AI or DIE

AI or DIE
  • 4,9 (55)
  • MANAGEMENT
  • ZWEIWÖCHENTLICH

Der Podcast rund um Data Analytics, Dashboards, Business Intelligence, AI & Data Literacy.

  1. Wie Migrationsprojekte in Zeiten von AI gelingen?

    VOR 4 TAGEN

    Wie Migrationsprojekte in Zeiten von AI gelingen?

    Migration wird in Unternehmen noch immer unterschätzt. Zu oft wird sie als technisches Upgrade verkauft – und endet als organisatorisches Minenfeld. In dieser Folge von AI or DIE sprechen Andreas, Janine und Volker von Opitz darüber, warum Migration nie nur ein Tool-Thema ist, sondern immer ein Eingriff in Prozesse, Kultur und Machtverhältnisse. Es geht um die harten Wahrheiten aus der Praxis: Warum selbst kleine Upgrades zu Großprojekten werden können. Weshalb Frontend-Migrationen regelmäßig eskalieren, während Backend-Wechsel leise, aber gefährlich sind. Und warum Migration fast nie an Technologie scheitert – sondern an Menschen, Widerständen und fehlender Wertschätzung für bestehendes Wissen. Die Folge macht klar: Migration ist kein Projekt mit Enddatum, sondern ein kontinuierlicher Anpassungsprozess. Wer glaubt, man könne „mal eben“ von On-Prem in die Cloud wechseln, neue Tools einführen oder alte Systeme abschalten, ohne Fachbereiche mitzunehmen, wird scheitern. Diese Episode liefert Orientierung für alle, die Migration realistisch planen, sauber kommunizieren und strategisch umsetzen wollen – ohne Hochglanzfolien, aber mit Haltung.  Timestamps 00:00 – Einstieg: Warum Migration jahrelang verdrängt wurde 00:46 – Was Migration wirklich ist: Update vs. Upgrade vs. Migration 02:12 – Wenn ein Upgrade plötzlich zur Migration wird 03:28 – Tool-, Datenbank- und Frontend-Wechsel eingeordnet 03:50 – On-Prem → Cloud als häufigster Treiber 04:41 – Lift & Shift oder echter Architekturbruch 05:09 – Typische Auslöser für Migrationsentscheidungen 06:13 – Legacy-Systeme, Fachkräftemangel, KI-Blockaden 07:55 – Fachbereiche als Migrationstreiber 08:45 – Warum Migration kein Nebenprojekt ist 09:33 – Der Klassiker: Halbfertige Migrationen 10:09 – Frontend-Migrationen als größtes Risiko 11:50 – Backend-Migration: weniger sichtbar, nicht weniger gefährlich 12:52 – Data Integration & Orchestration tauschen 14:21 – Klare Zielbilder im Backend 14:41 – Migration scheitert selten an Technik 15:12 – Menschen, Anforderungen und Komplexität 15:39 – Abhängigkeiten zwischen BI, ERP und Operativsystemen 17:06 – Data Culture als kritischer Erfolgsfaktor 17:46 – Neue Technologien vs. bestehendes Expertenwissen 18:37 – Warum „alt = schlecht“ ein fataler Denkfehler ist 19:55 – Widerstände als Normalzustand 21:01 – Warum Redesign fast immer nötig ist 21:37 – Wertschätzung für Legacy-Expert:innen 22:44 – Zwei-Welten-Problem: Alt-System vs. neuer Stack 23:42 – Migration ≠ klassisches Projekt 25:23 – Berater als Coaches statt Projektabwickler 26:28 – Architekturverständnis vs. Tool-Expertise 28:33 – Interdisziplinäre Teams als Schlüssel 29:31 – Wann Migration trotzdem ein klar definiertes Projekt sein muss 30:16 – Migration ist immer nur der Anfang 31:37 – Flexibilität schlägt Tool-Spezialisierung 33:41 – Fazit Janine 34:14 – Schlusswort Volker 34:48 – Ende der Folge

    33 Min.
  2. Ist Dein Unternehmen ready für AI?

    3. FEB.

    Ist Dein Unternehmen ready für AI?

