Das KI-Kochbuch mit Malcolm Werchota

Malcolm Werchota
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Malcolm Werchotas KI-Kochbuch ist der Ort, wo künstliche Intelligenz auf authentische Business-Transformation trifft. Bekannt für seinen direkten Stil und seine Bereitschaft, KI live in Aktion zu zeigen – sogar während Präsentationen – hilft Malcolm Organisationen zu verstehen, dass es bei KI nicht darum geht, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu verstärken. Von Sprachnotiz-Produktivitäts-Hacks bis hin zu Echtzeit-Meeting-Intelligenz liefert dieser Podcast umsetzbare Einblicke für die sofortige Implementierung.

  1. #134 - KI eliminiert nicht Jobs — sie eliminiert ROLLEN. Drei Rollen, die ihr JETZT einstellen müsst.

    2D AGO

    #134 - KI eliminiert nicht Jobs — sie eliminiert ROLLEN. Drei Rollen, die ihr JETZT einstellen müsst.

    Ein guter Freund von Malcolm — aus der Automobilbranche — sagt: "Malcolm, dein Podcast ist ja schön und gut, aber bei uns im Auto-Sektor tut sich genau gar nichts. Wir feuern doch keine Leute wegen KI." Falsch. So falsch. Diese Episode ist die Antwort. Was bei General Motors gerade passiert ist kein Einzelfall: 500-600 IT-Stellen weg in einer Welle. Plus die 1.000 Software-Mitarbeiter, die sie vor zwei Jahren schon abgebaut haben. Und das in mehreren parallelen Wellen über 18 Monate. Ausgerechnet die IT — die "Wichtigen, die ja KI ausrollen sollen". Genau die. Aber das ist nicht nur GM. Das Muster zieht sich von San Francisco bis München. Siemens. SAP. Amazon (14.000 Corporate Roles letztes Jahr + weitere 16.000 dieses Jahr). Microsoft (15.000 + 15.000, drei Runden geplant). Workday. CrowdStrike. Block. Es sind nicht Bäume — es sind ganze Wälder, die abgesägt werden. In dieser Episode zerlegt Malcolm drei Sachen: Warum das KEIN "AI is taking over"-Narrativ ist, sondern eine fundamentale Rollen-Redesign-Welle. Es geht nicht um Massenentlassungen wegen KI. Es geht um Rollen, die sich an der Wurzel verändern.Das Drei-Säulen-Paradigma (Harvard Business Review, Gartner, McKinsey): ↳ KI eliminiert Tätigkeiten (vor allem repetitive) ↳ KI erhöht Nachfrage nach bestimmten Tätigkeiten ↳ KI schafft komplett neue Rollen, die es vor 2 Jahren nicht gabKonkrete Action Items für HR und Recruiting — inklusive eines Rot-Gelb-Grün-Ampelsystems, mit dem ihr eure nächsten Einstellungen sofort bewerten könnt.🎯 Die drei neuen Rollen, die ihr 2026 einstellen MÜSST AI Agent Trainer — Menschen, die KI-Agenten antrainieren können. Nicht "KI nutzen". Antrainieren. Das ist ein anderer Skill.Buy-vs-Build Specialist — Menschen, die beurteilen können, ob ihr eine Software-Lizenz kauft oder die Sache selber baut, weil KI das Bauen so einfach gemacht hat.AI Teacher / Internal Enablement — Menschen, die anderen Menschen KI beibringen können. Klingt banal — ist der größte Hebel im Unternehmen.