HUBER Business AI Podcast

Andy Huber
  • 0.0 (0)
  • Management

HUBER BUSINESS AI evaluiert die strategische und operative Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Im Dialog mit Entscheidungsträgern analysiert Andy Huber validierte Use Cases hinsichtlich ihrer Wertschöpfung und Skalierbarkeit. Der Fokus liegt auf der technologischen Basis sowie der Bewältigung von Transformationshürden im Change Management. Gäste legen ihre Vorgehensweise offen, von der Grundlagenarbeit über die kulturelle Adoption der Belegschaft bis zur Lösung konkreter Implementierungsprobleme

  1. 1d ago

    #43 KI an der Prüfung erlaubt: Tobias Habegger, ICT-Berufsbildung

    Bei ICT-Berufsbildung Schweiz ist KI an Prüfungen zum Teil ausdrücklich erlaubt. Ob jemand eine schriftliche Arbeit selbst verfasst hat, lässt sich heute kaum mehr feststellen. Deshalb verändert sich, wie geprüft wird. Tobias Habegger leitet die KI-Fachstelle von ICT-Berufsbildung Schweiz. Im Gespräch erklärt er, warum KI-Kompetenz für ihn beim Beurteilen des Outputs beginnt und nicht bei der neusten Prompttechnik. Er spricht darüber, ab wann Kinder KI lernen sollten, und wie KI an den Lernorten der Berufsbildung ankommt. Oft hängt das heute von der einzelnen Lehrperson ab. Im Zentrum steht das Prüfen. Wo KI erlaubt ist, lösen die Kandidierenden Fälle aus dem Berufsalltag, etwa einen Hackerangriff, bei dem mitten im Fall der CEO einen Bericht verlangt. Danach verteidigen sie ihr Resultat mündlich. Bei der Bewertung kann KI unterstützen, das letzte Wort hat der Mensch. Am Tag der Aufnahme fanden die ersten Prüfungen zum neuen eidgenössischen Fachausweis AI Business Specialist statt. ICT-Berufsbildung Schweiz hat ihn in zwei Jahren entwickelt. Ein weiteres Thema ist das Tempo. Berufsbilder werden alle fünf Jahre revidiert. Für Tobias ist das zu langsam. Er plädiert für einen permanenten Revisionsmodus und für Handlungskompetenzen, die unabhängig von einzelnen Tools beschrieben sind. Zum Schluss geht es darum, was Firmen anders machen, die mit KI nicht im Pilot stecken bleiben, und wie die Berufsschule in fünf Jahren aussieht. Zum Gast: Tobias Habegger leitet seit Juli 2025 die KI-Fachstelle von ICT-Berufsbildung Schweiz. Die Fachstelle entwickelt KI-Assistenten für die eigenen Berufsprüfungen, berät Verbände und Bildungsinstitutionen und begleitet Firmen bei der Einführung von KI. Zuvor war er lange im Journalismus und in der Kommunikation tätig.https://www.linkedin.com/in/tobiashabegger/ Gastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/ TakeawaysKI-Kompetenz beginnt beim Beurteilen des Outputs. Halluzinationen und Biases zu erkennen ist wichtiger, als jedes neue Tool zu kennen.Kinder sollen früh für KI sensibilisiert werden. Tobias findet aber, dass sie zuerst die Welt ohne KI erleben sollten.Wie KI an Berufsschulen eingesetzt wird, hängt heute stark von der einzelnen Lehrperson ab. Verbote bringen wenig, weil die Lernenden KI trotzdem nutzen.Berufsbilder werden alle fünf Jahre revidiert. Das ist zu langsam. Es braucht laufendes Monitoring und toolunabhängige Handlungskompetenzen.Wo KI an der Prüfung erlaubt ist, braucht es realitätsnahe Fälle und ein mündliches Gespräch. Dort zeigt sich, was die Person gedacht hat und ob sie die Verantwortung für das Resultat übernimmt.Es braucht weiterhin Prüfungen ohne KI. Wer kein eigenes Fachwissen hat, kann KI-Resultate nicht beurteilen.Die spannendsten Anwendungen entstehen aus alltäglichen Reibungsverlusten, selten aus einer grossen KI-Strategie.Erfolgreiche Firmen starten mit einem konkreten Prozess und einem messbaren Problem. Sie klären Daten, Zugriffe und die menschliche Verantwortung.Kapitel00:00 Intro01:03 KI in Tobis Alltag03:10 Was die KI-Fachstelle macht05:29 Wie Tobi am Ball bleibt06:40 Wissen teilen unter Unternehmen08:21 KI als Grundkompetenz09:39 Ab wann Kinder KI lernen sollen12:31 Was KI mit unserem Denken macht14:44 KI-Kompetenz in verschiedenen Berufen16:38 Robotik20:34 KI an den Lernorten der Berufsbildung21:43 Wie Berufsschulen mit KI umgehen23:03 Wenn ChatGPT über die Punktzahl entscheidet24:45 Orientierung statt Toolfrage26:47 Warum fünf Jahre zu lang sind29:18 Politisches Tempo und der neue Fachausweis31:01 Stabilität oder Tempo32:32 Prüfen, wenn KI erlaubt ist33:53 Störungen im Fall und mündliche Verteidigung34:57 KI bei der Bewertung37:57 Was Noten über den Unterricht sagen39:30 Was Tobi zuletzt überrascht hat40:23 Was erfolgreiche Firmen anders machen43:18 Die Berufsschule in fünf Jahren46:07 Verabschiedung

