Masters of Data, BI & AI

67% der Entscheider im DACH-Raum glauben, der aktuelle KI-Investitionsboom endet vor 2030. Nicht weil KI nicht funktioniert — sondern weil viele Unternehmen es nicht schaffen, echten Value zu erzielen.


Laurenz Kirchner hat diese Zahl selbst mitverfasst. Er ist Co-Autor der Studie des Handelsblatt Research Institute zu KI in europäischen Unternehmen, war Architekt, bevor er zu McKinsey ging, hat eine Firma mit aufgebaut, die heute Teil von valantic ist, und führt dort seit Jahren die Data & AI Practice.


In der aktuellen Episode von Masters of Data, BI & AI spricht er über die Studie, echte Führung im KI-Zeitalter — und warum Souveränität nicht dasselbe ist wie Autarkie.


Ein paar Dinge, die hängengeblieben sind:


Zur eigentlichen Bedeutung der 67%:  Nicht "der Boom endet." Sondern: Zwei Drittel der Befragten sagen ehrlich, dass sie es selbst nicht schaffen, echten Value zu generieren — deshalb erwarten sie, dass Investitionen irgendwann eingedämmt werden. Eine wichtige Unterscheidung, die in der Schlagzeile oft verloren geht.


Zum wichtigsten Erfolgsfaktor laut Studie:  Data Foundation schlägt alles andere. Laurenz' eigener Satz dazu: Daten sind nicht alles, aber ohne Daten ist alles nichts. Direkt danach folgt Zusammenarbeit über IT und Business Units hinweg — und Enablement der Mitarbeiter, und zwar auf zwei Ebenen: Breitensport (alle wissen, was erlaubt ist) und Spitzensport (Leute lernen, sich selbst kleine Agenten zu bauen).


Zur neuen Führungsrolle:  82% der Entscheider erwarten, dass Führungskräfte künftig weniger Entscheider sind und mehr Prüfinstanzen über KI-Systeme. Praktisch heißt das: Ein Kollege von Laurenz führt heute zehn Mitarbeiter — und hat drei feste Termine pro Woche für seine Agenten. Genauso wie Mitarbeitergespräche, nur eben mit KI.


Zu Souveränität vs. Autarkie:  Die Debatte verwechselt beides ständig, sagt Laurenz. Autarkie heißt Abschottung. Souveränität heißt, bewusst zu entscheiden, welche Abhängigkeiten man eingeht — und einen Plan B zu haben, falls man ihn braucht. Europa hat nicht viele Alternativen zu US-Frontier-Modellen, aber durchaus welche, etwa Mistral, gerade für Kunden mit hohen Anforderungen an Datensouveränität.


Zum größten Fehler von KI-Nachzüglern:  Nicht anfangen. Zu viel Grübeln, zu viel Warten auf das nächste, bessere Modell. Laurenz' Analogie: Er hat vier Marathons gelaufen. Man schafft das nicht im ersten Training — aber ohne zu starten, schafft man es nie. Bei valantic arbeiten sie fast dogmatisch in sechswöchigen "Impact Investments": erst Potenzial identifizieren, dann schnell iterieren, immer mit einem klaren Ziel für das Ende der sechs Wochen.


Wie seht ihr das — ist die größte Hürde bei KI-Adoption wirklich die Technologie, oder ehrlich gesagt einfach die eigene Entscheidungsfreude?


Hier geht es zur Studie: https://www.valantic.com/de/presse/studie-von-valantic-und-hri-zu-ki-und-digitaler-souveraenitaet/


LinkedIn Profile


LinkedIn Profil von Laurenz Kirchner: https://www.linkedin.com/in/laurenz-kirchner/


LinkedIn Profil von Rocky Khan: https://www.linkedin.com/in/khanrocky/


Business Bücher


The Innovator's Dilemma von Clayton Christensen — Laurenz' Kernbotschaft daraus: keine Angst vor Kannibalisierung. Wer sich selbst nicht kannibalisiert, wird von jemand anderem kannibalisiert.


Third Millennium Thinking von Saul Perlmutter, John Campbell und Robert MacCoun — ein Plädoyer dafür, wissenschaftlich seriös mit Daten und Fakten umzugehen, und zu verstehen, wie sie Entscheidungen beeinflussen (oder eben nicht).

Was ist der Unterschied zwischen einem SAP-Berater und einem SAP-Unternehmer? Der eine löst das Problem des Kunden. Der andere erkennt, dass das Problem vielleicht ein Produkt ist.


