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Episoden

AI FinOps: Warum sinkende Tokenpreise die Kosten explodieren lassen

23 Minuten
Der Preis pro Token fällt seit Monaten. Die Rechnung steigt trotzdem. Wer agentisch entwickelt, verbraucht so viel mehr Tokens, dass sinkende Modellpreise den Effekt nicht auffangen. In dieser Folge von Prompt & Proper sprechen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) über AI FinOps: warum jeder Agenten-Loop den Verbrauch exponentiell treibt, welches Modell zu welchem Task gehört und warum Kosten allein kein KPI sind.

Themen der Folge:

Der Preis pro Token sinkt, der Verbrauch steigt schneller, die Rechnung wächst

Warum agentische Workflows exponentiell verbrauchen: jeder Loop trägt den ganzen Kontext mit

Richtiges Modell für den richtigen Task: Frontier-Modell für Analyse und Spezifikation, kleineres Modell für Planung und Umsetzung

Warum das teure Modell in einem Durchlauf günstiger sein kann als das billige in vier Iterationen

AI Gateway: Modellwahl steuern, von Anbietern entkoppeln, Verbrauch auf Projekt und Unit runterbrechen

Warum die Modellwahl automatisiert werden muss, wenn sie nicht vergessen werden soll

Kosten gegen Nutzen und Business Value stellen, statt nur Token zu verteilen

Tokens künftig einkaufen wie Strom, inklusive Lastverschiebung für nicht zeitkritische Tasks

"Man sollte nicht alles mit dem besten Modell erschlagen wollen."

Prompt & Proper ist der deutschsprachige Podcast über künstliche Intelligenz in Unternehmen. Alle zwei Wochen, praxisnah, ohne Marketing-Sprech.

Abonniert uns auf Spotify oder YouTube und schreibt uns, mit welchem KI-Thema ihr gerade kämpft. Vielleicht wird genau das die nächste Folge.

Dark Software Factory: Wenn niemand mehr den Code liest

29 Minuten
In der Fertigung heisst Dark Factory: Das Licht kann ausbleiben, weil niemand mehr auf dem Boden steht. Übertragen auf Software heisst es: Ziel rein, fertige Software raus, und kein Mensch prüft dazwischen. In dieser Folge von Prompt & Proper ordnen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) ein, wie weit das heute wirklich trägt, wo die Analogie zur Fabrik bricht und warum die Spezifikation gerade wichtiger wird als der Code.

Themen der Folge:

Fünf Stufen des AI-Codings, von Autocomplete bis zur Dark Factory auf Stufe fünf

Warum die meisten Firmen heute auf Stufe vier stehen und dort der Mensch noch reviewt

Wo die Analogie zur Fertigung trägt und wo nicht: repetitive Prozesse gegen offene Entwicklungsarbeit

Bis wohin akzeptiert man Fehler und eigenmächtige Entscheidungen der Maschine?

Eine Dark Factory schreibt ihre eigene Spezifikation und prüft sich gegen sie selbst

Warum Spezifikation und Tests nicht vom selben Modell kommen sollten

Kritische Systeme bleiben beim Menschen, unkritische Teile werden generiert

Gleicher Kontext für alle Agenten, sonst entstehen 50 Inseln

"Ich muss ehrlich sagen, ich habe den Code nicht angeschaut. Es interessiert mich gar nicht."

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Wie man ein Unternehmen KI-transformiert: Erst Vision und Leadership, Technologie zuletzt

23 Minuten
Die häufigste Frage bei der KI-Transformation ist die Tooling-Frage. Dabei transformiert kein Tool eine Organisation, entscheidend ist die Nutzung. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) drehen die üblichen Maturity-Frameworks um: erst Vision, Leadership und Skills, Technologie und Daten zuletzt. Dazu Romanos AI-Maturity-Matrix, ein Transformations-Framework aus der Praxis und der eigentliche Hebel: transformative Leader, die als Leuchttürme vorangehen.