  2. Nov 1

    #42 Victorinox: AI-Transformation mit Benjamin Abbenseth

    Bei Victorinox gab es keinen Tag, an dem die Geschäftsleitung KI eingeführt hat. Die Mitarbeitenden haben die Tools zuerst genutzt. Danach brauchte es klare Regeln und eine gemeinsame Plattform. Benjamin Abbenseth ist einer von 12 bis 14 Transformation Leads, die das Thema aus allen Bereichen ins Unternehmen tragen. Im Gespräch erklärt er, wie dieses cross-funktionale Netzwerk arbeitet und warum sich Victorinox für Copilot als strategische Plattform entschieden hat. Er spricht über AI-Guidelines, über die Ergebnisse einer internen Umfrage und darüber, wie Use Cases zentral gesammelt und nach Machbarkeit, Effizienzgewinn und Skalierbarkeit bewertet werden. Dazu kommen konkrete Anwendungen. Mit einem Visit Agent spricht der Aussendienst den Besuchsbericht nach dem Kundentermin ein, der Bericht landet danach in Salesforce. Auf den Marktplätzen meldet ein KI-Tool Abweichungen bei den Produktdaten und schlägt Korrekturen vor. Im Marketing übernimmt KI einen Teil der Übersetzungen. Zum Schluss geht es um die Frage, wann ein Agent selbst entscheiden darf und wie Victorinox in zwei Jahren arbeitet. Zum Gast: Benjamin Abbenseth ist seit acht Jahren bei Victorinox und verantwortet den Third-Party-Online-Bereich mit Marktplätzen wie Galaxus und Amazon sowie reinen Onlinehändlern. https://www.linkedin.com/in/benjamin-abbenseth-b9913710b/ Gastgeber: Andy Huber. Seit über 25 Jahren im B2B. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting TakeawaysKI kam bei Victorinox nicht per Beschluss. Die Mitarbeitenden nutzten die Tools zuerst, die Geschäftsleitung setzte danach den Rahmen.Ein Netzwerk aus 12 bis 14 Transformation Leads trägt die Einführung in alle Bereiche. Sie treffen sich alle sechs Wochen.Copilot ist die strategische Plattform. Den Ausschlag gaben die bestehende Microsoft-Umgebung und die Sicherheit der Daten.Hinter jedem Use Case steht ein Business Case. Ein Tool bewertet die Vorschläge und zeigt Doppelspurigkeiten.Die meisten Use Cases optimieren bestehende Prozesse. Das grössere Potenzial sieht Ben darin, Prozesse neu zu denken.Ein neuer Prozess muss Zeit sparen und einfach sein. Beim Visit Agent reicht das Smartphone im Auto.Agenten schlagen heute vor, der Mensch quittiert. Einfache Korrekturen sollen künftig automatisch laufen.Viele Lösungen entstehen intern. Die Herausforderung ist, die eigenen KI-Expertinnen und -Experten sichtbar zu machen.Kapitel00:00 Intro01:01 KI in Bens Alltag03:25 Third-Party-Online bei Victorinox04:33 Social Commerce in Asien06:42 Wie KI zu Victorinox kam08:04 Die Einheit Technology and Transformation09:19 Transformation Leads in allen Bereichen12:06 Warum Copilot15:54 Adoption und Weiterbildung17:04 Was die interne Umfrage zeigt18:16 Guidelines, AI-Komitee und Fokus der Geschäftsleitung20:33 Wettbewerbsdruck und Business Case22:24 Wie Use Cases bewertet werden23:57 Optimieren oder neu denken25:05 Übersetzungen und Bilder im Marketing27:06 Der Visit Agent für den Aussendienst30:49 Die nächsten Use Cases im Vertrieb32:27 Marktplatz-Monitoring auf Amazon34:01 Wann der Agent selbst entscheidet36:53 Wer die Agenten baut38:57 Wie Ben am Ball bleibt40:44 Victorinox in zwei Jahren43:23 Verabschiedung