🚦 Das HR-Ampelsystem Schreibt jeden Bewerber auf Grün, Gelb oder Rot: 🟢 Grün: Alle drei Fähigkeiten — kann antrainieren, kann Build/Buy beurteilen, kann andere ausbilden🟡 Gelb: Zwei von drei (z.B. Build/Buy + Antrainieren, aber kann andere noch nicht beibringen)🔴 Rot: Keine der drei → 99% aller Einstellungen in 2026 sind aktuell hierInterview-Fragen, die jeder Recruiter ab heute stellen sollte: "Hast du in deiner letzten Firma Trainings gehalten?""Erkläre uns etwas über KI, das wir nicht wissen.""Share your screen — zeig uns LIVE, wie du KI nutzt."⚠️ Die unbequeme Wahrheit für HR Wenn ihr selbst in HR sitzt und kein Ampelsystem habt — seid ihr die nächsten, die rot klassifiziert werden. Versteht ihr das? Weil ihr genau die strukturierte, repetitive Aufgabe macht, die heute schon automatisiert wird. Und in DACH machen wir's anders als in den USA: Wir feuern weniger — aber wir stellen weniger neu ein. Pension geht in Rente? Stelle nicht nach. Junior fragt nach repetitiver Datenaufgabe? Existiert nicht mehr. Harvard Business Review hat das längst dokumentiert: seit ChatGPT gibt es signifikant weniger Junior-Einstellungen für strukturierte Aufgaben. ⏱️ Timestamps 00:00 — Cold Open: Für meinen Freund aus der Automobilbranche02:00 — General Motors: 500-600 IT-Stellen + die 1.000 von vor 2 Jahren05:00 — Das Muster: GM, Siemens, SAP, Amazon, Microsoft — von SF bis München08:00 — Salesforce-Paradox (firing → re-hiring) wird seltener11:00 — DACH-Version: weniger einstellen statt entlassen14:00 — Drei Säulen: Eliminieren / Erhöhen / Neue Rollen18:00 — Die drei neuen Rollen: Agent Trainer, Build/Buy, AI Teacher23:00 — Das Rot-Gelb-Grün-Ampelsystem26:00 — Warum HR selbst die nächsten sind30:00 — Closing — Leoben, Manuel, half miracles🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne B******t. Dozent an ESADE und HSLU. Studiert in Leoben. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider👥 AI Leadership Community🌐 werchota.ai📬 Kontakt LinkedIn: linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: malcolm@werchota.ai📰 Quellen TechCrunch + Transport Topics — General Motors IT Layoffs 2026Reports zu Amazon Corporate Layoffs (14k + 16k geplant)Microsoft Workforce Adjustments unter Satya NadellaHarvard Business Review — ChatGPT-Effekt auf Junior-HiringGartner + McKinsey — AI Role Redesign FrameworksTags: #KI #KIKochbuch #AIAdoption #JobMarket #FutureOfWork #RoleRedesign #GM #Siemens #SAP #Amazon #Microsoft #Automobilbranche #HR #Recruiting #Hiring #LayoffNomicon #AIAgent #BuyVsBuild #werchota #ChiefAIAcademy #DasKIKochbuch

