UNF#CK YOUR DATA

Wie lang ist deine Datenstrategie? Wenn sie nicht auf eine Folie passt, dann ist sie zu groß und du verschwendest Zeit! Warum das so ist und wie wir von der Strategie ins Tun kommen, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Claudia Pohlink, Chief Data Officer bei FIEGE.

So viele reden über Datenstrategie und KI Strategie und was da alles rein muss. Also sich lange mit sich selbst beschäftigen und rausfinden wo die Reise hingeht. Was wollen wir machen, wie wollen wir das erreichen.

Aber was kommt oft zu kurz? Genau das dann umzusetzen!

Und das ist viel wichtiger als große Werke zu erschaffen, die nichts bewirken.

Denn laut Claudia ist alles was nicht auf eine Folie passt zu viel für eine Datenstrategie.

Nach Christians Einwurf gesteht sie dann aber doch eine zweite Folie mit den Don’ts zu.

Am Ende bleibt es aber dabei: Umsetzung schlägt Planung.

Und damit diese Umsetzung gelingt braucht es ein Daten und KI Team, das schnell echten Mehrwert schafft. Auch wenn keiner mehr „Quick Wins“ hören kann, diese sind notwendig damit du weiterhin den Rückhalt hast an deinen Projekten zu arbeiten. Und auch genau diese Transparenz zu schaffen: Wann ist was fertig? Was können wir vom Datenteam erwarten? Ist einer dieser Quick Wins.

Aber wie sieht so ein Datenteam eigentlich idealerweise aus? Bei FIEGE hat Claudia dieses Team in zwei große Bereiche eingeteilt: Foundations und Solutions.

Während sich Foundations um die Grundlage wie Datenplattform, Mitarbeitenden-Enablement und Schulung, Data Governance (aka Data Management) und Self Service kümmert, geht in Solutions um die Entwicklung von Datenprodukten, für die kundennahen Abteilungen oder direkt für die Kunden.

Wie das dann aussieht und warum es für das eine Templates gibt und das andere Maßarbeit ist, das hörst du in dieser Folge.

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00:00 Intro und Einleitung

00:56 Claudia stellt sich vor

02:13 Strategie vs. Umsetzung: Ein provokanter Take

04:19 Die Balance zwischen Strategie und Ausführung

06:31 Die Bedeutung der Unternehmensstrategie

08:39 Die Rolle der Strategie in der Datenwelt

09:47 Datenstrategie und Technikstrategie: Eine Trennung

12:17 Die Notwendigkeit der Kommunikation zwischen Teams

12:54 Von der Strategie zur Umsetzung: Quick Wins

14:49 Transparenz und Kommunikation im Datenbereich

17:43 Die Definition von Quick Wins

20:01 Die Wichtigkeit von Sichtbarkeit und Transparenz

21:02 Die Umstrukturierung des Daten-Teams

22:27 Hybrides Modell: Zentral vs. Dezentral

24:07 Die Herausforderung der Datenkommunikation

25:59 Die Grundlagen der Daten- und KI-Strategie

27:54 Kundenlösungen und operative Unterstützung

29:47 Standardisierung von Datenprodukten

30:47 Aufbau eines effektiven Operating Models

34:11 Transparenz und Priorisierung im Team

37:12 Strategische Ausrichtung und KPI-Entwicklung

43:44 Finanzierung von Data-Teams und Innovation

49:03 Wagniskapital und Innovationsförderung

Der beste Data Engineer wird Führungskraft und sammelt dann möglichst viele „Indianer“ ein um ein wichtiger Leader zu sein und viel Geld zu bekommen. Das klingt irgendwie total widersinnig. Ist es auch. Aber warum es trotzdem oft genau so passiert und wie es besser geht, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stefanie Fröhner, Gründerin von DatenMenschen.

Oft LinkedIn gibt es fast mehr Kalendersprüche zu Führung als sich dort KI-Experten tummeln, denn irgendwie hat da jeder eine Meinung dazu. Der Konsens klingt nach einer wilden Kreuzung aus Steve Jobs und Mutter Theresa und da sind wir noch bei den eher guten Posts und Sprüchen. Es sind auch ganz andere Perlen dabei.

