Sign up to save your podcasts
Or
Share Enterprise Architecture wirkt.
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Or
Enterprise Architecture wirkt.
Enterprise Architecture wirkt. episodes
- EAM#37: Transport und Logistik - Was verändert sich, wenn Zeit die Architektur bestimmt?Wie Aktualität, Ereignisse und verteilte Verantwortung Architekturentscheidungen verändern und wie die Perspektiven der Oktober-Serie zusammenhängen.
Eine richtige Information kann zu spät kommen. In Transport und Logistik beeinflusst der Zeitpunkt einer Information, welche Entscheidungen getroffen werden können. Aus meiner EAM-Perspektive betrachte ich, wie Fähigkeiten, Daten, Ereignisse und externe Partner zusammenwirken – und was daraus für Kritikalität, Resilienz und TCO folgt.
Zum Abschluss der Oktober-Serie verbinde ich Produktion, Zulieferer, internationale Märkte und Logistik: Die Methoden bleiben stabil, während das Geschäftsumfeld ihre Gewichtung verändert. Im November geht es weiter mit Journeys in unterschiedlichen Unternehmensdomänen und ihrer Verbindung zu Fähigkeiten, Daten und Anwendungen.
Verweise auf frühere Folgen:
- EAM#34: Produzierende Industrie – Warum funktioniert Enterprise Architecture hier anders?
- EAM#35: Zulieferer als Architekturabhängigkeit – Wo endet eigentlich EAM?
- EAM#36: Internationales Geschäft – Warum eine globale Architektur lokal funktionieren muss
Kernfrage der Folge:
Wie macht Enterprise Architecture sichtbar, welche Entscheidungen von welchen Informationen zu welchem Zeitpunkt abhängen?Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohl
David Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.
27 min - EAM#36: Internationales Geschäft - Warum eine globale Architektur lokal funktionieren mussWie regionale Unterschiede bei Geschäftsmodellen, Daten und Betrieb die Architektur verändern – und das Unternehmen trotzdem gemeinsam steuerbar bleibt.
Internationales Geschäft verändert die Gewichtung von Architekturentscheidungen. Gemeinsame Business Capabilities treffen auf regionale Vertriebsmodelle, unterschiedliche Datenanforderungen und lokale Betriebsbedingungen.
In dieser Folge betrachte ich meinen EAM-Ansatz für internationale Landschaften: von den geschäftlichen Anforderungen über Daten und Anwendungen bis zu Betriebsmodellen, Governance und TCO. Im Mittelpunkt steht die bewusste Entscheidung, welche Gemeinsamkeiten das Unternehmen braucht und welche regionalen Unterschiede sinnvoll bleiben.
Verweise auf frühere Folgen:
- EAM#34: Produzierende Industrie – Warum funktioniert Enterprise Architecture hier anders?
- EAM#35: Zulieferer als Architekturabhängigkeit – Wo endet eigentlich EAM?
Kernfrage der Folge:
Wie ermöglicht eine globale Zielarchitektur regionale Unterschiede, ohne die gemeinsame Steuerbarkeit zu verlieren?Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohl
David Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.
25 min - EAM#35: Zulieferer als Architekturabhängigkeit - Wo endet eigentlich EAM?Zulieferer, Komponenten, Daten und Abhängigkeiten – warum Enterprise Architecture nicht an der eigenen Unternehmensgrenze endet.
Ein produzierendes Unternehmen baut selten alles selbst. Komponenten, Technologien und teilweise sogar Innovationen kommen von Zulieferern und Partnern.
In dieser Folge geht es darum:
- Wann wird ein Zulieferer zu einer Architekturabhängigkeit?
- Warum Produktdaten nicht an der Unternehmensgrenze enden
- Supplier Lock-in jenseits von Software und Cloud
- Wie externe Roadmaps die eigene Zielarchitektur beeinflussen
- Warum Procurement und EAM unterschiedliche Perspektiven auf dieselbe Abhängigkeit haben
- Wie kritische externe Abhängigkeiten sichtbar und steuerbar werden
Die zentrale These:
Die Grenze des Unternehmens ist nicht automatisch die Grenze seiner Enterprise Architecture.
Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.
31 min - EAM#34: Produzierende Industrie - Warum funktioniert Enterprise Architecture hier anders?Zwischen Produkt, Werk und jahrzehntelangen Lebenszyklen – was Manufacturing mit Enterprise Architecture macht.
Nach zwei sehr AI-lastigen Monaten wechseln wir im Oktober bewusst die Perspektive und schauen uns an, wie unterschiedlich Enterprise Architecture je nach Industrie wirken muss.
Zum Auftakt geht es um die produzierende Industrie:
- Warum Business Criticality im Manufacturing sehr schnell physisch wird
- Unterschiedliche Lebenszyklen von Maschinen und Software
- Warum das Produkt oft der eigentliche rote Faden durch die Architektur ist
- Zentrale Standards versus lokale Freiheit in einzelnen Werken
- Warum Komplexität häufig mehr kostet als die eigentliche Software
- Welche Rolle EAM zwischen Business, Produkt, Daten, Anwendungen und Produktion einnimmt
Die zentrale These:
Enterprise Architecture ist vielleicht in ihren Methoden branchenneutral. Ihre Wirkung ist es nicht.
Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid HohlMöge die Enterprise Architecture mit dir sein.
27 min - EAM#33: AI Agents vs Mitarbeiter - Wer muss sich eigentlich an mehr Regeln halten?Warum AI Agents Aufgaben übernehmen können, die Verantwortung aber immer beim Menschen und der Organisation bleibt.
Was passiert, wenn ein AI Agent nicht nur unterstützt, sondern plötzlich wie ein Mitarbeiter handelt?
Ausgehend vom Experiment Andon Market und der AI „Luna“ geht es in dieser Folge um Autonomie, Regeln und Verantwortung von AI Agents.
- AI Agents als digitale Mitarbeiter
- Warum Autonomie klare Grenzen braucht
- Was passiert, wenn Agents Regeln vergessen oder falsch interpretieren
- Warum menschliche Arbeit sich stärker auf Ausnahmen und Fehler verschiebt
- Führung, Kontrolle und Governance von Agents
- Autonomie kann an Agents übertragen werden. Verantwortung niemals.
Passend dazu:
EAM#30: Entscheidungsrechte für AIEAM#31: AI MemoryDer deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid HohlMöge die Enterprise Architecture mit dir sein.31 min - EAM#32: AI Context - Wie viel muss AI über dein Unternehmen wissen?Wie aus Daten Unternehmenskontext entsteht, warum dieser kritischer sein kann als die Daten selbst und was das für Enterprise Architecture bedeutet.
AI braucht Daten – aber wirklicher Wert entsteht erst, wenn sie Zusammenhänge herstellen kann.
In dieser Folge geht es darum, wie aus Applications, Dependencies, Lifecycle, Kosten und Business Criticality ein neuer Unternehmenskontext entsteht – und warum wir aus EAM-Sicht nicht nur über Data Criticality, sondern auch über Context Criticality sprechen müssen.
- Der WHY-Button: Warum fällt eine KPI eigentlich?
- Data Criticality ≠ Context Criticality
- Wie viel Kontext braucht AI wirklich?
- Context Boundaries als neue Governance-Frage
- Temporary vs. Persistent Context
- Warum EAM die Wirkung und Reichweite des Kontextes bewerten muss
Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.29 min - EAM#31: AI Memory - Was passiert, wenn AI mehr weiß als das Unternehmen?Warum AI Memory, Context Lock-in und Unternehmenswissen zur Architekturfrage werden.
AI wird zunehmend Teil von Geschäftsprozessen, Entscheidungen und Wissensarbeit. Dabei entsteht nicht nur Output, sondern auch Kontext, Historie und neues Wissen.
In dieser Folge geht es um die Frage, was passiert, wenn dieses Wissen langfristig stärker an AI-Systeme, Agents oder Plattformen gebunden ist als an das Unternehmen selbst.
