UNF#CK YOUR DATA

Kennst du das? Du spielst gegen eine 9-Jährige Memory und fühlst dich danach ziemlich mies. Wenn du aber die Memory-Funktion in deinem KI-Tool einschaltest, fühlt es sich im ersten Moment richtig gut an. Endlich weiß das Ding, wer du bist, und du musst nicht jedes Mal bei Adam und Eva anfangen. Aber Vorsicht: Nicht alles, was sich gut anfühlt, ist langfristig sinnvoll.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA schwingt Christian Krug wieder die Machete im Datendschungel. Gemeinsam mit Rekordgästin Barbara „AI Babsi“ Lampl seziert er die Memory-Funktion von ChatGPT, Gemini und Claude.

Was du in dieser Folge lernst:

• Die Echo-Kammer-Falle: Wie du dir durch vermeintliche Personalisierung deine eigene Denk-Sackgasse baust.

• Bias im System: Warum das Tool dir vielleicht ein geringeres Gehalt vorschlägt, nur weil es weiß, dass du eine Frau bist.

• Cyber-Gefahren: Was „Prompt Injection“ ist und wie Firmen dein Kaufverhalten manipulieren können, indem sie heimlich dein KI-Gedächtnis füttern.

• Der Profi-Hack: Warum du Memory auf Account-Ebene ausschalten und stattdessen auf Projektebene nutzen solltest.

Hör rein, wenn du wissen willst, warum Bequemlichkeit oft der Feind der Qualität ist und wie du mit „Brain First“ statt nur „AI First“ wirklich exzellente Ergebnisse erzielst.

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00:00 Memory gegen 9-Jährige und KI-Gedächtnis: Ein holpriger Start

01:54 Buzzwords vs. Fachsprache: AI Babsi ist zurück!

03:00 Die Big Three im Check: OpenAI, Google Gemini & Anthropic Claude

04:01 Was ist die Memory-Funktion eigentlich? (Vorteile & Bequemlichkeit)

06:45 Die Elternbeirat-Falle: Wenn Kontexte gefährlich kollidieren

08:45 Die Echo-Kammer: Warum Personalisierung dein Denken einschränkt

11:45 Schock-Studie: Bias & Gender Pay Gap im KI-Gedächtnis

13:45 Die Kunst der Relevanz: Was ein echtes Gedächtnis ausmacht

16:25 Technik-Exkurs: Tokens, Systemprompts und versteckte Layer

19:17 Account-Ebene vs. Projektebene: Das goldene Gebot

21:23 Der AI-Slop-Rant: Warum Müll-Content uns alle verdummt

26:26 Invisible Technology: Wenn wir Fähigkeiten verlieren (Navi-Effekt)

28:30 Cyber-Attacke durch die Hintertür: Prompt Injections im Alltag

32:20 Schatten-KI & Manipulation im Enterprise-Sektor

36:31 Transparenz-Check: OpenAI vs. Anthropic vs. Google

42:39 Empathie-Maschinen: Warum uns Chatbots so leicht manipulieren

48:15 Der Quick Hack: So baust du dir dein eigenes „Mini-Memory“

53:06 Rapid Fire: Dr. House, Abend-Snacks und Instagram-Scrolling

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA drehen wir den Spieß um! Dina Brandt interviewt Christian Krug zu seinem „Baby“: über 160 Folgen, 3 Jahre Hustle und die nackte Wahrheit über das Medium Podcast.

Christian gibt exklusive Einblicke in den Maschinenraum:

• Der Aufwand: Warum 8 Stunden pro Woche eigentlich nicht reichen.

• Das Geld: Ab wann sich der „Bums“ finanziell lohnt und warum Christian am Anfang 1.000 € Schmerzensgeld für ein Branding zahlte.

• Der Hebel: Wie der Podcast Türen zu Konferenzbühnen öffnet, die sonst verschlossen blieben.

Egal, ob du selbst einen Podcast planst oder wissen willst, wie man sich im „Datendschungel“ eine echte Personenmarke aufbaut – diese Folge liefert die Strategie hinter dem Edutainment.