Das Problem: Richtig Ahnung haben die wenigsten. Steffi hat allerdings 10 ihrer 15 Konzernjahre in Führungsrollen verbracht und das erfolgreich, wenn auch mit allen Höhen und Tiefen.

Eines wird ganz schnell klar: Führung ist keine Charaktereigenschaft oder ein Geschenk.

Führung ist eine Rolle und Aufgabe im Unternehmen.

In Datenbereich gibt es dabei ein paar besondere Herausforderungen, denn allzu oft werden eben Menschen befördert die gut mit Daten arbeiten. Also Engineers oder Scientists. Diese Fachgenies möchten den nächsten Schritt auf der Gehaltsleiter machen und landen so oft in Führungsrollen ohne dies wirklich zu wollen. Das führt dann schnell zu einigen Problemen. Denn wenn du es gewohnt bist gute Lösungen zur Verfügung zu stellen, dann tendierst du dazu dies auch in der neuen Rollen zu tun.

Das ist nicht nur einseitig und anstrengend, sondern blockiert auch die Entwicklung deines Teams. Und das ist ja eigentlich auch eine Aufgabe der Führungskraft.

Denn immer wieder wird Führung mit Personalmanagement gleichgesetzt. Und versteht das nicht falsch. Management geht neben dem Day Job und ist ein wichtiger Teil der Arbeit, aber eben nicht nur. Denn Führung braucht Zeit und ist damit oft ein full time, mindestens aber schnell ein part time Job mit 50-75% der Arbeitszeit.

Sowohl Steffi als auch Christian haben hier ihre eigenen Erfahrungen gemacht, die sie in der Folge teilen.

Demnächst starten auch die Data Leadership weeks von Stefanie, in denen noch mehr Data Leader zu Wort kommen.

Und weil das Thema so wichtig ist, haben wir uns extra Zeit genommen und die bisher längste Folge rausgeknallt!

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00:00 Führung im Datenbereich: Einleitung und Kontext

02:50 Die Bedeutung von Daten in Unternehmen

05:52 Führungskompetenzen im Datenbereich

08:51 Die Herausforderungen der Führung im Data-Bereich

11:47 Fachkompetenz vs. Führungskompetenz

14:57 Messung von Führungsqualität

17:57 Verantwortung und Delegation in der Führung

20:53 Der Einfluss von Change Management auf Führung

23:57 Feedback und kontinuierliche Verbesserung in der Führung

27:09 Die Rolle der Führungskraft im Team

29:56 Zusammenfassung und Ausblick

40:25 Führung als essentielle Kompetenz

46:53 Die vier Dimensionen der Führung

54:46 Führung in Krisenzeiten

01:01:21 Vision und Mission im Leadership

01:10:45 Diversität in der Führung

Ab in die Cloud mit den Daten und alles wird gut. Damit meint der Hersteller natürlich seine Cloud. Aber welche Datenplattform ist denn jetzt die Beste? Das diskutiert Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Alexander Rabe, Geschäftsführer von ruhrdot.

Klar die Cloud ist ein technischer Sprung, der gut überlegt sein will. Denn die wichtigen Daten des Unternehmens verlassen jetzt ja das eigene Haus. Und damit irgendwie den eigenen Wohlfühlbereich, denn sie sind ja jetzt auf dem Rechner von jemand anders.

Auch, aber nicht nur, deshalb will dieser Schritt ja gut überlegt sein. Denn die CDP (Cloud Data Plattform) verspricht dir ja das gelobte Land der Insights. Aber welches ist denn jetzt das Richtige? Microsoft Fabric? Databricks von dem sich Fabric einiges abgeschaut hat? Die SAP Business Data Cloud, die jetzt auch irgendwie Databricks drin hat? Amazon Web Service mit den Tools? Googles Cloud Plattform nativ?

Diese fiese Antwort: Ja. Aber kommt drauf an.

Aber worauf kommt es denn an?

Auf deine Datenstrategie! Und da sind wir schon beim „Oops“ und dem nächsten Buzzword. Aber wenn du keine Ahnung hast, was du mit den Daten überhaupt erreichen willst, dann ist es eigentlich schon fast egal mit welchem Tool du scheiterst. Nimm nur vielleicht keines, das dich zu viel Upfront kostet.

