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09.07.2026
1 Stunde 7 Minuten
Wie verankert man Innovation systematisch im Mittelstand, wenn Zölle, Energiepreise und Tagesgeschäft die Zukunftsarbeit wegfressen? Und wie unterscheidet man echtes Innovationsmanagement vom Workshop-Theater? Darüber spreche ich mit Dennis Böcker, ex-Bosch, Mitautor der ISO 56002 für Innovationsmanagement und heute selbstständiger Innovationsberater. Teil der ABC-Insights-Sonderserie.
Dennis benennt die 3 Killer im Innovationsprozess: fehlende strategische Verknüpfung, Ressourcen-Roulette und Messungs-Vakuum. Sein KMU-Bild: 47 parallele Projekte, 0 abgeschlossen nach 18 Monaten. Seine These: Innovationstheater entsteht nicht durch die Methode (Hackathon, Design Thinking, Venture Clienting können brillant funktionieren), sondern durch die fehlende aufnehmende Struktur drumherum.
Im Kern: Sein pragmatisches IMS – nicht Bürokratiemonster, sondern Rückgrat. 3 Grundlagen: Kontext, Innovationsstrategie inkl. Portfolio (70-20-10, Horizont-Modell) und Rollen & Entscheidungsrechte (Innovation Council mit echtem Mandat, kein Bittsteller). 3 operative Hebel: Stage-Gate-Light mit harten Kill-Kriterien, Outcome-Messung (Leading + Lagging Indicators) und cross-funktionale Einbindung mit vorab geklärten Standard-Freigaben (Legal, IP, Einkauf).
Highlight: Dennis’ Hurricane-Chart-Methode als Antwort auf die CFO-Frage „was bringt das in 5 Jahren?“ – statt linearer Umsatzlinie ein Unsicherheits-Funnel über alle Treiber, der durch Validierungs-Schritte enger wird. Heute KI-automatisiert, CFO-tauglich. Plus Beispiele: die Bosch-Mining-Lockbox aus Pappschachtel + Arduino, direkt beim Kunden weiterentwickelt; Mahle-Radiallüfter mit 15 % statt 0,5 % GenAI-Prozessverbesserung.
Zum Schluss der KI-Layer entlang des Prozesses: Marktanalyse, Persona-Entwicklung, Ideen-Validierung, Prototypen, Lessons Learned. Heikos Ergänzung: Kontextwissen × KI × Disziplin = Compound-Hebel. Dennis’ Takeaways: Innovation braucht System, nicht Aktionismus. Status-Quo vor Toolbox. Pragmatisch starten, kontinuierlich ausbauen.
Vernetze dich:
Dennis Böcker auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dennisboecker/
Heiko Löffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/
Dennis benennt die 3 Killer im Innovationsprozess: fehlende strategische Verknüpfung, Ressourcen-Roulette und Messungs-Vakuum. Sein KMU-Bild: 47 parallele Projekte, 0 abgeschlossen nach 18 Monaten. Seine These: Innovationstheater entsteht nicht durch die Methode (Hackathon, Design Thinking, Venture Clienting können brillant funktionieren), sondern durch die fehlende aufnehmende Struktur drumherum.
Im Kern: Sein pragmatisches IMS – nicht Bürokratiemonster, sondern Rückgrat. 3 Grundlagen: Kontext, Innovationsstrategie inkl. Portfolio (70-20-10, Horizont-Modell) und Rollen & Entscheidungsrechte (Innovation Council mit echtem Mandat, kein Bittsteller). 3 operative Hebel: Stage-Gate-Light mit harten Kill-Kriterien, Outcome-Messung (Leading + Lagging Indicators) und cross-funktionale Einbindung mit vorab geklärten Standard-Freigaben (Legal, IP, Einkauf).
Highlight: Dennis’ Hurricane-Chart-Methode als Antwort auf die CFO-Frage „was bringt das in 5 Jahren?“ – statt linearer Umsatzlinie ein Unsicherheits-Funnel über alle Treiber, der durch Validierungs-Schritte enger wird. Heute KI-automatisiert, CFO-tauglich. Plus Beispiele: die Bosch-Mining-Lockbox aus Pappschachtel + Arduino, direkt beim Kunden weiterentwickelt; Mahle-Radiallüfter mit 15 % statt 0,5 % GenAI-Prozessverbesserung.