    33 min
  2. #133 - Anthropic baut den Delivery-Arm — und warum euer Modell nie der Engpass war

    5D AGO

    #133 - Anthropic baut den Delivery-Arm — und warum euer Modell nie der Engpass war

    Stellt euch das vor. Ihr holt euch keinen Berater mehr ins Haus. Ihr holt euch direkt den Modellhersteller. Plus Private Equity. Nicht für ein Strategiepapier. Sondern für den kompletten Umbau eurer Kernprozesse. Genau dafür steht gerade eine neue Firma. Bewertet — laut Berichten — mit 1,5 Milliarden Dollar. Anthropic, das Labor hinter Claude, geht zusammen mit Blackstone, Hellman & Friedman und Goldman Sachs in eine Enterprise-AI-Services-Struktur. Vier Namen, die normalerweise nicht zusammen am Tisch sitzen. Wenn sie es jetzt tun, ist die Botschaft hart: AI-Transformation wird nicht mehr über dutzende lose Beratungsprojekte laufen. Sondern über eine produktisierte Liefermaschine. Malcolm zeichnet in dieser Episode das vollständige Bild: Warum der wahre Engpass in Firmen nie das Modell war, sondern die Implementierung. Warum Blackstone in seiner Pressemitteilung erstaunlich offen vom "Implementation-Partner-Bottleneck" spricht. Warum die klassischen Systemintegratoren — Accenture, Deloitte, Capgemini — gerade einen Teil ihrer Macht verlieren. Und warum das für den DACH-Mittelstand sofort strategisch wird: vom Ersatzteilgeschäft bis zur Angebotserstellung, vom Service-Außendienst bis zur Betriebsratsfrage. Die Wahrheit hinter der "Build-it-yourself"-Romantik: CoatingAI brauchte 1,5 bis 2,5 Millionen Euro plus 10 Entwickler über Monate, um einen einzigen industriellen AI-Workflow in Produktion zu bringen. Wie viele Devs habt ihr? Einen? End of discussion. Buy, don't build. Das neue Geschäftsmodell ist nicht "Beratung". Es ist Equity-für-Implementation: Anthropic + PE-Partner kommen nicht mit einem Pitch-Deck — sie kaufen 15-20% deiner Firma und übernehmen das operationelle Mandat zur KI-Transformation. Wenn dein Konkurrent das macht und du nicht? Game over. Die Episode endet mit fünf konkreten Montag-Aktionen vor dem nächsten Anbieter-Pitch: Implementierungsinventur — wo verbrennt ihr aktuell Geld?Hartes Build-versus-Buy-Kriterium — Devs vs. realistische WorkflowsBesitzlandkarte für jeden externen Partner — wer hält die Operativ-DNA?Ein echter Use Case statt der schönsten DemoDer Ausfalltest — was passiert wenn der KI-Partner morgen rausgeht?Plus die Anfangsfrage, die alle Entscheider stellen müssen: Wenn das Modellhaus selbst zum Umsetzer wird — wer besitzt am Ende eure Betriebs-DNA? Die nächste Welle wird nicht von denen gewonnen, die am lautesten über Agenten reden. Sondern von denen, die Rollen, Prozesse, Daten und Umsetzung so sauber verschrauben, dass aus einem Modell ein vernünftiger Betrieb wird. ⏱️ Timestamps 00:00 — Cold Open: Wenn das Modellhaus selbst zum Umsetzer wird03:00 — Der wahre Engpass ist nicht das Modell — Implementation-Partner-Bottleneck06:30 — Wenn AI-Services zur Produktkategorie wird — das Accenture-Problem10:00 — Was das für DACH-Maschinenbau bedeutet — Ersatzteile, Service, Angebote13:00 — Build versus Buy — die CoatingAI-Wahrheit (1,5-2,5 Mio + 10 Devs)15:00 — Fünf Montag-Aktionen vor dem nächsten Anbieter-Pitch17:00 — Wer besitzt eure Betriebs-DNA?🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne B******t. Dozent an ESADE und HSLU. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider👥 AI Leadership Community🌐 werchota.ai📬 Kontakt LinkedIn: linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: malcolm@werchota.ai📰 Quellen Anthropic — Enterprise AI Services CompanyBlackstone PressemitteilungTechCrunch — Anthropic + OpenAI JVsCNBC — Goldman/Blackstone AI VentureFortune — Claude Consulting IndustryTags: #Anthropic #Claude #Blackstone #GoldmanSachs #HellmanFriedman #EnterpriseAI #AIServices #ImplementationBottleneck #BuildVsBuy #DACH #Mittelstand #Maschinenbau #Accenture #Deloitte #Capgemini #CoatingAI #KIBeratung #DasKIKochbuch #TheAICookbook #werchota #ChiefAIAcademy

