AI or DIE

mit Richard Ranftl (H&Z digital)

Zentrale KI-Plattform oder spezialisierte Tools in den Fachabteilungen? Diese Diskussion ist brandaktuell. In dieser Folge von AI or DIE zerlegen Andreas Wiener und Richard Ranftl (H&Z Digital) die romantische Vorstellung von der einen KI-Lösung, die alles kann.

Klar ist: KI ist kein Nice-to-have mehr. Sie ist Pflicht. Wer heute noch auf die perfekte, zentrale Lösung wartet, verliert morgen Effizienz, Geschwindigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Gleichzeitig führt ein unkontrollierter Tool-Zoo direkt in neue Silos, Schatten-IT und Compliance-Risiken. Die Wahrheit liegt dazwischen – aber nicht im Mittelmaß.

Wir sprechen darüber, warum „Make“ mit klaren Zielen oft smarter ist als reflexhaftes „Buy“, weshalb Open-Source-orientierte Stacks mehr strategische Freiheit schaffen als Hochglanz-Tools und warum Verfügbarkeit wichtiger ist als perfekte Governance. Außerdem: Warum Schatten-KI längst Realität ist, wieso Verbote nichts bringen und was Unternehmen jetzt konkret tun müssen, um Kontrolle zurückzugewinnen, ohne Innovation abzuwürgen.

Diese Folge ist eine klare Ansage an alle, die noch glauben, KI ließe sich per Lizenzentscheidung erledigen. Spoiler: Tut sie nicht.

00:00 – Einstieg: KI-Reifegrad & alte IT-Diskussionen

00:41 – Single Vendor vs. Best-of-Breed: Die Kernfrage

01:00 – Tool-Dschungel, Start-ups & KI als Pflicht

01:55 – Buy vs. Make: Warum Spezialtools verlockend sind

02:47 – Fachabteilungen vs. zentrale KI-Strategie

03:39 – Das Silo-Problem: Schnell gestartet, nie eingefangen

04:16 – Schatten-Systeme und fehlende Zieldefinition

05:30 – Hochglanz-Versprechen vs. Realität

06:40 – Faktor Mensch: Warum Regeln allein nicht funktionieren

07:04 – Fachabteilungen als Innovationstreiber

08:05 – KI schlägt Excel: Wettbewerbsvorteile durch Geschwindigkeit

09:00 – Make-Ansatz mit Standard-Stacks (Azure, n8n & Co.)

10:04 – Konkretes Beispiel: KI im Einkauf

11:28 – n8n erklärt: Prozessautomatisierung mit Agenten

12:20 – Open Source, Souveränität & Enterprise-Tauglichkeit

14:47 – Chatbots, Frontends & falsche Erwartungen

15:18 – Mitarbeitende überschätzt? KI braucht Enablement

16:30 – Microsoft-Stack: Nicht perfekt, aber stabil

17:30 – Eigenes Frontend statt teurer Chat-Lizenzen

18:45 – Lokale LLMs: Wann sie wirklich Sinn machen

20:15 – Schatten-KI im Privatgebrauch: Das echte Risiko

22:27 – Praxisbeispiel: Mehr Schatten-User als offizielle Lizenzen

23:24 – Produktivität verstecken? Ein Auslaufmodell

24:50 – Angst, Kontrolle & Aufklärung im Unternehmen

26:12 – Kostenrealität: Copilot vs. eigenes KI-Frontend

26:56 – KI als neue Erwartungshaltung an Mitarbeitende

28:24 – Klare Empfehlung: Make first, Buy gezielt

29:22 – Metapher: KI-Stack wie Kochen vs. Restaurant

30:30 – Regulatorik, AI Act & Tool-Wildwuchs

31:28 – Praxisbericht: Marketing komplett agentenbasiert

33:00 – Fazit & Abschluss: Weniger Marketing, mehr Fakten

mit Swen Göllner

Alle reden über KI. Über Dashboards. Über Automatisierung.

Kaum jemand spricht über das, was wirklich entscheidet, ob all das funktioniert: das Datenfundament.

In dieser Folge räumen wir mit dem gefährlichsten Irrtum im Mittelstand auf:

Dass man KI einfach „oben draufsetzen“ kann.

Dass Power BI schon reicht.

Dass schnelle Agentur-Setups nachhaltige Datenstrategie ersetzen.

Gemeinsam mit Datenexperte Sven sprechen wir brutal ehrlich über gescheiterte BI-Projekte, über vermeintlich billige KI-Lösungen mit Langzeitschäden und darüber, warum fehlende Datenmodelle früher oder später jedes Unternehmen einholen.