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Buchempfehlung von Dina: Die Kunst des klaren Denkens – Ralf Dobelli

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00:00 Intro: Die große Überraschung – Rollentausch bei UNF#CK YOUR DATA

02:23 Wer ist Dina Brandt? Reputationsmanagement & Sichtbarkeit

06:56 Wie alles begann: Von „two and a half consultants“ zum eigenen Format

08:56 Die Motivation: Rampensau, Geltungsbedürfnis & Mehrwert

12:41 Der Hustle: 8-12 Stunden Arbeit für eine Folge

18:29 Die Plateau-Phase: Wenn die Reichweite stagniert

25:58 Pannen hinter den Kulissen: Wenn die Routine zur Last wird

31:13 Zielgruppe & Mission: Daten für den Alltag zugänglich machen

34:08 Monetarisierung: Wann wurde der Podcast profitabel?

42:56 Die Schattenseiten: Gratis-Anfragen & selektives Sponsoring

50:01 Motivationstiefs: Wie man 160 Folgen lang durchhält

56:10 Profi-Tipps für Anfänger: Strategie, Tonqualität & Konsistenz

01:02:26 Diversität: Die Herausforderungen für Frauen im Podcast-Business

01:04:58 Abschlussritual: Ohrwürmer und Buchtipps

In dieser Folge drehen wir den Spieß um! Julian Brohm, Geschäftsführer bei Thieme Compliance, grillt diesmal unseren Host Dr. Christian Krug mit den Fragen, die Business-Entscheidern wirklich unter den Nägeln brennen.

Vergiss „Daten sind das neue Gold“ – wir sprechen darüber, warum Daten eher wie Blut fließen müssen, damit dein Unternehmen nicht auf der Strecke bleibt. Wir räumen auf mit Berater-Bullshit-Bingo und klären knallhart:

• Wo muss das Data-Team im Organigramm wirklich hängen, damit es ernst genommen wird?

• Warum du für deine Datenprojekte genau die Leute brauchst, die eigentlich „keine Zeit“ haben.

• Vibe-Coding & MVPs: Wie du in Tagen statt Jahren erste Ergebnisse siehst.

• KI-Hype: Warum Nichtstun aktuell das größte Geschäftsrisiko ist.

Ein Deep Dive für alle, die Daten nicht nur verwalten, sondern als Überlebensfaktor nutzen wollen. Ohne Fachchinesisch, dafür mit viel Machete für deinen Datendschungel.

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Buchempfehlung von Julian: Endlich Psychologie verstehen – Christoph Fuchs

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00:00 Intro: Julian dreht den Spieß um

05:53 Daten-Mythen: Gold, Öl oder doch Blut?

08:54 Die subjektive Wahrheit in Datensätzen

14:48 Strategie-Check: Das mittelständische Unternehmen wacht auf

19:43 Reporting-Lines: Wo gehört Data im C-Level hin?

23:41 Pragmatismus: MVPs vs. Infrastruktur-Monster

31:58 Berater-Check: So trennst du Spreu vom Weizen

38:47 Projekt-Erfolg: Warum du die „wichtigen“ Leute brauchst

43:24 KI-Hype: Ernst nehmen oder abwarten?

51:42 Disruption von Geschäftsmodellen durch KI

58:41 Das perfekte Setup: Das Hub & Spoke Modell

01:01:42 Fehlerkultur: Mut zur Mülltonne

01:05:25 Abschluss & MBA-Aha-Momente

Steht dein Unternehmen noch vor einem riesigen Berg aus SAP-Daten und weiß nicht, wie man daraus schnell die richtigen Entscheidungen ableitet? In dieser Folge räumt Host Dr. Christian Krug gemeinsam mit Michael May (Geschäftsführer von s-peers) im SAP-Daten-Dschungel auf.

Wir werfen einen Blick zurück auf die Ära des klassischen Business Warehouse (BW) und erklären, warum die neue SAP Business Data Cloud (BDC) weit mehr ist als nur ein neues Branding. Michael erklärt detailliert, wie die Verzahnung von Datasphere, SAP Analytics Cloud und KI-Engines wie Databricks funktioniert und warum "Business Semantik" der entscheidende Wettbewerbsvorteil gegenüber reinen SQL-Eigenbauten ist.

Was du in dieser Folge lernst:

- Die Evolution: Wie aus BW über Datasphere die heutige BDC-Suite wurde.

- Der Strategie-Check: Warum die BDC für "Agentic AI" und moderne Workflows unverzichtbar ist.

- Kosten & Flexibilität: Wie das neue Modell der Capacity Units funktioniert und warum du damit Services wie Databricks einfach "an- und abschalten" kannst.

- Praxis pur: Warum s-peers nach dem Motto "Eat your own dog food" selbst komplett auf den beratenen Stack setzt.

