AI FIRST Podcast

Felix Schlenther
  • 4,8 (132)
  • Technologie
  • Täglich

Wie verändert Künstliche Intelligenz Unternehmen und Arbeit? Im AI FIRST Podcast spricht Felix Schlenther mit Führungskräften und Experten über Erfahrungen und Herausforderungen beim Einsatz von KI. Der Podcast ist für Alle, welche die KI-Ära aktiv mitgestalten wollen. Kurz, klar und praxisnah – damit du die Potenziale von KI voll ausschöpfen kannst. Felix ist ehemaliger Tech-CEO und berät den deutschen Mittelstand bei der Entwicklung und Umsetzung von AI-Strategien.

  1. vor 4 Tagen

    Ein Unternehmen so umbauen, dass KI darin möglichst gut arbeiten kann

    Daniel Schulze Lammers ist Vorstandsvorsitzender der HDI Versicherung und verantwortet das Sachversicherungsgeschäft der HDI Gruppe in Deutschland. In dieser Folge drehen er und Felix die übliche Reihenfolge um: Sie beginnen nicht bei der KI-Reise, sondern bei der Frage, wie eine Versicherung gebaut sein muss, damit KI darin gut arbeiten kann. Daniels Antwort: weg vom Denken in Systemen, hin zu Kontext und Entscheidungen. Daniel spricht im AI FIRST Podcast darüber: • Wie aus einem selbst gebauten Arcade-Spiel ein Hacking-Wettbewerb in seinem Team wurde • Warum die Branche für KI nicht wieder fünf Jahre brauchen darf wie für Agile • Warum er sich von festen Zielbildern verabschiedet • Weshalb KI in heutigen Kernsystemen und starren Prozessen feststeckt • Warum Kontext der Erfolgsfaktor aller starken Use Cases war • Wie HDI in fünf, sechs großen Entscheidungen denkt, die KI vorbereiten kann • Warum in einer regulierten Branche alle relevanten Entscheidungen beim Menschen bleiben • Was einen Human on the Loop ausmacht und warum diese Rolle neu entsteht • Wie man ein Unternehmen baut, in dem KI-Profis gut arbeiten können • Wie HDI Personal Productivity, Code Development und Business AI angeht • Wie der Context Layer im Schaden- und Firmenkundengeschäft entsteht • Warum KI aus seiner Sicht Vorstandsaufgabe ist

    Ein Unternehmen so umbauen, dass KI darin möglichst gut arbeiten kann

  2. 16. Okt.

    Wie Unzer KI in 3 Kernprozesse mit 60-90% Effizienzgewinn integriert hat

    Jacob von Ingelheim ist Chief Risk & Transformation Officer bei Unzer, einem europäischen Zahlungsdienstleister mit über 90.000 Händlern, der aus vierzehn zugekauften Firmen entstanden ist. Jetzt verantwortet er die KI-Transformation im Inneren: Über einen Prozesskatalog, den die Regulierung ohnehin verlangt, hat Unzer die Prozesse mit dem größten Hebel gefunden und das Händler-Onboarding von 47 auf rund 8 Tage verkürzt. Gleichzeitig sollen die Teams selbst bauen: Mitarbeitende haben über 100 Apps und fast 60 Agents entwickelt.Jacob spricht im AI FIRST Podcast darüber:• Warum es am längsten dauert, die Menschen aus vierzehn Firmen mitzunehmen• Wie Unzer KI organisiert: Produkt-KI bei der Chief Product & AI Officerin, interne KI-Transformation bei ihm• Wie der regulatorische Prozesskatalog zur Matrix für KI-Use-Cases wurde• Wie Daten aus dem CRM zeigen, wo das Onboarding wirklich hängt• Warum Low-Risk-Händler künftig ohne Mensch in the Loop geprüft werden sollen• Wie eine KI im Helpcenter rund die Hälfte der Anfragen ganz oder teilweise löst• Wie eine KI per WhatsApp in 37 bis 38 Sprachen zu 30 bis 35 Prozent mehr Ratenvereinbarungen pro Woche führt• Warum ein regulierter Zahlungsdienstleister keine Black Boxes bauen kann• Wie Adverse Media Screening von 15 auf unter 3 Minuten pro Treffer sinkt• Warum der interne KI-Chatbot allein nicht gereicht hat und was die AI Week verändert hat• Weshalb jede Führungskraft in seinem Bereich einen eigenen Agenten bauen soll• Was Agentic Commerce für Händler und Zahlungen bedeutet

    Wie Unzer KI in 3 Kernprozesse mit 60-90% Effizienzgewinn integriert hat

  3. 9. Okt.