    Viele KI-Initiativen scheitern nicht an Algorithmen, Modellen oder mangelndem Willen – sondern an der Basis. In dieser Folge von AI or DIE sprechen Andreas Wiener und Christian Bühler darüber, warum KI ohne eine sauber aufgebaute Daten- und Cloud-Plattform kaum eine Chance hat. Es geht um überzogene Erwartungen, Quick-and-Dirty-Leuchtturmprojekte und den fatalen Irrglauben, man könne KI einfach „on top“ auf bestehende Strukturen setzen. Christian erklärt, warum Begriffe wie Security, Resilienz, Performance, Operational Excellence und Kosten keine Buzzwords sind, sondern harte Voraussetzungen für produktive KI-Use-Cases. Die Folge zeigt klar: Ohne belastbares Fundament wird aus jeder KI-Idee eine teure Krücke. Wer jetzt nicht aufräumt, skaliert später nur Probleme. Eine ehrliche Episode für Entscheider:innen, die KI nicht nur ausprobieren, sondern nachhaltig nutzen wollen.  ⸻ Timestamps 00:00 – Einstieg: Warum KI-Initiativen scheitern 00:33 – Überzogene Erwartungen und falsche Annahmen 01:30 – Warum alte Cloud-Plattformen KI ausbremsen 01:50 – Was „well-architected“ wirklich bedeutet 02:34 – Die fünf Säulen einer belastbaren Plattform 02:59 – Für wen diese Leitplanken relevant sind 03:28 – Cloud-Zoo, Komplexität und Realität im Konzern 04:26 – Sicherheit & Cloud-Souveränität 05:06 – Datenplattform als Fundament für KI 05:15 – Resilienz, Verfügbarkeit & Governance 06:14 – Performance als Akzeptanzfaktor 07:24 – Always-on-Architekturen und Orchestrierung 08:19 – Wer ist verantwortlich: IT oder Fachbereich? 09:14 – Warum Fachbereichs-KI oft scheitert 10:15 – Budgets, ROI und Wirtschaftlichkeit von KI 11:20 – KI als Wette auf die Zukunft 12:29 – Was Resilienz technisch wirklich heißt 13:41 – Klassische Fehler bei KI-Plattformen 14:31 – Leuchtturmprojekte und „Quick & Dirty“ 15:11 – Die berühmte Krücke aus BI-Projekten 16:18 – Proof of Concept vs. produktiver Betrieb 17:20 – Welcher Tool-Stack ist „vernünftig“? 18:21 – SAP, Databricks & offene Architekturen 19:52 – Best-of-Breed statt Tool-Dogma 21:13 – Plattform vs. Mensch: Was ist wichtiger? 22:02 – Data Culture & echte Nutzung 23:04 – Online-Assessment: Standortbestimmung 24:35 – Klare Worte: Was Unternehmen jetzt tun müssen 26:07 – Ausblick: Sicherheit & nächste Folge 29:15 – Abschluss & Call to Action 29:40 – Ende der Folge

    30 Min.
  3. Welches AI-Tool? Single Vendor oder Best-of-Breed?

    27. JAN.

    Welches AI-Tool? Single Vendor oder Best-of-Breed?

