Claim OwnershipAI FIRST Podcast
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© Felix Schlenther
Description
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.
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.
69 Episodes
Reverse
KI im Handel: Wie REWE mit über 100 Milliarden Euro Umsatz KI skaliert – von Machine Learning bis GenAIHenrike Alfeis (AI Hub Lead) und Julian Mennenöh (Head of AI Strategy & Enablement) geben tiefe Einblicke, wie REWE seit über 13 Jahren KI-Use Cases vom Piloten bis zur Skalierung über tausende Märkte bringt.Was läuft bei REWE bereits mit KI – ohne dass Kunden es merken:- Bestellvorschläge & Nachfrageprognosen mit XGBoost- Sortimentsgestaltung: Welcher Markt bekommt welche Schokolade?- Scan & Go: KI entscheidet über Stichprobenkontrollen- Out-of-Stock-Erkennung durch Bon-Analyse (in allen Penny-Märkten live)- Pick & Go mit Computer Vision- Personalisierte Coupons in der REWE Bonus AppVon traditioneller KI zu GenAI: Der KulturwandelWährend Machine-Learning-Cases streng ROI-getrieben über ein Board priorisiert werden, hat GenAI einen demokratischeren Ansatz ausgelöst. REWE gründete einen AI Hub, eine Community und schult über 300.000 Mitarbeitende – mit über 19.000 Teilnahmen bei der KI-Entdeckungsreise. Kernthemen:- Ambassador-Programm: Multiplikatoren in Fachbereichen (4h/Woche Ausbildung über 2 Monate)- AI Design Sprints: Von der Idee zum Proof of Concept- Werte-Manifest: Mensch-zu-Mensch-Kommunikation, Verantwortung, KI als ChanceDas große Learning: Innovation allein reicht nicht. Bei 100% Kundeninteraktion braucht es nahezu perfekte Qualität – bei 80% interner Unterstützung sind alle glücklich. Diese Grenze aktiv zu navigieren, ist der Schlüssel.Zukunft: Hyperpersonalisierung durch KI-Agenten, die Stimmung, Präferenzen und Einkaufslisten kennen – Unified Commerce wird Realität.Zum Gast: Julian MennenöhZum Gast: Henrike AlfeisZum Host: Felix Schlenther
700% Wachstum trotz Microsoft & Google als Konkurrenz – wie Jamie zum führenden DSGVO-konformen Meeting-Assistenten wurdeBenedikt Böringer ist Co-Gründer und CEO von Jamie, einem KI-gestützten Meeting-Tool, das bereits mehrere tausend zahlende Kunden hat und im letzten Jahr mit knapp 700% gewachsen ist – komplett organisch. Im AI FIRST-Podcast spricht er offen darüber, wie es ist, im härtesten Wettbewerbsumfeld ein KI-Startup aufzubauen: gegen Tech-Giganten wie Microsoft, Google und Zoom, die alle ihre eigenen Meeting-Assistenten in ihre Plattformen integrieren.Die spannendsten Einblicke:- Wie Jamie zwei Monate vor ChatGPT startete und vom Problem, nicht von der Technologie ausging- Warum Produktqualität und Fokus gegen Big-Tech-Distribution gewinnen können- Mit wie vielen Mitarbeitenden ein KI-Startup auf 10 oder 100 Millionen Euro skalieren kann (spoiler: unter 20 für 10M, ca. 50 für 100M)- Welche Prozesse bereits heute durch KI-Agenten ersetzt werden können – und wo der Mensch noch unverzichtbar ist- Wie Meeting-Assistenten zur "Kontextmaschine" für KI-Agenten werden- Best Practices: So nutzt du Meeting-Tools wirklich maximal effektivEin ehrlicher Deep-Dive in Produktentwicklung, Go-to-Market-Strategien und die Zukunft von AI-First Companies.