  3. Oct 25

    #41 Elektro-Material zieht KI-Bilanz mit Pascal Willi

    Pascal Willi ist dieses Jahr zum zweiten Mal bei mir. Im Januar war bei Elektro-Material noch offen, was 2026 mit KI passiert. Jetzt zieht er Bilanz. EM erwirtschaftet über 500 Millionen Franken über die digitalen Kanäle. Copilot bekommt trotzdem nur, wer davon profitiert. Der EM Buddy verarbeitet über 15'000 Kundenfotos pro Jahr, die Nutzung bleibt auf hohem Niveau stabil. Für den Aussendienst wird gerade eine Lösung ausgerollt, mit der Besuchsberichte direkt ins CRM gesprochen werden. Im E-Commerce läuft ein Pilot mit einem KI-Testing-Tool eines Zürcher Anbieters, der aus der Gaming-Industrie kommt. Wer den Namen wissen will, schreibt mir. Am Schluss geht es um Einkaufsagenten im B2B-Handel und darum, was einen Händler dann noch von anderen unterscheidet. Zum Gast Pascal Willi, Leiter Digital und Marketing, Elektro-Material AG. https://www.linkedin.com/in/pascal-willi/ Gastgeber Ich bin Andy Huber: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/ TakeawaysKI-Lizenzen nach Bedarf vergeben, bei hoher Nutzung wird KI schnell teuerEine stabile Nutzung auf hohem Niveau mit wiederkehrenden Kunden ist ein gutes ZeichenKI kann nur auswerten, was dokumentiert ist, das Wissen des Aussendienstes muss ins SystemEin Besuchsbericht per Sprache dauert zwei, drei Minuten statt einer halben Stunde am AbendOhne CRM geht es auch mit Diktierfunktion, Copilot-Agent und PlannerDer Anstoss muss aus dem Business kommen, nicht vom ToolJe grösser der Druck im Markt, desto eher suchen Unternehmen aktiv nach LösungenKapitel00:00 Intro 01:29 KI im privaten Alltag 03:04 Was seit Januar passiert ist 05:04 Copilot nur für die, die es brauchen 08:55 EM Buddy und Bilderkennung 15:53 Entlastung für den Aussendienst 17:45 CRM, Trigger und Wissen in Köpfen 23:28 Besuchsbericht per Sprache ins CRM 26:01 Wie das Projekt entstanden ist 28:58 Lösung ohne CRM mit Copilot und Planner 30:54 Prompten per Sprache 34:08 KI-Testing im E-Commerce 39:39 Wie EM den Testing-Partner gefunden hat 41:22 Wie weit ist der B2B-Handel 47:52 Einkaufsagenten und Marktplätze 50:56 GEO und Bots auf dem Webshop 53:14 Abschluss #KI #B2B #Handel #ElektroMaterial #EMBuddy #Copilot #CRM #Aussendienst #ECommerce #KIAgenten #GEO #Podcast