Es geht um echte Praxis:

✔️ Wann Excel und Reports zur Falle werden

✔️ Warum Automatisierung oft sinnvoller ist als KI

✔️ Wie IT-Leiter zwischen Geschäftsleitung und Realität zerrieben werden

✔️ Und wie ein sauberes Datenfundament in Wochen statt Jahren entsteht

Diese Folge ist unbequem.

Aber notwendig.

Denn ohne saubere Daten ist KI kein Fortschritt – sondern Risiko.

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⏱️ Timestamps

00:00 – Intro & Einstieg: Warum Datenfundamente ignoriert werden

01:45 – KI, Dashboards & der Hype ohne Basis

03:00 – Neue KI-Agenturen und gefährliche Schnelllösungen

04:30 – Power BI ohne Fundament: typische Probleme

06:05 – Vorstellung Sven & fachlicher Hintergrund

07:30 – Warum klassische BI-Projekte scheitern

09:20 – Von Beratung zu Software: Entstehung der Plattform

11:30 – Datenfundament in Tagen statt Jahren

13:05 – Konkrete ROI-Beispiele aus dem Mittelstand

15:30 – Automatisierung vs. KI – der unterschätzte Hebel

17:40 – Wie IT-Leiter richtig starten sollten

20:10 – Warum KI ohne saubere Kennzahlen scheitert

22:25 – Mensch, Change & Akzeptanz

24:40 – Für wen der Ansatz funktioniert – und für wen nicht

27:45 – Die harte Realität im Mittelstand

28:50 – Buch, Podcast & Wissenstransfer

31:00 – Datenkompetenz als Wettbewerbsvorteil

33:00 – Fazit & Ausblick auf Teil 2

mit Sven Kühne und Lukas Erlenbach b.telligent

mit Janine Ellner und Lars Tams

Was unterscheidet einen Data Leader von einem Data Change Maker?

Nicht der Titel. Nicht das Tool. Der Impact.

In dieser Folge sprechen wir darüber, warum datengetriebene Transformation nicht an Rollen, Frameworks oder Technologien scheitert – sondern an fehlendem Mindset, Mandat und Mut zur Veränderung.

Gemeinsam mit Janine Elner und Lars Tams geht es um die Menschen, die Daten wirklich ins Unternehmen tragen:

die Impulsgeber, Brückenbauer und Antreiber, die Kultur verändern – von innen heraus.

Diese Episode richtet sich an alle, die:

• Daten im Unternehmen nicht nur verwalten, sondern voranbringen wollen

• Veränderung bottom-up oder top-down anstoßen müssen

• zwischen Fachbereich, IT und Management vermitteln

• spüren: „Da geht mehr – und ich will es treiben.“

Kein Hype. Keine neue Rolle.

Sondern eine klare Haltung: Daten verändern nur dann etwas, wenn Menschen es tun.

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⏱️ Timestamps

00:00 – Intro & Einstieg ins Thema

01:00 – Was ist ein Data Change Maker wirklich?

03:00 – Abgrenzung: Data Leader vs. Change Maker

05:30 – Typische Herausforderungen in Organisationen

08:00 – Mandat, Mindset & Verantwortung

11:00 – Bottom-up vs. Top-down Transformation

14:00 – Data Culture: Warum Tools allein nicht reichen

17:30 – Community & Austausch als Beschleuniger

21:00 – Mittelstand vs. Enterprise: Wo anfangen?

25:00 – Praxisbeispiele & Learnings

29:00 – Fazit: Veränderung beginnt bei dir

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🎯 Kernaussage

Daten verändern keine Organisationen.

Menschen tun es.

Der Data Change Maker wartet nicht – er handelt.

mit Carsten Bange und Andreas Wiener

2025 war kein einfaches Jahr für Consulting, Data & AI.

2026 wird kein Selbstläufer – aber eine echte Chance für alle, die es richtig angehen.

In diesem Newscast ziehen wir gemeinsam Bilanz:

Was ist im Data- & AI-Markt wirklich passiert?

Welche Hypes sind verpufft – und wo entsteht gerade realer Business-Wert?

Wir sprechen offen über:

• die Disruption des Beratungsmarktes durch KI

• warum klassische Tagessatz-Modelle auslaufen

• wieso Online-Kurse, Templates & Agenten plötzlich skalieren

• weshalb Data Culture immer noch nicht gelöst ist

• und warum 2026 Umsetzung wichtiger ist als Visionen

Carsten Bange (BARC) gibt Einblicke aus Studien, Marktbeobachtung und Events wie dem Data Festival, Consulting Summit und Data Culture Summit.

Ich teile meine Erfahrungen aus der Praxis: radikale Fokussierung, neue Geschäftsmodelle, weniger Mitarbeiter – mehr Wirkung.