Egal ob Data Engineer oder CFO – diese Folge liefert dir die Machete, um dein SAP-Setup zukunftssicher zu machen.

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von s-peers unterstützt

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Analytics Beratung für das Management von s-peers: https://s-peers.com/leistungen/analytics-beratung-fuer-das-management/

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Buchempfehlung von Michael: On the Shoulders of Giants – Robert Merton

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00:00 Intro: Die rasende Veränderung der Datenlandschaft

02:40 Michael Mays Weg: Vom Werkstudenten zum Analytics-Pionier

06:40 Das Namens-Chaos: BW, Datasphere & die Entstehung der BDC

09:40 Warum das "Business" in Business Warehouse entscheidend ist

13:50 Daseinsberechtigung von Altsystemen & der Weg in die neue Welt

18:40 Deep Dive: Was steckt alles in der Business Data Cloud?

23:00 Capacity Units: Das Ende der starren SAP-Lizenzen?

26:00 Data Products & Object Data Store: SAP-Daten einfach nutzen

31:20 Warum SAP-Semantik (Währungen, Hierarchien) Gold wert ist

35:00 Effizienzsprung: 80% Zeitersparnis für Data Engineers

42:00 Agentic AI: Wenn die KI zum prozessgesteuerten Helfer wird

48:20 Prompting für Controller: Insights ohne IT-Studium

55:50 Praxis-Erfahrungen & die Transformation von s-peers

01:02:00 "Eat your own dog food" & Rekrutierung junger Talente

01:04:30 Abschlussfragen: Ohrwürmer & Literaturempfehlungen

Vom Skeptiker zum Fan: Don Knuth, LLMs und die Zukunft der Informatik

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA begrüßt Host Dr. Christian Krug die alleinige Rekordhalterin für Gastauftritte: Barbara „AI Babsi“ Lampl. Der Anlass ist nichts Geringeres als ein mittleres Erdbeben in der Welt der Informatik.

Donald Knuth, der 88-jährige „Godfather“ der modernen Programmiersprachen, hat ein Working Paper namens Claude’s Cycles veröffentlicht. Warum das ein Schock ist? Weil Knuth – der Mann, der TeX erfand und The Art of Computer Programming schrieb – bisher als scharfer Kritiker von Generativer KI galt.

Was erwartet dich in dieser Folge?

• Der Sinneswandel: Wie Claude Opus 4.6 (das Modell von Anfang Februar 2026) es schaffte, eine echte Koryphäe zu überzeugen.

• Hamiltonian Cycles: Wir brechen das mathematische Problem aus der Klasse der „Traveling Salesman Problems“ auf ein verständliches Level herunter.

• Der Durchbruch: Wie Opus 4.6 in 31 Iterationen Mathematiker zum Staunen brachte

• Expert Enabler vs. Expert Maker: Warum LLMs keine Chatbots, sondern mächtige Algorithmen sind und warum Flexibilität im Denken deine wichtigste Ressource ist.

Egal, ob du Mathe-Profi bist oder bei „Hamiltonian Cycles“ erst mal an Fahrräder denkst – diese Folge zeigt dir, wo die Reise der KI im Jahr 2026 wirklich hingeht.

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▬▬▬▬▬▬ Erwähnte Dokumente: ▬▬▬▬

Claude’s Cycles: https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf

The Edge of Mathematics: https://www.theatlantic.com/technology/2026/02/ai-math-terrance-tao/686107/

Something big is happening: https://shumer.dev/something-big-is-happening

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00:00 Intro: Die Rekordgästin AI Babsi

03:15 Wer ist Don Knuth? Der "Godfather" der Informatik

06:00 Der Sinneswandel: Von "Art of Failing" zu "Schock, Schock"

11:50 Hamiltonian Cycles & Traveling Salesman einfach erklärt

18:15 Claude Opus 4.6 im Einsatz: Der Weg durch die 31 Iterationen

22:30 Der mathematische Beweis: Generalisierung für ungerade M

25:20 Mathematik als Hilfswissenschaft für Biologie & Medizin

30:50 KI-Apokalypse oder Tool? Matt Schumer & der Expert Enabler

35:50 Terence Tao & die Flexibilität im Denken

43:00 LLM als Algorithmus denken (Nicht als Chatbot!)

48:00 Logistik, Packing & Scheduling: Reale Anwendungen

52:40 Quickshot-Fragen: KI-Mythen & Lieblingsdatensätze

55:40 Outro & Shoutouts

Stehst du auch manchmal im Supermarkt und wunderst dich, warum der "High Protein" Pudding weniger Eiweiß hat als der stinknormale Magerquark daneben?