Romina Medici, verantwortlich für Data & AI Plattformen und Data Governance bei E.ON, teilt ihre Erfahrungen aus über 7 Jahren Transformation.Ihr Ansatz: Daten und KI wie ein Business managen – mit klarer Vision, KPIs, Go-to-Market-Strategien und echtem Revenue. Das Ergebnis: Das E.ON Data House, eine Self-Service-Datenplattform nach dem Amazon-Prinzip, die ab Jahr 4 profitabel war und seitdem 15-20% Revenue Growth pro Jahr erzielt.Erfahre, warum 80% aller KI-Projekte scheitern, wie internes Customer Success funktioniert und warum diese Transformation ein Marathon ist – kein Sprint.01:30 - Quickfire-Round: KI-Mythen, Lieblingsmodell und größte Fehler04:00 - Überblick: Daten & KI als Produkte statt Projekte managen07:00 - Warum der klassische Projektansatz nicht skaliert11:00 - Das Problem: 80% der Projektergebnisse werden nicht genutzt13:00 - Praxisbeispiel: Aufbau des E.ON Data House16:00 - Technische Herausforderungen: 262 Tage für die erste SAP-Anbindung18:00 - Internes Marketing und Customer Success wie bei einem SaaS-Unternehmen21:00 - Pay-per-Use Pricing-Modell und Kostentransparenz24:00 - Skalierung vor Profit: Der wahre Anreiz29:00 - Organisationsstruktur: 40 FTEs, 12-15 Produkte, 10.000-20.000 Nutzer36:00 - Buy vs. Build: Wann selbst entwickeln, wann einkaufen?41:00 - Erfolgsfaktoren: Strategie, Operating Model und Durchhaltevermögen44:00 - Fazit: Warum Transformation 10-15 Jahre dauertZum Gast: Romina MediciZum Host: Felix Schlenther
Franziska Kripp (Group AI Enablement Lead) und Norbert Wirth (Global VP Data) von Payback im Gespräch. Erfahre, wie das Loyalty-Programm mit 35 Mio. Nutzern und 700 Partnern KI skaliert: Von der Transformer-Revolution 2017 über den Aufbau eines mehrdimensionalen AI-Governance-Modells bis zur Demokratisierung von KI im Unternehmen. Spannend: Warum Payback jetzt nicht nur UX, sondern auch AX (Agent Experience) optimiert – und wie ein QA-Agent heute schon Briefings mit System-Umsetzungen abgleicht. Plus: Prognosen für 2026.Zum Gast: Norbert WirthZum Gast: Franziska KrippZum Host: Felix Schlenther
Neues Jahr, neue Prognosen: Christoph Pacher, Host des State of Process Automation Podcasts, ist zurück. Letztes Jahr hat er fünf Vorhersagen für 2025 gemacht – wie viele davon sind eingetroffen? Wir machen den Reality-Check und schauen nach vorne: Was kommt 2026 auf uns zu? Spoiler: Die Modelle werden austauschbar, der Action-Layer wird real, und deine KI bekommt trotzdem nicht deine Kreditkarte.[00:00] - Begrüßung und Einführung in die Jahresauftakt-Episode[01:30] - Christophs Rückblick auf 2025: Warum das Jahr "intensiv" war[03:00] - Prognosen-Check: Neueinstellungen durch Automatisierung ersetzt?[09:30] - Knowledge Worker vs. Process Worker: Eine wichtige Unterscheidung[13:30] - Gen-AI als Lean-Prinzip und digitale Zwillinge im Einsatz[17:30] - Softwarepreismodelle und Randsysteme: Was ist passiert?[19:00] - KI-Agenten ersetzen Randsysteme und der Erfolg von Lovable[23:00] - Google als großer Gewinner 2025 und OpenAIs "Code Red"[25:30] - Prognose 1: Modelle unterscheiden sich nur noch minimal[29:00] - Prognose 2: AI wird zum Action-Layer[35:00] - Prognose 3: Renaissance der Intelligent Automation[43:00] - Prognose 4: 2026 wird das Jahr der Anwendung[46:00] - Prognose 5: Kein blindes Vertrauen in KI-Agenten[51:00] - Zusammenfassung aller Prognosen und AusblickDas war aber erst die Hälfte: Am 3. Januar geht es weiter im State of Process Automation Podcast. Dort dreht Christoph den Spieß um und Felix teilt seine Prognosen für das KI-Jahr 2026. Nicht verpassen!Zum Gast: LinkedIn (Christoph Pacher)Zum Host: LinkedIn (Felix)