👉 Diese Folge ist Pflichtprogramm für:

• Berater:innen im Data- & AI-Umfeld

• Entscheider:innen im Mittelstand

• Führungskräfte, die KI wirtschaftlich einsetzen wollen

• alle, die genug haben von PowerPoint-Strategien ohne Umsetzung

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⏱️ Timestamps

00:00 – Intro & Jahresrückblick

00:45 – Marktkrise 2025: Consulting, Software & Investments

02:30 – Warum 2026 vorsichtig optimistisch stimmt

04:00 – KI als dreifache Disruption für Beratungen

06:30 – Vom Vor-Ort-Berater zum skalierbaren Geschäftsmodell

09:00 – Warum Dashboards „totgesagt“ werden (und warum das Unsinn ist)

12:00 – Data Festival 2026: Agenten, Architektur & echte Use Cases

15:00 – Data & AI Culture: Warum wir seit 15 Jahren im Kreis reden

18:30 – Was gute Data- & AI-Leader heute wirklich können müssen

22:00 – Datenfundament, Governance & Datenprodukte

26:30 – Planung in unsicheren Zeiten: Resilient Planning

29:00 – MIT-Studie zu KI: Warum die 95 % irreführend sind

31:30 – Fazit & Ausblick auf 2026

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🧠 Kernaussage dieser Folge

KI ist kein Tool-Thema mehr.

Sie verändert Organisationen, Geschäftsmodelle und Machtverhältnisse.

Wer 2026 noch diskutiert, ob er handeln soll, hat bereits verloren.

mit Christian Bühler Five1

mit Richard Ranftl (H&Z digital) und Dr. Teo Pham

Dr. Theo Pham ist zurück – und diesmal geht es nicht um Risiken, sondern um das gigantische Potenzial, das KI gerade für Unternehmen, Führungskräfte und Selbstständige freilegt.

Wir sprechen darüber,

• wie KI kleine Unternehmen stärkt und große effizienter macht,

• warum jede Führungskraft mit wenigen Skills sofort produktiver wird,

• weshalb KI nicht Jobs zerstört, sondern Chancen vervielfacht,

• wie weltweit bereits neue Geschäftsmodelle entstehen,

• und warum jetzt der perfekte Moment ist, einzusteigen – egal ob Startup, Mittelstand oder Konzern.

Theo zeigt,

• wie Power-User heute einen 10x-Vorsprung aufbauen,

• wie Unternehmen mit klarer KI-Strategie massiv gewinnen,

• warum der deutschsprachige Raum wirtschaftlich so attraktiv für KI ist,

• und weshalb KI die Innovation in Forschung, Medizin und Technologie dramatisch beschleunigen wird.

Die Kernaussage dieser Episode:

Wir stehen nicht am Ende einer Entwicklung – wir stehen am Anfang der größten wirtschaftlichen Chance seit dem Internet.

Wer heute startet, profitiert am meisten.

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Kapitel & Timestamps

00:00 Intro: Theo ist zurück

01:07 Begrüßung Richard

01:15 Was Theo macht – KI-Expertise in Unternehmen

01:57 Warum KI gerade für Führungskräfte ein Wachstumstreiber ist

02:32 Welche C-Level-Skills sofort Wirkung zeigen

03:40 AI Skill Gap – und warum der Vorsprung schnell aufzuholen ist

04:23 Wie Workshops Begeisterung und neue Möglichkeiten öffnen

05:43 KI im Mittelstand – die Chance klarer Priorisierung

06:37 Warum es jetzt um Gestalten statt Abwarten geht

08:00 Hands-on starten: Kleine Schritte, große Hebel

09:24 Wo heute die größten Gewinner entstehen

09:54 Startups, Solopreneure und Big Tech: Warum alle profitieren

11:54 Wie produktiver Arbeiten mit KI Unternehmen stärkt

13:26 Schatten-KI: Mitarbeiter nutzen KI längst – positiv fürs Business

14:43 KI wird zum Pflichtskill – und öffnet Karrieretüren

16:23 Weltvergleich: Warum der DACH-Raum ein KI-Hotspot wird

17:12 KI-Adoption global: Große Dynamik, großes Potenzial

19:30 Reifegrad der KI: 1,5 von 10 – und alles vor uns

20:48 Agenten & Automatisierung: Wo bald die echten Durchbrüche kommen

22:12 Robotik & Autonomie: Der nächste Innovationssprung

24:33 Waymo: Wie Zukunftstechnologie im Alltag ankommt

27:02 KI schafft neue Karrieren und neue Branchen

27:49 Tipps für Young Professionals: Jetzt ist der beste Zeitpunkt

29:00 Warum Erfahrung + KI der neue Hebel für Exzellenz ist

29:57 Wissen wird Commodity – Fähigkeiten werden skalierbar

31:11 Neue Chancen in Handwerk, Datacentern & Tech

31:57 Forschung 2.0: Wie KI wissenschaftliche Durchbrüche beschleunigt

33:37 KI als Enabler für echte Innovation

35:23 Blick in fünf Jahre – was uns erwartet

36:58 Richards vorletzte Worte

37:45 Theos Schlussimpuls: „Es ist nicht zu spät – die Reise beginnt gerade erst“

