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#96 Von Projekten zu Produkten zu KI: Wie PAYBACK 35 Mio. Kunden mit KI und dezentralen Crews bedient, mit Stefan Schultz @ PAYBACK​

1 Stunde 25 Minuten
In dieser Folge spreche ich mit Stefan Schultz, Mitglied der Geschäftsleitung bei PAYBACK, der Lieblings-App der Deutschen, die jeder Zweite nutzt. Über 35 Mio. Nutzer, hunderte Partner, und dahinter eine Organisation, die den Sprung von Projekten zu Produkten zu KI konsequent gegangen ist. Stefans Grundthese: Die besten Initiativen versanden ohne organisatorischen Rahmen, in dem sie Effekt und Relevanz erzeugen.​

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Thema eins: Organisation-das Trinity-Modell und die dezentrale Produktorganisation. Standing Crews nach „You build it, you run it", der Gamechanger „Scale on Demand". Und der Zielkonflikt, den jede Organisation kennt: Teams dauerhaft auslasten vs. nach Prioritäten arbeiten.​

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Thema zwei: KI-Enablement in drei Elementen. Top-Down die Strategie (AI wo immer sinnvoll), Bottom-Up der horizontale Layer in der Roadmap (jeder weiß: jedes Tool ist freigegeben und compliant). Dazu klares Data Ownership mit Zugriff, Rechten, Rollenkonzept. Formate wie Best-Practice-Sharing bringen den Einsatz in die Breite.​

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Meine Lieblings-Learnings: „Rehhagels Law" statt Conways Law, mit den Menschen arbeiten, die man hat. Capability Building statt Tool-Sammlung. Und der Satz, der bleibt: „Technologie beschleunigt nur, was organisatorisch möglich ist." ​

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Zum Abschluss Stefans Botschaft an den Mittelstand: Klarheit über den USP schaffen (was bauen, was einkaufen) und die Organisation aufs digitale Zeitalter vorbereiten: schnell, beweglich, autark im Rahmen klarer Ziele. ​

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#95 Die Security-Checkliste für AI-Agents: Was du wissen musst, bevor dein Agent in Produktion geht, mit Frank Geisler, Microsoft Data Platform MVP​

50 Minuten
In dieser Folge spreche ich zum zweiten Mal mit Frank Geisler, Microsoft Data Platform MVP. Nach unserer Folge zu Real-Time Intelligence & Agentic AI nehmen wir uns das Thema vor, das niemand sexy findet und trotzdem entscheidet: Security von AI-Agents.​

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Unbequeme Diagnose: Security steht zu weit hinten. FOMO treibt Mitarbeitende dazu, an der IT vorbei OpenClaw, Copilot Studio & Co. zu nutzen. Parallel macht KI die Angreiferseite massiv stärker, Schwachstellen werden mit KI aufgespürt, Cyber-Attacken sind fast Vibe-codbar.​

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Dann die Angriffsvektoren. Prompt Injection als neuer Standard-Angriff: Weiß formatierter Text in einer Lead-Mail reicht, damit der CRM-Agent dem Angreifer die Kundenliste exportiert. Dazu manipulierte Datenquellen, Supply-Chain-Risiken über Plugins, Privilege Escalation über zu breite Systemkonten und Data Exfiltration über die eigenen Werkzeuge.​

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Die Lösungs-Bausteine: Least Privilege als Pflicht, saubere Sicherheitsgruppen, Microsoft Purview mit automatischen Sensitivity Labels, Defender for Agents (Inventur + Filter), Defender for Cloud (Whitelist SaaS-AI), GitHub Copilot Business statt Free (Free trainiert mit deinen Daten!), Microsoft Foundry mit Observability für nachvollziehbares Reasoning.​

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Franks Lebenszyklus: Strategie und ehrlicher Use-Case-Check (manchmal reicht eine Outlook-Regel), dann Sandbox mit Human-in-the-Loop, erst dann produktiv. Plus Red-Teaming vor Go-live. Wichtig: Microsoft erlaubt jetzt eigene Agentenkonten. Behandle den Agenten ab Tag 1 wie einen digitalen Mitarbeiter, nicht wie einen Praktikanten mit Admin-Zugriff.​

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Franks Hausaufgabe für jedes Unternehmen: sichern, klassifizieren, wegschmeißen, verifizieren. Sein Closing-Take: KI ist Werkzeug. Wer Agentic AI sicher beherrschen lernt, baut die Fähigkeit auf, die in den nächsten 12 Monaten entscheidet, ob du hebelst oder gehebelt wirst.​

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#94 KI greift an, KI verteidigt: Was Unternehmen jetzt wirklich wissen müssen, mit Dr. Sven Niedner, Mitgründer @ Cyberlope​