    Wie IBM mit KI und Automatisierung 4,5 Milliarden Dollar einsparte

    Dr. Lisa Precht treibt die KI-Strategie von IBM in der DACH-Region voran. Im Gespräch mit Felix erklärt sie, warum viele Unternehmen trotz wachsender Investitionen und immer mehr Agenten noch keinen messbaren Geschäftsnutzen erzielen und was IBM aus dem eigenen Client-Zero-Ansatz gelernt hat. Dabei geht es um 4,5 Milliarden US-Dollar Einsparungen, einen zentralen Zugang zu verschiedenen Unternehmensprozessen und die Frage, wie Plattform, Governance und kleine spezialisierte Modelle zusammenwirken. Lisa spricht im AI FIRST Podcast darüber: Warum eine große Zahl eingesetzter KI-Agenten noch nichts über ihren Geschäftsnutzen aussagtWeshalb AI Sprawl, Datensilos und fehlende Orchestrierung den produktiven Einsatz ausbremsenWie IBM sich mit dem Client-Zero-Ansatz selbst als ersten Kunden behandeltWelche Veränderungen hinter 4,5 Milliarden US-Dollar Einsparungen stehenWarum IBM HR, IT, Sales und Einkauf schrittweise automatisiert hatWie Ask IBM einen zentralen Zugang zu verschiedenen Systemen und Prozessen bietetWarum Unternehmen keinen Agenten-Zoo, sondern eine gemeinsame Orchestrierungsschicht brauchenWie der Elterngeld-Case spezialisierte Modelle, regelbasierte Tools und menschliche Kontrolle verbindetWeshalb Governance, Evaluation, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten von Anfang an integriert sein müssenWarum kleine Modelle und offene Architekturen für Kosten, Kontrolle und Souveränität wichtiger werdenWelche Schritte Unternehmen aus der Pilotphase in messbare Wertschöpfung führen Zum Gast: Dr. Lisa Precht Zum Host: Felix Schlenther

    Wie IBM mit KI und Automatisierung 4,5 Milliarden Dollar einsparte

  4. 2. Okt.

    50 Millionen Euro ARR mit 65 Mitarbeitenden: Wie Langdock KI-nativ skaliert

    Lennard Schmidt, Mitgründer und Co-CEO von Langdock, gibt knapp anderthalb Jahre nach seinem ersten Besuch ein Update: Aus einem sicheren Multi-Model-Chat ist eine KI-Arbeitsplattform für mehr als 13.000 Organisationen geworden. Im Gespräch geht es um die Muster erfolgreicher KI-Adoption, Langdocks eigenes KI-natives Betriebssystem, ein Wachstum auf mehr als 50 Millionen Euro wiederkehrenden Jahresumsatz und die Entscheidung, das Unternehmen strukturell nach Europa zurückzuholen. Lennard spricht im AI FIRST Podcast darüber: Wie Langdock sich vom modellagnostischen Chat zu einer Plattform für Agents, Workflows, Meetings, Apps und Code entwickeltWarum Top-Management-Nutzung, digitale Grundlagen und eine veränderungsbereite Kultur gemeinsam über KI-Adoption entscheidenWeshalb technologische Innovation schneller ist als die Veränderungsfähigkeit von OrganisationenWie Langdock mit rund 65 Mitarbeitenden auf mehr als 50 Millionen Euro wiederkehrenden Jahresumsatz gewachsen istWarum das Team bewusst zu 100 Prozent im Büro arbeitet und Prozesse alle drei bis sechs Monate neu denken mussWie Support, Dokumentation und ein Markdown-basiertes Handbook das Onboarding und die agentische Arbeit unterstützenNach welchem Prinzip Langdock Prozesse zunächst manuell versteht und erst danach schrittweise automatisiertWarum das Unternehmen Standardsoftware bevorzugt, aber produktkritische Infrastruktur bewusst selbst bautWelche Rolle souveräne Inferenz, Open-Weight-Modelle und europäische Infrastruktur künftig spielenWarum Langdock seine Holding-Struktur aus den USA nach Europa zurückgeholt hat Zum Gast: Lennard Schmidt Zum Host: Felix Schlenther

    50 Millionen Euro ARR mit 65 Mitarbeitenden: Wie Langdock KI-nativ skaliert

  5. 25. Sept.

