AI FIRST Podcast

Jan Toenissen ist VP AI Transformation bei Bayer und seit fast 18 Jahren im Konzern. Bayer arbeitet seit 2,5-3 Jahren nach Dynamic Shared Ownership: kleine, autonome Teams, die in 90-Tage-Zyklen auf ein Ergebnis hinarbeiten. Jetzt trifft dieses Betriebsmodell auf die KI-Transformation, und beide sollen sich gegenseitig antreiben.Jan spricht im AI FIRST Podcast darüber:Wie Dynamic Shared Ownership funktioniert und warum es Teams auf KI vorbereitetWarum DSO und KI sich gegenseitig verstärkenWelche Werkzeuge Bayer nutzt: Copilot für 80 Prozent der Belegschaft, eine eigene KI-Plattform und n8nWie ein Hub-and-Spoke-Modell Freiheit und Sicherheit beim Bauen von Workflows verbindetWarum ein zentraler Kern den Teams 80 Prozent der Lösung liefern sollWas hinter Friday steckt, dem agentischen Assistenten für den Arbeitsalltag, mit 1.000 Leuten in der PilotgruppeWeshalb man Prozesse neu denken sollte, statt Excel-Uploads zu automatisierenWie Mindset-Workshops „limiting Beliefs“ und veraltete Policys sichtbar machenWie Innovation Sprints in wenigen Tagen vom Problem zum Prototyp führenWie ein Sales-Assistent im Agrargeschäft von einer Handvoll Nutzern auf rund 1.200 wuchsWarum manche Use Cases schon vor dem Piloten scheiternWelche Rolle über 40 große Use Cases für den Target State von Bayer spielenZum Gast: Jan ToennissenZum Host: Felix Schlenther

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

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

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 führenZum Gast: Dr. Lisa PrechtZum Host: Felix Schlenther

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 hatZum Gast: Lennard SchmidtZum Host: Felix Schlenther