Florian Duerr verantwortet die digitale und KI-Transformation bei der Eberspächer Group – einem Automobilzulieferer, der auf Venture Clienting setzt, um mit Startup-Mentalität KI-Projekte schnell von der Idee zu messbarem Wert zu bringen.In diesem Gespräch erklärt Florian, warum 30% der GenAI-Anfragen eigentlich Excel-Probleme sind, wie sein Team 366 Kollegen in wenigen Wochen geschult hat und warum sie sich bewusst gegen Microsoft Copilot entschieden haben.03:00 Venture Clienting erklärt: Startup-Mentalität im Konzern08:00 Build vs. Buy vs. Customize: Wann macht Eigenentwicklung Sinn?13:00 Warum Eberspächer mit Machine Learning statt GenAI gestartet ist16:00 Der pragmatische Ansatz: Erst manuell, dann automatisieren18:00 Startup-Kriterien: Ab wann ist ein Partner reif genug?22:00 BlockBrain statt Copilot: Warum ein Startup statt Microsoft24:00 AI Ambassador Programm: 366 geschulte Kollegen, 120 Use Cases im Backlog26:00 Schulungs-Learning: Von komplexen zu ganz basic Use Cases29:00 Organisation: Wie man Innovation nicht mit Prozessen bremst32:00 Der Support-Helpdesk Case: Wenn der Fachbereich Gas gibt36:00 Erfolgsfaktoren und Learnings aus der KI-Transformation40:00 Neues Format: Die Frage für den nächsten GastZum Gast: Florian DuerrZum Host: Felix Schlenther
Jasper Börnsen, Head of Innovation bei JUSTADDSUGAR, ist zurück im AI FIRST Podcast. Ein Jahr nach seinem ersten Besuch hat sich vieles verändert: Die 125-Personen-Agentur entwickelt jetzt mit SugarOS ihr eigenes KI-Betriebssystem – obwohl Jasper damals sagte, sie würden keine Tech-Company werden.Er spricht über Gen-AI-Content, der trotz massivem Community-Backlash 5-8 Sekunden Watch Time erreicht (statt üblicher 2-4), über Gamification mit XP-System und Ranks, und warum Agenturen 2026 zu Tech-Companies werden müssen.01:30 - Quickfire-Round: KI-Mythen, Lieblingstools und verlernte Fähigkeiten03:30 - Vorstellung JUSTADDSUGAR: Social-First-Agentur mit 125 Mitarbeitenden04:30 - Strategiewechsel: Warum Jasper seine Meinung geändert hat08:00 - SugarOS: Entwicklung des eigenen KI-Betriebssystems13:00 - Langdock-Integration und Context-Management für Brands17:00 - Vibe-Coding mit Cursor und neue Software-Engineers ab Januar20:00 - Was sich auf Modellebene in einem Jahr verändert hat22:00 - Community-Backlash: Warum Gen-AI-Content auf Social Media polarisiert27:00 - Performance-Paradox: Hate-Kommentare vs. hohe Watch Time31:00 - Uncanny Valley bei Video und Disneys Milliarden-Investment in OpenAI34:00 - Change Management: Onboarding, Hackathons und Gamification37:00 - Schlag den Yusuf: Interner Wettbewerb um KI-Nutzung39:00 - T-Shaped Professionals und Full-Stack Employees44:00 - Prognosen 2026: Uncanny Valley, Tech-Agenturen und DatenqualitätZum Gast: Jasper BörnsenZum Host: Felix Schlenther