  4. Oct 18

    #40 KI im Einkauf, Agenten und Voice AI: Oliver Engelbrecht im Gespräch

    Viele Unternehmen setzen KI heute ein, um bestehende Prozesse schneller zu machen. Oliver Engelbrecht sieht darin einen ersten Schritt. Das volle Potenzial liegt für ihn dort, wo Unternehmen ihre Abläufe und ihr Betriebsmodell neu denken. Wer das nicht tut, ist in ein bis zwei Jahren nicht mehr Follower, sondern im Nachteil. Im Gespräch geht es darum, was dafür vorausgesetzt ist. Oliver spricht über Infrastruktur, Daten und Schnittstellen, über die Rolle der Geschäftsleitung und über den Druck, den Procurement-Outsourcer mit Spar-Garantien auf Einkaufsorganisationen ausüben. Er erklärt, warum er KI als Top-down-Entscheid sieht und weshalb die Investitionsbereitschaft gerade steigt. Dazu kommt ein konkreter Use Case. Ein Voice-Agent beantwortet Anfragen von Bedarfsträgern und Lieferanten an den Einkauf, angebunden an ERP und Ticket-System. Oliver rechnet vor, was das bei einem Team von 15 Mitarbeitenden ausmacht. Zum Schluss geht es um die Frage, wann Einkaufs- und Verkaufsagenten miteinander verhandeln und wo der Mensch weiterhin entscheidet. Zum Gast: Oliver Engelbrecht https://www.linkedin.com/in/oliengelbrecht/ Gastgeber: Andy Huber https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting TakeawaysDas Grundwissen zu KI ist bei vielen angekommen. Der Unterschied entsteht in der Umsetzung im Unternehmen.Prozessoptimierung bringt erste Effekte. Den grösseren Hebel hat, wer Abläufe und Betriebsmodell neu denkt.Ohne Infrastruktur bleibt KI ein Werkzeug für Einzelne. Cloud, Schnittstellen und saubere Daten sind die Voraussetzung.KI ist ein Entscheid der Führung. Es braucht Kapazität, Budget und die Bereitschaft, die eigene Organisation zu hinterfragen.Der Druck kommt auch von aussen. Procurement-Outsourcer garantieren Einsparungen und zahlen zurück, wenn sie diese nicht erreichen.Voice AI ist im Einkauf einsetzbar. Anfragen zu Ausschreibungen oder zum Lieferantenprozess lassen sich mit Anbindung an ERP und Ticket-System beantworten.Agenten verhandeln heute vor allem bei einfachen Kategorien. Bei komplexen Beschaffungen unterstützen sie, ersetzen aber nicht.Bei Neueinstellungen zählt das Mindset. Gefragt sind Leute, die ihre Kategorie weiterentwickeln wollen und nicht nur abwickeln.Kapitel00:00 Intro01:10 KI in Olivers Alltag03:22 Von der IT über UBS und SIX zur Big Four12:20 Der Lehrgang Procurement AI Expert15:08 Was sich in Schulungen verändert hat15:52 Optimieren oder neu denken18:41 Skills, Mindset und junge Talente19:47 Ist die Infrastruktur bereit?21:05 KI als Entscheid der Führung25:21 KI auf Ebene Geschäftsleitung29:09 Prozesse neu denken statt digitalisieren29:52 Prozess-Engines und Voice AI im Einkauf33:32 Schnelle Antworten als Mehrwert34:18 Mit einem Bot reden?37:20 Verhandelt bald Agent mit Agent?40:06 C-Teile und Katalogbestellungen42:24 Was neue Mitarbeitende im Einkauf mitbringen44:24 Verabschiedung