Zum Schluss der KI-Layer entlang des Prozesses: Marktanalyse, Persona-Entwicklung, Ideen-Validierung, Prototypen, Lessons Learned. Heikos Ergänzung: Kontextwissen × KI × Disziplin = Compound-Hebel. Dennis’ Takeaways: Innovation braucht System, nicht Aktionismus. Status-Quo vor Toolbox. Pragmatisch starten, kontinuierlich ausbauen.
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07.07.2026
45 Minuten
Wie verändert KI die R&D-Landschaft eines Unternehmens mit 50.000 Mitarbeitern, 60 Ländern und Produkten von Vileda bis Hochleistungsdichtungen? Darüber spreche ich mit Gregor Kempf, Head of Freudenberg Technology Platforms. Eine Folge zwischen Materialentwicklung, Virtual Factory und der starken These: KI gehört nicht in ein extra Silo, sondern in die DNA des Unternehmens.
Gregor verantwortet die zehn Technology Platforms der Freudenberg-Gruppe – die Einheit, die quer zu den Geschäftsgruppen Domain-Expertise mit neuen Technologien verbindet. Wir sprechen über die Wachstumsfelder Gesundheitswesen, Lebensmittelverarbeitung, Energiesicherheit und humanoide Robotik – und Gregors klare Position: KI ist die Zukunft von Material-, Prozess- und Produktentwicklung, gehört also in jede Plattform, nicht in einen eigenen KI-Tower.
Am Anker-Case Virtual Factory wird konkret, was das bedeutet: vom 3D-Scan einer Halle mit CAD-Planung bis zu Omniverse-Abbildern mit tausenden Setup-Simulationen pro Stunde. Aus mathematischen Optimierern, agentenbasierten KI-Workflows und physikbasierten Modellen wird ein Baukasten – und aus guten Ideen über gestaffelte Pilotprojekte echte Skalierung in den Geschäftsgruppen. Sein Erfolgsmaß: Wirksamkeit, Top-Line auf, Kosten runter – gemessen bei den Konzerngruppen, nicht in der Zentrale.
Zwei Konzepte tragen den Wandel kulturell: das Frontloading-Prinzip – weniger Leute, die im Labor manuell das 50. Material mischen, mehr Gehirnschmalz in die Konzeption geschlossener KI-Kreisläufe – und der Scientific Innovator: Geschäftsgruppen entsenden High-Potentials für ein bis drei Jahre zu FTI, bauen Domain-Kompetenz in neuen Technologien auf und kehren als Brücke zurück. Damit vermeidet die Zentraleinheit den Elfenbeinturm und die Geschäftsgruppen bekommen ihre eigene Wissensspritze.
Zum Schluss der Ausblick: Die Phasen „Geschäft läuft gut“ und „Geschäft disruptiert“ werden kürzer. Domain-Expertise verliert dabei nicht an Wert – sie wird der eigentliche Differenzierungsfaktor neben Daten, Umsetzungskompetenz und KI. Gregors Lieblingsbeleg: Vor Einführung des Fernsehers sagten 96 % der Befragten, sie würden sich kein solches Gerät kaufen. Technologie lässt sich nicht aufhalten – man muss sie nur so in der DNA verankern, dass Menschen mehr Chance als Risiko sehen.
Vernetze dich:
Gregor Kempf auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gregorkempf/
Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/
Gregor verantwortet die zehn Technology Platforms der Freudenberg-Gruppe – die Einheit, die quer zu den Geschäftsgruppen Domain-Expertise mit neuen Technologien verbindet. Wir sprechen über die Wachstumsfelder Gesundheitswesen, Lebensmittelverarbeitung, Energiesicherheit und humanoide Robotik – und Gregors klare Position: KI ist die Zukunft von Material-, Prozess- und Produktentwicklung, gehört also in jede Plattform, nicht in einen eigenen KI-Tower.
Am Anker-Case Virtual Factory wird konkret, was das bedeutet: vom 3D-Scan einer Halle mit CAD-Planung bis zu Omniverse-Abbildern mit tausenden Setup-Simulationen pro Stunde. Aus mathematischen Optimierern, agentenbasierten KI-Workflows und physikbasierten Modellen wird ein Baukasten – und aus guten Ideen über gestaffelte Pilotprojekte echte Skalierung in den Geschäftsgruppen. Sein Erfolgsmaß: Wirksamkeit, Top-Line auf, Kosten runter – gemessen bei den Konzerngruppen, nicht in der Zentrale.