Themen der Folge:

Kein Tool transformiert eine Organisation, entscheidend ist die Nutzung (SAP-Vergleich)

Maturity-Frameworks umdrehen: erst Vision, Leadership und Skills, dann Technologie und Daten

Die AI-Maturity-Matrix: Stufen 0 (keine Nutzung) bis 3 (transformativ) über Rollen hinweg

Das Transformations-Framework: Assessment, AI Vision Workshop, Roadmap, Use-Case-Portfolio

Jeder Use Case zahlt auf ein strategisches Ziel und ein Unternehmens-KPI ein

Drei Schlüssel: AI-Plattform, dezentrale AI-Champions, Organisation entlang der Wertschöpfungskette

Das Vision-Problem: oft zu vage, zu tool-verhaftet oder ultrabreit

Ganztägige Schulung der Geschäftsleitung für AI-Fluency statt generalistischer Kurse

"SAP transformiert auch keine Firma. Es ist die Nutzung des Tools."

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AI-First oder AI-Enabled? Warum der Name eurer KI-Strategie zweitrangig ist

21 Minuten
AI-First, AI-Native, AI-Enabled, AI-Ready, AI-Shaped oder AI-Augmented? Romano soll als Chief AI Officer eine KI-Strategie aufsetzen, und schon die Benennung wird schwierig. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) gehen den Begriffs-Zoo durch und kommen zum Punkt: Der Name ist zweitrangig, entscheidend ist die Substanz dahinter. Und trotzdem wollen Firmen den Namen, weil "wir machen was mit KI" mehr Buy-in und Budget bringt als "wir digitalisieren weiter".

Themen der Folge:

Der Begriffs-Zoo: AI-First, AI-Native, AI-Enabled, AI-Ready, AI-Shaped, AI-Augmented

AI-First priorisiert Technologie über den strukturellen Wandel und hängt am Hype

Die Gefahr, den bestehenden Prozess mit AI-Glitter zu überziehen, ohne die Organisation zu ändern

AI-Enabled und AI-Ready setzen beim Fundament an: Datenqualität, Guardrails, digitale Ethik

AI-Augmented als gemeinsamer Favorit: der Mensch macht mit KI, vor allem in der Softwareentwicklung

Individuelle Businessprozesse sind oft nicht einmal gemappt

Der Reifegrad des Unternehmens entscheidet über den passenden Begriff

Warum Firmen den Namen wollen: Buy-in, Aufmerksamkeit und Budget

"Ich bin AI-First. Was heisst denn das jetzt? Ist dann der Human Second?"

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Die PoC-Falle: Warum über 90 Prozent der KI-Piloten nie in Produktion gehen

25 Minuten
Klassisch blieben rund 70 Prozent aller Proof of Concepts vor der Produktion stecken. Mit KI liegt die Quote jenseits von 90 Prozent. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) zeigen, warum PoCs selten an der Technologie sterben: Es fehlen der strategisch verankerte Business Case, saubere Daten, das produktive Fundament und eine Kultur, die Experimente in den Alltag überführt.

Themen der Folge:

PoC-Quote: klassisch rund 70 Prozent, mit KI jenseits von 90 Prozent

Niedrige Einstiegshürde und Hype führen zu deutlich mehr AI-PoCs

"Wir wollen KI haben" ist keine Strategie: der Business Case muss auf ein strategisches Ziel einzahlen

Die drei Elemente Technologie, Strategie und Kultur, und warum die Technologie am wenigsten Sorgen macht

Halluzination als Grundeigenschaft des LLM: Harness mit Checks statt 100-Prozent-Garantie

Datenqualität als PoC-Killer: der Chatbot auf dem SharePoint voller Datenmüll

Fehlendes Fundament: der Sprung über die Digitalisierung baut auf Sand (Hotdog-Stand-Analogie)

KI ist mehr als generative KI: rund 90 Prozent der Wertgenerierung durch klassische KI

"Usage ist nicht gleich Adoption."

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Über diesen Podcast

Prompt & Proper ist der deutschsprachige Podcast über künstliche Intelligenz in Unternehmen. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) diskutieren alle zwei Wochen, was KI im Arbeitsalltag wirklich verändert: von Agentic Coding über Token-Kosten bis zur KI-Transformation ganzer Organisationen. Zwei Perspektiven, Beratung und Unternehmen von innen, praxisnah und ohne Marketing-Sprech. Für Entscheiderinnen, Entscheider und Fachleute, die KI nicht nur verstehen, sondern sinnvoll einsetzen wollen.
Urheberangabe
Romano Roth and Steffen Ochsenreither
Durchschnittliche Länge
Ø 25 Min.
Erscheinungsweise
Wöchentlich
Letzter Check
vor 5 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 2 Mon.
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„Prompt & Proper“

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

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