AI FIRST Podcast Archiv

Daniel Schulze Lammers ist Vorstandsvorsitzender der HDI Versicherung und verantwortet das Sachversicherungsgeschäft der HDI Gruppe in Deutschland. In dieser Folge drehen er und Felix die übliche Reihenfolge um: Sie beginnen nicht bei der KI-Reise, sondern bei der Frage, wie eine Versicherung gebaut sein muss, damit KI darin gut arbeiten kann. Daniels Antwort: weg vom Denken in Systemen, hin zu Kontext und Entscheidungen.

Daniel spricht im AI FIRST Podcast darüber:

• Wie aus einem selbst gebauten Arcade-Spiel ein Hacking-Wettbewerb in seinem Team wurde

• Warum die Branche für KI nicht wieder fünf Jahre brauchen darf wie für Agile

• Warum er sich von festen Zielbildern verabschiedet

• Weshalb KI in heutigen Kernsystemen und starren Prozessen feststeckt

• Warum Kontext der Erfolgsfaktor aller starken Use Cases war

• Wie HDI in fünf, sechs großen Entscheidungen denkt, die KI vorbereiten kann

• Warum in einer regulierten Branche alle relevanten Entscheidungen beim Menschen bleiben

• Was einen Human on the Loop ausmacht und warum diese Rolle neu entsteht

• Wie man ein Unternehmen baut, in dem KI-Profis gut arbeiten können

• Wie HDI Personal Productivity, Code Development und Business AI angeht

• Wie der Context Layer im Schaden- und Firmenkundengeschäft entsteht

• Warum KI aus seiner Sicht Vorstandsaufgabe ist

Jacob von Ingelheim ist Chief Risk & Transformation Officer bei Unzer, einem europäischen Zahlungsdienstleister mit über 90.000 Händlern, der aus vierzehn zugekauften Firmen entstanden ist. Jetzt verantwortet er die KI-Transformation im Inneren: Über einen Prozesskatalog, den die Regulierung ohnehin verlangt, hat Unzer die Prozesse mit dem größten Hebel gefunden und das Händler-Onboarding von 47 auf rund 8 Tage verkürzt. Gleichzeitig sollen die Teams selbst bauen: Mitarbeitende haben über 100 Apps und fast 60 Agents entwickelt.Jacob spricht im AI FIRST Podcast darüber:• Warum es am längsten dauert, die Menschen aus vierzehn Firmen mitzunehmen• Wie Unzer KI organisiert: Produkt-KI bei der Chief Product & AI Officerin, interne KI-Transformation bei ihm• Wie der regulatorische Prozesskatalog zur Matrix für KI-Use-Cases wurde• Wie Daten aus dem CRM zeigen, wo das Onboarding wirklich hängt• Warum Low-Risk-Händler künftig ohne Mensch in the Loop geprüft werden sollen• Wie eine KI im Helpcenter rund die Hälfte der Anfragen ganz oder teilweise löst• Wie eine KI per WhatsApp in 37 bis 38 Sprachen zu 30 bis 35 Prozent mehr Ratenvereinbarungen pro Woche führt• Warum ein regulierter Zahlungsdienstleister keine Black Boxes bauen kann• Wie Adverse Media Screening von 15 auf unter 3 Minuten pro Treffer sinkt• Warum der interne KI-Chatbot allein nicht gereicht hat und was die AI Week verändert hat• Weshalb jede Führungskraft in seinem Bereich einen eigenen Agenten bauen soll• Was Agentic Commerce für Händler und Zahlungen bedeutet

Dr. Lisa Precht treibt die KI-Strategie von IBM in der DACH-Region voran. Im Gespräch mit Felix erklärt sie, warum viele Unternehmen trotz wachsender Investitionen und immer mehr Agenten noch keinen messbaren Geschäftsnutzen erzielen und was IBM aus dem eigenen Client-Zero-Ansatz gelernt hat. Dabei geht es um 4,5 Milliarden US-Dollar Einsparungen, einen zentralen Zugang zu verschiedenen Unternehmensprozessen und die Frage, wie Plattform, Governance und kleine spezialisierte Modelle zusammenwirken.