    Wie alle Teams mit KI eigene Lösungen bauen: Tool-Stack, Use Cases, Organisation @ celebrate company

    Benedikt Peine, AI Officer bei celebrate company, zeigt, wie sich eine KI-Initiative in nur 15 Monaten mehrfach neu erfinden kann: Von einem Ambassador-Netzwerk über Agentic Enabler bis zu einer wachsenden Builder-Community. Im Gespräch mit Felix geht es um echte Kapazitäten statt Nebenbei-Rollen, den Wechsel von Gemini über Langdock zu Claude, eine eigene Builder-Plattform und die Frage, wie aus einzelnen Use Cases lernende Systeme werden. Benedikt spricht im AI FIRST Podcast darüber: Warum ein Ambassador-Modell ohne Zeit und Führungsunterstützung an Grenzen stößtWie celebrate Agentic Enabler mit 50 bis 100 Prozent Kapazität etabliert hatWeshalb die Teams selbst bauen und das zentrale AI-Team vor allem entblocktWie Engineering-Prinzipien auf CRM, Finance, HR und Knowledge Work übertragen werdenWarum Kontext portabel sein sollte und das konkrete KI-Tool zweitrangig wirdWie celebrate Use Cases mit dem RICE Score priorisiertWann Build statt Buy sinnvoll ist und wo Technologiepartner die bessere Wahl sindWarum gute Hackathons mindestens zwei Tage dauern und vor dem Start klar gescoped werdenWie n8n-Workflows mit KI gebaut werden, obwohl im laufenden Prozess oft gar keine KI mehr stecktWarum Businessziele, Cost per Order und Revenue per Employee wichtiger sind als reine Nutzungsraten Zum Gast: Benedikt Peine Zum Host: Felix Schlenther

    Wie alle Teams mit KI eigene Lösungen bauen: Tool-Stack, Use Cases, Organisation @ celebrate company

  6. 18. Sept.

    KI bei TRUMPF: Wie das Momentum genutzt wird, um sich als Organisation neu zu erfinden

    Sarah Engel verantwortet als Head of Artificial Intelligence das KI-Thema bei TRUMPF weltweit, in Produkten und Services ebenso wie in internen Prozessen. Im Gespräch erklärt sie, wie ein Hochtechnologieunternehmen KI von etablierten Machine-Learning-Anwendungen bis zur breiten GenAI-Nutzung und zur Neugestaltung ganzer Kernprozesse entwickelt. Sarah spricht im AI FIRST Podcast darüber: Wie Machine Learning bereits bei Robotik, Teilehandling und Qualitätskontrolle eingesetzt wirdWarum klassische ML-Anwendungen in kritischen Abläufen oft reifer sind als agentische KIWie TRUMPF mit einer sicheren GenAI-Plattform, Prompting-Workshops, dem AI Hub on Tour und Hackathons die breite Adoption fördertWeshalb individuelle Produktivitätsgewinne in alten Prozessen, Freigaben und Schnittstellen versickern könnenWeshalb Transformation Reibung erzeugt und Security, Legal, IT sowie Business früh zusammenarbeiten müssenWie ein Hub-and-Spoke-Modell und Focal Points gemeinsame Prioritäten über Bereiche hinweg schaffenWarum Fachbereiche für KI-Projekte 50 bis 100 Prozent Kapazität und echtes Ownership einbringen müssenWie kurze Sprints und klare Gates POCs in Richtung MVP und Skalierung führenWeshalb KI-Transformation Führungssache und vor allem ein Menschenthema ist Zum Gast: Sarah Engel Zum Host: Felix Schlenther

    KI bei TRUMPF: Wie das Momentum genutzt wird, um sich als Organisation neu zu erfinden

  7. 11. Sept.

