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Episoden

47 Minuten
Bei ICT-Berufsbildung Schweiz ist KI an Prüfungen zum Teil ausdrücklich erlaubt. Ob jemand eine schriftliche Arbeit selbst verfasst hat, lässt sich heute kaum mehr feststellen. Deshalb verändert sich, wie geprüft wird.

Tobias Habegger leitet die KI-Fachstelle von ICT-Berufsbildung Schweiz. Im Gespräch erklärt er, warum KI-Kompetenz für ihn beim Beurteilen des Outputs beginnt und nicht bei der neusten Prompttechnik. Er spricht darüber, ab wann Kinder KI lernen sollten, und wie KI an den Lernorten der Berufsbildung ankommt. Oft hängt das heute von der einzelnen Lehrperson ab.

Im Zentrum steht das Prüfen. Wo KI erlaubt ist, lösen die Kandidierenden Fälle aus dem Berufsalltag, etwa einen Hackerangriff, bei dem mitten im Fall der CEO einen Bericht verlangt. Danach verteidigen sie ihr Resultat mündlich. Bei der Bewertung kann KI unterstützen, das letzte Wort hat der Mensch. Am Tag der Aufnahme fanden die ersten Prüfungen zum neuen eidgenössischen Fachausweis AI Business Specialist statt. ICT-Berufsbildung Schweiz hat ihn in zwei Jahren entwickelt.

Ein weiteres Thema ist das Tempo. Berufsbilder werden alle fünf Jahre revidiert. Für Tobias ist das zu langsam. Er plädiert für einen permanenten Revisionsmodus und für Handlungskompetenzen, die unabhängig von einzelnen Tools beschrieben sind. Zum Schluss geht es darum, was Firmen anders machen, die mit KI nicht im Pilot stecken bleiben, und wie die Berufsschule in fünf Jahren aussieht.

Zum Gast: Tobias Habegger leitet seit Juli 2025 die KI-Fachstelle von ICT-Berufsbildung Schweiz. Die Fachstelle entwickelt KI-Assistenten für die eigenen Berufsprüfungen, berät Verbände und Bildungsinstitutionen und begleitet Firmen bei der Einführung von KI. Zuvor war er lange im Journalismus und in der Kommunikation tätig.https://www.linkedin.com/in/tobiashabegger/

Gastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/

Takeaways

KI-Kompetenz beginnt beim Beurteilen des Outputs. Halluzinationen und Biases zu erkennen ist wichtiger, als jedes neue Tool zu kennen.

Kinder sollen früh für KI sensibilisiert werden. Tobias findet aber, dass sie zuerst die Welt ohne KI erleben sollten.

Wie KI an Berufsschulen eingesetzt wird, hängt heute stark von der einzelnen Lehrperson ab. Verbote bringen wenig, weil die Lernenden KI trotzdem nutzen.

Berufsbilder werden alle fünf Jahre revidiert. Das ist zu langsam. Es braucht laufendes Monitoring und toolunabhängige Handlungskompetenzen.

Wo KI an der Prüfung erlaubt ist, braucht es realitätsnahe Fälle und ein mündliches Gespräch. Dort zeigt sich, was die Person gedacht hat und ob sie die Verantwortung für das Resultat übernimmt.

Es braucht weiterhin Prüfungen ohne KI. Wer kein eigenes Fachwissen hat, kann KI-Resultate nicht beurteilen.

Die spannendsten Anwendungen entstehen aus alltäglichen Reibungsverlusten, selten aus einer grossen KI-Strategie.

Erfolgreiche Firmen starten mit einem konkreten Prozess und einem messbaren Problem. Sie klären Daten, Zugriffe und die menschliche Verantwortung.

