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Episoden

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

Über Dr. Christina Lauer

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

Mehr über mich auf meiner Website christina-lauer.de

Oder auf Linkedin
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:

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

Mehr über mich auf meiner Website christina-lauer.de

Oder auf Linkedin
35 Minuten
Sprachmodelle trainieren mit unlizenziertem Verlagscontent, ohne zu fragen und ohne zu zahlen. Gleichzeitig stehen genau diese Verlage vor der Frage, ob und wie sie generative KI selbst einsetzen sollen.

Dr. Stefanie Herr, Leitung Transformation beim Börsenverein des Deutschen Buchhandels, nennt das eine Ambivalenz, die man kaum aushalten kann – und trotzdem müssen Verlage sie aushalten, jeden Tag.

Wir sprechen über die KI-Studie 2026 der IG Digital, für die der Börsenverein knapp 200 Fach- und Führungskräfte aus Verlagen befragt hat.

Wir reden darüber, warum sich Ratgeberverlage, Kinderbuchverlage und Wissenschaftsverlage in ihrer KI-Haltung fundamental unterscheiden, warum RAG-Modelle vielversprechend sind, aber am Vertrieb hängen, und warum nur 6 Prozent der Verlage gezielt Mitarbeitende mit KI-Kompetenz einstellen.

Und am Ende verrät Stefanie uns noch, welches Erlebnis mit KI dazu geführt hat, dass sie sich heute immer wieder bewusst macht: Es ist nur eine Maschine.

Erwähnte Studien

KI-Studie 2026 der IG Digital: Ergebnisse auf boersenverein.de

Whitepaper: How to RAG – Ein Branchen-Leitfaden für KI-Chatbots mit verlässlichen Daten

Über Dr. Stefanie Herr

Dr. Stefanie Herr ist promovierte Politikwissenschaftlerin und leitet seit März 2026 als Mitglied der Geschäftsführung den Bereich Transformation beim Börsenverein des Deutschen Buchhandels.

Über Dr. Christina Lauer

Ich mache Content, Prozesse und Menschen fit für das KI-Zeitalter. Ich komme selbst aus der Verlagswelt – 15 Jahre Führungsverantwortung in Redaktion und Lektorat, bevor ich 2026 in die Beratung gewechselt bin. Deshalb kenne ich den Alltag, über den Stefanie und ich in dieser Folge sprechen, aus eigener Erfahrung. Mehr auf christina-lauer.de.
24 Minuten
Ein Fachverlag, sechs Wochen bis eine neue Regelung in Kraft tritt, 400 betroffene Inhalte.

Jemand sagt: "Kein Problem, dafür bauen wir einen KI-Agenten." Sofort macht sich Erleichterung breit – obwohl noch niemand weiß, welche der 400 Dateien überhaupt die gültigen sind.

In dieser Folge nehme ich mir den Reflex vor, bei sehr unterschiedlichen Problemen zuerst an KI zu denken.

Ich erkläre, welche vier Denkverzerrungen (Biases) dabei ungewollt mitlaufen – und warum KI oft nur sichtbar macht, was vorher schon unaufgeräumt war.

Ein Bild zieht sich durch die Folge: KI als Licht auf dem digitalen Dachboden. Das Licht zeigt die unbeschrifteten Kisten und vergessenen Ordner – aufgeräumt hat damit allerdings noch niemand.

Das kommt in dieser Folge vor:

Warum der Satz „Dafür bauen wir einen KI-Agenten" in Meetings sofort Erleichterung auslöst – und was dabei überhört wird

Law of the Instrument: warum, wer gerade einen Hammer hat, überall Nägel sieht

Confirmation Bias und die Fragen, die im Projektalltag gern durchrutschen

Déformation professionnelle – wie aus einem gemischten Problem zu schnell ein reines Tool-Projekt wird

Automation Bias, erklärt am Beispiel des Navis

Und am Ende die Frage: Was ist hier eigentlich kaputt?

Über Christina Lauer:

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

Mehr über mich auf meiner Website: christina-lauer.de

Oder auf LinkedIn: linkedin.com/in/drchristinalauer
25 Minuten
Viele Verlage und Bildungsanbieter sitzen auf einem großen Schatz an PDF-Inhalten. Wer daraus jedoch ein RAG-System aufbauen möchte, steht vor einer Herausforderung, die häufig unterschätzt wird: PDFs sind für KI nicht automatisch nutzbar.

Gemeinsam mit Elena Montero habe ich darüber gesprochen, warum der eigentliche Engpass oft schon vor der KI beginnt – nämlich bei der Konvertierung in strukturierte Formate wie XML oder Markdown.

In dieser Episode geht es daher unter anderem darum:

warum die Wahl des Konvertierungswerkzeugs entscheidend ist,

weshalb ein auf den ersten Blick gutes Ergebnis täuschen kann,

welche Unterschiede sich zwischen LLMs und klassischen Konvertierungstools zeigen,

und warum es keine Universallösung für alle Dokumenttypen gibt.

Und Elena erzählt mir, wie es ist, im Jahr 2026 eine Ausbildung zur Mediengestalterin zu machen – einen Beruf, der durch KI massiv bedroht ist.

Über Elena Montero Maousidou:

Elena ist 18 Jahre alt und macht eine Ausbildung zur Mediengestalterin Digital/Print bei data2type und parsQube in Heidelberg, parallel zur Berufsschule an der Johannes-Gutenberg-Schule. Im Juni 2026 hat sie auf der XML Prague die Ergebnisse ihrer ersten eigenen Studie vorgestellt – ein Vergleich von sechs Tools zur Konvertierung von PDF in KI-lesbare Formate wie Markdown und XML.

Über Christina Lauer:

Christina unterstützt Verlage und Bildungsanbieter dabei, Content, Prozesse und Menschen fit für das KI-Zeitalter zu machen.

Website: christina-lauer.de

LinkedIn: linkedin.com/in/drchristinalauer
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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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