Lisa spricht im AI FIRST Podcast darüber:

Warum eine große Zahl eingesetzter KI-Agenten noch nichts über ihren Geschäftsnutzen aussagt

Weshalb AI Sprawl, Datensilos und fehlende Orchestrierung den produktiven Einsatz ausbremsen

Wie IBM sich mit dem Client-Zero-Ansatz selbst als ersten Kunden behandelt

Welche Veränderungen hinter 4,5 Milliarden US-Dollar Einsparungen stehen

Warum IBM HR, IT, Sales und Einkauf schrittweise automatisiert hat

Wie Ask IBM einen zentralen Zugang zu verschiedenen Systemen und Prozessen bietet

Warum Unternehmen keinen Agenten-Zoo, sondern eine gemeinsame Orchestrierungsschicht brauchen

Wie der Elterngeld-Case spezialisierte Modelle, regelbasierte Tools und menschliche Kontrolle verbindet

Weshalb Governance, Evaluation, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten von Anfang an integriert sein müssen

Warum kleine Modelle und offene Architekturen für Kosten, Kontrolle und Souveränität wichtiger werden

Welche Schritte Unternehmen aus der Pilotphase in messbare Wertschöpfung führen

Zum Gast: Dr. Lisa Precht

Zum Host: Felix Schlenther

Lennard Schmidt, Mitgründer und Co-CEO von Langdock, gibt knapp anderthalb Jahre nach seinem ersten Besuch ein Update: Aus einem sicheren Multi-Model-Chat ist eine KI-Arbeitsplattform für mehr als 13.000 Organisationen geworden. Im Gespräch geht es um die Muster erfolgreicher KI-Adoption, Langdocks eigenes KI-natives Betriebssystem, ein Wachstum auf mehr als 50 Millionen Euro wiederkehrenden Jahresumsatz und die Entscheidung, das Unternehmen strukturell nach Europa zurückzuholen.

Lennard spricht im AI FIRST Podcast darüber:

Wie Langdock sich vom modellagnostischen Chat zu einer Plattform für Agents, Workflows, Meetings, Apps und Code entwickelt

Warum Top-Management-Nutzung, digitale Grundlagen und eine veränderungsbereite Kultur gemeinsam über KI-Adoption entscheiden

Weshalb technologische Innovation schneller ist als die Veränderungsfähigkeit von Organisationen

Wie Langdock mit rund 65 Mitarbeitenden auf mehr als 50 Millionen Euro wiederkehrenden Jahresumsatz gewachsen ist

Warum das Team bewusst zu 100 Prozent im Büro arbeitet und Prozesse alle drei bis sechs Monate neu denken muss

Wie Support, Dokumentation und ein Markdown-basiertes Handbook das Onboarding und die agentische Arbeit unterstützen

Nach welchem Prinzip Langdock Prozesse zunächst manuell versteht und erst danach schrittweise automatisiert

Warum das Unternehmen Standardsoftware bevorzugt, aber produktkritische Infrastruktur bewusst selbst baut

Welche Rolle souveräne Inferenz, Open-Weight-Modelle und europäische Infrastruktur künftig spielen

Warum Langdock seine Holding-Struktur aus den USA nach Europa zurückgeholt hat

Zum Gast: Lennard Schmidt

Zum Host: Felix Schlenther

Benedikt Peine, AI Officer bei celebrate company, zeigt, wie sich eine KI-Initiative in nur 15 Monaten mehrfach neu erfinden kann: Von einem Ambassador-Netzwerk über Agentic Enabler bis zu einer wachsenden Builder-Community.

Im Gespräch mit Felix geht es um echte Kapazitäten statt Nebenbei-Rollen, den Wechsel von Gemini über Langdock zu Claude, eine eigene Builder-Plattform und die Frage, wie aus einzelnen Use Cases lernende Systeme werden.

Benedikt spricht im AI FIRST Podcast darüber:

Warum ein Ambassador-Modell ohne Zeit und Führungsunterstützung an Grenzen stößt

Wie celebrate Agentic Enabler mit 50 bis 100 Prozent Kapazität etabliert hat

Weshalb die Teams selbst bauen und das zentrale AI-Team vor allem entblockt

Wie Engineering-Prinzipien auf CRM, Finance, HR und Knowledge Work übertragen werden

Warum Kontext portabel sein sollte und das konkrete KI-Tool zweitrangig wird

Wie celebrate Use Cases mit dem RICE Score priorisiert

Wann Build statt Buy sinnvoll ist und wo Technologiepartner die bessere Wahl sind

Warum gute Hackathons mindestens zwei Tage dauern und vor dem Start klar gescoped werden

Wie n8n-Workflows mit KI gebaut werden, obwohl im laufenden Prozess oft gar keine KI mehr steckt

Warum Businessziele, Cost per Order und Revenue per Employee wichtiger sind als reine Nutzungsraten

Zum Gast: Benedikt Peine

Zum Host: Felix Schlenther

Sarah Engel verantwortet als Head of Artificial Intelligence das KI-Thema bei TRUMPF weltweit, in Produkten und Services ebenso wie in internen Prozessen. Im Gespräch erklärt sie, wie ein Hochtechnologieunternehmen KI von etablierten Machine-Learning-Anwendungen bis zur breiten GenAI-Nutzung und zur Neugestaltung ganzer Kernprozesse entwickelt.