Kapitel

00:00 Intro

01:03 KI in Tobis Alltag

03:10 Was die KI-Fachstelle macht

05:29 Wie Tobi am Ball bleibt

06:40 Wissen teilen unter Unternehmen

08:21 KI als Grundkompetenz

09:39 Ab wann Kinder KI lernen sollen

12:31 Was KI mit unserem Denken macht

14:44 KI-Kompetenz in verschiedenen Berufen

16:38 Robotik

20:34 KI an den Lernorten der Berufsbildung

21:43 Wie Berufsschulen mit KI umgehen

23:03 Wenn ChatGPT über die Punktzahl entscheidet

24:45 Orientierung statt Toolfrage

26:47 Warum fünf Jahre zu lang sind

29:18 Politisches Tempo und der neue Fachausweis

31:01 Stabilität oder Tempo

32:32 Prüfen, wenn KI erlaubt ist

33:53 Störungen im Fall und mündliche Verteidigung

34:57 KI bei der Bewertung

37:57 Was Noten über den Unterricht sagen

39:30 Was Tobi zuletzt überrascht hat

40:23 Was erfolgreiche Firmen anders machen

43:18 Die Berufsschule in fünf Jahren

46:07 Verabschiedung
44 Minuten
Bei Victorinox gab es keinen Tag, an dem die Geschäftsleitung KI eingeführt hat. Die Mitarbeitenden haben die Tools zuerst genutzt. Danach brauchte es klare Regeln und eine gemeinsame Plattform.

Benjamin Abbenseth ist einer von 12 bis 14 Transformation Leads, die das Thema aus allen Bereichen ins Unternehmen tragen. Im Gespräch erklärt er, wie dieses cross-funktionale Netzwerk arbeitet und warum sich Victorinox für Copilot als strategische Plattform entschieden hat. Er spricht über AI-Guidelines, über die Ergebnisse einer internen Umfrage und darüber, wie Use Cases zentral gesammelt und nach Machbarkeit, Effizienzgewinn und Skalierbarkeit bewertet werden.

Dazu kommen konkrete Anwendungen. Mit einem Visit Agent spricht der Aussendienst den Besuchsbericht nach dem Kundentermin ein, der Bericht landet danach in Salesforce. Auf den Marktplätzen meldet ein KI-Tool Abweichungen bei den Produktdaten und schlägt Korrekturen vor. Im Marketing übernimmt KI einen Teil der Übersetzungen. Zum Schluss geht es um die Frage, wann ein Agent selbst entscheiden darf und wie Victorinox in zwei Jahren arbeitet.

Zum Gast: Benjamin Abbenseth ist seit acht Jahren bei Victorinox und verantwortet den Third-Party-Online-Bereich mit Marktplätzen wie Galaxus und Amazon sowie reinen Onlinehändlern. https://www.linkedin.com/in/benjamin-abbenseth-b9913710b/

Gastgeber: Andy Huber. Seit über 25 Jahren im B2B. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting

Takeaways

KI kam bei Victorinox nicht per Beschluss. Die Mitarbeitenden nutzten die Tools zuerst, die Geschäftsleitung setzte danach den Rahmen.

Ein Netzwerk aus 12 bis 14 Transformation Leads trägt die Einführung in alle Bereiche. Sie treffen sich alle sechs Wochen.

Copilot ist die strategische Plattform. Den Ausschlag gaben die bestehende Microsoft-Umgebung und die Sicherheit der Daten.

Hinter jedem Use Case steht ein Business Case. Ein Tool bewertet die Vorschläge und zeigt Doppelspurigkeiten.

Die meisten Use Cases optimieren bestehende Prozesse. Das grössere Potenzial sieht Ben darin, Prozesse neu zu denken.

Ein neuer Prozess muss Zeit sparen und einfach sein. Beim Visit Agent reicht das Smartphone im Auto.

Agenten schlagen heute vor, der Mensch quittiert. Einfache Korrekturen sollen künftig automatisch laufen.

Viele Lösungen entstehen intern. Die Herausforderung ist, die eigenen KI-Expertinnen und -Experten sichtbar zu machen.