Zwei Konzepte tragen den Wandel kulturell: das Frontloading-Prinzip – weniger Leute, die im Labor manuell das 50. Material mischen, mehr Gehirnschmalz in die Konzeption geschlossener KI-Kreisläufe – und der Scientific Innovator: Geschäftsgruppen entsenden High-Potentials für ein bis drei Jahre zu FTI, bauen Domain-Kompetenz in neuen Technologien auf und kehren als Brücke zurück. Damit vermeidet die Zentraleinheit den Elfenbeinturm und die Geschäftsgruppen bekommen ihre eigene Wissensspritze.
Zum Schluss der Ausblick: Die Phasen „Geschäft läuft gut“ und „Geschäft disruptiert“ werden kürzer. Domain-Expertise verliert dabei nicht an Wert – sie wird der eigentliche Differenzierungsfaktor neben Daten, Umsetzungskompetenz und KI. Gregors Lieblingsbeleg: Vor Einführung des Fernsehers sagten 96 % der Befragten, sie würden sich kein solches Gerät kaufen. Technologie lässt sich nicht aufhalten – man muss sie nur so in der DNA verankern, dass Menschen mehr Chance als Risiko sehen.
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02.07.2026
31 Minuten
Was unterscheidet eine echte Enterprise-AI-Strategie von einem reinen Produktivitätsversprechen? Und wie ehrlich darf man eigentlich werden, wenn der Vorstand 10x erwartet und die Realität bei 2x liegt? Darüber spreche ich mit Markus Rautert, CTO bei adidas, direkt nach seinem Vortrag in Lissabon. Eine Folge zwischen Whiteboard-Rechnung, Responsible-AI-Leitplanken und dem ehrlichen Blick auf den Faktor Mensch.
Im Kern: Markus rechnet vor, wie sich ein klassisches 100-k€-Projekt (acht Personen, fünf Wochen, 500 € Tagessatz) mit AI auf 20 bis 50 k€ reduzieren lässt – aber er bricht den 10x-Hype offen: realistisch liegen die meisten Sachen eher bei 2x. Das „klingt schlechter als 10x“, heißt aber nichts anderes als: drei Wochen schneller für die Hälfte des Preises. Daraus folgt seine ungewöhnlich klare These zur Einkaufslogik: das Wort AI steckt in „fAIr“. Wenn der Lieferant mit AI schneller liefert, darf er nicht bestraft werden – beide müssen sich auf eine neue Bewertung einigen.
Wir sprechen über die Leitplanken, die adidas unter dem Stichwort Responsible AI gesetzt hat: Human Oversight, ethische Grundsätze, klare Trennung zwischen zentralen Vorgaben (Sicherheit, ethische Mindeststandards) und lokalem Spielraum (Länderrichtlinien). Markus’ ehrlicher Punkt: Viele Konzepte sind heute schlicht nicht reif – man muss erlauben, später aber auch wieder einbremsen können. Und: Es bleibt eine Wahl, kein Mandat. Die Aufgabe der Tech-Führung ist, das Risiko sauber darzustellen.
Beim Faktor Mensch dreht Markus den verbreiteten Satz „Lerne AI oder verliere deinen Job“ bewusst um: „Werde mit AI so wertvoll, dass das Unternehmen dich mehr braucht.“ Aus Angst wird Einladung. Im Organisationsbild bedeutet das den Schritt von der klassischen Pyramide über Gartners Diamanten hin zu seinem Bild des Spear: ein bewusst kleineres, aber existierendes Junior-Fundament, das mit AI-Tools steiler und schneller in Senior-Rollen wächst – weil die Lernkurve heute eine andere ist als vor fünf Jahren.
Zum Schluss der nüchterne Blick: KI-Hype, Informationsüberflutung, Risiko einer Blase. Markus’ Frage: Wie viel Veränderung verkraftet eigentlich eine Organisation – und die Menschen darin? Und sein Rat: bewusst entschleunigen, Sachen mal „gescheit machen“ statt jedem Modell hinterherzulaufen.
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Markus Rautert auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/markus-rautert/
Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/
Im Kern: Markus rechnet vor, wie sich ein klassisches 100-k€-Projekt (acht Personen, fünf Wochen, 500 € Tagessatz) mit AI auf 20 bis 50 k€ reduzieren lässt – aber er bricht den 10x-Hype offen: realistisch liegen die meisten Sachen eher bei 2x. Das „klingt schlechter als 10x“, heißt aber nichts anderes als: drei Wochen schneller für die Hälfte des Preises. Daraus folgt seine ungewöhnlich klare These zur Einkaufslogik: das Wort AI steckt in „fAIr“. Wenn der Lieferant mit AI schneller liefert, darf er nicht bestraft werden – beide müssen sich auf eine neue Bewertung einigen.