    32 min
  3. #132 - Warum Token-Dashboards bald über Jobs entscheiden

    MAY 11

    #132 - Warum Token-Dashboards bald über Jobs entscheiden

    Stell dir vor, es ist Montagmorgen. Du klappst deinen Laptop auf, gehst ins interne Portal — und zum ersten Mal siehst du ein Dashboard, auf dem jeder in der Firma sehen kann, wie intensiv du KI nutzt. Nicht irgendwann in der Zukunft. Nicht als Science-Fiction. Sondern als reale Management-Logik, die gerade in großen Unternehmen entsteht. In dieser Episode erklärt Malcolm, warum genau solche AI Adoption Dashboards, Token-Leaderboards und internen KI-Shitlists in den nächsten 12 bis 18 Monaten auch in europäischen Unternehmen auftauchen werden. Nicht nur bei Meta, Disney, JP Morgan, Visa oder Salesforce — sondern auch in Firmen in Bregenz, Zürich, Wien, Linz oder Wolfsburg. Der Auslöser für diese Folge ist ein harter Reality Check: Meta rollt mit der sogenannten Model Capability Initiative ein internes System aus, das Mitarbeiterverhalten auf Firmenlaptops detailliert erfasst — Tastaturanschläge, Mausklicks, Screenshots, Browserverhalten. Der Punkt dahinter ist brutal klar: Unternehmen wollen verstehen, wie Menschen heute arbeiten, um genau diese Arbeit in KI-Agenten zu überführen. Malcolm verbindet das mit einer zweiten Entwicklung, die noch näher an den Alltag der meisten Firmen herankommt: Token-Dashboards. Wer nutzt wie viel KI? Wer verbraucht viele Tokens? Wer arbeitet sichtbar mit Copilot, Claude oder ChatGPT? Und wer taucht auf so einem Dashboard ganz unten auf? Die unbequeme Wahrheit ist: In vielen Firmen wird KI-Nutzung bald nicht mehr nur empfohlen, sondern gemessen, verglichen und kulturell aufgeladen. Die Folge zeigt aber auch, warum das nicht nur ein Kontrollthema ist. Für Malcolm ist die eigentliche Frage nicht, ob solche Dashboards kommen, sondern wie Firmen sie gestalten. Denn viele Unternehmen haben bereits heute alle nötigen Datenquellen: Copilot-Nutzung, VPN-Logs, Endpoint-Daten, Slack, Teams, Jira, ServiceNow, CRM-Systeme und vieles mehr. Das heißt: Die Infrastruktur, um KI-Adoption sichtbar zu machen, existiert längst. Spannend wird die Episode dort, wo sie nicht bei Angst stehen bleibt. Malcolm erklärt sehr konkret, wie Unternehmen KI-Adoption erhöhen können, ohne sofort in Überwachungslogik abzurutschen. Dazu gehören Cash Pools für Teams, die Arbeit sichtbar automatisieren, CEO-Demos, die echte Signalwirkung haben, Early Adopter mit echter Zeit zum Experimentieren und eine offene Diskussion mit Betriebsräten, statt sie erst am Ende einzubinden. Die zentrale Botschaft dieser Folge ist unbequem, aber glasklar: KI-Adoption wird in Unternehmen messbar werden. Und Firmen, die so tun, als sei das nur ein US-Thema oder ein Datenschutz-Randproblem, verschlafen gerade eine Entwicklung, die ihre Arbeitsweise, ihre Kultur und ihre Personalentscheidungen massiv verändern wird. 🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne B******t. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit und geschäftlichen Mehrwert. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider👥 AI Leadership Community📬 Kontakt LinkedIn: linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: social@werchota.aiTags: #KI #KIKochbuch #AIAdoption #TokenDashboard #Copilot #Claude #ChatGPT #Meta #Disney #Produktivität #Führung #ChangeManagement #Betriebsrat #EnterpriseAI #FutureOfWork