29 Minuten
In dieser Folge spreche ich mit Dr. Sven Niedner, Mitgründer von Cyberlope, einem europäischen Anbieter für Product Cybersecurity. Aufgenommen vor Ort in Lissabon. Sven ist Physiker, ehemals 7 Jahre Technologie-Strategie bei der Deutschen Telekom, danach IT-Leitung in mehreren Branchen, seit gut einem Jahrzehnt fokussiert auf Cybersicherheit.​

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Wir starten mit einem unbequemen Lagebild: Bevor wir über KI als Verteidiger reden, geht es um Fixed Basics. Viele Unternehmen kämpfen noch mit technischen Schulden aus der Vergangenheit. Auf diese ungelöste Hausaufgabe trifft jetzt KI-basierte Automatisierung. Angriffe, die früher Wochen dauerten, laufen mit Tools wie Claude Mythos in Stunden ab. Das klassische Freitag-15-Uhr-bis-Montag-9-Uhr-SOC-Modell ist faktisch tot.​

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Sven pointiert: „Wir haben es nicht geschafft, vor die Welle zu kommen.“ Und: KI ist mittlerweile Hygienefaktor in der Verteidigung, ohne hat man verloren, nur mit KI gewinnt man aber auch nicht. Autonome Response ist zweischneidig, kann selbst zum Risiko werden. Spannend auch sein Blick auf den Hackback, der wieder auf die Tagesordnung kommt.​

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Der eigentliche Hebel sitzt tiefer, bei den Produkten. Bei industriellen Steuergeräten kommen oft 95% des Codes aus fremden Bibliotheken und Open-Source-Komponenten. Sven erklärt an Log4j (Weihnachten 2022, ein halbes Jahr bis zur Kontrolle) und der XZ-Bibliothek (Social-Engineering durch staatliche Akteure), warum die SBOM kein Compliance-, sondern Überlebensthema ist.​

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Dann zur Regulatorik: NIS2 und Cyber Resilience Act. Svens Einordnung: kein Fluch, sondern Chance. Drei Pflichten aus dem CRA: Security by Design samt Risikobewertung, SBOM als Teil der technischen Dokumentation, garantierte Sicherheitsupdates über eine Support-Periode (im industriellen Umfeld 20-30 Jahre). Ab Ende 2027: kein CE-Kennzeichen ohne CRA-Konformität.​

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Svens Rat an Unternehmen, die jetzt starten: zwei Dinge sofort. Eine ehrliche Risikoanalyse pro Produkt aus Angreiferperspektive plus eine SBOM-Nullmessung. Und eine positive Botschaft: KI ist auch im Cyber-Bereich eine Chance, Start-ups bauen Werkzeuge, die Inhouse-Teams nie selbst entwickeln könnten. Wer Mut hat, Lösungen reinzuholen, gewinnt Geschwindigkeit zurück.​

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#93 Von Smart Factory zu AI-led Automation: Update 2.0, mit Marcus Vukitsevits, Director Operations Process Digitalization @ ZF Group​

37 Minuten
In dieser Folge spreche ich mit Marcus Vukitsevits, Director Operations Process Digitalization bei ZF Group, zum zweiten Mal, diesmal vor Ort am Atlantik in Lissabon auf dem AV Innovation Circle Event. Das erste Gespräch über die ZF Digital Manufacturing Platform (DMP) und die Digitalisierungsstrategie hat viele Reaktionen bekommen. Seitdem haben sich Technologie und Anwendung massiv bewegt, Grund genug für ein ehrliches Update.​

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Marcus’ Mannschaft folgt drei Leitsätzen: People First, Digitally Enabled, Competitive Factories. Das Herzstück bleibt die DMP, inzwischen in 120 Werken im Einsatz (vorher 90), mit über 15.000 Maschinen und 160 Mio. Signalen pro Tag (Stand Juli 2026). Die 100-Werke-Marke fiel im Dezember, u.a. gewürdigt mit dem ZF Excellence Award auf Konzernebene sowie drei weitere Divisionalen Excellence Award Gewinnern welche die DMP als Plattform nutzen sowie für das Pilotwerk Diepholz mit dem Factory Innovation Award 2026 Silver, Kategorie Digital Transformation. Nächster Schritt: DMP als Data Integration Hub im Sinne eines Unified Namespace.​

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Darauf sitzt die AI Strategy 2026+ mit drei parallelen Spuren: AI for Everyone (Copilot Chat & Premium für einen Großteil der ca. 150.000 Mitarbeitende im Smarter@Work-Rahmen), Partnered Development (Fachbereiche bauen eigene Agents auf Wisdom AI und Copilot Studio) und Professional Development (Computer Vision, AI Bin Picking, Physical AI im Shopfloor).​

