Seit Jahren wird versprochen, dass Künstliche Intelligenz Unternehmen produktiver, schneller und effizienter macht. Doch was davon ist tatsächlich Realität? Und wo bleiben die großen Durchbrüche aus? In dieser Folge spricht Andreas Wiener mit David B. Hofmann von valantic⁠ über den aktuellen Stand von KI in deutschen Unternehmen. Warum sind viele Pilotprojekte erfolgreich, scheitern aber bei der Skalierung? Weshalb reichen Copilot-Lizenzen allein nicht aus? Und welche Rolle spielen Führungskräfte, Datenqualität und Unternehmenskultur wirklich? Außerdem diskutieren die beiden, warum KI zwar beeindruckende Ergebnisse liefert, aber niemals fehlerfrei sein kann, weshalb Human-in-the-Loop wichtiger wird als viele glauben und welche konkreten Anwendungsfälle heute bereits messbaren Mehrwert schaffen. Eine ehrliche Bestandsaufnahme zwischen Hype, Realität und den Chancen, die Unternehmen jetzt nutzen können.

Einkauf war lange pragmatisch, manuell und erstaunlich wenig digital. Genau deshalb ist das Potenzial für AI hier brutal groß. In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Tilmann H&Z darüber, wie KI den Einkauf verändert: von Angebotsauswertung über Lieferantenmanagement bis hin zu automatisierten Q&A-Prozessen in Ausschreibungen. Die zentrale These: KI ersetzt nicht den guten Einkäufer. Aber sie nimmt ihm die Arbeit weg, die ihn bisher vom eigentlichen Job abgehalten hat. Es geht um bessere Entscheidungen, schnellere Analysen, Tail-Spend-Management, Lieferantenbewertungen, AI Agents, Einkaufsdaten und die Frage, warum der Einkauf endlich vom operativen PDF-Schubsen zur strategischen Steuerungsfunktion werden kann. Wer KI im Einkauf ignoriert, wird nicht romantisch analog bleiben. Er wird schlicht irrelevant.

Viele Unternehmen haben über Jahre SAP-Reporting, Dashboards, Planung und Analytics aufgebaut. Und jetzt kommt AI und alle fragen sich: War das alles umsonst? Klare Antwort: Nein. Im Gegenteil. In dieser Folge spricht Andreas Wiener mit Martin darüber, warum klassische BI nicht verschwindet, sondern durch AI auf die nächste Stufe gehoben wird. Dashboards bleiben relevant, weil Unternehmen weiterhin verlässliche Standardfragen beantworten müssen: Sind wir on track? Wo läuft etwas aus dem Ruder? Welche Kennzahlen brauchen wir regelmäßig? Neu ist: Mit Joule, SAP Analytics Cloud und der Business Data Cloud wird Reporting interaktiver, explorativer und deutlich näher am echten Arbeitsalltag. AI ersetzt nicht das Dashboard. AI ergänzt es. Sie hilft, tiefer in Daten einzusteigen, neue Fragen zu stellen, Analysen schneller zu erstellen und Datenprodukte aus SAP- und Nicht-SAP-Welten sinnvoll zusammenzubringen. Es geht um Digital Boardroom, Datendemokratisierung, Berechtigungen, Business Data Cloud, Joule, SAC und die Frage, warum Reporting in Zukunft weniger Ticket-System und mehr Dialog mit Daten sein wird.

Oder schreibt die KI bald alles allein? In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Janine und Sebastian von Opitz Consulting über eine Frage, die gerade viele IT-Teams beschäftigt: Was bedeutet KI wirklich für Entwickler, Programmierer und Analytics-Teams? Die Antwort ist unbequem, aber ehrlich: Entwickler verschwinden nicht. Aber ihre Rolle verändert sich massiv. KI kann heute schon Code erzeugen, Skripte vorschlagen und Prototypen extrem beschleunigen. Doch zwischen einem schnellen KI-Output und einer enterprise-ready Lösung liegen Welten: Datenqualität, Performance, Governance, Sicherheit, Wartbarkeit und fachliches Verständnis. Sebastian beschreibt, warum Entwickler künftig weniger reine Code-Schreiber und stärker Orchestrierer, Prüfer, Trainer und Übersetzer zwischen Fachbereich und KI werden. Genau dort liegt der eigentliche Wert: nicht im blinden Vertrauen auf generierten Code, sondern in der Fähigkeit, ihn einzuordnen, zu verbessern und produktionsfähig zu machen. Diese Folge ist ein Realitätscheck für alle, die glauben, KI mache IT-Kompetenz überflüssig. Das Gegenteil ist der Fall: KI macht echte Kompetenz sichtbarer.

