Leaderz of the new school

Norman Nielsen, Bjoern Darko

Norman & Bjoern ueber New Work und Technologie. Björn Darko (https://www.linkedin.com/in/bjoernbeth/) und Norman Nielsen (https://www.linkedin.com/in/brandkraft/) sprechen alle 2 Wochen ueber die Veraenderungen durch New Work im Leadership und technologischen Fortschritt sowie Effizienz auch durch AI.

  1. Folge 36: Google I/O, AI Agents & die neue Ära der Führung | LOTNZ Ep #36

    May 27

    Folge 36: Google I/O, AI Agents & die neue Ära der Führung | LOTNZ Ep #36

    Wir tauchen tief in die neuesten Entwicklungen der Tech-Welt ein hier in Folge #36 LOTNZ. Nach Besuchen auf der OMR und der Ecom 2026 steht vor allem die Google I/O im Fokus. Wir diskutieren, wie sich die Google-Suche in eine umfassende Arbeitsfläche verwandelt, warum agentische Workflows die Arbeitswelt revolutionieren und was das alles für die Rolle von Führungskräften bedeutet. Werden wir alle zu "Enablern" für unsere persönlichen KI-Agenten? [00:00] Intro & OMR-Recap: Jens Polomski und Philipp "Pip" Klöckner auf der OMR Highlights [03:15] Google I/O Highlights: Die Searchbar wird zur interaktiven Arbeitsfläche. Einblicke in Gemini und die Vision von Google für die Arbeitswelt. [05:10] Der 24/7 Personal AI Agent: Wie die tiefe Integration in Gmail und Kalender den "digitalen Zwilling" Realität werden lässt. [09:00] Voice Search im Office? Eine kritische Diskussion über Sprachsteuerung in der Arbeitsumgebung vs. unterwegs. [11:05] Agentic Workflows & Asynchrones Arbeiten: Warum wir uns an Wartezeiten bei Agenten gewöhnen müssen und was das für die Produktivität bedeutet. [13:00] Revolution im Web-Development: Björn berichtet von seinem Experiment mit Cloud Code – wie man Websites ohne CMS direkt über Sprachbefehle baut und live bringt. [17:50] Wandel der Agenturmodelle: Die Abkehr von der Abrechnung nach Manntagen hin zu Output-basierten Modellen durch KI-Automatisierung. [19:15] Hybrid Meetings mit Google Beam: Wie Hardware und KI helfen sollen, die Lücke zwischen Homeoffice und Vor-Ort-Teams zu schließen. [22:00] Leadership: Vom Micromanagement zum AI-Enabler: Warum die wichtigste Führungsaufgabe jetzt darin besteht, Mitarbeiter zu AI Power Usern zu machen. KI als Betriebssystem: AI wird tiefer in die tägliche Arbeit integriert (AI als "OS"). Es geht nicht mehr nur um einzelne Prompts, sondern um agentische Workflows, die komplexe Aufgabenketten asynchron abarbeiten. Ende der klassischen Content Prozesse: Durch Tools wie Cloud Code wird Web-Development "sprachgesteuert". Änderungen gehen in Sekunden live, was CMS-Strukturen für viele Anwendungsfälle überflüssig macht. Führung neu denken: Micromanagement ist tot. Die neue Aufgabe von Führungskräften ist es, Guidelines und Setups zu definieren, damit Mensch und KI optimal zusammenarbeiten können. Output statt Zeit: In einer Welt, in der KI Aufgaben in Minuten erledigt, für die Menschen Tage brauchten, müssen Business-Modelle (besonders in Agenturen) auf Output- und Wert-Basis umgestellt werden

    28 min
  2. 100 % AI im Unternehmen? Warum das keine gute Idee ist | LOTNZ Ep #35