    Zentrale KI-Plattform oder spezialisierte Tools in den Fachabteilungen? Diese Diskussion ist brandaktuell. In dieser Folge von AI or DIE zerlegen Andreas Wiener und Richard Ranftl (H&Z Digital) die romantische Vorstellung von der einen KI-Lösung, die alles kann. Klar ist: KI ist kein Nice-to-have mehr. Sie ist Pflicht. Wer heute noch auf die perfekte, zentrale Lösung wartet, verliert morgen Effizienz, Geschwindigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Gleichzeitig führt ein unkontrollierter Tool-Zoo direkt in neue Silos, Schatten-IT und Compliance-Risiken. Die Wahrheit liegt dazwischen – aber nicht im Mittelmaß. Wir sprechen darüber, warum „Make“ mit klaren Zielen oft smarter ist als reflexhaftes „Buy“, weshalb Open-Source-orientierte Stacks mehr strategische Freiheit schaffen als Hochglanz-Tools und warum Verfügbarkeit wichtiger ist als perfekte Governance. Außerdem: Warum Schatten-KI längst Realität ist, wieso Verbote nichts bringen und was Unternehmen jetzt konkret tun müssen, um Kontrolle zurückzugewinnen, ohne Innovation abzuwürgen. Diese Folge ist eine klare Ansage an alle, die noch glauben, KI ließe sich per Lizenzentscheidung erledigen. Spoiler: Tut sie nicht. 00:00 – Einstieg: KI-Reifegrad & alte IT-Diskussionen 00:41 – Single Vendor vs. Best-of-Breed: Die Kernfrage 01:00 – Tool-Dschungel, Start-ups & KI als Pflicht 01:55 – Buy vs. Make: Warum Spezialtools verlockend sind 02:47 – Fachabteilungen vs. zentrale KI-Strategie 03:39 – Das Silo-Problem: Schnell gestartet, nie eingefangen 04:16 – Schatten-Systeme und fehlende Zieldefinition 05:30 – Hochglanz-Versprechen vs. Realität 06:40 – Faktor Mensch: Warum Regeln allein nicht funktionieren 07:04 – Fachabteilungen als Innovationstreiber 08:05 – KI schlägt Excel: Wettbewerbsvorteile durch Geschwindigkeit 09:00 – Make-Ansatz mit Standard-Stacks (Azure, n8n & Co.) 10:04 – Konkretes Beispiel: KI im Einkauf 11:28 – n8n erklärt: Prozessautomatisierung mit Agenten 12:20 – Open Source, Souveränität & Enterprise-Tauglichkeit 14:47 – Chatbots, Frontends & falsche Erwartungen 15:18 – Mitarbeitende überschätzt? KI braucht Enablement 16:30 – Microsoft-Stack: Nicht perfekt, aber stabil 17:30 – Eigenes Frontend statt teurer Chat-Lizenzen 18:45 – Lokale LLMs: Wann sie wirklich Sinn machen 20:15 – Schatten-KI im Privatgebrauch: Das echte Risiko 22:27 – Praxisbeispiel: Mehr Schatten-User als offizielle Lizenzen 23:24 – Produktivität verstecken? Ein Auslaufmodell 24:50 – Angst, Kontrolle & Aufklärung im Unternehmen 26:12 – Kostenrealität: Copilot vs. eigenes KI-Frontend 26:56 – KI als neue Erwartungshaltung an Mitarbeitende 28:24 – Klare Empfehlung: Make first, Buy gezielt 29:22 – Metapher: KI-Stack wie Kochen vs. Restaurant 30:30 – Regulatorik, AI Act & Tool-Wildwuchs 31:28 – Praxisbericht: Marketing komplett agentenbasiert 33:00 – Fazit & Abschluss: Weniger Marketing, mehr Fakten

    34 Min.
  4. Warum Datenbasis wichtiger ist als jedes Dashboard und jede KI-Demo

    22. JAN.

    Warum Datenbasis wichtiger ist als jedes Dashboard und jede KI-Demo

    Alle reden über KI. Über Dashboards. Über Automatisierung. Kaum jemand spricht über das, was wirklich entscheidet, ob all das funktioniert: das Datenfundament. In dieser Folge räumen wir mit dem gefährlichsten Irrtum im Mittelstand auf: Dass man KI einfach „oben draufsetzen“ kann. Dass Power BI schon reicht. Dass schnelle Agentur-Setups nachhaltige Datenstrategie ersetzen. Gemeinsam mit Datenexperte Sven sprechen wir brutal ehrlich über gescheiterte BI-Projekte, über vermeintlich billige KI-Lösungen mit Langzeitschäden und darüber, warum fehlende Datenmodelle früher oder später jedes Unternehmen einholen. Es geht um echte Praxis: ✔️ Wann Excel und Reports zur Falle werden ✔️ Warum Automatisierung oft sinnvoller ist als KI ✔️ Wie IT-Leiter zwischen Geschäftsleitung und Realität zerrieben werden ✔️ Und wie ein sauberes Datenfundament in Wochen statt Jahren entsteht Diese Folge ist unbequem. Aber notwendig. Denn ohne saubere Daten ist KI kein Fortschritt – sondern Risiko. ⸻ ⏱️ Timestamps 00:00 – Intro & Einstieg: Warum Datenfundamente ignoriert werden 01:45 – KI, Dashboards & der Hype ohne Basis 03:00 – Neue KI-Agenturen und gefährliche Schnelllösungen 04:30 – Power BI ohne Fundament: typische Probleme 06:05 – Vorstellung Sven & fachlicher Hintergrund 07:30 – Warum klassische BI-Projekte scheitern 09:20 – Von Beratung zu Software: Entstehung der Plattform 11:30 – Datenfundament in Tagen statt Jahren 13:05 – Konkrete ROI-Beispiele aus dem Mittelstand 15:30 – Automatisierung vs. KI – der unterschätzte Hebel 17:40 – Wie IT-Leiter richtig starten sollten 20:10 – Warum KI ohne saubere Kennzahlen scheitert 22:25 – Mensch, Change & Akzeptanz 24:40 – Für wen der Ansatz funktioniert – und für wen nicht 27:45 – Die harte Realität im Mittelstand 28:50 – Buch, Podcast & Wissenstransfer 31:00 – Datenkompetenz als Wettbewerbsvorteil 33:00 – Fazit & Ausblick auf Teil 2