Alle wollen KI. Aber nur wenige bekommen sie wirklich skaliert. In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Laurenz von valantic über die Studie „AI at Scale“, die valantic gemeinsam mit dem Handelsblatt Research Institute durchgeführt hat. Befragt wurden 1.000 C-Level-Entscheider aus deutschsprachigen Unternehmen. Die zentrale Erkenntnis ist eindeutig: KI ist kein Zukunftsthema mehr. Sie wird bis 2030 als wichtigste Technologie für Wettbewerbsfähigkeit gesehen. Aber zwischen Strategie, Pilotprojekten und echter Skalierung klafft noch eine massive Lücke. Laurenz erklärt, warum Unternehmen KI auf zwei Ebenen denken müssen: als Breitensport für alle Mitarbeitenden – etwa durch Copilot, ChatGPT oder Claude – und als Spitzensport für geschäftskritische Workflows, Agenten und automatisierte Prozesse. Dabei wird klar: KI-Reife entsteht nicht durch Tools allein. Sie braucht Führung, Umsetzungskompetenz, befähigte Mitarbeitende, Governance, skalierbare Architektur und vor allem eine qualitätsgesicherte Datengrundlage. Oder einfacher gesagt: Daten sind nicht alles. Aber ohne Daten ist alles nichts.

Immobilienplanung ist kein Excel-Spiel mehr. Dafür sind Märkte, Finanzierung, Regulierung und Investitionsentscheidungen inzwischen zu komplex geworden. In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Christian Bast über integrierte Unternehmensplanung in der Immobilienwirtschaft – und darüber, wie ein Unternehmen wie die KAIFU mit Jedox seine Planungs- und Controllingprozesse professionalisiert hat. Es geht um Wohnungsbestände, Mietenplanung, Investitionsplanung, Finanzierung, Bauvorhaben, HR-Planung und die Frage, warum saubere Stammdaten plötzlich zum strategischen Hebel werden. Christian zeigt, warum ein BI-Tool nicht automatisch Probleme löst, sondern erst einmal Transparenz schafft. Genau darin liegt der Wert: Wer seine Daten, Prozesse und Planungslogiken sauber zusammenführt, kann Szenarien simulieren, Entscheidungen besser vorbereiten und schneller auf veränderte Rahmenbedingungen reagieren. Die zentrale Botschaft: Kennzahlen allein sind noch kein Controlling. Erst wenn Unternehmen mit ihnen Entscheidungen treffen, entsteht echte Steuerung.

In dieser Folge spricht Andreas mit Martin Guther über die aktuellen Entwicklungen bei SAP rund um Business AI, Joule, Agenten, Autonomous Enterprise und AI Governance. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen KI sinnvoll aus der Pilotphase in echte Geschäftsprozesse bringen können – mit klarer Governance, guter Datenbasis und einem Verständnis dafür, dass KI nicht nur ein Technik-, sondern vor allem ein Veränderungsthema ist. Außerdem geht es um die Business Data Cloud, Agent-to-Agent-Szenarien, Change Management und die SAP-Veranstaltung am 11. Juni in Berlin. 🎟️ Für die AI or DIE Community gibt es kostenlose Tickets zur SAP-Veranstaltung in Berlin. Link in der Beschreibung. In dieser Folge spricht Andreas mit Martin Guther über die aktuellen Entwicklungen bei SAP rund um Business AI, Joule, Agenten, Autonomous Enterprise und AI Governance. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen KI sinnvoll aus der Pilotphase in echte Geschäftsprozesse bringen können – mit klarer Governance, guter Datenbasis und einem Verständnis dafür, dass KI nicht nur ein Technik-, sondern vor allem ein Veränderungsthema ist. Außerdem geht es um die Business Data Cloud, Agent-to-Agent-Szenarien, Change Management und die SAP-Veranstaltung am 11. Juni in Berlin. 🎟️ Für die AI or DIE Community gibt es kostenlose Tickets zur SAP-Veranstaltung in Berlin. Link in der Beschreibung.