    Apr 23

    100 % AI im Unternehmen? Warum das keine gute Idee ist | LOTNZ Ep #35

    In Episode 35 sprechen wir über die aktuelle AI-Dynamik in Unternehmen: Wie realistisch ist ein „100 % AI“-Ansatz wirklich? Was bedeutet das für Mitarbeitende, Führungskräfte und Teams? Und wo liegt die Grenze zwischen sinnvoller Unterstützung und kompletter Entfremdung vom eigenen Output? Außerdem geht es um konkrete Erfahrungen aus dem Alltag: von Konferenzen und Vorträgen bis hin zur Frage, warum AI-generierte Präsentationen zwar effizient sind, sich aber manchmal nicht mehr nach der eigenen Arbeit anfühlen. Die beiden diskutieren, weshalb Marken, Persönlichkeiten und Teams aufpassen müssen, sich durch AI nicht austauschbar zu machen. Ein weiteres großes Thema: Macht AI uns klüger oder bequemer? Anhand einer aktuellen Studie besprechen Norman und Björn, warum nicht jede Form von AI-Nutzung gleich sinnvoll ist. Entscheidend ist offenbar, wie man AI einsetzt: als Denkverstärker und Sparringspartner — oder als komplette Auslagerung der eigenen Arbeit. Zum Schluss gibt es noch Event-Hinweise, Konferenz-News und ein Update zum SEO-Apéro in Zürich. In dieser Folge: Warum „100 % AI“ in Unternehmen eher eine Utopie sein könnteWeshalb AI-Output ohne menschliche Handschrift schnell austauschbar wirktWas Präsentationen, Podcasts und Texte mit persönlicher Tonalität zu tun habenWie Digital Twins von Personen funktionieren könnenWarum strategisches AI-Offloading beim Lernen helfen kannWelche Form der AI-Nutzung gefährlich wirdWas Führungskräfte tun können, um Mitarbeitenden die Angst vor AI zu nehmenWarum Schulen und Lehrkräfte das Thema neu denken solltenUpdates zu OMR, AI for Business und dem SEO-Apéro in Zürich Agenda mit Zeitpunkten 00:00 Event- und Konferenz-Updates: OMR, AI for Business, Women in AI Panel02:25 Müssen Mitarbeitende Angst vor AI haben?02:51 „100 % AI“ in Unternehmen — realistisch oder Wunschdenken?03:53 Warum Björn eine 100-%-AI-Quote für utopisch hält05:18 Woran man AI-Arbeit erkennt — und warum sie oft generisch wirkt06:14 Gamma-App, Präsentationen und der Verlust von persönlicher Verbindung zum Inhalt08:22 Digital Twin: Wie sich persönliche Tonalität mit AI nachbauen lässt10:24 AI als Unterstützung statt Kernfunktion11:44 Studie zu AI-Nutzung, Lernen und kognitivem Offloading13:10 Warum die Frage „Macht AI uns dümmer?“ zu kurz greift15:44 Die drei Zonen der AI-Nutzung — und welche am besten funktioniert18:18 Die Danger Zone: Totale Delegation an AI19:00 Was Schulen und Unternehmen daraus lernen sollten20:02 Anekdote aus der Schule: ChatGPT-Verbot bei Recherche21:23 Wie man Mitarbeitenden die Angst vor AI nehmen kann

    23 min
  3. AI-Kultur im Unternehmen – vom Hype zur echten Umsetzung | LOTNZ #EP 34