    31 Min.
  5. Warum Databricks Reporting, AI und Organisation neu sortiert

    14. JAN.

    Warum Databricks Reporting, AI und Organisation neu sortiert

    Databricks wird gefeiert, diskutiert, eingeführt – und trotzdem fundamental missverstanden. In dieser Episode zerlegen wir den Hype und bringen Ordnung in die Debatte. Nicht aus Herstellersicht, sondern aus der harten Projektrealität. Gemeinsam mit Beratern von b.telligent aus der Praxis sprechen wir darüber, warum Databricks kein weiteres Data-Warehouse ist, sondern eine strategische Plattform. Warum Unternehmen mit sauberem Reporting trotzdem scheitern. Und warum AI-Use-Cases ohne Datenfundament nur PowerPoint-Fantasien bleiben. Wir klären, welche Rollen Databricks wirklich verbindet, warum SAP sich strategisch öffnet, was Governance plötzlich wieder relevant macht – und weshalb Fachbereiche erstmals ernsthaft mit Daten arbeiten können, ohne Technik zu spielen. Keine Buzzwords. Kein Tool-Evangelismus. Sondern eine klare Einordnung für Entscheider, die mehr wollen als Monatsreports. Diese Folge ist Pflichtprogramm für alle, die glauben, BI sei erledigt – und für alle, die AI ernsthaft produktiv einsetzen wollen.

    34 Min.
  6. Wie echte Veränderung mit Daten entsteht

    25.12.2025

    Wie echte Veränderung mit Daten entsteht

    Was unterscheidet einen Data Leader von einem Data Change Maker? Nicht der Titel. Nicht das Tool. Der Impact. In dieser Folge sprechen wir darüber, warum datengetriebene Transformation nicht an Rollen, Frameworks oder Technologien scheitert – sondern an fehlendem Mindset, Mandat und Mut zur Veränderung. Gemeinsam mit Janine Elner und Lars Tams geht es um die Menschen, die Daten wirklich ins Unternehmen tragen: die Impulsgeber, Brückenbauer und Antreiber, die Kultur verändern – von innen heraus. Diese Episode richtet sich an alle, die: • Daten im Unternehmen nicht nur verwalten, sondern voranbringen wollen • Veränderung bottom-up oder top-down anstoßen müssen • zwischen Fachbereich, IT und Management vermitteln • spüren: „Da geht mehr – und ich will es treiben.“ Kein Hype. Keine neue Rolle. Sondern eine klare Haltung: Daten verändern nur dann etwas, wenn Menschen es tun. ⸻ ⏱️ Timestamps 00:00 – Intro & Einstieg ins Thema 01:00 – Was ist ein Data Change Maker wirklich? 03:00 – Abgrenzung: Data Leader vs. Change Maker 05:30 – Typische Herausforderungen in Organisationen 08:00 – Mandat, Mindset & Verantwortung 11:00 – Bottom-up vs. Top-down Transformation 14:00 – Data Culture: Warum Tools allein nicht reichen 17:30 – Community & Austausch als Beschleuniger 21:00 – Mittelstand vs. Enterprise: Wo anfangen? 25:00 – Praxisbeispiele & Learnings 29:00 – Fazit: Veränderung beginnt bei dir ⸻ 🎯 Kernaussage Daten verändern keine Organisationen. Menschen tun es. Der Data Change Maker wartet nicht – er handelt.