Bevor jetzt wieder alle Schnappatmung bekommen: Die Datenstrategie muss kein 400 Seiten Wälzer sein mit schönen Bilder von den Meccies.

Die darf schlank sein und umsetzbar. Aber wenn du zu viel Geld hast, dann hey go for McK.

Was muss da drin stehen:

Welche Daten sind wichtig?

Wo liegen die jetzt?

Was willst du damit erreichen?

Wie misst du ob du das erreicht hast?

Am besten in Zahlen.

Dann kannst du nämlich aussuchen auf welche Cloud du gehst. Denn alle haben unterschiedliche Vor- und Nachteile. Und diese gegeneinander abzuwiegen, das ist was dir die Strategie erlaubt.

Keine Angst wir machen dann keinen Beautycontest. Ein guter Blick und dann der Proof of Concept in einem Tool.

Wenn der erfolgreich war – Abfahrt in die Cloud (oder die nächste testen)

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00:00 Einführung in die Datenwelt

02:54 Die Bedeutung von Big Data

06:00 Cloud-Plattformen und ihre Herausforderungen

09:04 Der Dschungel der Tools

12:02 On-Premise vs. Cloud-Lösungen

14:55 Strukturierte und unstrukturierte Daten

18:02 Die Rolle des Human Capital

21:02 Die Notwendigkeit einer Datenstrategie

23:43 Cloud-Readiness und Unternehmensstruktur

35:38 Strategie und ROI in der Datenwelt

39:00 Die Bedeutung von Datenstrategien

43:03 Marketing und Vendor-Lock-in

48:07 Tool-Auswahl und Anwendungsfälle

55:35 SAP und die Business Data Cloud

59:39 Wertschöpfung durch Datenstrategien

Werden wir in Zukunft keine Schauspieler*innen mehr in Filmen sehen? Geht das überhaupt und was würde das im Prozess der Filmentstehung verändern? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tibor Baumann selbständiger Autor und Filmemacher.

In den meisten filmischen Werken steht „die KI“ den Menschen als Antagonist gegenüber, versucht mitunter sogar alle Menschen zu vernichten. Oder steht als treuer Sidekick den Helden zur Seite. In seinem Werk „Exit Pangea – AI Evolution“ wählte Tibor einen anderen Ansatz. KI ist hier einer der Schlüssel zur Auflösung des Dilemmas. Im ersten Teil des Interviews beleuchten wir genau diesen Film, der zeigt, dass deutscher Film mehr ist als Krimi. Aber ohne zu viele Spoiler 😉

Im zweiten Teil stellen wir uns der nicht weniger komplexen Frage: Wie sieht die Zukunft des Filmemachens aus, wenn jeder mit Tool wie VEO oder ähnlichen einfach Prompten und sein eigenes Werk erschaffen kann. Dafür gehen wir zum einen in den kreativen Prozess. Denn in diesem sind so viele Menschen involviert, dass es überall reibt und knirscht. Unbequem, aber notwendig. Denn alle beteiligten Personen tragen zum Gesamtergebnis bei. An jeder Stelle wird interpretiert und gestaltet. In eigenem Ermessen. All das fällt weg, wenn ein System aus bestehenden Informationen einfach den Mittelwert bildet und das wahrscheinlichste Ergebnis rausknallt. So wie KI es eben (überspitzt tut).

Aber nicht nur das. Film ist immer in der Spannung zwischen Kunst und Ökonomie. In der Spannung etwas tolles erschaffen zu wollen und dem Anspruch damit irgendwie auch Geld verdienen zu wollen oder müssen.

Während bisher viele technischen Evolutionen im filmischen Bereich das Filmemachen demokratisiert haben, also zugänglicher gemacht haben, ist dies bei KI etwas anders. Es geht um Effizienz und mehr als je zuvor die kommerzielle Seite.

Schneller, billiger, besser. Ohne viele Menschen.

Und das klingt sowohl gut als auch bedrohlich.

Ein bisschen wie „Exit“ die Haus-KI von Tibors Protagonistin in „Exit Pangea“. Vielleicht auch nicht nur deshalb ein guter Grund mal wieder ins Kino zu gehen.