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA räumt Dr. Christian Krug zusammen mit Meike Seidel, der Gründerin der SoVi App, im Datendschungel der Lebensmittelindustrie auf.

Meike hat eine App entwickelt, die ursprünglich als Hilfsmittel für blinde Menschen geplant war, um Inhaltsstoffe auf Verpackungen "lesbar" zu machen. Doch schnell wurde klar: Wir alle brauchen mehr Data Literacy beim Essen.

Wir sprechen darüber, warum Hersteller Allergene auf 5.000 verschiedene Arten schreiben, wie der globale GDSN-Datenpool funktioniert und warum wir eine digitale Schnittstelle brauchen, um den "Mental Load" beim Einkaufen endlich zu reduzieren.

Was du in dieser Folge lernst:

Warum "High Protein" Marketing oft an der Wahrheit vorbeigeht.

Wie Meike aus dem UX-Design zur "Frau mit der Blinden-App" wurde.

Das Chaos der Inhaltsstoffe: Warum 14 Allergene zu fast 5.000 Schreibweisen führen.

Wie der GDSN-Datenpool für mehr Transparenz sorgt (und wo die Eigenmarken schwächeln).

Die Vision eines inklusiven und stressfreien Einkaufs für die gesamte Gesellschaft.

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Buchempfehlung von Meike: Herr aller Dinge – Andreas Eschbach

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00:00 Intro: Data Literacy am Supermarktregal

03:52 Meikes Reise: Von der Innenarchitektur zum UX-Design für Blinde

07:46 Warum wir alle beim Einkaufen "struggeln" (Diabetes, Allergien, Lifestyle)

11:27 Die "High Protein"-Falle & künstliche Süßstoffe

15:30 Shrinkflation & die Herausforderung für Daten-Laien

17:17 Die Lösung: Mental Load reduzieren durch die SoVi App

23:11 GDSN & Open Food Facts: Woher kommen die Lebensmitteldaten?

26:13 Die Datenlücke bei Handelsmarken & Eigenmarken

31:25 Spicy Anekdote: 4.996 Schreibweisen für 14 Allergene

40:06 Vision 2026: Der perfekte, inklusive Lebensmitteleinkauf

50:33 Abschluss & Buchtipp: "Herr aller Dinge"

Was passiert, wenn ein Traditionsunternehmen wie Vossloh seinen Gründer digital wiederauferstehen lässt? In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA spricht Christian Krug mit Alexandra Feix, Managerin für Data & AI bei Vossloh, über eines der spannendsten KI-Projekte im deutschen Mittelstand: den EdChat.

Alexandra erklärt, warum sie sich bewusst gegen ein anonymes "Vossloh GPT" und für die Personifizierung durch den Firmengründer Eduard Vossloh entschieden haben, um Ängste abzubauen und die Identifikation zu stärken. Du erfährst, warum Vossloh auf einen model-agnostischen Ansatz setzt, wie sie mit RAG (Retrieval Augmented Generation) Ordnung in ihre Daten bringen und warum 80-Prozent-Lösungen im Change-Prozess oft wertvoller sind als deutsche Perfektion.

Themen dieser Folge:

EdChat: Vom Chatbot zum digitalen Teamkollegen.

Use Cases: Automatisierte Datenextraktion für Nachhaltigkeitsberichte und Qualitätsmanagement.

Technik: Warum eine eigene Plattform flexibler ist als Standard-Lösungen.

Kultur: Roadshows und Community-Building als Schlüssel zum KI-Erfolg.

Hör rein und erfahre, wie du KI-Projekte im Unternehmen wirklich zum Fliegen bringst!

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Buchempfehlung von Alex: The Heroine's Journey - Maureen Murdock

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00:00 Intro: Eduard Vossloh steht digital wieder auf

01:59 Wer ist Alexandra Feix? Vom SAP BI zur KI-Managerin

03:07 Was ist EdChat? Die Identität des Gründers als Interface

06:51 Erfolgskriterium Menschlichkeit: Identifikation statt Abstraktion

13:14 ROI & Messbarkeit: Wie bewertet man den Erfolg von KI?