    Apr 7

    AI-Kultur im Unternehmen – vom Hype zur echten Umsetzung | LOTNZ #EP 34

    Alle reden über AI, jede Firma will plötzlich „AI first“ sein — aber im Alltag passiert oft erstaunlich wenig. In dieser Folge sprechen Björn und Norman darüber, wie Unternehmen echte AI-Kultur aufbauen: jenseits von Buzzwords, Hype und Management-Parolen. Es geht um die Frage, warum sich Mitarbeitende teilweise immer noch dafür entschuldigen, ChatGPT oder andere Tools zu nutzen, weshalb das ein kulturelles Problem ist und was gute Führungskräfte konkret tun müssen, damit AI im Team wirklich produktiv eingesetzt wird. Außerdem sprechen die beiden über Guardrails, Verantwortung, private Tool-Nutzung im Job, Quality Checks für AI-Automationen und darüber, warum Unternehmen nicht nur AI erlauben, sondern auch die richtige Infrastruktur dafür bereitstellen müssen. Zum Schluss wird’s noch futuristisch: Was unterscheidet klassische GenAI von echter Agentic AI? Und was passiert, wenn AI nicht mehr nur Antworten liefert, sondern eigenständig Aktionen ausführt? 00:00 Intro: Warum echte AI-Kultur mehr ist als ein Management-Buzzword 02:10 Warum sich Mitarbeitende für AI-Nutzung noch immer entschuldigen 05:10 Guardrails, Verantwortung und was AI im Unternehmen wirklich darf 07:37 Kann AI das schneller oder besser? Die wichtigste Frage für Teams 08:37 Wenn smarte AI-Lösungen auf privaten Accounts statt im Unternehmen landen 11:17 Automatisierung braucht Kontrolle: Warum AI Quality Checks Pflicht sind 15:44 Von der Answer Economy zur Action Economy 17:56 Agentic AI in der Praxis: Wenn Systeme nicht nur antworten, sondern handeln

    22 min
  4. Digitale Mitarbeiter, echte Probleme: AI-Agenten im Praxistest | LOTNZ Ep #33

    Mar 6

    Digitale Mitarbeiter, echte Probleme: AI-Agenten im Praxistest | LOTNZ Ep #33

    In dieser Episode sprechen Björn und Norman über den praktischen Einsatz von AI im Alltag und im Job. Es geht um AI-Agenten, aktuelle Grenzen bei der User Experience, den Wandel von Automatisierung hin zu digitalen Mitarbeitenden und um die Frage, warum gute Prompts heute ein echter Wettbewerbsvorteil sind. Zum Einstieg geht es um Konferenzen, AI-Events und Tools wie Gamma App, die den Workflow für Präsentationen deutlich beschleunigen können. Beide teilen ihre Erfahrungen damit, wie aus einem guten Ausgangsdokument heute schnell Vorträge, Slides oder andere Content-Formate entstehen. Im Hauptteil diskutieren Björn und Norman dann über AI-Agenten. Auslöser ist ein AI Test, das eine günstige Flugverbindung nach Zürich finden sollte. Der Case zeigt ziemlich gut, wo Agenten heute schon hilfreich sein können — und wo sie aktuell noch zu langsam, zu umständlich sind. Danach wird es strategischer: Sind AI-Agenten eigentlich nur Automatisierungen oder schon digitale Mitarbeitende? Die beiden sprechen über Guardrails, Entscheidungsfreiheit, Ownership, HR-Fragen und darüber, was Unternehmen künftig beim Onboarding und Offboarding solcher Systeme beachten müssen. Zum Abschluss teilt Björn ein konkretes Beispiel aus der Praxis: Für einen Kunden aus dem Finanzbereich hat er einen komplexen Prompt zur Erstellung von SEO- und Affiliate-Content gebaut. Dabei wird klar, dass guter AI-Output nicht aus simplen Befehlen entsteht, sondern aus sauberer Struktur, klaren Rollen, Compliance-Regeln und echter fachlicher Expertise. Themen der Folge: AI-Konferenzen, AI-Stammtisch und Events Gamma App für Präsentationen Skyvern im Praxistest Warum AI-Agenten oft auf strukturierte Plattformen angewiesen sind AI-Agenten als digitale Mitarbeitende HR-, Ownership- und Offboarding-Fragen Prompt Engineering für skalierbare Content-Erstellung Warum Domain-Expertise mit AI noch wichtiger wird 00:00 Intro 01:03 AI-Events und AI-Stammtisch 3:07 Gamma App und Präsentationen 06:24 Skyvern im Test 08:35 UX-Probleme bei AI-Agenten 09:18 Plattformen, Daten und Protokolle 11:27 Agenten im Arbeitsalltag 13:05 Digitale Mitarbeitende? 14:43 HR, Ownership und Offboarding 16:15 Prompt Engineering im Finanzbereich 20:36 Outro