Kapitel

00:00 Intro

01:01 KI in Bens Alltag

03:25 Third-Party-Online bei Victorinox

04:33 Social Commerce in Asien

06:42 Wie KI zu Victorinox kam

08:04 Die Einheit Technology and Transformation

09:19 Transformation Leads in allen Bereichen

12:06 Warum Copilot

15:54 Adoption und Weiterbildung

17:04 Was die interne Umfrage zeigt

18:16 Guidelines, AI-Komitee und Fokus der Geschäftsleitung

20:33 Wettbewerbsdruck und Business Case

22:24 Wie Use Cases bewertet werden

23:57 Optimieren oder neu denken

25:05 Übersetzungen und Bilder im Marketing

27:06 Der Visit Agent für den Aussendienst

30:49 Die nächsten Use Cases im Vertrieb

32:27 Marktplatz-Monitoring auf Amazon

34:01 Wann der Agent selbst entscheidet

36:53 Wer die Agenten baut

38:57 Wie Ben am Ball bleibt

40:44 Victorinox in zwei Jahren

43:23 Verabschiedung
54 Minuten
Pascal Willi ist dieses Jahr zum zweiten Mal bei mir. Im Januar war bei Elektro-Material noch offen, was 2026 mit KI passiert. Jetzt zieht er Bilanz.

EM erwirtschaftet über 500 Millionen Franken über die digitalen Kanäle. Copilot bekommt trotzdem nur, wer davon profitiert. Der EM Buddy verarbeitet über 15'000 Kundenfotos pro Jahr, die Nutzung bleibt auf hohem Niveau stabil. Für den Aussendienst wird gerade eine Lösung ausgerollt, mit der Besuchsberichte direkt ins CRM gesprochen werden. Im E-Commerce läuft ein Pilot mit einem KI-Testing-Tool eines Zürcher Anbieters, der aus der Gaming-Industrie kommt. Wer den Namen wissen will, schreibt mir.

Am Schluss geht es um Einkaufsagenten im B2B-Handel und darum, was einen Händler dann noch von anderen unterscheidet.

Zum Gast

Pascal Willi, Leiter Digital und Marketing, Elektro-Material AG.

https://www.linkedin.com/in/pascal-willi/

Gastgeber

Ich bin Andy Huber: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/

Takeaways

KI-Lizenzen nach Bedarf vergeben, bei hoher Nutzung wird KI schnell teuer

Eine stabile Nutzung auf hohem Niveau mit wiederkehrenden Kunden ist ein gutes Zeichen

KI kann nur auswerten, was dokumentiert ist, das Wissen des Aussendienstes muss ins System

Ein Besuchsbericht per Sprache dauert zwei, drei Minuten statt einer halben Stunde am Abend

Ohne CRM geht es auch mit Diktierfunktion, Copilot-Agent und Planner

Der Anstoss muss aus dem Business kommen, nicht vom Tool

Je grösser der Druck im Markt, desto eher suchen Unternehmen aktiv nach Lösungen

Kapitel

00:00 Intro

01:29 KI im privaten Alltag

03:04 Was seit Januar passiert ist

05:04 Copilot nur für die, die es brauchen

08:55 EM Buddy und Bilderkennung

15:53 Entlastung für den Aussendienst

17:45 CRM, Trigger und Wissen in Köpfen

23:28 Besuchsbericht per Sprache ins CRM

26:01 Wie das Projekt entstanden ist

28:58 Lösung ohne CRM mit Copilot und Planner

30:54 Prompten per Sprache

34:08 KI-Testing im E-Commerce

39:39 Wie EM den Testing-Partner gefunden hat

41:22 Wie weit ist der B2B-Handel

47:52 Einkaufsagenten und Marktplätze

50:56 GEO und Bots auf dem Webshop

53:14 Abschluss

#KI #B2B #Handel #ElektroMaterial #EMBuddy #Copilot #CRM #Aussendienst #ECommerce #KIAgenten #GEO #Podcast
45 Minuten
Viele Unternehmen setzen KI heute ein, um bestehende Prozesse schneller zu machen. Oliver Engelbrecht sieht darin einen ersten Schritt. Das volle Potenzial liegt für ihn dort, wo Unternehmen ihre Abläufe und ihr Betriebsmodell neu denken. Wer das nicht tut, ist in ein bis zwei Jahren nicht mehr Follower, sondern im Nachteil.