14:31 Praktische Use Cases: Nachhaltigkeit & Qualitätsmessung

16:52 Warum ein eigener Wrapper? Modell-Agnostik als Strategie

18:48 Deep Dive: RAG, Vektor-DBs und das Datenchaos

23:44 80% vs. 100%: Warum Quick Wins die Transformation retten

35:58 Interne Akzeptanz: Die Rolle der AI-Community

45:10 Empathie vor Ort: Die physische KI-Roadshow

49:36 Ausblick 2026: Microsoft, Copilot & Agentic Tools

50:19 Abschlussfragen: Gaming-Soundtracks & Buchempfehlungen

Wenn du nach einer OP „halb kaputt“ auf die Straße geschubst wirst, hat das meist einen Grund: Die Grenzverweildauer ist erreicht.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA spricht Christian Krug mit der Medizinerin, Buchautorin und Podcasterin Laura Dahlhaus über die nackten Zahlen hinter unserem Patientendasein.

Warum verbringen niedergelassene Ärzte 61 Arbeitstage pro Jahr rein mit Bürokratie? Warum sind Arztbriefe oft so fehlerhaft, dass sie lebensgefährlich werden können? Und warum belohnt unser System „Fälle“ statt tatsächlicher Gesundheit?

Was du in dieser Folge lernst:

Arztzeitmangel: Warum die Administration die Behandlung frisst.

Daten-Chaos im Krankenhaus: Das Risiko von fehlerhaften Entlassbriefen und „Bullshit-Daten“.

KI als Rettung? Wie künstliche Intelligenz heute schon als Sparringspartner für komplexe Diagnosen genutzt wird.

Die Ökonomisierung der Heilung: Warum Krankenhäuser gezwungen sind, Geld zu verdienen, und was das für Patienten bedeutet.

Eine schonungslos ehrliche Analyse über ein System, das mehr Daten produziert als Heilung verspricht und wie wir den Fokus zurück auf den Menschen lenken können

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Mehr über Laura: https://linktr.ee/lauradalhaus

Zu Lauras Youtube: https://www.youtube.com/@LauraDalhaus

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Buchempfehlung von Laura: Selbstbild – Carol Dweck

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00:00 Intro: Wenn die Grenzverweildauer dich auf die Straße schubst

01:53 Gastvorstellung: Laura Dalhaus & die Note „5-“ für unser System

03:15 Der Bürokratie-Schock: 61 Tage Formulare statt Patienten

06:30 Das Drama der Arztbriefe: Datenchaos und „Copy-Paste“-Gefahren

12:15 Krankenhaus-Ökonomie: Warum Oma Hertha Platz machen muss

17:45 KI im Einsatz: Brainstorming-Partner vs. blindes Vertrauen

24:40 Leitlinien & Klimaschutz: Warum dein Asthma-Spray politisch ist

28:10 Die nackten Zahlen: Wo versickern die 315 Milliarden Euro?

31:20 Fälle vs. Bedarf: Die perverse Logik der Abrechnung

40:15 Pharma-Standort Deutschland: Rekord-Zulassungen & hohe Kosten

48:10 Die Zukunft: Zwischen Leistungskürzungen und Daten-Ehrlichkeit

50:40 Ein Tabu brechen: Über das Sterben und die Endlichkeit reden

53:20 Abschlussfragen: Warteschleifen-Hölle & Buchtipps

"AI First" – oft nur ein Buzzword in Powerpoint-Folien, aber selten gelebte Realität. Viele Unternehmen kaufen Lizenzen, aber die Mitarbeiter nutzen KI höchstens, um eine E-Mail zu formulieren. Das ist zu wenig.

In dieser Folge von Unf#ck Your Data spreche ich mit Felix Schlenther, Gründer von AI First. Felix zeigt uns, warum der klassische Ansatz "Wir suchen jetzt Use Cases" oft scheitert und stellt seine Methode "Use then Case" vor. Er erklärt, wie man Teams wirklich dazu bringt, KI als Hebel für Produktivität zu nutzen, ohne dabei im Daten-Chaos zu versinken.

In dieser Folge erfährst du:

1. Use then Case: Warum du Mitarbeiter erst in die Nutzung bringen musst, bevor du Use Cases definierst.
2. Produktivität skalieren: Wie KI durchschnittlich 4 Stunden pro Woche und Mitarbeiter einspart und was du mit dieser Zeit anstellst.
3. Service as a Software: Warum Geschäftsmodelle wie Beratungen und Kanzleien vor einem radikalen Umbruch stehen.
4. People, Processes, Products: Der Dreiklang für eine erfolgreiche KI-Transformation.

Viel Spaß beim Zuhören und "Unf#cking" deiner KI-Strategie!