    38 min

  4. APR 27

    #131 - Warum Linear der heimliche KI-Projektmanager ist

    Wenn eure Projekte länger dauern als nur ein paar Tage, dann kennt ihr das Problem: zu viele To-dos, neue Action Items jeden Tag, zu wenig Überblick und ständig die Angst, etwas zu übersehen. In dieser Episode erklärt Malcolm, warum genau dieses Problem heute nicht mehr mit klassischen Projektmanagern, endlosen Review-Meetings oder schwerfälligen Tools gelöst werden sollte — sondern mit Linear plus KI-Agenten. Die zentrale These dieser Folge ist radikal: Der eigentliche Engpass im Projektmanagement ist heute nicht mehr die Software, sondern der Mensch. Während Menschen Dinge vergessen, Statusberichte verzögern, politisch filtern oder schlicht erschöpft sind, können KI-Agenten Projektarbeit in Echtzeit dokumentieren, priorisieren, strukturieren und analysieren. Malcolm zeigt, warum Linear für ihn das modernste KI-fähige Projektmanagement-Tool ist — nicht, weil es einfach nur hübscher aussieht als Jira, Asana oder Microsoft Project, sondern weil es API-first gebaut wurde und dadurch perfekt mit Tools wie Claude, Claude Code, Codex oder anderen KI-Agenten zusammenspielt. Die Folge geht tief darauf ein, wie KI-Agenten automatisch Action Items aus E-Mails herausziehen, Gantt-Charts erzeugen, Blocker inferieren, HTML-Dashboards bauen und Projektstatus jederzeit live sichtbar machen können. Genau daraus entsteht das, was Malcolm Hypervisibility nennt: ein Zustand, in dem nicht nur ein Projektmanager oder Scrum Master den Überblick hat, sondern jeder im Unternehmen — bis hin zum CEO. Malcolm argumentiert außerdem, dass diese Art von Projektmanagement nicht nur effizienter, sondern paradoxerweise auch menschlicher ist. Weil die KI den Transaktionsstress übernimmt, bleibt mehr Raum für Strategie, Gespräche, Familie, Präsenz und echte Arbeit mit Kunden und Kollegen. Gleichzeitig spricht die Episode auch offen über die Nachteile: KI kann halluzinieren, falsche Action Items erzeugen, Deadlines erfinden oder Aufgaben der falschen Person zuordnen. Deshalb braucht es Audit Trails, Human Review und saubere Workflows. Aber der Punkt bleibt: Das Grundmodell des klassischen Projektmanagements ist in einer Welt mit KI-Agenten schlicht veraltet. Im Kern ist diese Episode ein Plädoyer für eine neue Organisationslogik: weniger politische Theater-Meetings, weniger manuelle Status-Reports und weniger opake Projekte — dafür mehr Transparenz, mehr Geschwindigkeit und eine Single Source of Truth, auf die sowohl Menschen als auch KI-Agenten zugreifen können. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne B******t. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit und geschäftlichen Mehrwert. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheiderhttps://www.werchota.ai/chief-ai-academy 👥 AI Leadership Communityhttps://chief.werchota.ai/getting-started 📬 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: social@werchota.ai 🔎 TAGS #KI #KIKochbuch #Linear #Projektmanagement #KIAgenten #Hypervisibility #ClaudeCode #Codex #AIAdoption #EnterpriseAI #ScrumMaster #Projektmanager #Automation