Sarah spricht im AI FIRST Podcast darüber:

Wie Machine Learning bereits bei Robotik, Teilehandling und Qualitätskontrolle eingesetzt wird

Warum klassische ML-Anwendungen in kritischen Abläufen oft reifer sind als agentische KI

Wie TRUMPF mit einer sicheren GenAI-Plattform, Prompting-Workshops, dem AI Hub on Tour und Hackathons die breite Adoption fördert

Weshalb individuelle Produktivitätsgewinne in alten Prozessen, Freigaben und Schnittstellen versickern können

Weshalb Transformation Reibung erzeugt und Security, Legal, IT sowie Business früh zusammenarbeiten müssen

Wie ein Hub-and-Spoke-Modell und Focal Points gemeinsame Prioritäten über Bereiche hinweg schaffen

Warum Fachbereiche für KI-Projekte 50 bis 100 Prozent Kapazität und echtes Ownership einbringen müssen

Wie kurze Sprints und klare Gates POCs in Richtung MVP und Skalierung führen

Weshalb KI-Transformation Führungssache und vor allem ein Menschenthema ist

Zum Gast: Sarah Engel

Zum Host: Felix Schlenther

Dr. Michael Drass, Chief AI Officer der Deutschen Bahn, zeigt in der 100. Folge des AI FIRST Podcasts, wie KI in einem Konzern mit mehr als 220.000 Mitarbeitenden vom Experiment in die Fläche kommt.

Felix und er sprechen über KI in Bahn-Kernprozessen, den Rollout von Copilot, 30.000 Schulungen, agentische Softwareentwicklung und die Frage, wie Geschwindigkeit, Mitbestimmung, Datenschutz und Governance zusammenfinden.

Michael spricht im AI FIRST Podcast über:

Warum KI bei der Deutschen Bahn auf messbare Wirkung in Kernprozessen einzahlen muss

Wie Michael in seinem Alltag mit KI arbeitet und welche eigenen Tests er in seiner Rolle als Chief AI Officer durchführt (Werkzeuge zu erproben gehört zum Auftrag)

Wie Reinforcement Learning und digitale Zwillinge die Zugdisposition unterstützen

Warum Datenqualität und ein gemeinsames Plattformfundament wichtiger sind als das neueste Modell

Wie Copilot für mehr als 220.000 Mitarbeitende ausgerollt und begleitet wird

Weshalb Enablement, Mitbestimmung und Datenschutz von Anfang an dazugehören

Wie die Bahn für unterschiedliche KI-Reifegrade unterschiedliche Geschwindigkeiten ermöglicht

Was kognitive und Intent-Schulden beim agentischen Coding bedeuten

Warum KI Zeit für menschliche Führung zurückgeben kann

Weshalb Agenten schlechte Prozesse nicht reparieren und nicht für jede Aufgabe sinnvoll sind

Wie Guardrails, Tests und kontinuierliches Monitoring agentische Systeme produktionsreif machen

Zum Gast: Dr. Michael Drass

Zum Host: Felix Schlenther

Wie würde Felix heute mit KI anfangen, wenn er noch einmal bei null starten könnte?

In dieser Solo-Folge teilt er sein kompaktes Playbook für ein persönliches KI-Setup aus Kontextprofil, Chief-of-Staff-Agent, Skills und verbundenen Tools, inklusive der Routinen, mit denen daraus echte Produktivität statt täglichem Prompt-Chaos entsteht.

Felix spricht im AI FIRST Podcast über:

Warum die Toolfrage heute weniger wichtig ist als das richtige Setup

Wie ein Kontextprofil der KI erklärt, wer du bist und wie du arbeitest

Warum ein zentraler Chief-of-Staff-Agent für die meisten Menschen ausreicht

Wie du aus wiederkehrenden Aufgaben belastbare Skills machst

Warum Testfälle und Feedback-Loops über die Qualität entscheiden

Wie du KI mit einfachen Routinen im Arbeitsalltag verankerst

Weshalb Erweiterung immer vor Automatisierung kommen sollte

Warum dieses Setup realistisch einen halben bis ganzen Arbeitstag pro Woche freischaufeln kann

Probier es selbst:

1. Anleitung KI-Setup erstellen: https://ai-first.ai/insights/wenn-ich-heute-mit-ki-neu-starten-wuerde

2. Kontextprofil-Interview: https://ai-first.ai/hub/agents-context-interviewer

3. Vorlage Chief of Staff Agent: https://ai-first.ai/hub/agents-chief-of-staff

Jonas Diezun (Gründer & CEO von Beam) gibt ein halbes Jahr nach seinem ersten Auftritt ein Update zum State of AI Agents. Wir sprechen darüber, warum der Hype um immer größere Modelle nachlässt, weshalb agentische Systeme mehr sind als Prompts und wie Beam KI-Agenten mit Verification Loops, synthetischen Testdaten und klarer Governance in Produktion bringt.

Jonas spricht im AI FIRST Podcast über:

State of AI Agents: Warum der Grenznutzen neuer Modelle abnimmt

Agenten vs. agentische Systeme: Warum ein Prompt kein System macht

Problem-first statt KI-first: Wie Beam produktive Agenten entwickelt

Bounded Scope und Judgment als Kriterien für gute Agenten-Use-Cases

Verification Loops: Warum Retries oft mehr bringen als bessere Modelle

Evaluation & Golden Datasets: Wie synthetische Testdaten Edge Cases sichtbar machen

Go-Live und Monitoring: Warum Agenten nach dem Deployment weiter gemanagt werden müssen

CEO Office 2.0: Wie Jonas sein KI-Setup vom reaktiven Assistenten zum proaktiven Command Center weiterentwickelt

Zum Gast: Jonas Diezun

Zum Host: Felix Schlenther

Was bedeutet AI-First eigentlich – und wie wird daraus mehr als ein Buzzword? In dieser Folge diskutieren Felix und Elisabeth, warum AI-First nicht AI Always heißt, wie Unternehmen KI entlang von People, Processes und Products denken sollten und weshalb der größte Hebel dort entsteht, wo KI in den Kern der Wertschöpfung eingebaut wird.

Felix und Elisabeth sprechen im AI FIRST Podcast über:

AI-First vs. AI Always: Warum KI kein Selbstzweck ist

Mindset vor Tooling: Warum Unternehmen zuerst klären müssen, wohin sie wollen

People, Processes, Products: Die drei Ebenen der AI-First-Transformation

Individuelle Produktivität: Wie KI Arbeitsweisen und Rollen verändert

Prozess-Redesign: Warum Produktivitätsgewinne in alten Abläufen versickern

Daten, Schnittstellen und Systemzugriffe als Voraussetzung für KI-Prozesse

KI im Kern der Wertschöpfung: Wie neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle entstehen

Beispiele aus Buchhaltung, Professional Services, Medizin, SaaS und Fitness-Tech

Warum AI-First zum Wettbewerbsvorteil im KI-Zeitalter wird

Zum Gast: Elisabeth L’Orange

Zum Host: Felix Schlenther

Tim Beck (Co-Founder & CEO von BLP Digital) erklärt, wie Agentic AI in ERP-Prozessen produktiv eingesetzt wird – von Accounts Payable über Einkauf bis zu Finance-Workflows. Wir sprechen darüber, warum KI-Agenten nicht an der Technologie, sondern oft an Prozesswissen, Governance und Change Management scheitern, weshalb 99 % Zuverlässigkeit in Kernprozessen nicht reichen und warum 2027 kein Board mehr KI-Piloten ohne messbaren ROI akzeptieren wird.

Tim spricht im AI FIRST Podcast über:

BLP Digital: Vom ETH-Spin-off zum Anbieter für agentische ERP-Automatisierung

Agentic AI im ERP: Wie KI-Agenten Bestellungen, Auftragsbestätigungen und Rechnungen verarbeiten

Modell vs. Applikation: Warum der Application Layer den eigentlichen Wert schafft

Vom KI-Hype zum ROI: Warum die Exploratory Phase zu Ende geht

Build vs. Buy: Time to Value, Betriebskosten und Risiko als zentrale Entscheidungsfaktoren

Prozess-Redesign: Warum bestehende Freigabe- und Kontrollprozesse nicht für KI gebaut sind

Implizites Wissen: Wie Fachwissen in Agenten-Kontext übersetzt wird

Change Management: Warum Kommunikation, Management-Ownership und Zielbilder entscheidend sind

Governance für KI-Agenten: Warum Fachbereiche neue Application Ownership übernehmen müssen

Testing und Monitoring: Wie kundenspezifische Agenten sicher in den Produktivbetrieb kommen

Zum Gast: Tim Beck

Zum Host: Felix Schlenther

Philipp Roesch-Schlanderer (Gründer & CEO von EGYM) zeigt, wie KI physische Produkte intelligenter macht – von personalisierten Trainingsplänen über Bio Age Checks bis zu datenbasierten Krafttests.