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Buchempfehlung von Felix: Autobiographie eines Yogi - Paramahansa Yogananda

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00:00 Intro: AI First – Buzzword oder Realität?

03:30 Was CEOs wirklich wollen: Produktivität statt KI-Hype

09:20 Die UX-Hürde: Warum Chat-Interfaces nicht intuitiv sind

10:18 Der Ansatz "Use then Case": Erst machen, dann planen

14:26 Praxis-Hack: Der KI-Assistent & Markdown-Profile

19:54 Moonshots vs. Quick Wins: Wo fängt man an?

23:30 Skalierung: Mehr Output ohne mehr Headcount

33:41 Service as a Software: Die Bedrohung für Berater & Anwälte

40:48 People, Processes, Products & Agentic AI

46:30 Tool-Tipp: Whisper Flow & Buchempfehlung

Willkommen im Jahr 2026! In dieser Folge von "UNF#CK YOUR DATA" wagt Host Dr. Christian Krug gemeinsam mit Data-Expertin Zamina Ahmad (Gründerin von Shades & Contrasts und Co-Founder ZAQ) einen tiefen Blick in die digitale Glaskugel.

2025 sollte das Jahr der AI-Agenten sein – doch hat sich der Hype bestätigt oder stehen wir vor einer Blase, die bald platzt? Zamina und Christian diskutieren Tacheles über den Stand der Dinge und warum wir im B2B-Bereich eine harte Grenze zwischen Spielerei und echter Automatisierung sehen.

In dieser Folge erfährst du:

- AI-Agents & Hype: Warum autonome Agenten in Unternehmen noch immer auf sich warten lassen und ob Lis l‘Orange mit ihrer Warnung recht behält.

- AI-Native vs. Legacy: Wie Startups heute Prozesse komplett ohne Backoffice planen, während etablierte Firmen noch Rechnungen manuell freigeben.

- Job-Transformation: Warum der klassische "Data Analyst" ausstirbt und durch strategische Rollen ersetzt wird.

- Customer Experience: Ein Praxisbeispiel vom Oura-Ring, wie KI-Support den Menschen in den Schatten stellt.

- Zukunftsmusik & Ethik: Von Ray Kurzweils Longevity-Prognosen für 2040 bis hin zum Problem des neuen "Daten-Kolonialismus".

Hör rein, wenn du wissen willst, was 2026 wirklich wichtig wird und warum du deine administrativen Prozesse lieber heute als morgen abgeben solltest.

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Zum LinkedIn-Profil von Zamina: https://www.linkedin.com/in/zamina-ahmad/

Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/

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Buchempfehlung von Zamina: Menschheit 2.0 – Ray Kurzweil

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00:00 Intro: Von verpixelten Bildern und dem Jahr 1983

01:41 Vorstellung Zamina Ahmad: Karriereweg und Gründung von ZAQ

03:01 Wildtake 2026: Platzt die Blase der KI-Agenten?

04:16 Markt-Split: B2C (OpenAI) vs. spezialisierte B2B-Systeme (Anthropic)

05:26 Die Grenze der Automatisierung in etablierten Unternehmen

06:46 AI-Native Startups: Erfolg ohne großes Mitarbeiter-Imperium

08:02 Der Stolperstein: Warum wir noch immer Rechnungen manuell freigeben

11:14 Business vs. Data: Normalfall-Kontrolle vs. Anomalie-Erkennung

15:55 Verdrängungswettbewerb: Wann AI-Native-Dienste die Marktführer schlagen

19:07 Der Aufstieg des AI-Entrepreneurs im digitalen Sektor

22:13 Job-Wandel: 90% der Data Analyst Aufgaben übernimmt die KI

24:36 Verpennte Automatisierung: Das Erbe der S-Verweise und Excel-Listen

29:01 Warum KI erst funktioniert, wenn Stakeholder wissen, was sie wollen

32:27 Best Practice: Wie ein KI-Chatbot den Oura-Ring Support revolutioniert

36:10 Handwerk & Robotics: Warum der Fliesenleger vorerst sicher bleibt

40:44 Vision 2040: Longevity, 120 Jahre Lebenszeit und Microchips

45:27 Ethik-Check: Gesundheit als Klasseneigenschaft & die Lotterie Krebs

50:04 Datenkolonialismus: Labeling im globalen Süden für den Wert im Norden

55:18 Abschlussfragen: Südafrikanische Ohrwürmer und Buchempfehlungen