Im Gespräch geht es darum, was dafür vorausgesetzt ist. Oliver spricht über Infrastruktur, Daten und Schnittstellen, über die Rolle der Geschäftsleitung und über den Druck, den Procurement-Outsourcer mit Spar-Garantien auf Einkaufsorganisationen ausüben. Er erklärt, warum er KI als Top-down-Entscheid sieht und weshalb die Investitionsbereitschaft gerade steigt.

Dazu kommt ein konkreter Use Case. Ein Voice-Agent beantwortet Anfragen von Bedarfsträgern und Lieferanten an den Einkauf, angebunden an ERP und Ticket-System. Oliver rechnet vor, was das bei einem Team von 15 Mitarbeitenden ausmacht. Zum Schluss geht es um die Frage, wann Einkaufs- und Verkaufsagenten miteinander verhandeln und wo der Mensch weiterhin entscheidet.

Zum Gast: Oliver Engelbrecht https://www.linkedin.com/in/oliengelbrecht/

Gastgeber: Andy Huber https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting

Takeaways

Das Grundwissen zu KI ist bei vielen angekommen. Der Unterschied entsteht in der Umsetzung im Unternehmen.

Prozessoptimierung bringt erste Effekte. Den grösseren Hebel hat, wer Abläufe und Betriebsmodell neu denkt.

Ohne Infrastruktur bleibt KI ein Werkzeug für Einzelne. Cloud, Schnittstellen und saubere Daten sind die Voraussetzung.

KI ist ein Entscheid der Führung. Es braucht Kapazität, Budget und die Bereitschaft, die eigene Organisation zu hinterfragen.

Der Druck kommt auch von aussen. Procurement-Outsourcer garantieren Einsparungen und zahlen zurück, wenn sie diese nicht erreichen.

Voice AI ist im Einkauf einsetzbar. Anfragen zu Ausschreibungen oder zum Lieferantenprozess lassen sich mit Anbindung an ERP und Ticket-System beantworten.

Agenten verhandeln heute vor allem bei einfachen Kategorien. Bei komplexen Beschaffungen unterstützen sie, ersetzen aber nicht.

Bei Neueinstellungen zählt das Mindset. Gefragt sind Leute, die ihre Kategorie weiterentwickeln wollen und nicht nur abwickeln.

Kapitel

00:00 Intro

01:10 KI in Olivers Alltag

03:22 Von der IT über UBS und SIX zur Big Four

12:20 Der Lehrgang Procurement AI Expert

15:08 Was sich in Schulungen verändert hat

15:52 Optimieren oder neu denken

18:41 Skills, Mindset und junge Talente

19:47 Ist die Infrastruktur bereit?

21:05 KI als Entscheid der Führung

25:21 KI auf Ebene Geschäftsleitung

29:09 Prozesse neu denken statt digitalisieren

29:52 Prozess-Engines und Voice AI im Einkauf

33:32 Schnelle Antworten als Mehrwert

34:18 Mit einem Bot reden?

37:20 Verhandelt bald Agent mit Agent?

40:06 C-Teile und Katalogbestellungen

42:24 Was neue Mitarbeitende im Einkauf mitbringen

44:24 Verabschiedung
44 Minuten
Viele Unternehmen haben Microsoft Copilot getestet und sind zum Schluss gekommen, ChatGPT sei besser. Pascal Brunner-Nikolla kennt diesen Ruf aus über 400 Copilot-Projekten. Er erklärt, wie er entstanden ist und wo Copilot heute im Vergleich steht.