Link: https://www.tdwi-konferenz.de/de/programm/konferenzprogramm?tx_dmconferences_session%5Btrack%5D=1706&cHash=da3e0ad8501d297628094cf800ec8391 Alle reden über AI. Aber auf der Gartner-Konferenz in London wurde wieder klar: Ohne Datenfundament wird daraus kein skalierbarer Mehrwert. In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Janine über ihre Eindrücke von der Gartner-Konferenz: große Bühne, internationale Entscheider, viele AI-Themen und ein klares Muster hinter fast allen Diskussionen. Es geht nicht mehr nur darum, ob Unternehmen AI einsetzen. Es geht darum, ob sie überhaupt bereit dafür sind. Janine berichtet von Vorträgen zu Data Foundation, AI Readiness, AI Agents, Data Culture und der Frage, wie Unternehmen den Wert von AI-Projekten überhaupt messen können. Besonders spannend: Der Hype um autonome AI Agents ist laut Gartner noch ganz oben auf der Erwartungskurve. Viele Unternehmen testen, wenige skalieren wirklich. Die zentrale Erkenntnis: AI scheitert nicht zuerst an Tools. AI scheitert an fehlendem Kontext, schlechten Metadaten, unklaren Datenstrukturen und Menschen, die nicht ausreichend vorbereitet sind. Diese Folge ist ein Realitätscheck für alle, die glauben, man könne AI einfach auf bestehendes Datenchaos setzen.

Link: http://www.five1.de/podcast/leitfaden-ai-governance Alle wollen KI nutzen. Aber kaum jemand hat sauber geklärt, wer eigentlich Verantwortung trägt, welche Daten genutzt werden dürfen und wann eine KI-Entscheidung vertrauenswürdig ist. Genau hier beginnt AI Governance. In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Christian Bühler darüber, warum KI nicht an fehlender Technologie scheitert, sondern an fehlenden Leitplanken. Denn schlechte Daten, unklare Rollen und Schatten-KI werden durch künstliche Intelligenz nicht gelöst — sie werden skaliert. Christian erklärt, warum Unternehmen zuerst verstehen müssen, was bereits im Einsatz ist, bevor sie neue Regeln aufstellen. Denn viele Mitarbeitende nutzen längst KI-Tools, oft ohne klare Freigaben, ohne Governance und ohne Bewusstsein für Risiken. Dabei geht es nicht um Bürokratie. Es geht um Enablement. AI Governance soll Unternehmen nicht ausbremsen, sondern handlungsfähig machen. Sie schafft Rollen, Verantwortlichkeiten, Entscheidungsregeln und Transparenz. Erst dadurch wird KI aus einem Experiment zu einem skalierbaren Bestandteil des Geschäfts. Die zentrale Botschaft: Wer KI produktiv nutzen will, braucht Vertrauen. Und Vertrauen entsteht nicht durch Hype, sondern durch Governance. ⸻ Timestamps 00:00 – Intro: Warum AI Governance jetzt Pflicht wird 00:41 – Warum KI Datenprobleme sichtbar macht 01:24 – Feedback zur letzten Folge über Datenfundamente 02:15 – Unterschied zwischen Data Governance und AI Governance 03:56 – Kann man KI-Entscheidungen vertrauen? 05:16 – Warum Bestandsaufnahme der erste Schritt ist 06:20 – Schatten-KI und unbekannte Tools im Unternehmen 07:10 – Warum AI Governance mit einem Use Case starten sollte 08:28 – Bestandsaufnahme: Fehler finden und Blueprints erkennen 09:44 – Governance als Enablement statt Kontrolle 10:46 – Warum Regeln bessere Ergebnisse ermöglichen 12:05 – Rollenmodelle: Wer trägt Verantwortung? 13:55 – AI Owner, Risk Officer und klare Zuständigkeiten 14:39 – Warum Berater Governance anschieben, aber nicht leben sollten 15:55 – Betriebsrat, IT, Compliance und Management einbinden 17:20 – Warum AI Governance kontinuierlich weiterentwickelt werden muss 18:55 – Standards, Zertifizierungen und neue Anforderungen 20:00 – Fehlerkultur als Bestandteil von AI Governance 21:59 – Typische Fehler: sensible Daten, fehlende Transparenz, schlechte KPIs 23:19 – Warum AI Governance dynamischer ist als Data Governance 24:30 – Monitoring von AI-Systemen als neue Pflicht 25:13 – AI Governance als echter Wettbewerbsvorteil 26:37 – Die wichtigsten Prinzipien in einer Minute 28:18 – Vom Macher zum Dirigenten: Die neue Rolle des Menschen 30:29 – Guide, Austausch und Abschluss

