nicht verschwindet. Zum Abschluss wagt Norbert einen Blick in die Zukunft: KI verdrängt Data Science nicht – sie verändert sie. Unternehmen brauchen künftig Menschen, die Daten verstehen, interpretieren und mit intelligenten Systemen interagieren können.

In dieser Folge von „Debug the Future“ begrüßen Frauke und Andreas den Gründer und CEO von Mindfuel, Nadiem von Heydebrand. Gemeinsam sprechen sie über die Herausforderungen moderner Daten- und KI-Organisationen: Wie misst man den echten Business Impact von Datenprodukten? Warum scheitern so viele vielversprechende Use Cases an fehlender Verankerung im Unternehmen? Und wie gelingt der Shift vom Buzzword Bingo hin zu echtem Mehrwert? Nadiem teilt seine persönliche Gründerstory, gibt tiefe Einblicke in das Konzept des „Impact Management“ und erklärt, warum „2000 Dashboards oft 1900 zu viel“ sind. Ein spannender Blick hinter die Kulissen eines datengetriebenen Unternehmens zwischen Methodik, Produktentwicklung und der Frage: Wie sieht eigentlich der Prozess der Zukunft aus?

In dieser Folge begrüßen Frauke und Andreas Kim Kordel, Leiterin für Digital Excellence bei der Swiss Post. Gemeinsam tauchen sie ein in die Welt der Daten und Künstlichen Intelligenz in der Logistikbranche und sprechen über die Herausforderungen und Chancen, die mit der zunehmenden Digitalisierung einhergehen. Kim nimmt uns mit auf ihre persönliche Reise von der IoT-Beratung bei Bosch hin zur Leitung der Digitalisierungsbemühungen bei der Swiss Post. Sie berichtet von den spannenden Entwicklungen und Use Cases, die sie in den letzten Jahren begleitet haben, und welche Rolle der Faktor Mensch dabei spielt. Ein zentrales Thema der Folge ist die Dezentralisierung von Digitalisierungskompetenzen. Kim erläutert, warum sich die Swiss Post für diesen Schritt entschieden hat und wie sie die Herausforderungen im Zusammenspiel von zentralen und dezentralen Teams meistern wollen.

Neues Jahr, neue Entwicklungen! Frauke und Andreas starten mit einer spannenden Top-5-Prediction der wichtigsten KI-Trends für 2025. Welche Technologien setzen sich durch? Wo liegt das größte Potenzial? Welche Chancen bieten sich Unternehmen?

In der letzten Episode des Jahres 2024 begrüßen Frauke und Andreas einen besonderen Gast: Max Schultze, Associate Director of Data Engineering bei HelloFresh. Max teilt spannende Einblicke in die Welt der Datenplattformen und erklärt, wie Daten und KI das Geschäftsmodell von HelloFresh prägen – von Effizienzsteigerungen bis hin zur Personalisierung des Kundenerlebnisses.

In dieser Episode sprechen Frauke und Andreas mit Tobias Kawohl, Lead Global Digital Controlling Solutions bei BASF Coatings, über die digitale Transformation im Controlling und die Integration von KI-Lösungen.

In dieser Folge sprechen Frauke und Andreas mit Jan Zawadzki, CTO bei CertifAI, über die Herausforderungen und Möglichkeiten der Zertifizierung und des Testens von KI-Lösungen. Jan gibt Einblicke in die Arbeit von CertifAI und erklärt, wie das Unternehmen bei der Prüfung und Zertifizierung von KI-Systemen unterstützt. Er betont die Wichtigkeit von zuverlässigen und verlässlichen KI-Lösungen und erläutert, wie ein strukturiertes Testen und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen Unternehmen dabei helfen, sichere KI-Produkte zu entwickeln. Frauke und Andreas diskutieren mit Jan die praktischen Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Implementierung von KI-Lösungen gegenüberstehen, und teilen Beispiele aus der Praxis. Sie gehen auf die Bedeutung der Datenqualität und der Risikoanalyse ein und wie diese Faktoren die Entwicklung und das Testen von KI beeinflussen. Zum Abschluss gibt Jan eine optimistische Prognose für die Zukunft der KI, betont die Vorteile verlässlicher KI-Produkte und ermutigt auch mittelständische Unternehmen sich mutig und professionell begleitet mit dem Thema auseinanderzusetzen.

"Wir sind Navigator”, sagt Markus Rahm, Vice President Data & Analytics Governance bei Schaeffler, über seine Arbeit als zentrale Organisationseinheit für den Umgang mit Daten beim Traditionsunternehmen aus Herzogenaurach. Im Gespräch mit unseren beiden Experten Frauke Schleer-van Gellecom und Andreas Odenkirchen spricht Markus vom “föderativen Ansatz” und erklärt dabei das Prinzip der unterschiedlichen Data Councils bei Schaeffler. Auch das Thema Data Mesh und ROI beleuchten die Drei im praktischen Kontext, ebenso wie die Wichtigkeit des richtigen Harmonisierungsgrad von Prozessen und IT-Systemen, sowie das kontinuierliche Überprüfen des eigenen Reifegrades. Markus betont dabei, dass die Tradition und die stark technische DNA bei Schaeffler ein großer Vorteil dabei sind, Daten und ihre Governance breit im Unternehmen zu verankern, zum Beispiel als Teil der Unternehmensstrategie.

"Angesichts der Ängste, die viele Menschen hinsichtlich KI haben, ist Transparenz entscheidend. Je klarer ich darstellen kann, welche Daten genutzt werden und wie KI Entscheidungen trifft, desto mehr fördere ich eine nachvollziehbare Entscheidungskette.", erklärt Stefanie Baade, stellvertretende Geschäftsführerin des KI Bundesverbandes. Gemeinsam mit ihr sprechen Frauke und Andreas in dieser Folge von Debug the Future über die aktuellen Chancen und Herausforderungen der KI-Entwicklung in Deutschland. Stefanie betont dabei nicht nur die gestiegene Nachfrage nach KI-Technologien, sondern auch die finanziellen und ökonomischen Herausforderungen, insbesondere für KI-Startups und KMUs. Zudem liegt ein zentraler Fokus auf der KI-Regulierung, bei der Stefanie die Gelegenheit sieht, dass Deutschland eine Vorreiterrolle in der Schaffung von Vertrauen und Transparenz im Bereich KI einnehmen kann. Des Weiteren vertieft sie die Diskussion zur Rolle von KI in Unternehmen und gibt Einblicke, wie diese Technologie effizient genutzt werden kann, wobei auch Umwelt- und Nachhaltigkeitsaspekte berücksichtigt werden sollten.