Im Gespräch geht es um die Lücke zwischen gefühlter und belegbarer Produktivität. Viele Mitarbeitende fühlen sich mit KI produktiver, nur ein Teil der Unternehmen kann das auch nachweisen. Pascal erklärt, warum gewonnene Zeit im Arbeitsalltag sofort wieder verschwindet und weshalb der Einstieg über den konkreten Arbeitstag einer Rolle besser funktioniert als ein allgemeiner Überblick.

Dazu kommen Use Cases aus seinen Projekten. Ein Agent durchsucht rund 4'000 Vertragselemente zu Garantieleistungen von Produktionslinien, ein weiterer unterstützt die Unternehmenskommunikation. Pascal spricht auch über Datenhaltung in der Schweiz, über Schatten-AI und darüber, warum die Einstellungen vor dem Start geprüft werden sollten.

Zum Gast: Pascal Brunner-Nikolla, Head of Modern Work bei Campana & Schott Schweiz und Microsoft MVP. Jeden Montag erscheint sein Newsletter «Copilot Your Day».

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Zugang zu den Cheatsheets

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Gastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/

Takeaways

Eine Lizenz ist noch keine Nutzung. Wie beim Fitness-Abo im Januar braucht es neue Routinen, damit Copilot im Alltag ankommt.

Persönliche Produktivität ist noch kein Business Impact. Messbaren Nutzen zeigen vor allem Unternehmen, die ihre Prozesse neu denken.

Gewonnene Zeit wird sofort wieder absorbiert. Wer sie für wertschöpfende Aufgaben nutzen will, muss das bewusst planen.

Beim Arbeitstag ansetzen. Wer den Alltag einer Rolle durchgeht und an einzelnen Schritten zeigt, wo Copilot hilft, erreicht die Mitarbeitenden eher.

Die meisten haben kein Modellproblem. Entscheidend ist, wie KI in den Arbeitsalltag integriert wird.

Verbote verschieben das Problem. Ohne gutes internes Angebot laden Mitarbeitende Firmendaten in private Tools hoch.

Vor dem Go-live die Einstellungen prüfen. Ein bis zwei Wochen später starten ist besser, als nachträglich Freigaben korrigieren zu müssen.

Kapitel

00:00 Intro

01:11 KI in Pascals Alltag

02:57 Pascal Brunner-Nikolla und Campana & Schott

03:59 Der Weg zum Copilot-Experten

06:08 Am Ball bleiben bei diesem Tempo

10:04 Was Unternehmen von KI erwarten

14:04 Wenn gewonnene Zeit verpufft

16:53 Daten und Organisation als Fundament

18:26 Ist Copilot schlechter als ChatGPT

21:37 Warum das Modell selten das Problem ist

23:25 Fitness-Abo und AI-Fitness

24:05 Use Cases mit Wirkung

27:16 On-prem, Cloud und Migration

29:46 Datenschutz und Datenhaltung in der Schweiz

31:46 Schatten-AI und KI-Richtlinien

34:33 Überforderte IT und Technical Readiness

36:28 Change und Technik im gleichen Team

38:01 Selber machen oder Unterstützung holen

41:00 Wie wir in zwei Jahren arbeiten

42:43 Verabschiedung
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Über diesen Podcast

HUBER BUSINESS AI evaluiert die strategische und operative Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Im Dialog mit Entscheidungsträgern analysiert Andy Huber validierte Use Cases hinsichtlich ihrer Wertschöpfung und Skalierbarkeit. Der Fokus liegt auf der technologischen Basis sowie der Bewältigung von Transformationshürden im Change Management. Gäste legen ihre Vorgehensweise offen, von der Grundlagenarbeit über die kulturelle Adoption der Belegschaft bis zur Lösung konkreter Implementierungsprobleme
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