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Exit Pangea bei Insta: https://www.instagram.com/exitpangea/

Trailer: https://youtu.be/T3l0kEEjRoY?si=oAyDXm2m2oKR9qdN

Exit Pangea in Fürth im BABYLON mit Q&A

https://www.babylon-kino-fuerth.de/de/movie/594/exit-pangea-ai-evolution

Exit Pangea Kino Premiere in Berlin im Il Kino

https://ilkino.de/shows/2025-09-11-1930

Original Score: https://open.spotify.com/intl-de/album/2kv2sqr1Lrhe8Ez64gImjS

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Buchempfehlung von Tibor: Anfänge - David Graeber

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00:00 Einführung in Unfuck Your Data und Tibor Baumann

02:42 Tibors Werdegang und seine Filmkarriere

05:39 Exit Pangea: Handlung und Themen

08:41 Die Entstehung von Exit Pangea und KI-Themen

11:49 Simulationstheorien und ihre Bedeutung für den Film

14:33 Die Rolle der KI in Exit Pangea

17:23 Dystopien, Utopien und die Grautöne im Film

20:34 Die gesellschaftliche Relevanz von Science-Fiction

23:47 Die Zuschauererwartungen an Exit Pangea

26:34 Biomechanik und kreative Inspiration

29:30 Generative KI und ihre Auswirkungen auf die Filmindustrie

33:55 Die Dualität von Kunst und Ökonomie im Film

36:19 Technologische Entwicklungen und ihre Auswirkungen auf die Filmproduktion

38:00 Der kreative Prozess und die Rolle der Zusammenarbeit

40:46 Die Herausforderungen und Chancen durch Künstliche Intelligenz

44:57 Die Zukunft des Filmemachens und die Rolle der menschlichen Kreativität

48:52 Kunst, Perspektive und die Grenzen der KI

53:16 Die ökonomischen Implikationen der KI im Film

56:11 Die kulturellen Auswirkungen der KI auf die Filmindustrie

Das einzig beständige ist der Wandel und Software ist niemals fertig. Aber warum denken wir dann Daten und KI als Projekte mit fixem Enddatum? Und wie geht es besser? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Romina Medici Global Head of Platform Strategy & Data Governance bei E.ON Digital Technology

In der Softwareentwicklung sind DevOps und CI/CD keine allzu neuen Begriffe mehr, denn wir haben verstanden, dass Software kein fertiges Produkt ist sondern auch im laufenden Betrieb Weiterentwicklungen braucht. Und eigentlich sollte es mit Data & AI Produkten doch auch so sein. Wir bauen auf und entwickeln etwas weiter, wenn die Kund*innen es endlich nutzen.

So die Theorie, aber allzu oft ist es dann eben doch Wasserfall. Deadline. Dashboard ausgeliefert und weiter zum nächsten Projekt in der übervollen Pipeline.

Und das wird zum Problem!

Denn gerade bei Datenprojekten ändern sich fast ständig Parameter und auch Anforderungen. Die Welt steht nicht still und genau so sollte es auch unsere Daten nicht. Deshalb täten wir gut daran diese wie ein Softwareprodukt zu behandeln.

Sie kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu pflegen. Eben im Betriebsalltag bei den Menschen die sie wirklich nutzen.

Und diese Datenprodukte kann man sehr breit verstehen. Genau wie die Technologie in der sie abgebildet sind.

Vom Hochglanzdashboard zur Rohdatentabelle. Alles kann ein Produkt sein, wenn es deinen Kunden hilft.

Ob in einem klassischen Warehouse oder Data Mesh. Mit ETL, ELT oder nur virtuellem Zugriff. Die Technik ist letztlich das Vehikel mit dem du den Mehrwert lieferst.

Und jetzt der Clou: Es gibt ein Thema vor dem kann es sich kein Unternehmen leisten davon zu laufen oder es zu ignorieren. Die generativen KI Anwendungen.

Das tolle dabei: Diese laufen auf semantisch harmonisierten Daten dreimal so gut wie auf dem Chaos. Wenn da kein Grund ist jetzt endlich mal die Datenschicht in den Griff zu bekommen, weiß ich ja auch nicht.