Über 30.000 neue KI-Tools sind in den letzten Jahren auf den Markt gekommen. Die Versuchung ist groß, jedem neuen "Shiny Object" hinterherzujagen. Doch was braucht man wirklich? In dieser Solo-Folge teilt Felix, wie wir bei AI FIRST aus über 100 KI-Transformationsprojekten gelernt haben – und warum wir heute mit nur 5–6 Kern-Tools arbeiten und trotzdem produktiver sind als jemals zuvor. Nicht das Tool macht den Unterschied, sondern wie du es nutzt. Statt Tool-Wildwuchs setzen wir auf ein durchdachtes KI-Betriebssystem, klare Standards und maximale Integration.01:00 Das Problem mit Tool-Wildwuchs: Warum mehr nicht besser ist 03:00 Das KI-Betriebssystem als Kern: Langdock, Microsoft Copilot oder Google Gemini?07:00 Die drei Kategorien von KI-Plattformen: Workspace-Anbieter, Startups und KI-Labore12:00 Visuelle Inhalte: Midjourney, Freepik und wann du welches Tool brauchst16:00 Meeting-Nachbereitung automatisiert: Gemini, TLDV oder selbst gebaut?20:00 WhisperFlow: Das Tool, ohne das niemand mehr arbeiten will24:00 Vibe-Coding mit Lovable: Von 0 auf 1 ohne Entwickler29:00 Die drei Prinzipien: Für jedes neue Tool ein altes weg, Standards maximal hebeln, Integration sicherstellenErwähnte Tools:Langdock: https://www.langdock.com/Midjourney: https://www.midjourney.com/Freepik: https://de.freepik.com/Gemini: https://workspace.google.com/resources/ai-for-meetings/WisprFlow: https://wisprflow.ai/Lovable: https://lovable.dev/Mehr zu AI FIRST:AI Collective: https://ai-first.ai/ai-collectiveAI-First School: https://ai-first.ai/schoolZum Host: Felix Schlenther
Alexander Thamm hat vor 13 Jahren eine der größten Daten- und KI-Beratungen in Deutschland aufgebaut – lange bevor Gen-AI zum Hype wurde. Heute arbeitet seine Firma an produktiven Agentensystemen für Logistik, Yachten, Pflege und Marketing. In diesem Gespräch erklärt Alex, warum die meisten Unternehmen in der POC-Falle stecken, was ein "Agentic Mesh" ist und warum KI-Transformation mehr mit Prozessverständnis als mit Technologie zu tun hat. 03:00 Von der DDR-Flucht zum KI-Pionier: Wie alles begann bei BMW mit Fahrzeugdiagnose-Daten10:00 Warum der Firmenname "Alexander Thamm" ein Zufall war und was ABACON damit zu tun hat15:00 Gen-AI: Hat uns das geholfen oder das Leben schwerer gemacht?22:00 Agentic Mesh erklärt: Der neue Betriebssystem-Layer für Unternehmen29:00 Die Garagentor-Metapher: Warum KI-Projekte wie Dachboden-Sanierungen enden33:00 Produktive Agentensysteme: Von globaler Logistik-Optimierung bis Knight Rider für Yachten42:00 Die 3 kritischen Erfolgsfaktoren für KI-Transformation48:00 Warum der Betriebsrat sich querstellt und wie du die Menschen mitnimmst52:00 Der Hackathon-Case: Wie eine Mitarbeiterin 20 Jahre Arbeit in 3 Tagen löste Zum Gast: Alexander ThammZum Host: Felix Schlenther