Sebastian Uhlig hat beides getan — 20 Jahre im Ökosystem, PwC, IBM, Inhouse-Experte bei Rio Tinto, dann Gründer. Heute führt er Nextlytics als Co-CEO und baut mit Nextables ein lizenzierbares Softwareprodukt, das einen Fehler in praktisch jeder modernen Datenplattform behebt.


In der aktuellen Episode von Masters of Data, BI & AI spricht er über 25 Jahre SAP BW, warum Datasphere und Business Data Cloud interoperabler klingen als sie sich anfühlen — und wo genau jede Plattform beim Thema Dateneditieren scheitert.


Ein paar Dinge, die hängengeblieben sind:


Zur eigentlichen Lücke: SAP Business Data Cloud, Databricks, Snowflake, Fabric — alle brillant im Lesen, Modellieren und Auswerten von Daten. Aber sobald man eine Spalte ergänzen, eine Korrektur vornehmen oder eine Hierarchie pflegen will, gibt es im typischen Datenplattform-Stack keine Lösung. Man exportiert nach Excel, ändert dort, und irgendwann läuft nachts ein Ladeprozess auf einen Fehler.


Zum Nextables-Ansatz: Die Ownership über Daten direkt an den Fachbereich geben — mit einem Excel-ähnlichen, geführten Interface, das Stammdatenhilfe und Validierung mitbringt. Der originale Record lebt dann auf der Plattform selbst, nirgends sonst. Für die IT heißt das: kein nächtlicher Fehler mehr, weil Daten bereits geprüft sind, bevor sie geschrieben werden.


Zum idealen Kundenprofil: Nur zwei Kriterien zählen wirklich — ein großer Konzern, wo Data Governance und Audit Logs echten Wert bedeuten, und mindestens eine Datenplattform im Einsatz. Wenn "Fixed Source" zu teuer oder zu langsam ist, ist Nextables die "Second Best Practice" — pragmatisch, aber ehrlich benannt als das, was es ist.


Zur Partnerwahl bei Databricks, Remio und Starburst: Kein Zufall, sondern eine Mischung aus interner Methodologie und Marktbeobachtung. Remio hat eine Lücke geschlossen, die Databricks nicht abdecken konnte — ein On-Prem-Lakehouse. Governance-Anforderungen aus Europa spielen dabei zunehmend eine Rolle, die vor drei Jahren noch kaum präsent war.


Zum Wandel im Recruiting: KI verändert, wen Nextlytics einstellt. Weniger Leute, die "am System schrauben" — mehr Architekten und Senioren, die technologisch fit genug sind, um selbst zu beurteilen, welcher Weg der richtige ist.


Wie seht ihr das — ist eine spezialisierte Dateneditier-Lösung wie Nextables eine clevere Nische, oder ein Zeichen dafür, dass die großen Datenplattformen an dieser Stelle einfach noch nachliefern müssen?


LinkedIn Profile


LinkedIn Profile von Sebastian Uhlig: https://www.linkedin.com/in/sebastian-uhlig-data-enthusiast/


LinkedIn Profile von Rocky Khan: https://www.linkedin.com/in/khanrocky/


Empfehlung statt Businessbuch


How I AI, gehostet von Claire Vo — ein englischsprachiger Podcast, den Sebastian empfiehlt, weil er auf der Höhe der Zeit bleibt, ohne unkritisch zu sein, und sowohl für Entwickler als auch Marketer relevante Perspektiven bietet.

Die meisten Unternehmen bauen Dashboards, schauen drauf, und machen weiter wie vorher. Sebastian Nädtke nennt das freundlich "Stalking Analytics."


Sein Team hat stattdessen etwas gebaut, das direkt aus einer Fabrikhalle in Berlin-Adlershof kommt — und läuft heute bei Konzernkunden, die eigentlich schon Tableau, Power BI und den Rest im Einsatz haben.


In der aktuellen Episode von Masters of Data & AI erzählt er, wie aus einem Controlling-Nebenprojekt ein Qlik Elite Partner mit 20 Leuten wurde — komplett aus Versehen.


Ein paar Dinge, die hängengeblieben sind:


**Zur zufälligen Firmengründung:**


Sebastian wollte nie Sales machen, nie Beratung. Er hat Qlik intern bei einem Automobilzulieferer ausgerollt, Kunden und Lieferanten haben die Dashboards in der Fabrik gesehen und gefragt "wo habt ihr das gekauft?" Aus der Nachfrage wurde ein Geschäftsmodell, bevor irgendwer das geplant hatte.





**Zum eigentlichen Warum hinter Qlik:**


Kein Feature-Bingo — die kleinsten Teams sind bei Qlik gleichzeitig die produktivsten, sagt Sebastian. Die Reload-Geschwindigkeit macht Echtzeit-Use-Cases wie Maschinenüberwachung erst praktikabel.