Wir sprechen über die Leitplanken, die adidas unter dem Stichwort Responsible AI gesetzt hat: Human Oversight, ethische Grundsätze, klare Trennung zwischen zentralen Vorgaben (Sicherheit, ethische Mindeststandards) und lokalem Spielraum (Länderrichtlinien). Markus’ ehrlicher Punkt: Viele Konzepte sind heute schlicht nicht reif – man muss erlauben, später aber auch wieder einbremsen können. Und: Es bleibt eine Wahl, kein Mandat. Die Aufgabe der Tech-Führung ist, das Risiko sauber darzustellen.
Beim Faktor Mensch dreht Markus den verbreiteten Satz „Lerne AI oder verliere deinen Job“ bewusst um: „Werde mit AI so wertvoll, dass das Unternehmen dich mehr braucht.“ Aus Angst wird Einladung. Im Organisationsbild bedeutet das den Schritt von der klassischen Pyramide über Gartners Diamanten hin zu seinem Bild des Spear: ein bewusst kleineres, aber existierendes Junior-Fundament, das mit AI-Tools steiler und schneller in Senior-Rollen wächst – weil die Lernkurve heute eine andere ist als vor fünf Jahren.
Zum Schluss der nüchterne Blick: KI-Hype, Informationsüberflutung, Risiko einer Blase. Markus’ Frage: Wie viel Veränderung verkraftet eigentlich eine Organisation – und die Menschen darin? Und sein Rat: bewusst entschleunigen, Sachen mal „gescheit machen“ statt jedem Modell hinterherzulaufen.
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25.06.2026
48 Minuten
Was kann moderne Softwaretechnologie für ein Problem leisten, das die Welt mit Maßband, Papier und Bleistift bisher nicht in den Griff bekommen hat? Darüber spreche ich mit Stefan Ferber, ex-Bosch-Geschäftsführer mit 23 Jahren Konzern-Historie, Gastautor unseres Buchs „Das ABC der Digitalisierung“ und heute Co-Founder und CTO des Climate-Tech-Startups TREEO. Diese Folge ist Teil der ABC-Insights-Sonderserie.
Im Zentrum steht ein eindrückliches Geschäftsmodell: TREEO vermisst einzelne Bäume in tropischen Aufforstungsprojekten in Indonesien und Uganda – per Smartphone, mit roter Referenzkarte, Computer Vision und allometrischer Formel. Eine der größten Baum-Datenbanken der Welt: 4,7 Millionen Einzelmessungen. Kunden wie Stihl, Ravensburger oder die Bosch Stiftung finanzieren 50 % der Pflanzung vor, lokale Landwirte werden pro überlebenden Baum bezahlt. Stefans Befund: 90 % der gängigen Klimazertifikate haben keine echte Klimawirkung, weil Impact, lokales Geschäftsmodell und westliches Klimaweltbild nicht zusammenpassen.
Wir gehen tief in den Tech-Stack – das ABC aus dem Buch wird konkret. A für AI: Computer Vision erkennt Baumrinde und Karte, neue LLMs schlagen klassische CNNs. B für Big Data: 4,7 Mio. Messungen vs. 10–100 ausgebuddelte Bäume klassischer allometrischer Formeln. C für Cloud: Google Cloud Platform, API-first, Firebase als Notanker. Lieblings-Pointe: Bei TREEO managt der Sohn des Founders die IT-Infrastruktur als Nebenjob –> Cloud-First macht das überhaupt erst möglich.
Was er aus 30+ Jahren Tech-Welle mitgenommen hat: Die wichtigste Führungsaufgabe ist Kommunikator und Vermittler zwischen Domänen, vom Förster in Indonesien bis zum Software-Entwickler in Kampala, die sich zunächst nicht verstanden haben, weil „Data-Problem“ für den einen „SIM-Karten-Guthaben“ und für den anderen „Datenbank-Inkonsistenz“ bedeutet.
Zum Schluss der Ausblick: TREEO will mit eigenen Ground-Truth-Daten die Satellitenmessung (neuer ESA Biomass Sensor seit Januar) kalibrieren – potenziell ein eigenes Folge-Geschäftsmodell. Und Stefans Kernbotschaft an den deutschen Mittelstand: Es war noch nie so leicht wie heute, Geschäftsziele mit Software zu erreichen. ABC zusammen denken – AI, Big Data, Cloud – und endlich starten.