  5. Oct 11

    #39 Copilot oder ChatGPT/Claude? Pascal Brunner-Nikolla räumt auf

    Viele Unternehmen haben Microsoft Copilot getestet und sind zum Schluss gekommen, ChatGPT sei besser. Pascal Brunner-Nikolla kennt diesen Ruf aus über 400 Copilot-Projekten. Er erklärt, wie er entstanden ist und wo Copilot heute im Vergleich steht. Im Gespräch geht es um die Lücke zwischen gefühlter und belegbarer Produktivität. Viele Mitarbeitende fühlen sich mit KI produktiver, nur ein Teil der Unternehmen kann das auch nachweisen. Pascal erklärt, warum gewonnene Zeit im Arbeitsalltag sofort wieder verschwindet und weshalb der Einstieg über den konkreten Arbeitstag einer Rolle besser funktioniert als ein allgemeiner Überblick. Dazu kommen Use Cases aus seinen Projekten. Ein Agent durchsucht rund 4'000 Vertragselemente zu Garantieleistungen von Produktionslinien, ein weiterer unterstützt die Unternehmenskommunikation. Pascal spricht auch über Datenhaltung in der Schweiz, über Schatten-AI und darüber, warum die Einstellungen vor dem Start geprüft werden sollten. Zum Gast: Pascal Brunner-Nikolla, Head of Modern Work bei Campana & Schott Schweiz und Microsoft MVP. Jeden Montag erscheint sein Newsletter «Copilot Your Day». Follow me on LinkedInhttps://copilotyourday.com/links/https://www.newsletter.copilotyourday.com/Zugang zu den CheatsheetsLinkedIn Learning Kurse zu CopilotGastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/ Takeaways Eine Lizenz ist noch keine Nutzung. Wie beim Fitness-Abo im Januar braucht es neue Routinen, damit Copilot im Alltag ankommt.Persönliche Produktivität ist noch kein Business Impact. Messbaren Nutzen zeigen vor allem Unternehmen, die ihre Prozesse neu denken.Gewonnene Zeit wird sofort wieder absorbiert. Wer sie für wertschöpfende Aufgaben nutzen will, muss das bewusst planen.Beim Arbeitstag ansetzen. Wer den Alltag einer Rolle durchgeht und an einzelnen Schritten zeigt, wo Copilot hilft, erreicht die Mitarbeitenden eher.Die meisten haben kein Modellproblem. Entscheidend ist, wie KI in den Arbeitsalltag integriert wird.Verbote verschieben das Problem. Ohne gutes internes Angebot laden Mitarbeitende Firmendaten in private Tools hoch.Vor dem Go-live die Einstellungen prüfen. Ein bis zwei Wochen später starten ist besser, als nachträglich Freigaben korrigieren zu müssen.Kapitel00:00 Intro 01:11 KI in Pascals Alltag 02:57 Pascal Brunner-Nikolla und Campana & Schott 03:59 Der Weg zum Copilot-Experten 06:08 Am Ball bleiben bei diesem Tempo 10:04 Was Unternehmen von KI erwarten 14:04 Wenn gewonnene Zeit verpufft 16:53 Daten und Organisation als Fundament 18:26 Ist Copilot schlechter als ChatGPT 21:37 Warum das Modell selten das Problem ist 23:25 Fitness-Abo und AI-Fitness 24:05 Use Cases mit Wirkung 27:16 On-prem, Cloud und Migration 29:46 Datenschutz und Datenhaltung in der Schweiz 31:46 Schatten-AI und KI-Richtlinien 34:33 Überforderte IT und Technical Readiness 36:28 Change und Technik im gleichen Team 38:01 Selber machen oder Unterstützung holen 41:00 Wie wir in zwei Jahren arbeiten 42:43 Verabschiedung

  6. Oct 4

    #38 KI im KMU: Faserplast macht es mit 30 Leuten vor, mit CEO Marc Beck

    Faserplast führt mit rund 30 Leuten sechs Geschäftsbereiche, von der Regenwassernutzung über die Wasserschadensanierung bis zur Teichtechnik. CEO Marc Beck erklärt, warum die Digitalisierung dort mit Aufräumen begann. Fast zehn Jahre lang wurden Sortiment, ERP und Stammdaten bereinigt. Auf dieser Basis entstand die KI-gestützte Artikeleröffnung. Pro Produkt sind fast 300 Felder zu füllen. Irgendwann hatte das Team keine Lust mehr darauf. Heute füllt die KI vieles vorab aus und erstellt einen Marktbericht, bevor ein Artikel aufgenommen wird. Ein Mensch prüft weiterhin. Marc erzählt, wie aus einer Schnittstellenfrage der eigene Datenhub FAPA Connect wurde und wie Faserplast Restplatten mit KI-Unterstützung in den Online-Shop bringt. Er spricht auch über eine Wissensdatenbank, die nur mit Quellennachweis antworten darf, und über das Risiko, wenn nur noch wenige wissen, wie die selbst gebauten Lösungen funktionieren. Gast: Marc Beck https://www.linkedin.com/in/marcbeck-faserplast Host: Andy Huber https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting TakeawaysDigitalisierung beginnt mit Aufräumen. Sortiment, ERP und Stammdaten zuerst bereinigen. Erst dann bringt KI einen Nutzen.Datenpflege hört nie auf. Faserplast macht bei jeder physischen Inventur auch eine Dateninventur. Löschen gehört dazu.Ein hoher Anspruch braucht Unterstützung. Die 300 Felder pro Artikel sind erst wieder machbar, seit die KI vorbefüllt und Regeln direkt bei der Eingabe anzeigt.Eigene Schnittstellen bringen Tempo. Mit dem eigenen Datenhub ist Faserplast nicht mehr von externen Partnern abhängig.Die Belegschaft mitnehmen. Eine interne KI-Plattform mit Umfragen und verschiedenen Schulungsformaten verhindert, dass sich das Projektteam von den Mitarbeitenden entfernt.Gute Ideen kommen vom Kunden. Das Restplatten-Tool entstand aus wiederholten Kundenanfragen nach Reststücken.Wer selbst baut, muss auch selbst betreiben. Das Wissen über eigene Lösungen darf nicht an einzelnen Personen hängen.Kapitel00:00 Intro00:45 Marc Beck und Faserplast02:01 Sechs Geschäftsbereiche mit 30 Leuten04:09 Der Auslöser, aufräumen statt Bazar06:06 Saubere Stammdaten und die Leute mitnehmen08:08 Artikeleröffnung mit 300 Feldern12:57 FAPA Connect, der eigene Datenhub14:40 Interne Kompetenz statt externer Partner16:29 KI-Plattform und Hackathon19:37 Wer das Thema treibt21:11 Prozesse kennen und dokumentieren23:43 Wie man Prozesse aufnimmt25:07 Warum Dokumentation so wichtig ist27:39 Restplatten im Online-Shop31:23 Neue Angebote aus Kundenbedürfnissen32:23 Die Wissensdatenbank mit Quellennachweis38:14 Empfehlung für Einsteiger, Daten aufräumen40:25 Faserplast in drei Jahren und Agentic Commerce42:22 Die Kehrseite, Abhängigkeiten und Betrieb43:34 VerabschiedungWenn du in deinem Unternehmen wissen willst, welcher KI-Anwendungsfall sich bei dir wirklich rechnet und ob deine Daten dafür bereit sind, dann lass uns reden. Ich begleite Geschäftsleitungen und Verwaltungsräte genau bei dieser Frage. Und wenn du für deinen Führungsanlass einen Referenten zum Thema suchst, melde dich ebenfalls per Linkedin