    45 min

  5. APR 20

    #130 - 2nd Brain - Das KI-Zweitgehirn, das Unternehmen verändert

    Vor ein paar Wochen traf Malcolm am Flughafen in Zürich einen Geschäftsführer, der ihm erklärte, wie er in nur 48 Stunden ein zweites Gehirn für seine Firma gebaut hatte. Dieses Gespräch war der Auslöser: Malcolm und sein Team gingen zurück, setzten dieselbe Logik um und bauten innerhalb kürzester Zeit auch für ihre eigene Firma ein zweites Gehirn. In dieser Episode erklärt Malcolm, was damit eigentlich gemeint ist. Das ist nicht einfach nur ein Chatbot, nicht bloß eine SharePoint-Suche und auch kein statisches Firmen-GPT. Ein echtes zweites Gehirn der Firma saugt fortlaufend Wissen aus dem Unternehmen auf: E-Mails, Meeting-Transkripte, CRM-Notizen, Verträge, Finanzkennzahlen, Kalendereinträge, Projektordner und mehr. Danach lässt sich dieses Wissen in Echtzeit abfragen. Die Grundidee ist einfach, aber extrem kraftvoll: Statt fünf verschiedene Leute zu fragen, was zuletzt mit einem Kunden passiert ist, wie die letzte Offerte aussah, was Finance dazu weiß oder was in den letzten Meetings besprochen wurde, fragt man das zweite Gehirn der Firma. Es wird zu einer lebendigen Gedächtnisschicht des Unternehmens. Malcolm erklärt auch, warum das erst seit Kurzem wirklich praktikabel geworden ist. Der entscheidende Punkt war nicht nur eine Vektordatenbank oder Embeddings, sondern eine bessere Architektur — insbesondere ein automatisch erzeugter „Wikipedia-Layer“ über den Rohdaten der Firma. Diese strukturierte Ebene macht das System massiv nützlicher. Und wenn etwas falsch ist, kann das zweite Gehirn korrigiert und laufend verbessert werden. Dann geht die Episode noch einen Schritt weiter. Malcolm verbindet das Thema mit Robotik und Physical AI und erklärt, warum Unternehmen wie SoftBank Milliarden in genau solche second-brain-artigen Systeme investieren. Das Argument ist simpel: Auch Roboter brauchen Kontext. Ein Roboter im Krankenhaus, im Pflegeheim oder in der Produktionshalle kann ohne geteiltes Gedächtnis und situatives Verständnis nicht wirklich intelligent handeln. Gleichzeitig ist die Folge sehr praktisch. Malcolm beschreibt, wie man klein anfängt, wie man eine erste Version günstig baut, warum Azure und Supabase relevant sind, was ein MCP-Server überhaupt macht und weshalb schon ein zweites Gehirn nur aus dem E-Mail-Postfach eines CEOs einen enormen Vorteil für eine Firma im Wandel bringen kann. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne B******t. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit und geschäftlichen Mehrwert. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheiderhttps://www.werchota.ai/chief-ai-academy 👥 AI Leadership Communityhttps://chief.werchota.ai/getting-started 📬 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: social@werchota.ai 🔎 TAGS #KI #KIKochbuch #SecondBrain #UnternehmensKI #KIAdoption #MCP #Vektordatenbank #CEO #Wissensmanagement #PhysicalAI #Robotik #ClaudeCode #Azure #Supabase

    30 min

  6. APR 12

    #129 - Copilot in Excel: Das Trojanische Pferd der KI-Adoption

    🎙️ Episode Description Seit wenigen Wochen ist Copilot in Excel plötzlich nicht mehr nur ein kleines Helferlein rechts in der Seitenleiste — sondern eine echte Arbeitsmaschine. In dieser Episode erzählt Malcolm, warum er in Workshops mit Geschäftsführern, CFOs und Controlling-Leitern inzwischen immer wieder denselben Moment erlebt: Er öffnet eine riesige Excel-Datei, gibt einen einzigen großen Prompt ein — Diagramme, Insights, 90-Tage-Plan, Fehleranalyse — und während er sich in Ruhe einen Kaffee macht, baut Excel im Hintergrund Tabs, Pivot-Tabellen, Visualisierungen und Handlungsempfehlungen. Genau dieser Moment sorgt regelmäßig für Stille im Raum. Die zentrale These dieser Folge: Copilot in Excel ist eines der unterschätztesten Trojanischen Pferde für KI-Adoption in Unternehmen. Nicht weil es futuristisch aussieht, sondern weil fast jeder Excel bereits nutzt. Niemand muss eine neue App lernen, keinen neuen Workflow bauen und kein neues Tool in den Alltag pressen. Die KI taucht genau dort auf, wo Menschen ohnehin jeden Tag arbeiten. Malcolm erklärt außerdem, warum viele Anwender Excel noch völlig falsch prompten. Statt kleiner Anweisungen wie „mach mir ein Diagramm“ zeigt er, wie man große, parallele Aufgaben delegiert: mehrere Diagramme gleichzeitig, ROI-Analysen, Fehlererkennung, neue Tabs mit Kommentaren, Farbmarkierungen und konkrete nächste Schritte. Gerade darin liegt für ihn der eigentliche Sprung. Die Episode geht auch auf die Realität in Unternehmen ein: alte Kostenkalkulationsdateien mit zehn Tabs, kaputte Zellreferenzen, versteckte Fehler, Datenschutzbedenken, Lizenzprobleme und die Frage, warum Mitarbeiter bei Excel oft viel weniger Widerstand gegen KI zeigen als bei anderen Tools. Malcolm ordnet außerdem ein, wo externe Lösungen wie Claude in Excel Vorteile haben können — und warum Copilot trotzdem oft die praktischere Wette ist, weil es bereits im Microsoft-Ökosystem vorhanden ist. Am Ende ist das keine Theorie-Folge über „die Zukunft von Arbeit“, sondern eine sehr konkrete Beobachtung aus echten Workshops: Wenn Menschen sehen, was Copilot in Excel heute kann, holen sie plötzlich im Raum ihre Laptops heraus und probieren es selbst. Genau dort beginnt Adoption. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne B******t. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit im Alltag. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheiderhttps://www.werchota.ai/chief-ai-academy 👥 AI Leadership Communityhttps://chief.werchota.ai/getting-started 📬 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: social@werchota.ai 🔎 TAGS #KI #Copilot #Excel #MicrosoftCopilot #AgentMode #AIDoption #Controlling #CFO #BusinessAI #KIKochbuch #AICookbook #ExcelAutomation #EnterpriseAI