Signal Iduna ist einer der ersten großen Versicherer in Deutschland, der Gemini Enterprise für alle 10.000 Mitarbeiter ausrollt. Das Unternehmen steht heute bei 118 KI-Champions, einem 20-köpfigen interdisziplinären KI-Squad und ersten produktiven Agenten mit 85% Antwortqualität. Patrick Darby (Chief of Staff / AI Transformation Lead) und Florian Leuerer (Data Scientist GenAI) teilen ihre entscheidenden Learnings aus der größten KI-Transformation im deutschen Versicherungsmarkt: Von Multiplikatoren-Strategien über Big Bang-Rollouts bis zur praktischen Agenten-Governance. 03:00 Von CO SI V1 zu Gemini Enterprise: Warum selbst bauen nicht mehr reicht08:00 Das 118-KI-Champions-System: Wie Signal Iduna Multiplikatoren aufbaut14:00 Big Bang statt Pilotprojekt: Der 6. Oktober als KI-Kommunikationstag18:00 Praxiscase: Wie KI das Kundenrouting von 40% auf 20% Fehlerrate reduziert23:00 Key Learnings aus CO SI V1: Warum Führungskräfte-Mitnahme entscheidend ist30:00 Low-Code vs. High-Code: Wann Agenten zum zentralen Team müssen35:00 Von 80% auf 85% Antwortqualität: Evaluation und Verbesserungszyklen beim KV-Assistenten40:00 Agenten-Entwicklung 2024: Warum Florian seine Skepsis aufgegeben hat Zum Gast: Patrick O. DarbyZum Gast: Florian LeuererZum Host: Felix Schlenther
AI-Search, AEO, GEO - wie wird man eigentlich von KI im Internet heute und in Zukunft noch gefunden? Niklas Buschner, Gründer von Radyant, räumt mit den größten Mythen auf und zeigt, was für Unternehmen wirklich relevant ist jenseits des Hypes. 02:00 KI-Übersicht bei Google: Wie Gemini die Suchergebnisse verändert 04:00 Query-Fanout erklärt: So funktioniert AI-Search bei ChatGPT wirklich 07:00 B2B vs. Consumer: Wo AI-Search bereits dominiert und wo nicht 09:00 Warum Google selbst zur AI-Suchmaschine wird 22:00 About You Datenpunkt: Consumer-Traffic noch im Promille-Bereich 24:00 Praktisches Vorgehen: Von Google Search Console zu AI-Optimization 26:00 Citations analysieren: Wer wird in AI-Antworten referenziert? 55:00 Tool-Empfehlungen: Peak AI vs. Profound vs. klassische SEO-Tools 58:00 Provokante These: Brauchen wir noch klassische Keyword-Research? Zum Gast: Niklas BuschnerZum Host: Felix Schlenther
Jano Martin, Director Controlling & IT bei TUI Hotels&Resorts, zeigt, wie KI die Hotellerie revolutioniert - ohne die Menschlichkeit zu verlieren. Einblicke in die KI-Transformation von über 400 TUI-Hotels in 20+ Ländern: von intelligenten Food-Waste-Systemen mit 60% Reduktion bis zu multilingualen Chatbots. Jano erklärt, warum TUI bei Beschwerden teilweise bewusst auf KI verzichtet, wie Fachkräftemangel durch smarte Automatisierung gelöst wird und seine Vision vom "unsichtbaren Concierge" für hyperpersonalisierte Urlaubserlebnisse.03:00 TUIs digitale Transformation: Warum die Datenbasis entscheidend ist06:00 Fachkräftemangel vs. KI: Menschen erweitern, nicht ersetzen08:00 Klare Grenzen: Warum TUI bewusst keine KI im Beschwerdemanagement einsetzt13:00 60% weniger Food Waste: Wie intelligente Wagen Nachhaltigkeit und Qualität steigern19:00 Chatbot-Erfolg: Von Elefanten-Fragen bis zur Omnichannel-Integration27:00 Detaillierte Technik: So funktioniert das KI-Food-Waste-System30:00 Gescheiterte Experimente: Warum Finanz-Chatbots halluzinierten34:00 Change Management: Wie TUI Mitarbeitende für KI begeistert38:00 Robotik-Realität: Was heute schon in asiatischen Hotels läuft41:00 Vision 2030: Der unsichtbare Concierge für HyperpersonalisierungZum Gast: Jano MartinZum Host: Felix Schlenther