  7. Sep 27

    #37 Unilever bis Avosano: Reto Gamper über Change und datengestützten Vertrieb

    Reto Gamper hat bei Unilever, Ciba Vision, Steinfels Swiss, Bogar und Avosano Veränderungen verantwortet. Vom Turnaround bis zum Zusammenschluss zweier gleich grosser Pharma-Grosshändler. Er erklärt, warum ein Change nur mit dem Team gelingt und weshalb der Chef danach zurückstehen muss. Am Beispiel einer geschlossenen Verteilzentrale mit 300 Kunden zeigt er, wie Kundenfeedback einen fertigen Plan verändert hat. Im zweiten Teil geht es um datengestützte Vertriebssteuerung. Und um eine Kundenbefragung mit sechs Fragen, die abwanderungsgefährdete Kunden zu Fans gemacht hat. Zum Gast: Reto Gamper, Verkaufs- und Change-Profi, zuletzt verantwortlich für Verkauf und Einkauf bei Avosano. https://www.linkedin.com/in/r-gamper/ Gastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/ Takeaways Ohne Team kein Change. Ist das Ziel gesetzt, muss der Chef zurückstehen und machen lassen.Den Plan mit Kunden testen. Beim Transfer von 300 Kunden hat erst das Kundenfeedback gezeigt, dass eine zweite Variante nötig war.Transaktionsdaten sind Gold. Sie zeigen, welcher Aussendienst welche Segmente verkauft und wo Cross- und Upselling-Potenzial liegt.Kurz fragen, schnell reagieren. Sechs Fragen mehrmals im Jahr, wöchentlich ausgewertet, haben die Abgangsrate gesenkt.KI bereitet vor, der Mensch baut Vertrauen auf. Briefings und Auswertungen werden schneller, der persönliche Kontakt bleibt.Kapitel 00:01 KI im Alltag00:38 Retos Stationen von Unilever bis Avosano02:57 Das Muster hinter jedem Change05:36 Wenn der Plan auf die Kunden trifft08:05 Umgang mit Widerstand im Team09:13 Change im Konzern und im KMU11:25 Leitplanken und Firmenwissen schützen12:12 Wie fit ist der Vertrieb bei Daten15:25 Datengesteuert statt nach Routine18:13 Mehrwert im Kundengespräch21:22 Die richtigen KPI im Vertrieb23:57 Trigger statt Excel-Listen27:41 Kundenbefragung als Frühwarnsystem33:22 Besuchsrapporte und Transkription39:34 Verabschiedung

