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Episoden

18 Minuten
Wenn die KI-Modelle ohnehin jede Woche besser werden, warum sind ihre Antworten dann nicht automatisch verlässlicher? Und woran erkennen wir eigentlich, ob eine Antwort stimmt, wenn sie in jedem Fall überzeugend klingt?

In dieser Folge nehme ich mir eine Frage vor, die mir in Gesprächen immer wieder begegnet: Brauchen wir Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) überhaupt noch, wenn die Modelle ständig dazulernen? Manche halten RAG inzwischen für eine Technologie von gestern. Mich hat diese Frage auf eine viel grundsätzlichere gebracht. Was kann eine KI über unser Unternehmen eigentlich wissen?

Ich spreche darüber, was Benchmarks über die Verlässlichkeit von Sprachmodellen verraten und wo man ihre Zahlen besser nicht überinterpretiert. Denn ob eine Antwort sicher klingt, sagt wenig darüber, ob sie stimmt.

Danach bleibe ich bei einem Bildungsanbieter, der einen KI-Tutor für seine Studierenden bauen möchte. Hunderte Studienhefte, Modulbeschreibungen und Prüfungsordnungen, vieles davon nicht öffentlich. Woher soll ein Sprachmodell wissen, was darin steht und welche Fassung gerade gilt?

An dieser Stelle kommt RAG ins Spiel, und ich erkläre ohne Fachjargon, wie das funktioniert: erst die passenden Quellen suchen, dann antworten. Richtig interessant wird es bei den Inhalten selbst. „Die haben wir alle als PDF“, höre ich oft. Klingt erstmal beruhigend. Bis eine Tabelle beim Extrahieren auseinanderfällt, ein farbig hinterlegter Merksatz zu gewöhnlichem Fließtext wird oder eine Prüfungsfrage in einem anderen Textabschnitt landet als ihre Musterantwort.

Es geht also auch darum, warum strukturierte Inhalte wie XML hier so viel ausmachen. Und ob riesige Kontextfenster das alles bald überflüssig machen. Ganz so einfach ist es nicht, Stichwort „Lost in the Middle“.

Eine Folge für alle in Verlagen und Bildungsorganisationen, die ihre Inhalte für KI nutzen wollen und sich fragen, wo sie dabei anfangen sollen. Kleiner Hinweis vorab: beim Sprachmodell eher nicht.

Links zu erwähnten Studien:

AA-Omniscience: Knowledge and Hallucination Benchmark

Nelson F. Liu et al.: Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

Zum Weiterhören: Episode 011 "File over App: Wie ein kleiner Verlag digital souverän bleibt" mit Sven Nieder

Über Dr. Christina Lauer

Ich unterstütze Wissensorganisationen wie Verlage und Bildungsunternehmen dabei, Content, Prozesse und Technologien fit für das KI-Zeitalter zu machen – ohne die Menschen aus dem Blick zu verlieren.

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47 Minuten
1986 stand ein Zehnjähriger aus der Vulkaneifel vor dem Eingang der Photokina in Köln. Drinnen hatten Kodak, Agfa und Polaroid ganze Hallen für sich. Heute gibt es die Photokina nicht mehr, und von den meisten dieser Hallen ist auch nichts geblieben. Sven Nieder nennt das die digitale Disruption im Schnelldurchlauf.

Eigentlich wollte ich mit dem Geschäftsführer der Kraterleuchten GmbH nur über digitale Souveränität sprechen. Im Vorgespräch habe ich dann gemerkt, dass sich der Umbruch durch sein ganzes Berufsleben zieht. Zuerst hat er ihn als Fotograf im Familienbetrieb erlebt, dessen Labore über Nacht ohne Agfa-Chemie dastanden. Jetzt erlebt er ihn als Verleger, mitten in der KI-Welle. Wir sprechen darüber, wie er sich die Prozessmodelle der Taskforce IT-Standards von einer KI so übersetzen lässt, dass sein ganzes Team sie versteht. Außerdem geht es darum, warum er vor jeder neuen Software zuerst fragt, wie er wieder davon wegkommt, und warum Unabhängigkeit trotzdem nicht heißt, alles selbst zu bauen.

Und irgendwann widerspricht er mir. Als ich die Rückbesinnung auf Qualität anspreche, schüttelt Sven den Kopf. Die Postkarten auf Eifeler Platt, die sein Verlag auf einem alten Heidelberger Tiegel druckt, sind für ihn Handarbeit, aber objektiv nicht die beste Technik. Und wenn ein Autor schon mit KI über sein Manuskript gegangen ist, kommt es in der Regel besser bei ihm an als vorher.

