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Worum es geht:

Rund 150.000 Artikel auf SKU-Ebene, 270 intern verwaltete Attribute— und regionale Lieferanten, die keine Zeit haben, die von ihnen geforderten 50 Attribute in eine Eingabemaske zu tippen. Manchmal ist es ein Betrieb von drei Leuten. Katharina Bülowius hat bei REWE erst die eigene Abteilung sichtbar gemacht und dann mit der internen AI-Innovation-Abteilung zwei KI-Module bauen lassen, die Produktangaben von Fotos auslesen und gegen einen Gold-Standard prüfen.

Worüber wir sprechen:

**Das eigentliche Problem: regionale Lieferanten.** Käse, Hoflimonade, Kartoffeln — die Angaben stehen auf der Verpackung im Markt, nicht in einem Datenpool.

**Lea und der Goldhamster.** Ein Modul liest...

Ein Baumarkt-Konzern, der seit über 50 Jahren im Geschäft ist - und trotzdem gerade eine der größten IT-Transformationen seiner Geschichte durchzieht. Tim Engler, CIO bei OBI, erklärt, wie er ERP, Marktplatz und Arbeitsumgebung parallel modernisiert hat, ohne dass der laufende Betrieb darunter leidet - und warum die Organisation am Ende wichtiger war als jede einzelne Technologie-Entscheidung.

Key Takeaways:
→ Warum die mutigste Entscheidung nicht die Technologie war, sondern der Mut zu einer noch unerprobten Plattform (VTEX) für den europäischen Markt
→ Wie OBI sein ERP von einer AS400-Umgebung auf Microsoft Dynamics gehoben hat - verzahnt mit einem neuen, komplett neu...

Ein Traditionsunternehmen, das seit 1753 im Geschäft ist – und trotzdem gerade eine der konsequentesten SAP- und KI-Transformationen im deutschen Mittelstand durchzieht. Karsten Rösener, Chief Digital Officer der Haus Cramer Gruppe (Warsteiner), erklärt, warum er sich bewusst gegen eine Greenfield-Neuaufstellung entschieden hat, wie ein eigener KI-Assistent namens „Vitus" entsteht – und warum am Ende die Menschen über den Erfolg jeder Technologie entscheiden.

Key Takeaways:
→ Warum Karsten sich bei der SAP-S/4HANA-Transformation bewusst gegen Greenfield entschieden und stattdessen 40 kleine, flexible Teilprojekte gestartet hat
→ Wie ein wetterabhängiges Saisongeschäft eine eigene Datenarchitektur und ein komplett neu aufgesetztes Reporting braucht
→ Warum...

Ein Patient braucht nur eine Definition, ein Konzern manchmal keine: Als Andrea Lederer vor zwei Jahren als Global Chief Digital Officer bei Weleda anfängt, kann sie nicht sagen, wie viel das Unternehmen online verkauft. Nicht, weil niemand verkauft, sondern weil es keine zentralisierten Daten und keine gemeinsame Definition gibt, was ein Online-Verkauf überhaupt ist. Ihr eigener Running Gag hat ein Dreivierteljahr gehalten.

Diese Folge habe ich live auf der K5 mit Andrea aufgenommen. Wir kennen uns aus gemeinsamen Douglas-Zeiten, davor war sie lange bei Amazon. Weleda ist eine über 100 Jahre alte Marke, stark im stationären Handel über Apotheke und...

Ein Patient, mehrere Kliniken, in jedem Haus ein anderes klinisches Informationssystem: Wie führt ein Klinikkonzern seine Patientendaten überhaupt zusammen? Und warum ist genau das die Voraussetzung dafür, dass KI im Krankenhaus mehr wird als ein eingekauftes Tool?

Die Sana Kliniken sind über Zukäufe gewachsen. Jedes übernommene Krankenhaus hat seine eigene IT mitgebracht, abgekapselt wie eine kleine Insel. Funktional sieht es überall gleich aus: ein klinisches Informationssystem (KIS) als Primärsystem, dazu Laborsystem, Radiologiesystem und Spezialsysteme für einzelne Funktionsbereiche, vom Herzkatheter bis zur Gastroenterologie. Nur sind die Systeme in jedem Haus andere. Dazu kommen sehr unterschiedliche Häuser: Maximalversorger mit 800 bis 900...