Themen der Folge:
- AI Memory und Unternehmenskontext
- Model Lock-in vs. Context Lock-in
- Decision Lock-in
- Knowledge Debt
- AI Output vs. Enterprise Record
- Warum AI Memory kein System of Record sein sollte
- Persistence Gate als technischer und prozessualer Kontrollpunkt
- Provenance, Ownership und Lifecycle von AI-generiertem Wissen
- Rückgriff auf AI Demand und Decision Rights
- Automation Bias und die Grenzen von Human-in-the-Loop
Passend dazu auch die vorherigen Folgen:
- EAM#26: AI Demand – wie AI Use Cases strukturiert ins Unternehmen kommen
- EAM#27 & #28: AI Architecture – wie AI von der Enterprise Architecture bis zur Solution Architecture - eingeordnet wird
- EAM#29: AI Governance – wer über AI entscheidet
- EAM#30: AI Decision Rights – wie viel AI tatsächlich entscheiden darf
Die zentrale Frage:
Wie stellen Unternehmen sicher, dass Modelle austauschbar bleiben, ohne dabei Wissen, Kontext und Entscheidungsfähigkeit zu verlieren?Denn am Ende gilt:
Das Modell darf austauschbar sein. Das Wissen des Unternehmens nicht.Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.
30 min - EAM#30: AI Decision Rights - Wie viel darf AI entscheiden?RAPID als Modell für Rollen, Verantwortung und Grenzen von AI in der Enterprise Architecture
In dieser Folge geht es um eine zentrale Frage für den Einsatz von AI im Unternehmen:
Welche Rolle darf AI in Entscheidungen tatsächlich übernehmen?
Als Struktur dient das RAPID-Modell:- Recommend – AI analysiert und gibt Empfehlungen
- Agree – AI prüft und stimmt Entscheidungen zu oder blockiert sie
- Perform – AI bzw. Agents führen Aufgaben autonom aus
- Input – AI liefert Informationen und Entscheidungsgrundlagen
- Decide – AI trifft selbst Entscheidungen
Besonders spannend ist dabei die Trennung zwischen Entscheidung und Ausführung:
Human Decide. AI Perform.
Denn hohe Autonomie bedeutet nicht automatisch, dass AI auch die Entscheidungshoheit besitzen muss.Aus Sicht der Enterprise Architecture reicht RAPID allein jedoch nicht aus. Zusätzlich müssen Kriterien wie Kritikalität, Risiko, Reversibilität, Datenqualität und regulatorischer Einfluss berücksichtigt werden.Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur:
Kann AI diese Rolle übernehmen?
Sondern:Sollte sie es auch dürfen?Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.
36 min - EAM#29: AI Governance - Wer entscheidet über AI?Warum AI ohne Governance nicht skaliert, sondern Chaos erzeugt.
Mit dieser Folge schließen wir unsere erste AI-Serie ab.
In den vergangenen Episoden haben wir den Weg von AI TCO, über AI Demand, Enterprise Architecture und Solution Architecture aufgebaut. Heute folgt der letzte Baustein: AI Governance.
AI Governance bedeutet weit mehr als Datenschutz oder Compliance. Sie schafft den organisatorischen Rahmen, damit AI-Initiativen wirtschaftlich, sicher und langfristig erfolgreich betrieben werden können.
In dieser Folge sprechen wir darüber, warum Governance bereits mit der ersten AI-Idee beginnt, weshalb klare Verantwortlichkeiten entscheidend sind und wie Enterprise Architecture, Solution Architecture und Governance gemeinsam dafür sorgen, dass AI im Unternehmen steuerbar bleibt.Denn am Ende entscheidet nicht das beste AI-Modell über den Erfolg einer AI-Initiative – sondern die Fähigkeit eines Unternehmens, AI verantwortungsvoll einzusetzen.