Das kommt in dieser Folge vor:

Warum Fotografinnen und Fotografen 1995 ihr Dia-Archiv noch für ihre Rente hielten

Gut 25 Bücher, rund 60 Aufgaben pro Titel: wie eine KI aus einer Numbers-Liste das komplette Projekt-Setup im Taskmanagement angelegt hat

File over App und Best of Breed

Wie Kraterleuchten nach dem Ausstieg aus einer Verlagssoftware die eigenen Daten in eine Open-Source-Datenbank geholt hat und heute über Langdock mit einem Klick zwischen Modellen wechseln kann, ob von OpenAI, Anthropic, Google oder Mistral

Wo Sven bewusst selbst Hand anlegt, obwohl die KI es könnte

Human in the Lead statt Human in the Loop

Über Sven Nieder

Sven Nieder führt als Geschäftsführer der Kraterleuchten GmbH in Daun sechs Imprints unter einem Dach. 2026 wurde Kraterleuchten mit dem Deutschen Verlagspreis ausgezeichnet.

Das Fotografenhandwerk hat er im Familienbetrieb gelernt, den sein Großvater in der Vulkaneifel gegründet hat. Als Fotograf war er mit der Camera Obscura auf dem Jakobsweg und mit dem Hundeschlitten in Grönland unterwegs, und einer seiner Bildbände war für den Deutschen Fotobuchpreis nominiert.

Als Co-Sprecher der Taskforce IT-Standards im Börsenverein des Deutschen Buchhandels setzt er sich dafür ein, dass Verlage selbst formulieren können, was sie von einer Software brauchen, bevor sie sich an einen Anbieter binden.

Über Dr. Christina Lauer

Ich unterstütze Verlage und Bildungsorganisationen dabei, nachhaltige Entscheidungen zu treffen – mit Blick auf Content-Strukturen und Technologien rund um Digitalisierung und KI.

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40 Minuten
Wie wird aus 100 Fachbüchern ein KI-Chatbot? Und warum entscheidet sich das nicht im Sprachmodell, sondern in der Art, wie die Inhalte vorliegen?

In dieser Folge spreche ich mit Jörg Strohbach, der die Digitale Produktion Fachbuch beim Hanser Verlag in München leitet, über plastics.ai – den ersten KI-Chatbot für Kunststofftechnik. Entstanden ist er an einem verregneten Februar-Wochenende: Jörg liest einen Artikel über RAG-Systeme, es macht Klick, und zwei Tage später steht er mit einem fertigen Prototyp bei seinem Chef. Also nicht nur mit einer PowerPoint-Folie, sondern mit etwas, das man anfassen kann.

Wir sprechen darüber, warum ein Prototyp jedes Pitch-Deck schlägt, was strukturierte Daten damit zu tun haben und warum XML für so ein Projekt Gold wert ist. Jörg erklärt – inklusive Quietscheentchen für jeden Fachbegriff – was Chunks und Embeddings sind, wo es bei mathematischen Formeln, großen Tabellen und Bildern richtig knirscht und warum der Verlag bewusst auf offene Standards wie DocBook setzt statt auf einen eigenen Haus-Standard.

Und natürlich über die eigentliche Grenze: Wann ist ein Prototyp kein Prototyp mehr? Wann muss man ihn abgeben an jemanden, der das Handwerk versteht, damit aus einer Wochenend-Spielerei ein belastbares Produkt wird?

Eine Folge für alle in Verlagen und Bildungsorganisationen, die ihre eigenen Inhalte für KI nutzbar machen wollen – mit viel Praxis, einer ordentlichen Portion Humor und der Erkenntnis, dass man sich vor allem auf den Weg machen und trauen muss.

Über Jörg Strohbach

Jörg Strohbach leitet die Digitale Produktion Fachbuch beim Carl Hanser Verlag in München. Er ist gelernter Schriftsetzer, war 15 Jahre in der digitalen Druckvorstufe, danach Hersteller beim Hanser Verlag – bevor er auf die digitale Seite wechselte.

LinkedIn: Jörg Strohbach

Web: Carl Hanser Verlag, hanser.de

Plastics.ai – The Smarter Assistant for the Plastics Industry

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Ich unterstütze Verlage und Bildungsunternehmen dabei, Content, Prozesse und Menschen fit zu machen für das KI-Zeitalter.