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Buchempfehlung von Romina: KI braucht Führung - Jan Ahrend

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00:00 Intro und Vorstellung

02:28 Das Product Operating Model

05:03 Transformation und Continuous Improvement

09:11 Datenprodukte und semantische Harmonisierung

12:19 Die Rolle von Gen.AI in der Datenstrategie

15:21 Transformation als Operating Model

18:20 Integration von KI und Business-Strategie

21:30 Wertschöpfung durch Daten und KI

24:00 Die Rolle des CEOs in der Transformation

27:42 Skalierung und Change Management

31:54 Herausforderungen bei der Skalierung

36:40 Fundamentale Voraussetzungen für erfolgreiche Transformation

37:27 Proaktive Ansätze in Unternehmen

38:41 Prozessoptimierung durch Technologie

40:13 Die Zukunft der menschlichen Arbeit

42:14 Transformation und persönliche Entwicklung

44:54 Kreativität und menschliche Interaktion in der KI-Ära

50:03 Schlussfolgerungen und Ausblick auf die Zukunft

Dass wir Software nutzen um Daten zu analysieren, das kennen viele. Aber kann man nicht auch Daten nutzen um Software zu analysieren? Und wie mache ich das überhaupt. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thea John, Lead Software Engineer bei der Deutschen Telekom.

Den Scherz „it runs on my machine” haben wohl Entwickler*innen schon mal gehört oder selbst gebracht. Besonders dann, wenn eine Software mal nicht geht.

Aber was macht jetzt eine gute Software aus? Oder eben nicht? Und wie messe ich das, ob eine Software das macht was sie soll, wie sie es soll?

Natürlich mit Daten, aber bitte den richtigen.

Und da fängt es schon an kompliziert zu werden. Denn welche Kennzahlen sind geeignet Software zu messen? In Verträgen sind gerne SLA oder SLI drin, also Service Level Agreements oder Indicator, die dann anzeigen wie viel die Software verfügbar ist und wie schnell auf Probleme reagiert wird.

Die Probleme finden wir damit aber noch nicht. Dafür brauchen wir Logs. Hier protokolliert eine Software was sie so tut den ganzen lieben langen Tag. Und diese Logs können wir analysieren und sehen was so passiert. Schickt ein Tool zum Beispiel unerwartet viele oder wenig Emails, so kann es externe Faktoren geben, aber es kann auch an der Software liegen.

Die Krux mit den Logs? Sie kosten Rechenpower. Das heißt sie machen dein System langsamer. Daher gilt es hier eine gute Balance zu finden zwischen genug loggen um Fehler zu finden und wenig genug um das System trotzdem schnell zu halten.

Aber warum ist das Monitoring jetzt so ein Thema? Software ist eben nicht wie ein physischen Produkt irgendwann fertig, sondern wird im echten Leben getestet und läuft auf echten Umgebungen in echten Netzwerken. Und auf diese Komplexität kann die Entwicklung gar nicht vorbereitet sein. Darum muss sie auch in der echten Welt betrieben und angepasst werden. Das hieß mal Operations. Damit diese beiden jetzt näher zusammenrücken und die Entwicklung nicht das unbekannte Wesen für den Betrieb ist, hat man DevOps geschaffen. So rückt die Entwicklung näher an den Betrieb.

Da wir am Ende noch ein bisschen Zeit hatten, mussten wir natürlich auch noch KI und Coding anreißen.

Der heilige Gral oder der schnellste Weg zu mehr schlechtem Code?

Vermutlich irgendwo in der Mitte.

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Buchempfehlung von Thea: The Software Architect Elevator - Gregor Hohpe

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00:00 Intro

02:57 Die Bedeutung von Logs und Metriken

05:43 Zuverlässigkeit und Observability in Software

08:51 Service-Level-Indicators und Objectives

11:38 DevOps und die Verbindung von Entwicklung und Betrieb

14:26 Automatisierung und synthetisches Monitoring

17:33 Datenschutz und Kosten im Monitoring

20:30 Der goldene Mittelweg im Monitoring

26:57 Effizienz im Tracking von IT-Arbeiten

29:21 Datenanalyse und Root Cause Analyse

31:54 Die Rolle von Kommunikation in der Softwareentwicklung

34:11 KI-generierter Code: Chancen und Herausforderungen

38:42 Die Zukunft der Softwareentwicklung mit KI

44:22 Abschlussgedanken und Empfehlungen

20 € im Monat für ChatGPT Pro und fertig ist der Lack? Warum auch für Solopreneure KI (noch) keine Plug and Play Lösung ist und wie du sie trotzdem nutzen kannst um dein Business voran zu bringen. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „UNF#CK YOUR DATA“ mit Kirsten Biema Selbständige Coach für Agilität und Ki Strategien

Ja, nochmal eine KI Folge, aber es geht auch im die Daten dahinter.