  8. Sep 20

    #36 Oswald: 14 KI-Projekte parallel bei einer Traditionsmarke, mit Franco Kölliker

    Oswald entwickelt, produziert und vermarktet seine Produkte selbst. Die Traditionsmarke treibt heute 14 KI-Projekte parallel voran. Franco Kölliker ist Co-CEO sowie Chief Digital und Marketing Officer bei Oswald. Er erzählt, wie eine KI das Werbebudget auf die Kanäle verteilt und das gleiche Budget damit 300 Prozent mehr Wirkung bringt. Die Suche auf der Website hat sein Team in fünf Arbeitstagen durch eine KI-gestützte Suche ersetzt. Die Conversion der Suchenden stieg von 4,5 auf fast 40 Prozent. Nicht alles lief nach Plan. Beim Chatbot hat das Team unterschätzt, wie viel Prozesswissen und wie viele Leitplanken es braucht. Es ging sechs Monate, bis er für alle Kunden gut genug war. Im Gespräch geht es auch um Copilot im Backoffice, um die Frage, wie man die Leute mitnimmt, und darum, wo bei einer Traditionsmarke der Mensch bleiben muss. Gast: https://www.linkedin.com/in/franco-kölliker-74a1ab86/ Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/ TakeawaysKlein anfangen. Oswald hat nicht mit einem grossen KI-Projekt gestartet, sondern mit vielen kleinen Projekten, die schnell Wirkung zeigen. Heute laufen 14 parallel.Die KI schlägt vor, der Mensch entscheidet. Die Budgetsteuerung im Performance Marketing war nach drei Monaten Testphase besser als die manuelle Steuerung. Die Freigabe bleibt beim Menschen.Produktdaten allein reichen nicht. Ein Chatbot braucht Prozesswissen und klare Leitplanken. Sonst empfiehlt er Produkte, die gar nicht im Sortiment sind.Eine feste Frist bündelt die Kräfte. Für die neue Suche hatten Agentur und Projektleitung fünf Arbeitstage. KI hat dabei auch bei der Programmierung geholfen.Nicht auf perfekte Daten warten. Der Einstieg gelingt über repetitive Tätigkeiten. Die Daten werden parallel verbessert.Die Menschen sind der wichtigste Faktor. Gute Daten und dokumentierte Prozesse nützen wenig ohne Leute, die das Thema aus eigenem Antrieb vorantreiben.Jede Lizenz braucht einen Business Case. Copilot ist im Backoffice breit im Einsatz. Ob eine Person eine Lizenz braucht, wird trotzdem jedes Mal geprüft. Kapitel00:00 Intro01:32 KI im privaten Alltag, Kochen und Smart Home02:44 ChatGPT, Claude und Gemini statt Google03:54 Franco und Oswald05:49 Zielgruppen, von B2C bis Export06:38 Die ersten Use Cases, Performance Marketing und Chatbot10:22 Agentur oder in-house10:49 KI in der Geschäftsleitung, Business Case und Testphase13:03 Daten, Prozesse und die Menschen14:06 Die zweite Führungsstufe mitnehmen16:42 Kreativität und A/B-Tests mit Visuals18:43 Copilot im Backoffice19:02 Wie das Team Copilot gelernt hat20:49 KI als Change-Projekt22:12 Was KI für das Kundenerlebnis bedeutet24:16 Schnellere Antworten, höhere Erwartungen26:08 Wo der Mensch bleiben muss27:56 KI-generierte Inhalte und menschliche Kontrolle29:18 KI-Agenten am Telefon31:54 Nicht auf perfekte Daten warten34:30 Neue Suche in fünf Tagen35:51 Wie weit die Branche ist37:15 Rückstand aufholen38:00 KI-Kompetenz bei der Rekrutierung39:05 Oswald in drei Jahren41:44 Was KI nicht kann, der Geschmack42:30 Verabschiedung

See All (43)

About

HUBER BUSINESS AI evaluiert die strategische und operative Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Im Dialog mit Entscheidungsträgern analysiert Andy Huber validierte Use Cases hinsichtlich ihrer Wertschöpfung und Skalierbarkeit. Der Fokus liegt auf der technologischen Basis sowie der Bewältigung von Transformationshürden im Change Management. Gäste legen ihre Vorgehensweise offen, von der Grundlagenarbeit über die kulturelle Adoption der Belegschaft bis zur Lösung konkreter Implementierungsprobleme

Information

You Might Also Like