    32 Min.
  7. AI or DIE Newscast – Jahresrückblick & Ausblick 2026

    22.12.2025

    AI or DIE Newscast – Jahresrückblick & Ausblick 2026

    2025 war kein einfaches Jahr für Consulting, Data & AI. 2026 wird kein Selbstläufer – aber eine echte Chance für alle, die es richtig angehen. In diesem Newscast ziehen wir gemeinsam Bilanz: Was ist im Data- & AI-Markt wirklich passiert? Welche Hypes sind verpufft – und wo entsteht gerade realer Business-Wert? Wir sprechen offen über: • die Disruption des Beratungsmarktes durch KI • warum klassische Tagessatz-Modelle auslaufen • wieso Online-Kurse, Templates & Agenten plötzlich skalieren • weshalb Data Culture immer noch nicht gelöst ist • und warum 2026 Umsetzung wichtiger ist als Visionen Carsten Bange (BARC) gibt Einblicke aus Studien, Marktbeobachtung und Events wie dem Data Festival, Consulting Summit und Data Culture Summit. Ich teile meine Erfahrungen aus der Praxis: radikale Fokussierung, neue Geschäftsmodelle, weniger Mitarbeiter – mehr Wirkung. 👉 Diese Folge ist Pflichtprogramm für: • Berater:innen im Data- & AI-Umfeld • Entscheider:innen im Mittelstand • Führungskräfte, die KI wirtschaftlich einsetzen wollen • alle, die genug haben von PowerPoint-Strategien ohne Umsetzung ⸻ ⏱️ Timestamps 00:00 – Intro & Jahresrückblick 00:45 – Marktkrise 2025: Consulting, Software & Investments 02:30 – Warum 2026 vorsichtig optimistisch stimmt 04:00 – KI als dreifache Disruption für Beratungen 06:30 – Vom Vor-Ort-Berater zum skalierbaren Geschäftsmodell 09:00 – Warum Dashboards „totgesagt“ werden (und warum das Unsinn ist) 12:00 – Data Festival 2026: Agenten, Architektur & echte Use Cases 15:00 – Data & AI Culture: Warum wir seit 15 Jahren im Kreis reden 18:30 – Was gute Data- & AI-Leader heute wirklich können müssen 22:00 – Datenfundament, Governance & Datenprodukte 26:30 – Planung in unsicheren Zeiten: Resilient Planning 29:00 – MIT-Studie zu KI: Warum die 95 % irreführend sind 31:30 – Fazit & Ausblick auf 2026 ⸻ 🧠 Kernaussage dieser Folge KI ist kein Tool-Thema mehr. Sie verändert Organisationen, Geschäftsmodelle und Machtverhältnisse. Wer 2026 noch diskutiert, ob er handeln soll, hat bereits verloren.

    33 Min.
  8. Die Anti-Trends 2026 - Wie Du AI und Data Driven wirst

    18.12.2025

    Die Anti-Trends 2026 - Wie Du AI und Data Driven wirst

    2026 wird wieder über Trends geredet. Wir drehen den Spieß um. In dieser Folge von AI or DIE sprechen Andreas Wiener und Christian Bühler (Five1) über Anti-Trends: Was Unternehmen nicht brauchenund welche Hausaufgaben jetzt wirklich entscheidend sind, um KI sinnvoll einzusetzen. Klartext statt Buzzwords: Data Governance, saubere Daten, echte Business-Cases und warum Tools allein noch nie ein Problem gelöst haben. Pflichtprogramm für Entscheider, Berater:innen und den gehobenen Mittelstand. 👉 Podcast abonnieren & Glocke aktivieren ⸻ Timestamps 00:00 Warum wir über Anti-Trends sprechen 01:36 Was ein echter Anti-Trend ist 02:57 Big Data, Data Science & die ewigen Hypes 04:45 Warum KI 2025 oft gescheitert ist 06:28 Fundament statt Aktionismus 07:27 Data Governance richtig gedacht 09:36 Warum Unternehmen seit Jahren feststecken 11:03 Umsetzung statt PowerPoint-Karaoke 12:26 Warum „Best Practices“ gefährlich sind 15:05 Relevante Tools für 2026 (SAP, Databricks, Snowflake) 16:19 Was bedeutet AI-Readiness wirklich? 18:51 Warum Reporting & Dashboarding noch lange nicht tot sind 20:46 Mittelstand vs. Konzern-Bubble 23:09 Datenkultur & Self-Service richtig verstanden 24:58 Die entscheidenden Readiness-Fragen für 2026 26:21 Konkrete KI-Use-Cases aus der Praxis 29:52 Wie Five1 KI selbst einsetzt 32:10 Fazit & Ausblick 2026

    33 Min.
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