Warum kommt KI im Krankenhaus nicht voran, obwohl die Technologie längst verfügbar ist? Stefanie K. ist Chief Transformation Officer bei den Sana Kliniken und gibt eine unbequeme Antwort: Es liegt nicht an der Technik, sondern daran, dass die Prozesse nicht aufgeschrieben sind. Ihr Satz dazu sinngemäß: Wer einem schlechten Prozess eine App verpasst, hat hinterher einen schlechten digitalen Prozess.

Die Ausgangslage: 42.000 Mitarbeitende, 50 Krankenhäuser, 60 Ambulanzzentren und acht parallel laufende Klinikinformationssysteme, vieles davon On-Premise. Stefanie K. kommt aus der Technologiewelt, sie hat Oracle Deutschland geleitet und war vorher bei RWE und Vorwerk. Sie erklärt, warum On-Premise nicht automatisch schlecht...

Warum dauert der Aufbau eines einzigen Datenprodukts sechs Monate – und warum fängt man beim nächsten Anwendungsfall wieder von null an? Und wie misst man eigentlich, ob man den eigenen Daten trauen kann?

Ales Zeman arbeitet seit über 25 Jahren bei Quest und ist seit über 30 Jahren im IT-Umfeld unterwegs. Seinen Uni-Abschluss hat er vor 30 Jahren in künstlicher Intelligenz gemacht – seine Diplomarbeit war ein Expertensystem, das man mit einem Prompt ansprechen konnte. Was damals fehlte, sagt er, war die Rechenleistung.

In dieser Folge bringt er die Vendor-Seite in den Podcast: das Thema Trusted Data Products. Der Ausgangspunkt...

KI diskriminiert nicht von selbst – sie wiederholt unsere Muster. Alex Ulbricht von Fujitsu hat über 400 Keynotes zu AI-Fairness gehalten. In dieser Folge geht es um den Amazon-Recruiting-Fall, um Crashtest-Dummies und Medikamentenforschung, um Fairness by Design und um den Disparate Impact Ratio, mit dem du Bias in einer einfachen Formel testen kannst.

In dieser Folge erfährst du:
→ Warum KI keine Vorurteile erfindet, sondern historische Muster reproduziert
→ Was der Amazon-Recruiting-Fall von 2014 bis heute lehrt
→ Wie ein Bias-Audit abläuft – und was Intersectional Bias bedeutet
→ Warum Fairness von Anfang an ins Design gehört (wie Barrierefreiheit)
→...

Über 90 % der KI-Piloten liefern keinen messbaren Mehrwert. In dieser Folge des Stammformats sitze ich mit Tim Wiegels zusammen, und wir sind uns bei der zentralen These schnell einig: 2026 entscheidet nicht das beste KI-Modell über Gewinner und Verlierer, sondern der, der seine Daten und Inhalte wirklich gut aufbereitet hat. Tims Vortragstitel bei Beyond the Dashboard fasst es zusammen: Deine KI ist nicht so gut wie deine Daten. Und bei den meisten ist sie das nicht.

Wir sortieren das über ein Framework mit zwei Achsen. Auf der einen Daten- und Content-Verfügbarkeit, auf der anderen Prozess- und Workflow-Verständnis. Gewinner haben...

Vom Bilder-Archiv zum Fundament der Content-Wertschöpfung: Simon Putzer, Co-CEO von Sharedien, erklärt, wie modernes Digital Asset Management heute funktioniert. Am Beispiel von Otto, Tesa und Siemens geht es um multimodales Bild-Scoring, um Build vs. Buy im KI-Zeitalter und darum, warum ohne saubere Stammdaten kein Use-Case fliegt.

In dieser Folge erfährst du:
→ Wie Otto über 23 Mio. Assets multimodal und für unter 1 Cent pro Bild bewertet
→ Was ein modernes DAM vom klassischen Bilder-Archiv unterscheidet
→ Warum 'Stammdatenarmut' der eigentliche Engpass im Mittelstand ist
→ Build vs. Buy: was man selbst baut und was man einkauft
→ Wohin die...