**Zur These "Dashboards werden weniger wichtig":**


Nicht weil Daten weniger werden — Ad-hoc-Reporting per Prompt ist für wiederkehrende Probleme einfach ineffizient. Sebastians Wette: eine Schicht mit Unternehmenskontext und Kennzahlen, auf die Dashboards und Agenten gleichermaßen zugreifen.





**Zum teuersten Learning:**


Standard-Dashboards auf Standard-ERP-Systemen sollten sich "wie geschnitten Brot" verkaufen. Taten sie nicht — jedes ERP ist hart customized, egal was drauf steht. Genau daraus entstand Jahre später die Idee zur echten Business-Applikationsplattform.





**Zur Positionierung heute:**


Der Kunde soll gar nicht mehr fragen müssen, ob das Qlik oder Power BI ist. Er will nur wissen: Löst das mein Problem? Sebastian nennt das den Unterschied zwischen Vitamin-Tablette und Aspirin — und Aspirin ist, worauf Leitat mittlerweile zielt.





Wie seht ihr das — verschwinden klassische Dashboards zugunsten von Business-Apps und Agenten-Layern, oder bleibt das Dashboard einfach die Oberfläche, die sich nie ganz auflöst?





____LinkedIn Profile____





LinkedIn Profile von Sebastian Nädtke: https://www.linkedin.com/in/sebastian-n%C3%A4dtke-4a306a191


LinkedIn Profile von Rocky Khan: https://www.linkedin.com/in/khanrocky/





____Business Buch____


*Das Ziel* von Eliyahu Goldratt — ein Roman über einen Manager, der seinen Standort vor der Schließung retten muss. Realitätsnah statt trocken.

️ Eine Data- & AI-Beratung mitten in der Weltfinanzkrise 2007 gründen und über fast zwei Jahrzehnte hinweg stabil im Markt etablieren? Jan Strackbein hat genau das getan. Als CEO von areto consulting gmbh zeigt er in dieser Episode, warum die besten Lektionen für krisenfeste Unternehmensführung nicht aus dem BWL-Lehrbuch stammen, sondern aus der Praxis als Einsatztaucher bei der DLRG.





Ein paar Dinge, die hängengeblieben sind:


Das Mindset des Einsatztauchers im C-Level:


Unter Wasser entscheidet absolute Ruhe über Leben und Tod. Wer gelernt hat, bei Nullsicht und extremem Druck den Fokus zu behalten, lässt sich auch von Markt-Turbulenzen oder geplatzten Deals nicht nervös machen. Jan erklärt, wie Vorbereitung, brutale Ruhe und Anpassungsfähigkeit die DNA von areto prägen.





Das 40-Prozent-Umsatz-Erlebnis:


Die härteste Krise der Firmengeschichte traf areto, als ein einziger Großkunde wegbrach und auf einen Schlag 40 % des gesamten Umsatzes fehlten. Statt in Panik zu verfallen, nutzte das Team den Schock für eine radikale Neuausrichtung: Heute sichert aktives Marketing das Business ab, und kein Kunde darf jemals wieder mehr als 10 % des Volumens ausmachen.





Die Lissabon-Strategie (Nearshore, das keines ist):


areto hat neben den klassischen deutschen Standorten auch ein Büro in Portugal. Was als strategischer Hebel für Ausschreibungen begann, entwickelte sich durch die vollständige Integration eines lokalen Tech-Unternehmens zu einem echten Kultur- und Innovations-Boost für die gesamte Gruppe.





Warum Dashboards sterben werden:


Technologie ist kein Geschäftsmodell, sondern ein Befähiger. Jan wirft einen Blick auf den aktuellen KI-Trend und erklärt, warum das klassische, starre Reporting ausgedient hat. Die Zukunft gehört dynamischen Datenplattformen (Snowflake, Databricks, Azure), die echten, operativen Mehrwert liefern, statt nur Daten stumpf zu verwalten.





Wie viel „Extremsport-Mentalität“ braucht ein moderner CEO, um ein Tech-Unternehmen sicher durch die ständigen Hypes und Krisen unserer Zeit zu manövrieren?





LinkedIn Profile von Jan Strackbein: https://www.linkedin.com/in/jan-strackbein-areto


LinkedIn Profile von Rocky Khan: https://www.linkedin.com/in/khanrocky/





Business Book


Das Café am Rande der Welt von John Strelecky. Keine klassische Business-Theorie, sondern ein Buch über den Sinn des Lebens, das Jan als Urlaubslektüre schätzt, weil es den Blick für das Wesentliche schärft und zur fundamentalen Selbstreflexion anregt.