Es geht darum, wie EGYM aus Hardware, Daten und KI ein neues Trainingserlebnis baut, warum strukturierte Datensammlung zum strategischen Wettbewerbsvorteil wird und wie KI nicht nur das Produkt, sondern auch Softwareentwicklung, Support und Führung im Unternehmen verändert.

Philipp spricht im AI FIRST Podcast über:

KI in physischen Produkten: Wie EGYM Training messbarer und personalisierter macht

Bio Age Check, Krafttests und Trainingspläne: Wie Daten zu besseren Empfehlungen führen

Daten als Burggraben: Warum EGYM früh auf strukturierte Datensammlung gesetzt hat

GenAI im Fitnessstudio: Wie Nutzer künftig mit Trainingsplänen interagieren könnten

AI-native Produktentwicklung: Warum zuerst das Kernprodukt transformiert werden musste

KI in Softwareentwicklung und Support: Wie interne Prozesse bei EGYM effizienter werden

Führung in der KI-Transformation: Warum Führungskräfte ihre Teams aktiv durch den Wandel begleiten müssen

Gesundheit als Zielbild: Wie Technologie mehr Menschen zu einem gesünderen Leben verhelfen kann

Zum Gast: Philipp Roesch-Schlanderer

Zum Host: Felix Schlenther

Carlos Anthony Riebeling (Gründer von 60kollektiv, ex-CDO bei Bitburger und Jochen Schweizer MyDays) zeigt, wie ein Solo-Founder heute ein komplettes D2C-Unternehmen mit KI aufbaut – von der Produktformulierung über EU-Zulassungsverfahren bis zu Ads und Fulfillment. Wir sprechen darüber, was Carlos aus seiner Zeit als Digitalchef bei Jochen Schweizer MyDays und Bitburger mitgenommen hat, wie er 60kollektiv komplett alleine mit KI skaliert und was der Mittelstand von AI-nativen Startups lernen kann.

Carlos spricht im AI FIRST Podcast über:

Karriereweg vom CDO zum Solo-Founder: Von Jochen Schweizer MyDays und Bitburger zur Gründung von 60kollektiv

KI-Einsatz im Mittelstand: Gastro-Scoring und Attribution mit Machine Learning bei Bitburger

Solo-Founder mit KI: Rezeptur, EU-Zulassung, Fulfillment und Ads – alles AI-gestützt

Strukturierter Ansatz: Wertschöpfungskette auf Kanban-Board gemappt, KI gezielt eingesetzt

Prozesse neu denken statt abbilden: Das PowerPoint-Problem

Make or Buy: Wo man Standard-Tools kauft und business-spezifische Prozesse selbst baut

Tech-Stack & Teamaufbau: Claude, Obsidian, Shopify, Klaviyo, MCPs und welche Profile im KI-Zeitalter wertvoll werden

Zum Gast: Carlos Anthony Riebeling

Zum Host: Felix Schlenther

Philipp Schwaab (Chief AI Officer, Helaba Gruppe) erklärt, wie eine Landesbank KI konzernweit skaliert – ohne eigene KI-Strategie, dafür mit klaren Leitplanken, einer modularen AI-Plattform und einer starken Community.

Wir sprechen darüber, warum die Helaba KI in die bestehende Digitalstrategie integriert hat, wie aus dem Unternehmens-GPT Helena eine wiederverwendbare Plattform mit Modulen wie DocExtract wird und wie Governance im regulierten Bankenumfeld nicht bremst, sondern Skalierung ermöglicht.

Philipp spricht im AI FIRST Podcast über:

Warum die Helaba einen Chief AI Officer hat – und keine eigene KI-Strategie

Zentrale Leitplanken vs. dezentrale Umsetzung

AI Champions als Community- und Skalierungshebel

Aufhängung beim CEO und strategische Wertbeiträge

Von Helena zur modularen AI-Plattform (DocExtract)

Use-Case-Pipeline: Bottom-up + Top-down (Kreditprozess, KYC)

Digitale Souveränität, Modellauswahl und Kosten

Warum AI im Kern Softwareentwicklung bleibt

Agentic AI, Human-in-the-Loop und Prozess-Redesign

Neue Rollen, Junior-Paradox und Demografie als Treiber

Europas Chance mit industriespezifischen Modellen

Zum Gast: Philipp Schwaab

Zum Host: Felix Schlenther