Einige Menschen verlassen Konzerne, weil sie das Gefühl haben nicht voranzukommen und die Prozesse sich wie in einem Hamsterrad. Sie machen sich selbständig um auf eigenen Beinen erfolgreich zu werden.

Genau deinen Menschen Solopreneur*innen oder Soloselbständigen soll KI jetzt besonders gut helfen können.

Und zwar in dem sie ihnen Prozesse auf Konzernniveau liefert? Ist das nicht der totale Widerspruch?

Auf den ersten Blick ja.

Auf den zweiten aber nicht, wenn du es richtig angehst.

Denn KI Systeme bilden immer einen Durchschnitt ab in Qualität und in der Breite. Mit Zugang zu sehr viel Wissen und Datenbanken.

Also Alleinunternehmer*in bist du aber nicht Durchschnitt. Du bist in dem Bereich den du aktiv bearbeitest exzellent (hoffentlich). In anderen Bereich aber leider unterhalb des Mittelmaß. Zum Beispiel Marketing oder schreiben von Angeboten oder Frameworks.

Und genau da kannst du dann mit KI Systemen ansetzen, dich dort auf den Durchschnitt zu heben.

Social Media Game wie von einer durchschnittlichen Agentur für deutlich weniger Geld?

Angebotstexte mit Rahmeninformationen schön ausformuliert in wenigen Minuten statt einem Tag?

Da liegt dein Wettbewerbsvorteil in Effizienz. Und das kann dir ein gut aufgestelltes KI System geben.

Aber leider ist es eben noch kein Plug&Play, sondern braucht etwas mehr Pflege und Einrichtung. So wie jedes ERP Projekt ein Customizing macht, musst du auch deine KI Systeme auf deine Anforderungen trainieren.

Das geht mit etwas Aufwand, Strategie und viel Daten. Denn mit diesen trainierst du keine KI Systeme, damit sie genau das tun was du brauchst.

So klappts dann auch mit den Konzernprozessen, aber ohne Hamsterrad.

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Buchempfehlung von Kirsten: The Millionaire Fastlane - MJ DeMarco

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00:00 Einführung in die Welt der KI-Tools

05:58 Konzernprozesse vs. Solopreneur-Denken

08:42 Die Bedeutung von Content und Sichtbarkeit

11:58 Positionierung und Zielgruppenanalyse mit KI

15:02 Agilität und Effizienz im Unternehmertum

18:03 Die Herausforderungen der Umsetzung von Agilität

20:58 Die Rolle von KI-Tools im Solopreneur-Business

24:00 Der richtige Einsatz von KI-Tools

26:48 Die Bedeutung von Daten und Kontext

29:58 KI als Unterstützung, nicht als Lösung

32:53 Verantwortung im Umgang mit Kundendaten

36:07 Abschluss und Ausblick auf die Zukunft der Solopreneure

Warum arbeiten Sales und Marketing eigentlich so performance-orientiert und HR nicht? Wie könnte das HR der Zukunft aussehen, wenn wir Recruiting als verkaufen von Jobs verstehen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Robin Stabenow, CRO von HYRE.

Im Sales ist es komplett üblich, dass die Mitarbeitenden an Ihrem Erfolg gemessen und auch beteiligt werden. In anderen Abteilungen ist dies eher unüblich. Darum geben sich auch gute Verkäufer richtig Mühe ihre Zeit sinnvoll einzusetzen.

Die richtigen Kunden identifizieren. Gespräche führen. Angebot erstellen und dann den Abschluss holen.

Niemand hat Zeit für eine miese Erfolgsquote viele Gespräche zu führen. Deswegen wollen Verkäufer*innen das Produkt und die Kunden gut verstehen und schnell erfolgreich sein.

Also zumindest in einer idealen Welt.