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Konkrete Beispiele: ein Copilot-Agent, der in wenigen Minuten Meeting-Minutes aus Präsentationen, Mails und Teams-Transcripts zieht, Repair Buddy als Brücke zwischen Mensch und Maschine, MyEdge Apps, mit denen Werke AI-Apps direkt auf der DMP entwickeln. Den Masseneffekt liefert Spur 1, den größten Business-Impact aktuell Spur 3.​

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Marcus ist klar: Die größte Bremse ist nicht die Technologie, sondern die Basis. Wer Datenmodell, Semantik und Datenbeziehungen nicht legt, baut PoCs auf Sand. AI gehört nicht in eine eigene Bubble, sondern holistisch in den Digital Core.​

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Marcus’ Rat: Status Quo der Daten ehrlich anschauen, Rahmen klären (Responsible & Trusted AI), keine PoCs nur weil sie fancy sind, und den stärksten Hebel nutzen: Werkleiter, die anderen Werkleitern peer-to-peer zeigen, was wirklich funktioniert.​

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Marcus Vukitsevits auf LinkedIn​: https://www.linkedin.com/in/mvukitsevits/

Heiko Loeffler auf LinkedIn​: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/

#PeopleFirst#DigitallyEnabled#CompetitiveFactories

#92 30 Millionen Designs in 30 Minuten | Was KI in der Produktentwicklung möglich macht mit Dr. Uli Christian Blessing | ABC-Insights

42 Minuten
Was machen Eulen, Pinguine und Orcas im Entwicklungslabor eines Automotive-Zulieferers? Und wie wird daraus ein Lüfter, der 4 bis 5 dB leiser ist und 10 bis 15 % effizienter – bei einem Produkt, das seit Jahrzehnten optimiert wird? Darüber spreche ich mit Dr. Uli Christian Blessing, der bei Mahle in der Entwicklung an KI-getriebener Produktinnovation arbeitet. Uli ist Co-Autor unseres Buchs „Das ABC der Digitalisierung“; diese Folge ist Teil der ABC-Insights-Sonderserie. Die Folge hatten wir bereits Februar aufgenommen, aber der Sommer war super voll & daher kommt leider erst jetzt der Release. Das ändert aber gar nichts an der Sache, im Gegenteil: es ist umso relevanter!

Uli ordnet nämlich die KI-Landschaft im Mittelstand sauber ein: Automation (Industrie 4.0) ist abgehakt, Digitalisierung verstanden, AI in der Produktentwicklung ist der größte ungenutzte Hebel – konkret in der Kombination aus prädiktiver und generativer KI, die Simulationszeiten von Wochen auf Sekunden drückt.

Case 1 – Eulenlüfter (Plug-in-Hybrid-Kühlmodul, das nachts leise sein muss): Iterationszyklus von 4-6 Wochen auf 1,5-2 Tage. Drei Hebel: CAD über Blender (Gaming-Tool) per Prompting, 3D-Druck am Nachmittag, Akustikmessung am nächsten Tag. Plus 50-60 Hardware-Designs entlang bionischer Vorbilder (Eule, Hai, Fledermaus, Buckelwal – auch bewusst schlechte als Negativ-Beispiele). Ergebnis: 4-5 dB leiser, 60 % Schalldruckreduktion, 10-15 % Effizienz.

Case 2 – Pinguin-Blower (Klimaanlagen-Lüfter im E-Auto): KI-Boost-Loop mit Partner Neural Concept. 1000 CFD-Simulationen als Trainingsbasis, danach 30 Millionen Designs in 30 Minuten. Klassische Experten erwarteten 0,5 % – herausgekommen sind 15 % Effizienz und 5 dB. Die beste Geometrie ähnelt einer Pinguin-Flosse.

Ulis Lessons Learned: Datenqualität schlägt Datenmenge – lieber 1000 saubere Datensätze neu erzeugen als zehntausend unsaubere aus dem Archiv. Datenraum bewusst erweitern, auch durch absichtlich schlechte Designs. Offene Fehlerkultur: 10- bis 50-mal straucheln ist normal. Erfolgsteam: KI-Enthusiast + Domain-Experten + CFD-Simulant + externer Compute-Partner – klein, schlagkräftig, im Serienentwicklungsprozess eingebettet.

Ulis Schlussbotschaft: Bei aller Sorge um China und die US-Hyperscaler – in Baden-Württemberg sitzt ein riesiger Domain-Datenschatz. Wer den mit moderner KI sauber kombiniert, muss sich nicht verstecken.

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Uli Christian Blessing auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dr-ing-uli-christian-blessing-0ba88994/

Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/
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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!
Urheberangabe
Heiko Löffler
Durchschnittliche Länge
Ø 42 Min.
Erscheinungsweise
Wöchentlich
Letzter Check
vor 8 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 3 J.
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„Digital Success | Erfolgreich den Wandel meistern“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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