Felix nimmt dich mit auf seine persönliche KI-Transformation: Von den ersten ChatGPT-Experimenten 2022 bis zum Aufbau von AI First mit 5 Menschen und 25 KI-Agenten. Eine authentische Geschichte über den Mut zur Gründung, das "Suits"-KI-Team und den Aufbau eines 300-Seiten "zweiten Gehirns". Erfahre, wie KI vom Tool zum Gründungspartner wurde und warum der größte Wert im Kontext liegt. 03:00 Der Moment, als ChatGPT alles veränderte: Erste KI-Experimente im Turnaround08:30 Meeting-Assistenten und KI-Plattformen: Die ersten Quick Wins im Unternehmen12:00 Das Suits-Team: Wie Felix seine ersten KI-Assistenten nach TV-Charakteren benannte18:00 Der Sprung ins kalte Wasser: Newsletter und Podcast starten ohne Vorerfahrung22:00 KI-Champions ausbilden: Wie ein Mitarbeiter seinen gesamten Prozess automatisierte27:00 Das Felix-Klon-Experiment: Einen KI-Agenten von sich selbst bauen30:00 Das zweite Gehirn: Hunderte Seiten Wissensbasis für bessere KI-Ergebnisse37:00 Die Zukunft: KI-gestützte Beratung und eigene Tools entwickelnZum Host: Felix Schlenther
Elisabeth L'Orange, Partnerin Data & AI bei Deloitte, diskutiert mit Felix über die Zukunft der Arbeit im KI-Zeitalter. Von persönlichen Erfahrungen mit "Brain-Rot" durch übermäßige KI-Nutzung bis hin zur Vision einer Vier-Klassen-Gesellschaft - ein ehrlicher Blick auf Chancen und Risiken der KI-Revolution.Erfahre, wie KI Karrieren horizontal verändern kann, warum soziale Fähigkeiten wichtiger werden, und wie der "Mensch → KI → Mensch"-Ansatz zu besseren Ergebnissen führt. 03:00 Warum Elisabeth heute bewusst weniger KI nutzt als früher08:00 Work-Slop: Warum 40% aller Arbeiten heute schlechter bewertet werden16:00 KI als Teamkollege statt als Tool: Der Paradigmenwechsel23:00 Simulation von Kunden und Personalgesprächen mit KI-Agenten29:00 Deutschland vs. USA: Warum wir flexibler werden müssen33:00 Erfolgsgeschichten: Von der Friseurin bis zum digitalen Zwilling37:00 Vision: Die Vier-Klassen-Gesellschaft der Zukunft42:00 Chancen vs. Risiken: Warum wir optimistisch bleiben solltenZum Gast: Elisabeth L'Orange Zum Host: Felix SchlentherZum weiterlesen: Research: The Hidden Penalty of Using AI at WorkAI-Generated“Workslop” Is Destroying Productivity
Erfahre, wie die DKB einen der größten GenAI-Use-Cases Deutschlands aufgebaut hat – von der Vision eines KI-Service-Agents bis zur produktiven Umsetzung in einer hochregulierten Bankenwelt. Sascha Dewald, Chief Growth Officer bei DKB teilt, wie KI den Kundenservice revolutioniert, Governance und Transparenz gelingen und wie die Zukunft der Bank im Zeitalter von AI aussieht. Mit vielen Insights, konkreten Zahlen und praktischen Beispielen für echte KI-Transformation. 03:00 Warum 2018 noch "wahnsinnig teure Infrastruktur" nötig war und heute nur "Mut und Verantwortungsbewusstsein"07:00 Das radikale Zielbild: "Menschlichen Erstkontakt bis 2026 weitgehend abschaffen"10:00 Überraschung aus den User-Tests: Niemand wollte Chat-Bubble, alle wollten Suchleisten-Integration16:00 Die Governance-Paradoxon: "Governance ohne Use Case bleibt PowerPoint, Use Case ohne Governance wird gefährlich"21:00 Ensemble-Modell als Lösung: Wie Claude 3.7 die GPT-4.5-Antworten überwacht25:00 Transaktionale Zukunft: Wenn der Agent Limits anpasst und Karten sperrt32:00 DocAI: 50% Straight-Through-Processing und Kredite in 90 Sekunden37:00 Banking-Zukunft: Vom Tool zum "voll ausgestatteten Kollegen" Zum Gast: Sascha Dewald Zum Host: Felix Schlenther