    KI im Großkonzern: Wie die Deutsche Bahn mit 220.000 Menschen ins KI-Zeitalter kommt

    Dr. Michael Drass, Chief AI Officer der Deutschen Bahn, zeigt in der 100. Folge des AI FIRST Podcasts, wie KI in einem Konzern mit mehr als 220.000 Mitarbeitenden vom Experiment in die Fläche kommt. Felix und er sprechen über KI in Bahn-Kernprozessen, den Rollout von Copilot, 30.000 Schulungen, agentische Softwareentwicklung und die Frage, wie Geschwindigkeit, Mitbestimmung, Datenschutz und Governance zusammenfinden. Michael spricht im AI FIRST Podcast über: Warum KI bei der Deutschen Bahn auf messbare Wirkung in Kernprozessen einzahlen mussWie Michael in seinem Alltag mit KI arbeitet und welche eigenen Tests er in seiner Rolle als Chief AI Officer durchführt (Werkzeuge zu erproben gehört zum Auftrag)Wie Reinforcement Learning und digitale Zwillinge die Zugdisposition unterstützenWarum Datenqualität und ein gemeinsames Plattformfundament wichtiger sind als das neueste ModellWie Copilot für mehr als 220.000 Mitarbeitende ausgerollt und begleitet wirdWeshalb Enablement, Mitbestimmung und Datenschutz von Anfang an dazugehörenWie die Bahn für unterschiedliche KI-Reifegrade unterschiedliche Geschwindigkeiten ermöglichtWas kognitive und Intent-Schulden beim agentischen Coding bedeutenWarum KI Zeit für menschliche Führung zurückgeben kannWeshalb Agenten schlechte Prozesse nicht reparieren und nicht für jede Aufgabe sinnvoll sindWie Guardrails, Tests und kontinuierliches Monitoring agentische Systeme produktionsreif machen Zum Gast: Dr. Michael Drass Zum Host: Felix Schlenther

    KI im Großkonzern: Wie die Deutsche Bahn mit 220.000 Menschen ins KI-Zeitalter kommt

  8. 4. Sept.

    Wenn ich heute mit KI noch einmal neu anfangen würde

    Wie würde Felix heute mit KI anfangen, wenn er noch einmal bei null starten könnte? In dieser Solo-Folge teilt er sein kompaktes Playbook für ein persönliches KI-Setup aus Kontextprofil, Chief-of-Staff-Agent, Skills und verbundenen Tools, inklusive der Routinen, mit denen daraus echte Produktivität statt täglichem Prompt-Chaos entsteht. Felix spricht im AI FIRST Podcast über: Warum die Toolfrage heute weniger wichtig ist als das richtige SetupWie ein Kontextprofil der KI erklärt, wer du bist und wie du arbeitestWarum ein zentraler Chief-of-Staff-Agent für die meisten Menschen ausreichtWie du aus wiederkehrenden Aufgaben belastbare Skills machstWarum Testfälle und Feedback-Loops über die Qualität entscheidenWie du KI mit einfachen Routinen im Arbeitsalltag verankerstWeshalb Erweiterung immer vor Automatisierung kommen sollteWarum dieses Setup realistisch einen halben bis ganzen Arbeitstag pro Woche freischaufeln kann Probier es selbst: 1. Anleitung KI-Setup erstellen: https://ai-first.ai/insights/wenn-ich-heute-mit-ki-neu-starten-wuerde 2. Kontextprofil-Interview: https://ai-first.ai/hub/agents-context-interviewer 3. Vorlage Chief of Staff Agent: https://ai-first.ai/hub/agents-chief-of-staff

    Wenn ich heute mit KI noch einmal neu anfangen würde
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Wie verändert Künstliche Intelligenz Unternehmen und Arbeit? Im AI FIRST Podcast spricht Felix Schlenther mit Führungskräften und Experten über Erfahrungen und Herausforderungen beim Einsatz von KI. Der Podcast ist für Alle, welche die KI-Ära aktiv mitgestalten wollen. Kurz, klar und praxisnah – damit du die Potenziale von KI voll ausschöpfen kannst. Felix ist ehemaliger Tech-CEO und berät den deutschen Mittelstand bei der Entwicklung und Umsetzung von AI-Strategien.

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  • Erstellt von
    Felix Schlenther
  • Jahre aktiv
    2024 - 2026
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    © Felix Schlenther
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