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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?"

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.

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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Killt KI 40 Prozent aller Jobs? Warum die Schlagzeile ein Marketing-Pitch ist

29 Minuten
Die CEOs der grossen KI-Firmen behaupten, KI vernichte bis zu 40 Prozent aller Jobs. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) ordnen die Schlagzeile als Marketing-Pitch ein und liefern die ökonomische Erklärung: Nach billigem Covid-Geld wurde massiv eingestellt, jetzt steigen die Zinsen und Überkapazität wird abgebaut. KI ist die bequeme Erzählung für Entlassungen, die ohnehin kommen würden. Der wirklich spannende Teil ist der strukturelle Wandel dahinter.

Themen der Folge:

Das 40%-Narrativ als Marketing-Pitch, verstärkt durch die KI-Echokammer

Zinslogik als eigentlicher Treiber der Layoffs, viele begannen vor dem ChatGPT-Release

Studienlage: Yale, Brookings und KOF sehen keinen Massenjobverlust, Stanford weniger Junioren

KI-Augmentation wirkt exponentiell und bei Senioren stärker als bei Junioren

Rollen werden breiter, Teams kollabieren auf 3 plus minus 2 Personen mit Agenten

Neue Engpässe: Pull-Request-Review und die Frage, welches Feature überhaupt sinnvoll ist

Feature-Validierung über Hypothesen und Leading Indicators vor dem Bauen

DORA-Metriken (Lead Time, Deployment-Frequenz, MTTR, Failure Rate) statt Token oder Ticketzahlen

"Mehr Outcome ist nicht gleich mehr guter Outcome."

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KI und Jobs jenseits der Entwickler: Ein kaputter Prozess bleibt ein kaputter Prozess

24 Minuten
In Management, Legal und Office könnte KI 60 bis 90 Prozent der Aufgaben abdecken. Genutzt werden oft keine 30 Prozent. Nach der Folge über Entwickler-Jobs schauen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) auf alle anderen Berufe und erklären, warum diese Lücke selten an der Technik liegt: Der Knackpunkt sind historisch gewachsene Prozesse, bei denen niemand weiss, wer sie überhaupt ändern darf.

Themen der Folge:

Bürojobs mit repetitiven, nicht wertschöpfenden Aufgaben sind prädestiniert für Automatisierung

Erst das Requirement herunterbrechen, ohne Automatisierung starten, zuletzt nur das Minimum automatisieren

Warnbeispiel customer-facing KI: fehlerhaftes Angebot beim Kunden und warum Human in the Loop bleibt

Die Lücke zwischen Potenzial und Nutzung: 60 bis 90 Prozent möglich, unter 30 Prozent genutzt

Prozess-Ownership als eigentlicher Knackpunkt: wer darf einen gewachsenen Prozess anpassen?

Modelle releasen in hoher Kadenz und werden bei komplexen Tasks deutlich besser

Hoher Impact in HR (Recruiting, Onboarding) und Marketing (Texte und Bilder je Kulturkreis)

Geheimtipp für Bewerbungen: mit derselben Modellfamilie schreiben, die das HR-Screening nutzt

"Die Tooling-Frage sollte immer, immer, immer nachgelagert sein."

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Agentic Coding und die Token-Kosten: Warum der Faktor 10 ein Mythos ist

26 Minuten
Agentic Coding soll die Entwicklung um den Faktor 10 beschleunigen. Realistisch sind 20 bis 30 Prozent über die ganze Wertschöpfungskette, und gleichzeitig steigen die Token-Kosten spürbar. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) sortieren, wo KI in der Softwareentwicklung wirklich Zeit spart, warum das Coden dabei der kleinste Hebel ist, und was die wackelige Ökonomie dahinter für eure Plattform-Entscheidungen bedeutet.

Themen der Folge:

Faktor 10 ist Marketing, realistisch 20 bis 30 Prozent über die ganze Wertschöpfungskette

Coding ist nur rund 10 Prozent, der Hebel liegt davor (Requirements) und danach (Qualität, Betrieb)

Warum Code-Zeilen, Tickets und Tokenverbrauch keine sinnvollen KPIs sind

Token-Pricing bei GitHub Copilot: 50 US-Dollar pro Stunde und Entwickler ohne Monitoring

Die Makro-Rechnung: über 700 Milliarden Investment gegen rund 150 Milliarden Revenue

Warum beide mit einem Platzen der Blase rechnen

AI-Plattform als Gateway: Governance, Kostenverrechnung, Modell-Routing

Lokale Hardware am Edge und Vertrauen als Engpass

"Verbrauch von Tokens ist kein KPI. Anzahl Pull Requests ist kein KPI. Anzahl abgearbeiteter Tickets, definitiv kein KPI."

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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 24 Min.
Erscheinungsweise
Wöchentlich
Letzter Check
vor 6 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 1 Mon.

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