40:17 Outro

Mit Lukas Morys - scable

Diese Episode zerlegt eine der hartnäckigsten Illusionen im Manufacturing: Dass die Produktion „schon genug Daten“ hat. Lukas – Gründer, CEO und seit Kindheitstagen praktisch auf dem Shopfloor groß geworden – zeigt klar auf, warum genau das Gegenteil stimmt. Die teuerste Datenlücke im Werk? Nicht die Maschine. Nicht das ERP. Sondern das ungehobene Wissen der Mitarbeitenden – und was es jeden einzelnen Tag kostet.

Wir sprechen darüber, warum Manufacturing komplexer ist als jede Logistik, weshalb Datenqualität meist überschätzt wird, und wieso moderne Produktionen trotz ERP, MES und Sensorik immer noch an Papier, Excel und Bauchgefühl scheitern. Lukas zeigt, wie eine echte Datenkaskade funktioniert – von der Chefetage bis zum Schrauber am Band – und warum ohne frühzeitige Indikatoren, Shopfloor-Rituale und klare Verantwortlichkeiten jede Optimierung im Sand verläuft.

Diese Folge liefert eine radikale Ansage an alle Produktionsverantwortlichen: Wenn der Shopfloor nicht mitzieht, kannst du jedes BI-Dashboard sofort wieder schließen. Daten werden erst wertvoll, wenn Menschen sie leben. Und genau das entscheidet, ob dein Werk effizient führt – oder täglich Geld verbrennt.

Timestamps

00:00 – Einstieg: Die meist ignorierte Wahrheit auf dem Shopfloor

00:24 – Das größte ungehobene Potenzial in der Produktion

00:43 – Daten finden: Warum Manufacturing komplexer ist als Logistik

01:28 – Prozessvielfalt: Von Sondermaschinen bis Haribo-Gummibärchen

02:46 – Wie Produktionskomplexität Datenarbeit erschwert

03:58 – Porsche & Co.: Warum gleiche Produkte nicht gleiche Prozesse bedeuten

04:43 – Werkstattprinzip vs. getaktete Linie: Wo Daten wirklich entstehen

05:02 – ERP, MES, BDE: Wo man überhaupt starten kann

06:26 – Papier, Zettel, Realität: Warum Digitalisierung nicht trivial ist

06:36 – Reifegrad und Verschwendung: Wo die echten Effizienzhebel liegen

07:23 – Datenqualität: Ab wann reicht „gut genug“?

08:07 – Spät- vs. Frühindikatoren: Was Produktion wirklich steuert

10:26 – Bottom-Up & Top-Down: Wie eine funktionierende Kaskade entsteht

10:57 – Warum das Team bewusst selbst bewertet – nicht der Algorithmus

11:42 – Lukas’ Background: Vom Familienbetrieb zur Smart-Factory-Plattform

13:31 – Wie Scalable One den Shopfloor digitalisiert

14:02 – Beispiel Qualität: Wie eine echte tägliche Produktionsbesprechung läuft

15:49 – Die Kaskade: 24h-Fokus, Ampeln, Trendverläufe

17:39 – Frühindikatoren erklärt: Was man sofort sehen muss

20:06 – Rot, Gelb, Grün: Die Selbstverpflichtung des Teams

20:51 – Warum Software allein niemals reicht

23:40 – Change, Führung, Psychologie: Was Digitalisierung auslöst

24:29 – Whiteboards vs. Software: Was sich wirklich verändert

26:41 – Warum Einführung mehr Führung als Technik ist

27:02 – Unternehmensziele runterbrechen: Purpose für jeden Mitarbeitenden

28:11 – Motivation: Was Mitarbeitende antreibt – und was sie killt

29:39 – Mitarbeiterkompetenz: Beobachten, benennen, verbessern

30:43 – Warum echte Verbesserung nur mit Kultur funktioniert

31:11 – Abschlussrunde: Produktion ist Kommunikation

32:01 – Letzte Worte des Gastes

32:21 – Benchmark Cascade: Kostenloser Guide für Produktionsziele

mit Janine Ellner und Fabian Heidenstecker - Opitz Consulting

Am 27.11.2025 findet bei Congstar in Köln das „Data Driven Afterwork“ statt – mit Networking, KI-Insights und Fabians Talk . Alle Infos: https://data-driven-afterwork.de/

https://blog.emergentconsultants.com/gartner-study-finds-companies-under-invest-in-change-management/#:~:text=Gartner%20recommends%20that%20companies%20allocate,culture%20is%20more%20change%2Daverse.