HORNBACH KI-Experten Madlen Barke und Erik Meleux zeigen, wie drei Vollzeit-KI-Rollen 85% des Content-Marketing-Teams erfolgreich für KI begeistert haben. Von Stable Diffusion-Experimenten zur strategischen KI-Integration: Konkrete Use Cases für Text, Bild und Video, authentische Markenhaltung ohne KI-Models und praktische Learnings für erfolgreiche KI-Adoption. "Sog statt Druck" - so gelingt Change Management in der KI-Ära.04:00 Warum Hornbach 3 Vollzeit-KI-Experten nur im Content Marketing hat 08:00 Kein Masterplan: Wie sich die KI-Rollen iterativ entwickelt haben11:00 85% des Teams nutzt KI regelmäßig - so sieht der Alltag aus16:00 Text, Bild, Video: Was funktioniert wirklich im Content Marketing 22:00 Content Repurposing: Bestehende Inhalte mit KI erweitern28:00 Warum Hornbach bewusst keine KI-Models nutzt34:00 Sog statt Druck: Wie positive KI-Adoption gelingt38:00 Tool-Stack: Von ChatGPT bis Leonardo AI43:00 Top-Learnings für Content Marketing TeamsZum Gast: Madlen BarkeZum Gast: Erik MeleuxZum Host: Felix Schlenther
Die Otto Group war eine der ersten Organisationen in Deutschland, die KI flächendeckend für 30.000 Mitarbeiter ausgerollt hat. Heute nutzen 10.000 Menschen monatlich OGGPT - den internen KI-Assistenten. Das Ergebnis: durchschnittlich 3 Stunden Zeitersparnis pro Monat und eine völlig veränderte Diskussionskultur über KI im Unternehmen.Anja Körber verantwortet die internen Corporate AI Themen, Juan Jose Dardon Mota die Tech Strategy in der Otto Group Holding. Beide reflektieren die KI-Reise der letzten Jahre und teilen konkrete Learnings aus ihrer Transformation.05:00 Von Chatbots zu OGGPT: Wie die Otto Group ihre KI-Reise startete 10:00 Multi-Agent-Architektur: Der Wandel von "einer Lösung für alles" zu spezialisierten Agents13:00 10.000 aktive Nutzer: Wie OGGPT zum "überlebenswichtigen" Tool wurde 24:00 Vertikale Use Cases: Wenn OGGPT an Grenzen stößt und speziellere Lösungen gebraucht werden 26:00 KI-Hackathons: Das Format, das Business und Tech zusammenbringt 34:00 Hackathon-Praxis: Konkrete Organisation von 2-Tage-Events mit 40 Teilnehmern 42:00 MVP-Friedhof vermeiden: Wie Cases nachhaltig in die Organisation integriert werden 47:00 Zukunft: Agenten, E-Commerce-Trends und smarte Devices Zum Gast: Anja Körber Zum Gast: Juan Jose Dardon Mota Zum Host: Felix Schlenther
Georg Neumann ist Mitbegründer des Marketing KI Bootcamps und einer der führenden Bild-KI-Experten in Deutschland, die wirklich tief im „Kaninchenbau“ der visuellen KI stecken. Von einfachen Midjourney-Prompts bis hin zu komplexen Open-Source-Workflows – er kennt alle Ebenen der Bild- und Video-KI-Generierung. In diesem Gespräch nehmen wir die aktuellen Entwicklungen unter die Lupe: Wie sich die Bild-KI-Landschaft 2024 fundamental verändert hat, warum kontextbasierte Modelle alles auf den Kopf stellen und wie Unternehmen heute schon erfolgreich visuelle KI für Marketing und Produktdarstellung einsetzen. Plus: Warum KI Experten nicht ersetzt, sondern ihre Fähigkeiten multipliziert. 