Jetzt ist der HR Bereich aber kein Vertrieb. Das Recruiting könnte man aber so denken.

Denn während der größte Bereich des HR sehr viel verwaltenden und legalen Charakter hat von den Aufgaben her, ist das Recruiting zum Teil dem Sales sehr ähnlich.

Es gibt eine Stelle für die wir die perfekte Besetzung suchen. Wir suchen eine Person die Lust hat und qualifiziert ist die Aufgaben zu erledigen. Damit wir den perfekten Match finden müssen wir die Stelle verstehen (das Produkt) und dann mit geeigneten Kandidaten*innen sprechen (Kunden) und sie davon überzeugen bei uns anzufangen.

Also einen Abschluss erzielen.

Dafür muss man schnell sein und beides gut analysieren können.

Wenn ein Recruiter nun aber 30 Stellenanzeigen betreut, dann kann er dies gar nicht leisten. Denn ein guter Key Account Manager betreut auch 3-5 Kunden und nicht 30.

Das heißt wenn wir HR datengestützter denken wollen, bietet sich im Recruiting ein guter Ansatz diesen in einen Sales-ähnlichen Prozess zu gießen.

Und dann zu messen!

Wo verlieren wir Kadidaten*innen?

Wer sieht sich unsere Stellenanzeigen an?

Apropos Stellenanzeigen. Wenn wir die Ziele besser verstehen, dann können wir auch bessere Anzeigen schreiben, die diese Leute besser ansprechen.

Es ist ein weites Feld und wenn ihr mehr von uns wollt zu den Themen wie Bewerbermanagement.

Dann lasst es uns wissen.

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00:00 Einführung in Performance Recruiting

06:08 Der Prozess des Performance Recruitings

12:08 Die Rolle von Daten im Recruiting

18:05 Herausforderungen im Recruiting-Prozess

24:01 Die Bedeutung von Zielgruppenverständnis

29:38 Optimierung der Candidate Journey

35:40 Die Zukunft des Recruitings

41:44 Abschluss und Ausblick

Von Maschinen oder Anlagen kennen wir digitale Zwillinge. Aber von Menschen? Was passiert wenn wir durch die richtigen Daten digitale Abbilder von unserem Körper erschaffen. Oder gar unserem Bewusstsein. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dorothée Töreki, freiberufliche Zukunftszeichnerin.

Mit digitalen Zwillingen wollen wir oft Abbilder von Maschinen oder Anlagen erstellen. Die Idee dahinter, besser verstehen was in der realen Welt passiert und hoffentlich eingreifen, bevor etwas passiert.

In einer Zeit in der immer mehr Menschen Wearables tragen und damit Daten über sich erfassen liegt der Gedanke doch nahe einen digitalen Gesundheitszwilling von uns zu erschaffen. Vielleicht können wir dann in unsere Gesundheit eingreifen, bevor etwas passiert. Also von einer Behandlung zu einer Prävention.

Das könnte natürlich unser angeschlagenes Gesundheitssystem entlasten. Bringt aber natürlich auch eine gewisse Verantwortung mit sich.

Noch einen Schritt weiter gehen wir wenn wir nicht nur unseren Körper sondern auch unser Bewusstsein digital „klonen“. So kommen einige CustomGPTs ihren Ersteller*innen schon sehr nahe. Als Sparringspartner oder ähnliches. Aber was wenn das digitale Abbild einer Person bleibt die physisch verstirbt? Horrorszenario oder ein Durchbruch in der Trauerarbeit?

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00:00 Der Nachname und rationale Entscheidungen

01:03 Einführung in digitale Zwillinge

02:04 Die Bedeutung von Geschichten im Beruf

03:01 Was ist ein digitaler Zwilling?