Vernetze dich:
Stefan Ferber auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/stefferber/
Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/
TREEO Website: https://treeo.one/de/
Im Zentrum steht ein eindrückliches Geschäftsmodell: TREEO vermisst einzelne Bäume in tropischen Aufforstungsprojekten in Indonesien und Uganda – per Smartphone, mit roter Referenzkarte, Computer Vision und allometrischer Formel. Eine der größten Baum-Datenbanken der Welt: 4,7 Millionen Einzelmessungen. Kunden wie Stihl, Ravensburger oder die Bosch Stiftung finanzieren 50 % der Pflanzung vor, lokale Landwirte werden pro überlebenden Baum bezahlt. Stefans Befund: 90 % der gängigen Klimazertifikate haben keine echte Klimawirkung, weil Impact, lokales Geschäftsmodell und westliches Klimaweltbild nicht zusammenpassen.
Wir gehen tief in den Tech-Stack – das ABC aus dem Buch wird konkret. A für AI: Computer Vision erkennt Baumrinde und Karte, neue LLMs schlagen klassische CNNs. B für Big Data: 4,7 Mio. Messungen vs. 10–100 ausgebuddelte Bäume klassischer allometrischer Formeln. C für Cloud: Google Cloud Platform, API-first, Firebase als Notanker. Lieblings-Pointe: Bei TREEO managt der Sohn des Founders die IT-Infrastruktur als Nebenjob –> Cloud-First macht das überhaupt erst möglich.
Was er aus 30+ Jahren Tech-Welle mitgenommen hat: Die wichtigste Führungsaufgabe ist Kommunikator und Vermittler zwischen Domänen, vom Förster in Indonesien bis zum Software-Entwickler in Kampala, die sich zunächst nicht verstanden haben, weil „Data-Problem“ für den einen „SIM-Karten-Guthaben“ und für den anderen „Datenbank-Inkonsistenz“ bedeutet.
Zum Schluss der Ausblick: TREEO will mit eigenen Ground-Truth-Daten die Satellitenmessung (neuer ESA Biomass Sensor seit Januar) kalibrieren – potenziell ein eigenes Folge-Geschäftsmodell. Und Stefans Kernbotschaft an den deutschen Mittelstand: Es war noch nie so leicht wie heute, Geschäftsziele mit Software zu erreichen. ABC zusammen denken – AI, Big Data, Cloud – und endlich starten.
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Stefan Ferber auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/stefferber/
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23.06.2026
40 Minuten
Wie automatisiert man die Auftragsverarbeitung bei rund 100.000 Kunden und mehreren Hunderttausend Bestellungen pro Jahr, wenn der Auftrag mal als saubere Tabelle, mal als Fax, mal als Freitext eingeht? Und was passiert, wenn ein LLM im Proof-of-Concept glänzt und dann am ganzen Produktkatalog scheitert? Darüber spreche ich mit Jörn Ossowski (Head of IT, OU Materials Europe bei tk accelis), zum zweiten Mal im Podcast und Co-Autor unseres Buchs „Das ABC der Digitalisierung“. Diese Folge ist Teil der ABC-Insights-Sonderserie.
Im Mittelpunkt steht smart ORDER, das Programm, mit dem Aufträge automatisch ins ERP wandern, ohne den Menschen aus dem Prozess zu nehmen. Jörn erzählt offen, warum der erste Anlauf scheiterte („technisch hingestellt, dann übergeben“) und was den Wendepunkt brachte: ein Business-Sponsor, der Leute aus der Linie fest dem Projekt zugeordnet hat. Aus dem IT-Projekt wurde ein gemeinsames Produkt mit Ownership in der Linie und einem gesunden Wettbewerb um die Dunkelbuchungsquote – von 20 % am Anfang auf heute über 70 % bei den strukturierten Belegen.
Der zweite Sprung ging vom strukturierten zum unstrukturierten Beleg. Im PoC mit kleinem Produktkatalog war das LLM ein Traum – mit dem ganzen Katalog brach es zusammen, weil sich Varianten in winzigen Nummern unterscheiden. Die Lösung war kein besseres Modell, sondern eine Kombination aus klassischem Machine Learning, LLM-basierter Übersetzung in ein technisches Format und einer deterministischen Suche, die Plausibilität gegen den realen Produktkatalog prüft. Heute liegt auch hier eine zweistellige Dunkelquote, mit klarer Konfidenz-Steuerung über die Top-1- bis Top-N-Trefferposition.