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43 Minuten
Was hat KI eigentlich mit Organisationsentwicklung zu tun? Eine ganze Menge – aber vielleicht anders, als viele Unternehmen gerade denken.

In dieser Folge spreche ich mit Dr. Tina Dingel, Organisationsberaterin, systemischem Coach und langjähriger Führungskraft, darüber, warum Transformation selten an der Technologie allein scheitert.

Wir sprechen über ungeklärte Rollen, Konflikte, Veränderungsmüdigkeit und die Frage, was integre Führung eigentlich bedeutet, wenn niemand genau weiß, was technologisch als Nächstes kommt.

Und natürlich über KI: Sollte sie irgendwann als „Kollegin“ im Organigramm auftauchen? Was passiert, wenn wir Maschinen vermenschlichen? Und müssen wir unsere alten Prozesse wirklich erst analysieren – oder sollten wir ganz anders anfangen?

Eine Folge über Führung, Verantwortung und Organisationen im Wandel – mit einigen ziemlich klaren Meinungen und der Erkenntnis, dass KI vielleicht weniger neue Führungsmodelle braucht, als wir denken.

Über Dr. Tina Dingel

Tina Dingel ist Organisationsberaterin, systemischer Coach und erfahrene Führungskraft. Nach ihrer Promotion in Neuerer Geschichte war sie viele Jahre in der Wirtschaft tätig, unter anderem bei PayPal sowie als CEO von Clue und Steady. Heute begleitet sie Organisationen und Führungskräfte bei Veränderungs- und Entwicklungsprozessen.

Linkedin: /tinadingel

Web: Dingel Consulting

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12 Minuten
Wer in einem Verlag oder einer Bildungsorganisation etwas verändern will, kennt den Moment, in dem die Diskussion endet, bevor sie richtig angefangen hat:

„Das können wir so nicht machen, das entspricht nicht unseren Qualitätsansprüchen."

Danach ist Stille. Gegen Qualität lässt sich schwer argumentieren – vor allem, wenn niemand im Raum genau sagen kann, was damit gemeint ist.

In dieser Wissen2Go-Folge nehme ich mir genau diesen Moment vor. Den Satz habe ich in 20 Jahren Verlags- und Bildungsarbeit in zahlreichen Meetings gehört und dann meistens dieselbe Rückfrage gestellt:

Was heißt Qualität hier konkret – für dich, für deinen Bereich, für das Unternehmen? Und woran würde ein Kunde das überhaupt merken?

Solange die Antwort vage bleibt, wird Qualität zum Blocker, gegen den niemand ankommt. Sobald die Kriterien auf dem Tisch liegen, wird daraus eine Frage, die man prüfen kann.

Durch KI wird das noch dringlicher. Wer Inhalte automatisiert erzeugen, prüfen oder ausspielen will, muss einer Maschine erklären, was ein gutes Ergebnis ist – und merkt dabei, dass vieles von dem, was wir seit Jahren Qualität nennen, nie aufgeschrieben wurde.

Ich sortiere die verschiedenen Arten von Qualität. Und ich zeige, wie man das eigene Qualitätsverständnis explizit macht.

Über Dr. Christina Lauer:

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Über diesen Podcast

KI verändert gerade Geschäftsmodelle. Besonders in Verlagen und Bildungsorganisationen spürt man das – in einem Tempo, das einem den Atem verschlägt. Manche nennen das Bedrohung. Manche Chance. Beides stimmt. Ready.Set.AI sortiert, was hinter den KI-Begriffen steckt – technisch, strategisch und menschlich: Wie verändert KI, wie Teams zusammenarbeiten? Was bedeutet das für Rollen und Unternehmenskultur? Und welche Fragen müssen eigentlich gestellt werden, bevor Tools eingeführt wird? Dafür spreche ich mit Menschen, die KI-Transformation von innen kennen, durchleuchte Tech-Themen ohne Fachjargon – und denke manches auch einfach laut alleine durch. Ich bin Christina Lauer. Ich arbeite seit 20 Jahren in Fachverlagen und Bildungsorganisationen – und stelle die Fragen, die jetzt bei KI relevant werden. 30 Minuten – ideal für den Weg zur Arbeit oder den Spaziergang in der Mittagspause.
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„Ready.Set.AI“

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

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