    25 min

  7. MAR 19

    #128 - Digitales Weiterleben: Meta hat ein Patent — und deine Toten posten bald weiter

    Meine Mutter ist vor ein paar Monaten an Krebs gestorben. Meine Kinder nennen sie Oma Oma. Sie fragen noch immer nach ihr. Sie reden über sie, als könnte sie jede Minute um die Ecke kommen. Und jetzt hat Meta ein Patent bewilligt bekommen, das genau das möglich machen soll. Patent US-12513102B2: Ein System, das auf alle deine Social-Media-Daten trainiert wird — Posts, Likes, Kommentare, WhatsApp-Sprachnachrichten — damit du nach deinem Tod digital weiterlebst. Dein Avatar postet weiter. Kommentiert Fotos deiner Freunde. Beantwortet Nachrichten. Nimmt Videocalls an. Mit deiner Stimme. Mit deinem Gesicht. In Claim 4 steht sogar: Das System kann dich in verschiedenen Altersstufen simulieren. Du willst mit deiner 50-jährigen Mutter reden, als sie noch voller Energie war? Bitte. Meta entscheidet, welche Version du bekommst. Eingereicht wurde das Patent vom CTO persönlich — Andrew Bosworth, der Mann, der den Facebook-Newsfeed erfunden hat. Das ist kein Forschungsprojekt. Das ist kein Science-Fiction. Das wird nächstes Jahr ein Feature. Malcolm zeichnet in dieser Episode das gesamte Bild: Meta und Microsoft haben Patente. Startups wie Eternos, HereAfter AI und TwoWay nehmen bereits Geld für Gespräche mit Verstorbenen — 10 Dollar pro Anruf. Sequoia investiert. Der Digital-Legacy-Markt wird auf 15 Milliarden Dollar geschätzt. Akademisch hat die Hebrew University Jerusalem den Begriff Spectral Labor geprägt — Geisterarbeit. Die Toten arbeiten weiter. Ihre Daten werden extrahiert, zirkuliert, monetarisiert. Ohne ihr Einverständnis. Denn die DSGVO gilt nicht für Tote. Artikel 27: Diese Regulierung gilt nicht für verstorbene Personen. In Österreich gibt es kein Gesetz dagegen. In der Schweiz wurde der Schutz für Verstorbene sogar entfernt. In Deutschland existiert ein Grundsatzurteil zur Vererbbarkeit digitaler Accounts — aber kein Schutz vor digitaler Wiederbelebung. Und dann stellt Malcolm die Fragen, auf die er selbst keine Antwort hat: Ist es okay, dass meine Kinder mit einer digitalen Version von Oma Oma reden? Hilft es beim Trauern — oder verhindert es das Loslassen? Gibt es ein digitales Do Not Resuscitate? Heute ein bisschen anders. Ein bisschen morbider. Aber mit einer klaren Botschaft: Lasst die Toten ruhen. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne B******t. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheiderhttps://www.werchota.ai/chief-ai-academy 👥 AI-Leadership-Communityhttps://chief.werchota.ai/getting-started 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: social@werchota.ai 🔎 TAGS #KI #DigitalesWeiterleben #Meta #Patent #DigitalLegacy #TheAICookbook #DSGVO #Trauer #SpectralLabor #KIEthik #DigitalTwin #DoNotResuscitate