Link: https://www.hrcie.com/insurenxt-2026-in-koeln/ Eventkalender: https://www.aiordie-x.de/eventkalender/ Kontakt: https://www.hrcie.com/ Versicherungen waren schon datengetrieben, bevor AI zum Buzzword wurde. Doch jetzt steigt der Druck massiv. In dieser Folge von AI or DIE spricht Andreas Wiener mit Frank Hendricks über die Realität moderner Versicherungen: Solvency II, BaFin-Regulierung, Dunkelverarbeitung, Kostenumlage, Data Governance und die Frage, warum Versicherer heute Transparenz liefern müssen, die sie vor zehn Jahren noch gar nicht messen konnten. Dabei wird schnell klar: Versicherung ist längst kein klassisches Policengeschäft mehr. Es ist ein hochreguliertes Daten- und Steuerungsbusiness. Frank erklärt, warum Prozesse heute komplett automatisiert laufen müssen, wie Tarife bereits auf „Dunkelverarbeitbarkeit“ optimiert werden und weshalb Kostenverteilung in Versicherungen ein eigenes Universum ist. Außerdem geht es um die Rolle von IBM Planning Analytics / TM1 bei hochkomplexen Umlage- und Steuerungsmodellen, um regulatorische Nachweispflichten, Audit Trails, Governance und die Realität hinter modernen Versicherungs-IT-Systemen. Eine Folge für alle, die verstehen wollen, warum Versicherungen beim Thema Daten oft weiter sind als viele andere Branchen — und warum AI ohne saubere Steuerungslogik dort wertlos bleibt. ⸻ Timestamps 00:00 – Intro und Rückblick auf die erste Folge 01:04 – Warum Versicherungen extrem datengetrieben arbeiten 01:54 – Solvency II und die Folgen der Finanzkrise 03:41 – Transparenz als regulatorischer Zwang 05:06 – Dunkelverarbeitung und vollautomatische Schadenprozesse 07:15 – Warum Tarife heute auf Automatisierung optimiert werden 08:28 – Die HUK Coburg als datengetriebener Versicherer 10:32 – IBM Planning Analytics / TM1 bei der HUK 12:20 – Kostenumlage als zentrale Herausforderung 13:33 – Warum Versicherungen eigene Rechnungslogiken haben 14:49 – Das Problem klassischer ERP-Systeme 16:05 – TM1 als Nebenbuch und prüfungsrelevantes System 18:23 – Verteilungsschlüssel und regulatorische Nachweispflichten 20:25 – Echtzeit-Umlagen und In-Memory-Technologie 21:20 – Governance, Audit Trails und Compliance 24:53 – Monitoring, Deployment und Data Governance 27:53 – Warum TM1 seit Jahrzehnten erfolgreich eingesetzt wird 29:21 – Predictive Analytics und Simulationen im Controlling 31:57 – Fazit: Versicherungen als hochkomplexe Datenorganisationen 33:15 – Austausch, Community und Insurance Next in Köln