04:38 Daten über den menschlichen Zwilling

05:43 Smartwatches und ihre Daten

08:41 Datenanalyse und Gesundheitsüberwachung

10:08 Prävention durch digitale Daten

12:27 Die Rolle der digitalen Überwachung im Gesundheitswesen

14:34 Individuelle Medizin durch digitale Zwillinge

16:40 Ressourcenprobleme im Gesundheitswesen

19:40 Herausforderungen der Schlafüberwachung

20:38 Technologische Möglichkeiten und ethische Fragestellungen

21:20 Gesundheitswesen und Eigenverantwortung

23:59 Die Rolle der Eigenverantwortung in der Gesundheit

25:39 Selbstoptimierung und persönliche Entscheidungen

27:47 Digitale Zwillinge und individuelle Lernmöglichkeiten

29:29 Zukunft der Arbeit und Eigenverantwortung

31:22 Kritische Auseinandersetzung mit KI und Daten

33:10 Vertrauen in digitale Empfehlungen

34:55 Generative KI und individuelle Bewerbungsgespräche

38:14 Bewusstsein für den digitalen Zwilling und persönliche Daten

41:17 Datensouveränität und Selbstbestimmung

45:12 Der digitale Zwilling und seine Implikationen

49:36 Trauer und digitale Nachwirkungen

52:47 Philosophische Fragen zur Menschlichkeit und Technologie

KI und Feminismus klingen auf den ersten Blick nach zwei komplett getrennten Feldern. Aber was haben diese beiden Themen gemeinsam und wie können feministische Ansätze dabei helfen KI Systeme fairer und besser zu machen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Eva Gengler, Promotionsstudentin an der FAU Erlangen-Nürnberg und Gründerin von FeministAI und EnableYou.

KI skaliert und automatisiert Dinge. Mit den Daten mit denen sie trainiert wurde und die damit für die KI die Welt repräsentieren.

Jetzt ist es aber so, dass nicht alle Daten dieser Welt gleichmäßig oder der Verteilung entsprechend in den KI Systemen landen. Das kann an den unterschiedlichsten Faktoren liegen.

Oft ist das gewollt, zum Beispiel wenn wir nur Bilder von uns zeigen die uns gut darstellen. Denn wer möchte ein Familienbild generieren bei dem Tante Erna den Mund aufreißt oder uns nach dem direkt nach dem Aufstehen sehr verknautscht zeigt.

Manchmal liegen aber auch andere Effekte dahinter, die die Verteilung nicht angemessen repräsentieren oder bestehende Missverhältnisse abbilden, die wir eigentlich nicht mehr wollen.

So sind für KI Systeme CEOs oft weiße Männer namens Christian oder Thomas. Diese sind in den Positionen überrepräsentiert. Das kann ein KI System allerdings nur schwer bewerten und so wird eine bildgenerierende KI oft einen CEO genauso darstellen.

Denn generell werden Frauen oft marginalisiert, aber nicht nur Frauen, auch People of Color.

Und diese Biase in den Trainingsdaten schlagen sich dann in den Ergebnissen wieder.

Das reicht von vermeintlich harmlosen Fällen wie Seifenspendern die nur helle Hände erkennen zu wirklich kritischen Themen. Wie in der Strafverfolgung.

Wenn die KI für Women of Color höhere Rückfallraten vorhersagt als für weiße Männer. Oder wenn Men of Color häufiger falsch verdächtig werden, weil die Gesichtserkennung nicht richtig klappt.

Damit hier eine KI fair wird und auf objektiveren Merkmalen urteilt müssen wir die Modelle eben besser trainieren. Mit der korrekten Zielsetzung und den richtigen Daten.

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00:00 Einführung in KI-Bias und Vorurteile

02:59 Feminismus und intersektionale Perspektiven

05:55 Diskriminierung in KI-Systemen

08:48 Die Rolle von Daten und deren Verzerrungen

11:52 Machtstrukturen und deren Einfluss auf KI

15:02 Kulturelle Prägungen in der Datenverarbeitung

18:09 Predictive Policing und die Gefahren von KI

21:02 Wirtschaftliche Aspekte und die Notwendigkeit von Veränderungen

33:25 Verlust von Potenzial durch mangelnde Diversität

34:14 Die Bedeutung von Diversität in Teams

36:51 Fehlende Perspektiven in der Produktentwicklung

38:40 Kulturelle Prägung und KI

40:18 Die Notwendigkeit lokaler KI-Systeme

41:38 Marginalisierte Gruppen und ihre Repräsentation

44:43 Verantwortung des Managements in der KI-Entwicklung

48:17 Ehrlichkeit und Authentizität in Unternehmen

51:04 Transparenz in der Datennutzung

55:33 Zielsetzung und Governance in der KI-Entwicklung