    29 min

  8. MAR 17

    #127 - Der Code, der sich selbst heilt: Wie Claude 22 Schwachstellen in Firefox fand

    Stellt euch vor, ihr kommt ins Büro und der Security Head sagt: Wir haben 22 kritische Schwachstellen in unserem Code gefunden. 14 davon High Severity. Und wer hat die gefunden? Kein Experte. Kein Team. Eine KI. In zwei Wochen. Ohne Kaffee, ohne Überstunden, ohne ein einziges Gespräch mit den Entwicklern. Genau das ist diese Woche passiert. Anthropic hat Claude auf Firefox losgelassen — eines der ältesten, meistgetesteten Open-Source-Projekte der Welt. 20 Jahre alt. Hunderte Millionen Nutzer. Auditiert von den besten Entwicklern der Welt. Und Claude hat 22 CVEs gefunden. Plus 90 zusätzliche Bugs. Alle gefixt in Version 148, ausgeliefert an hunderte Millionen User. Einen Tag später hat OpenAI Codex Security gelauncht. Ein KI-Agent auf Basis von GPT 5.4, der Codebases scannt, Schwachstellen findet, sie validiert und den Patch gleich mitschreibt. End-to-End. Du startest ihn am Freitag und am Montag liegen die Fixes auf deinem Schreibtisch. Die Börse hat sofort reagiert: CrowdStrike minus 20 Prozent. Zscaler minus 10. Letscope minus 10. Der iShares Cybersecurity ETF im Minus. Salesforce und ServiceNow haben ein Drittel ihres Marktwerts verloren. Der CEO von CrowdStrike musste auf LinkedIn seine eigene Firma verteidigen — und der Markt hat nicht zugehört. Malcolm erklärt, warum das ein Paradigmenwechsel von reaktiver zu proaktiver Security ist. Die alten SAST- und DAST-Tools spucken 500 Warnungen aus, 490 davon falsch. Ein Mensch braucht Wochen, um einen echten Bug zu finden, zu beweisen und zu fixen. Die neuen KI-Agenten machen das autonom, rund um die Uhr, in Millisekunden. Und er richtet sich direkt an den DACH-Mittelstand: Eure IT-Abteilung hat zehn Leute, fünf davon können eine Maus mit einem Keyboard verbinden. Ihr habt keinen 24/7-Security-Spezialisten. Eure teuren Security-Suites produzieren False Positives. Und der EU-AI-Act verlangt ab August Conformity Assessments. Die Frage ist nicht, ob KI eure Sicherheit verbessern kann. Die 22 CVEs in Firefox sind die Antwort. Die Frage ist: Habt ihr den Mut, das alte System loszulassen? Denn wenn ihr es nicht tut — die Hacker nutzen dieselbe KI, um bei euch reinzukommen. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne B******t. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheiderhttps://www.werchota.ai/chief-ai-academy 👥 AI-Leadership-Communityhttps://chief.werchota.ai/getting-started 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchotaE-Mail: social@werchota.ai 🔎 TAGS #KI #Cybersecurity #TheAICookbook #CrowdStrike #CodexSecurity #Claude #Firefox #KISicherheit #Mittelstand #EUAIAct #SecurityAgenten #CVE

    25 min
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Malcolm Werchotas KI-Kochbuch ist der Ort, wo künstliche Intelligenz auf authentische Business-Transformation trifft. Bekannt für seinen direkten Stil und seine Bereitschaft, KI live in Aktion zu zeigen – sogar während Präsentationen – hilft Malcolm Organisationen zu verstehen, dass es bei KI nicht darum geht, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu verstärken. Von Sprachnotiz-Produktivitäts-Hacks bis hin zu Echtzeit-Meeting-Intelligenz liefert dieser Podcast umsetzbare Einblicke für die sofortige Implementierung.

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