Inhalte dieser Folge
- Warum AI Verantwortung braucht
- Governance beginnt mit der ersten AI-Idee
- AI Governance ist mehr als Security und Compliance
- Wie Governance Innovation beschleunigt
- Rollen und Verantwortlichkeiten in AI-Initiativen
- AI Operating Model als Grundlage für langfristigen Erfolg
- Warum Enterprise Architecture AI steuerbar macht
Merksätze aus dieser Folge
- AI scheitert selten an der Technologie. AI scheitert an fehlender Verantwortung.
- Governance beginnt nicht nach dem Go-live. Governance beginnt mit der ersten Idee.
- Security ist ein Bestandteil von Governance. Governance ist deutlich mehr.
- Governance begrenzt Innovation nicht. Governance macht Innovation steuerbar.
- Enterprise Architecture dokumentiert AI nicht. Enterprise Architecture steuert AI.
Verweise auf frühere Folgen
- EAM#25: AI TCO – Der wahre Business Value von AI
- EAM#26: AI Demand – Wie EAM AI-Investitionen bewertet
- EAM#27: AI Architecture (1/2) – Ohne EAM keine langfristige AI
- EAM#28: AI Architecture (2/2) – Von der Enterprise zur Solution Architecture
Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.
34 min - EAM#28: AI Architecture (2/2) - Von der Enterprise zur Solution ArchitectureWie aus Architekturprinzipien sichere, skalierbare und langfristig wartbare AI-Lösungen entstehen.
In dieser Folge schließen wir unsere zweiteilige Serie zur AI Architecture ab.
Nachdem wir in EAM#27 die Rolle der Enterprise Architecture betrachtet haben, wechseln wir heute bewusst in die Solution Architecture.
Im Mittelpunkt stehen nicht einzelne AI-Technologien, sondern die Architekturentscheidungen, die darüber bestimmen, ob eine AI-Lösung langfristig erfolgreich betrieben werden kann.
Du erfährst, welche Bausteine eine moderne AI-Lösung besitzt, welche Aufgaben ein Solution Architect übernimmt und warum eine gute Architektur wichtiger ist als die Wahl eines bestimmten AI-Modells.Außerdem vergleichen wir die drei führenden AI-Plattformen – ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) und Gemini (Google) – aus Sicht eines Enterprise- und Solution Architects.Inhalte dieser Folge
- Von der Enterprise Architecture zur Solution Architecture
- Die wichtigsten Bausteine einer AI-Lösung
- Architekturentscheidungen statt Technologieentscheidungen
- Vergleich von ChatGPT, Claude und Gemini
- Warum gute Architektur AI-Modelle austauschbar macht
- AI-Lösungen als langfristige Produkte statt einmaliger Projekte
Verweise auf frühere Folgen
- EAM#19: Capability-basierte Budgetierung
- EAM#20: Capability Maturity
- EAM#21: Data Entities
- EAM#22: Data TCO
- EAM#23: Data Products vs. Schnittstellen
- EAM#24: Data Governance
- EAM#25: AI TCO – Der wahre Business Value von AI
- EAM#26: AI Demand – Wie EAM AI-Investitionen bewertet
- EAM#27: AI Architecture (1/2) – Ohne EAM keine langfristige AI
Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohlDavid Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.
43 min
About Enterprise Architecture wirkt.
From the publisher's feed
Architektur entscheidet.
Über Komplexität. Über Kosten. Über Steuerbarkeit.
Dieser Podcast beleuchtet die unsichtbaren Wirkungen von Struktur im Unternehmen.
Warum Systeme teuer werden. Warum Budgets unter Druck geraten. Und warum Enterprise Architecture kein Selbstzweck ist, sondern ein zentrales Steuerungsinstrument für Organisationen.
Gedanken, Beobachtungen und Praxiserfahrungen aus der Welt von EAM, Governance und Total Cost of Ownership.
Der deutschsprachige EAM Podcast, überall wo es Podcast gibt.
Freue mich auf Dein Feedback, gerne jederzeit direkt auf https://eam.podigee.io/ oder direkt www.linkedin.com/in/david-hohl
David Hohl
Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.