Opportunity Cost: Kosten des Nichtstuns berechnen

Was passiert, wenn KI nicht an den Modellen scheitert, sondern an Daten, Prozessen und Organisation? Warum „Plug & Play“ in vielen Unternehmen eher „Plug & Pray“ ist und wieso etwas nur dann ein Agent ist, wenn es wirklich autonom Entscheidungen trifft und handelt?

Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.

Zu diesen und vielen weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA“, dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Kenza Ait Si Abbou. Kenza hat von der Hardwareentwicklung über die Software bei der Telekom, Stationen bei IBM bis hin zur Rolle als Technikvorständin bei Fiege fast jede Perspektive auf Daten, KI und Transformation erlebt und gilt zurecht als eine der spannendsten KI-Stimmen in Europa.

Wir sprechen darüber, was echte AI Readiness ausmacht und warum KI-Projekte ohne saubere Prozesse, Datenmodelle, Governance und Identitätsmanagement nur zufällig funktionieren. Es geht um Dokumentenmanagement als unscheinbaren, aber riesigen Hebel, um den Unterschied zwischen RPA und Agenten, um Security, Access Rights und darum, weshalb Unternehmen parallel an Shiny Use Cases und Fundament arbeiten müssen.

Außerdem diskutieren wir Effizienz gegen Wirksamkeit, die Gefahr, nur noch kurzfristig Kosten zu senken, und die Opportunitätskosten, wenn man gar nicht investiert. Kenza teilt ihren Blick auf experimentierfreudige Kulturen wie in China, erklärt, warum Neugier und Fehlerfreundlichkeit entscheidend sind und weshalb wir uns die Arroganz nicht leisten können, einfach so weiterzumachen wie bisher.

Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.

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• (00:00) - Intro: Kenza Ait Si Abbou und die Liebe zur Mathematik
• (04:46) - Generalisten vs. Spezialisten: Ingenieurskultur im Vergleich
• (07:06) - IT vs. Business: Warum der Perspektivwechsel entscheidend ist
• (09:31) - Transformation bei Fiege: "What got you here won't get you there"
• (11:08) - Datenchaos: Heterogene Landschaften und Datenqualität
• (19:43) - AI Maturity: Die 5 Dimensionen der Unternehmensreife
• (26:10) - Der ChatGPT-Effekt: Schatten-IT und falsche Erwartungen
• (31:33) - Readiness Assessment: Wo steht mein Unternehmen?
• (35:40) - Mindset-Shift: IT als Cost-Center oder Investment?
• (39:17) - Der unterschätzte Hebel: Dokumentenmanagement (DMS)
• (41:28) - NotebookLM und RAG: Chatten mit den eigenen Daten
• (44:55) - RAG: Architektur und Team-Rollen für eigene Lösungen
• (49:23) - Agents vs. RPA: Warum Autonomie den Unterschied macht
• (54:15) - Security First: Identity Management und Tokens für KI-Agenten
• (58:02) - Die Realität: Warum autonome Agenten an undokumentierten Prozessen scheitern
• (01:02:59) - Use-Case-Priorisierung: Die Matrix aus Value und Machbarkeit
• (01:06:23) - Effizienz vs. Effektivität: Die Falle kurzfristiger Sparmaßnahmen
• (01:08:02) - Der "Opportunity Case": Wie man die Kosten des Nichtstuns berechnet
• (01:12:44) - Learning from China: Experimentieren statt Perfektionieren
• (01:16:12) - Fazit: Neugier als wichtigster Skill der Zukunft