    20 min
  5. Good leaders vs bad leaders: The good, the bad and the ugly - LOTNZ | Ep#29

    11/11/2025

    Good leaders vs bad leaders: The good, the bad and the ugly - LOTNZ | Ep#29

    Heute mit unserer Aufnahme aus der Faehre von Kiel nach Oslo: "The good, the bad and the ugly" – Geschichten und Unterscheidungsmerkmale um gute und schlechte Fuehrungsarbeit zu unterscheiden. Ein kurzerweiliger Dialog. 1. Schlechte Führung: Mangelnde Transparenz und Manipulation Ein Hauptkritikpunkt an schlechtem Management ist der Umgang mit Informationen: • Informationsasymmetrie: Schlechte Führungskräfte arbeiten mit Informationsasymmetrie, indem sie Wissen zurückhalten, um sich einen Gewinn zu verschaffen. Sie nutzen diese Informationen zu ihren Gunsten und teilen sie nicht mit ihren Teams oder Peers, was letztlich Firmen und Teams verlangsamt. • Intransparenz: Es gilt als sehr schlechte Führung, wenn Dinge hinter dem Rücken eines Mitarbeiters "vorbeijongliert" werden, die eigentlich dessen Thema wären. Besonders "fies" ist es, wenn dieses Vorenthalten von Informationen aktiv als stilistisches Mittel genutzt wird, um Mitarbeiter bewusst nicht zu entwickeln, Potenziale zu nehmen und sie klein zu halten. • Top-Down-Gefühl: Oftmals gehen auf dem Weg nach unten wichtige Informationen verloren. Mitarbeiter stehen dann vor "vorendeten Tatsachen" oder sind überrascht, dass bereits Entscheidungen getroffen wurden, ohne dass sie ein Mitspracherecht hatten oder mitgestalten konnten. 2. Schlechte Führung: Das fehlerhafte Role Model Schlechtes Leadership manifestiert sich auch im Verhalten und der fehlenden Team-Integrität: • Fehlendes Engagement: Ein schlechtes Beispiel ist ein Leader, der ein Leadership Offsite organisiert, aber ständig rausgeht, telefoniert oder an anderen Meetings teilnimmt, anstatt sich aktiv zu beteiligen. Dies untergräbt das "Wir-Gefühl". Als Teammitglied muss man für das Team da sein und kann sich bei Team-Events nicht einfach herausziehen. • Egozentrik: Es ist eine sehr schwache Leistung und steht im Widerspruch zum Führungs-Mantra, wenn sich eine Führungskraft "ins eigene Rampenlicht" stellt und sich ein "Battlefeld" aussucht, nur um als Gewinner hervorzugehen. • Das Rudel zurücklassen: Ein konkretes negatives Beispiel ist ein Vorgesetzter, der bei einem morgendlichen Lauf mit dem Team vorweg lief, die anderen für zu langsam erklärte und sie zurückließ. Ein starker "Wolf" lässt sein Rudel nicht alleine. 3. Gute Führung: Transparenz, Schutz und Stärken-Fokus Gute Führungskräfte zeichnen sich durch folgende Merkmale aus: • Transparenz und Wissensweitergabe • Role Model und Team-Zugehörigkeit: Der Leader muss als Beispiel vorangehen. Sie bringen sich aktiv ein, agieren wie ein Teammitglied auf Veranstaltungen, und helfen bei Planung und Ideengebung. • Integrität und Schutz • Stärken-Fokus: Ein sehr positives Beispiel ist die Nutzung des Gallup Strength Finder. Dies hilft dem Leader, die Teams für Projekte besser zusammenzustellen (z.B. wer gut vor Leuten spricht oder schnell ist) und ermöglicht es Teammitgliedern zu wissen, an wen sie sich wenden können, wenn sie Hilfe brauchen. • Komplementäre Einstellungspolitik

    14 min

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