03:00 State of Bild-KI: Warum 2024 das Jahr der kontextbasierten Modelle ist07:00 Midjourney vs. neue Modelle: Wer hat den Anschluss verloren?11:00 Der Kaninchenbau: 5 Levels der Bild-KI-Nutzung erklärt16:00 Open Source vs. Closed Source: Wann brauche ich welche Lösung? 20:00 Produktbilder auf Level 5: Der Spaghetti-Monster-Workflow 28:00 Real Cases: Von Miss Pompadour bis Performance Marketing 35:00 Content-Flut und AI-Slop: Warum Qualität entscheidend wird 42:00 Visual AI Engineer: Der neue Beruf für Bild-KI-Profis 48:00 Top-Tipps für Einsteiger: Freepik, Prompting und Custom-GPTs Zum Gast: Georg Neumann Zum Host: Felix Schlenther
1Die Nemetschek Group ist nach SAP das zweitgrößte deutsche Softwareunternehmen an der Börse - und mitten in einer radikalen KI-Transformation. Julian Geiger, VP Artificial Intelligence, zeigt, wie sie aus einer 60 Jahre alten Finanzholding eine AI-First-Organisation entwickeln und dabei eine ganze Industrie neu erfinden. 03:00 AI-First vs. "KI-Pflaster draufkleben": Der fundamentale Unterschied08:00 Softwareentwicklung neu gedacht: Von MVP-Erstellung in Stunden statt Wochen13:00 Make-or-Buy-Entscheidung: Warum Nemetschek auf Perplexity setzt (80% tägliche Nutzung)19:00 Matrix-Organisation: Wie zentrales AI-Team und Fachbereiche zusammenarbeiten25:00 Das 90-40-20-Problem der Baubranche und wie KI es lösen kann32:00 "Vibe-Architecting": Multimodale Interfaces für kreative Workflows38:00 Legacy-Code vs. grüne Wiese: Modulare Architektur mit AI-APIs43:00 AGI-Prognose 2027: Realistische Einschätzung eines Praktikers46:00 Die wichtigsten Learnings für Unternehmen am Anfang der KI-Reise Zum Gast: Julian GeigerZum Host: Felix Schlenther
Melitta war eines der ersten Mittelstandsunternehmen in Deutschland, das systematisch auf generative KI gesetzt hat. Heute steht das Unternehmen bei 150+ bewerteten Use Cases, einem 15-köpfigen AI-Hub und einer flächendeckenden KI-Plattform. Paul Töws, Head of AI bei Melitta Group, berichtet über den Weg von den ersten Experimenten mit ChatGPT bis zur strukturierten KI-Transformation. Dabei zeigt er konkrete Use Cases mit messbaren Ergebnissen und gibt ehrliche Einblicke in die Herausforderungen bei der Skalierung. 03:00 Warum Melitta früh auf Gen-AI gesetzt hat und wie alles mit ChatGPT begann 07:30 Der erste Killer-Use-Case: Customer Service-Bot mit messbaren Kosteneinsparungen 10:30 Top 3 Use Cases aus dem internen Pitch-Event: Service, Reviews, Marktforschung18:00 Struktureller Aufbau des AI-Hubs: Von einer Person zu 15 Mitarbeitenden23:00 AI-Botschafter-Programm: 20% Arbeitszeit für KI-Themen pro Fachbereich27:00 Vertikale Skalierung: Von MVP zu Produktivlösung - die Datenherausforderung34:00 Horizontale Skalierung: Vom Chatbot zur KI-Plattform als tägliches Arbeitswerkzeug43:00 Pauls 5 wichtigste Learnings für Unternehmen am Anfang ihrer KI-Reise Zum Gast: Paul TöwsZum Host: Felix Schlenther
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