Der zweite Teil ist Jörns ehrlicher Blick auf den AI-Alltag in der eigenen Entwicklung: Agents als „suchen und ersetzen auf Steroiden“ beim Refactoring, Claude als CSS-Sparringspartner für UI-Themen, und warum gute Architektur die eigentliche Voraussetzung dafür ist, dass Sprachmodelle nicht halluzinieren müssen. Plus zwei offene Themen: Wie kommen wir zur nächsten Senior-Generation, wenn alle Juniors mit LLMs starten? Und wie gehen wir mit der gestiegenen kognitiven Last um?
Was diese Folge besonders macht, ist Jörns nüchterner Blick: PoC-Erfolge sind nicht der Beweis, dass es skaliert. Experimente dürfen fehlstarten. Und der größte Hebel kommt nicht aus dem Modell, sondern aus der Zusammenarbeit von IT, Business und Kunden – inklusive des Mutes, den Kunden zu fragen, ob er sein Bestellformat ein bisschen strukturierter halten würde.
Vernetze dich:
Jörn Ossowski auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/j%C3%B6rn-ossowski-00244577/
Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/
Im Mittelpunkt steht smart ORDER, das Programm, mit dem Aufträge automatisch ins ERP wandern, ohne den Menschen aus dem Prozess zu nehmen. Jörn erzählt offen, warum der erste Anlauf scheiterte („technisch hingestellt, dann übergeben“) und was den Wendepunkt brachte: ein Business-Sponsor, der Leute aus der Linie fest dem Projekt zugeordnet hat. Aus dem IT-Projekt wurde ein gemeinsames Produkt mit Ownership in der Linie und einem gesunden Wettbewerb um die Dunkelbuchungsquote – von 20 % am Anfang auf heute über 70 % bei den strukturierten Belegen.
Der zweite Sprung ging vom strukturierten zum unstrukturierten Beleg. Im PoC mit kleinem Produktkatalog war das LLM ein Traum – mit dem ganzen Katalog brach es zusammen, weil sich Varianten in winzigen Nummern unterscheiden. Die Lösung war kein besseres Modell, sondern eine Kombination aus klassischem Machine Learning, LLM-basierter Übersetzung in ein technisches Format und einer deterministischen Suche, die Plausibilität gegen den realen Produktkatalog prüft. Heute liegt auch hier eine zweistellige Dunkelquote, mit klarer Konfidenz-Steuerung über die Top-1- bis Top-N-Trefferposition.
Der zweite Teil ist Jörns ehrlicher Blick auf den AI-Alltag in der eigenen Entwicklung: Agents als „suchen und ersetzen auf Steroiden“ beim Refactoring, Claude als CSS-Sparringspartner für UI-Themen, und warum gute Architektur die eigentliche Voraussetzung dafür ist, dass Sprachmodelle nicht halluzinieren müssen. Plus zwei offene Themen: Wie kommen wir zur nächsten Senior-Generation, wenn alle Juniors mit LLMs starten? Und wie gehen wir mit der gestiegenen kognitiven Last um?
Was diese Folge besonders macht, ist Jörns nüchterner Blick: PoC-Erfolge sind nicht der Beweis, dass es skaliert. Experimente dürfen fehlstarten. Und der größte Hebel kommt nicht aus dem Modell, sondern aus der Zusammenarbeit von IT, Business und Kunden – inklusive des Mutes, den Kunden zu fragen, ob er sein Bestellformat ein bisschen strukturierter halten würde.
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Über diesen Podcast
Tauche mit mir ein in die Welt erfolgreicher Digitalisierungs- und
Innovationsprojekte. In jeder Folge erkunde ich wirksame Methoden,
echte Erfahrungen sowie die Herausforderungen und Chancen der
digitalen Transformation. Meine Gäste sind Experten mit
verschiedensten Hintergründen, die ihre Erkenntnisse und Strategien
für den Erfolg teilen. Von Projektmanagement über
Technologie-Adoption, Kulturwandel bis hin zu datengesteuerter
Entscheidungsfindung: Dieser Podcast ist dein Leitfaden, um den
Wandel erfolgreich zu meistern!
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Digital Success | Erfolgreich den Wandel meistern
#80 smart ORDER: Was bei der Skalierung von KI wirklich funktioniert, mit Jörn Ossowski (Head of IT, OU Materials Europe bei tk accelis) | ABC-Insights-Serie
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