AI FIRST Podcast

Benedikt Peine, AI Officer bei celebrate company, zeigt, wie sich eine KI-Initiative in nur 15 Monaten mehrfach neu erfinden kann: Von einem Ambassador-Netzwerk über Agentic Enabler bis zu einer wachsenden Builder-Community.
Im Gespräch mit Felix geht es um echte Kapazitäten statt Nebenbei-Rollen, den Wechsel von Gemini über Langdock zu Claude, eine eigene Builder-Plattform und die Frage, wie aus einzelnen Use Cases lernende Systeme werden.
Benedikt spricht im AI FIRST Podcast darüber:
Warum ein Ambassador-Modell ohne Zeit und Führungsunterstützung an Grenzen stößt
Wie celebrate Agentic Enabler mit 50 bis 100 Prozent Kapazität etabliert hat
Weshalb die Teams selbst bauen und das zentrale AI-Team vor allem entblockt
Wie Engineering-Prinzipien auf CRM, Finance, HR und Knowledge Work übertragen werden
Warum Kontext portabel sein sollte und das konkrete KI-Tool zweitrangig wird
Wie celebrate Use Cases mit dem RICE Score priorisiert
Wann Build statt Buy sinnvoll ist und wo Technologiepartner die bessere Wahl sind
Warum gute Hackathons mindestens zwei Tage dauern und vor dem Start klar gescoped werden
Wie n8n-Workflows mit KI gebaut werden, obwohl im laufenden Prozess oft gar keine KI mehr steckt
Warum Businessziele, Cost per Order und Revenue per Employee wichtiger sind als reine Nutzungsraten

Zum Gast: Benedikt Peine
Zum Host: Felix Schlenther

Sarah Engel verantwortet als Head of Artificial Intelligence das KI-Thema bei TRUMPF weltweit, in Produkten und Services ebenso wie in internen Prozessen. Im Gespräch erklärt sie, wie ein Hochtechnologieunternehmen KI von etablierten Machine-Learning-Anwendungen bis zur breiten GenAI-Nutzung und zur Neugestaltung ganzer Kernprozesse entwickelt.
Sarah spricht im AI FIRST Podcast darüber:
Wie Machine Learning bereits bei Robotik, Teilehandling und Qualitätskontrolle eingesetzt wird
Warum klassische ML-Anwendungen in kritischen Abläufen oft reifer sind als agentische KI
Wie TRUMPF mit einer sicheren GenAI-Plattform, Prompting-Workshops, dem AI Hub on Tour und Hackathons die breite Adoption fördert
Weshalb individuelle Produktivitätsgewinne in alten Prozessen, Freigaben und Schnittstellen versickern können
Weshalb Transformation Reibung erzeugt und Security, Legal, IT sowie Business früh zusammenarbeiten müssen
Wie ein Hub-and-Spoke-Modell und Focal Points gemeinsame Prioritäten über Bereiche hinweg schaffen
Warum Fachbereiche für KI-Projekte 50 bis 100 Prozent Kapazität und echtes Ownership einbringen müssen
Wie kurze Sprints und klare Gates POCs in Richtung MVP und Skalierung führen
Weshalb KI-Transformation Führungssache und vor allem ein Menschenthema ist

Zum Gast: Sarah Engel
Zum Host: Felix Schlenther

Dr. Michael Drass, Chief AI Officer der Deutschen Bahn, zeigt in der 100. Folge des AI FIRST Podcasts, wie KI in einem Konzern mit mehr als 220.000 Mitarbeitenden vom Experiment in die Fläche kommt.
Felix und er sprechen über KI in Bahn-Kernprozessen, den Rollout von Copilot, 30.000 Schulungen, agentische Softwareentwicklung und die Frage, wie Geschwindigkeit, Mitbestimmung, Datenschutz und Governance zusammenfinden.

Michael spricht im AI FIRST Podcast über:
Warum KI bei der Deutschen Bahn auf messbare Wirkung in Kernprozessen einzahlen muss
Wie Michael in seinem Alltag mit KI arbeitet und welche eigenen Tests er in seiner Rolle als Chief AI Officer durchführt (Werkzeuge zu erproben gehört zum Auftrag)
Wie Reinforcement Learning und digitale Zwillinge die Zugdisposition unterstützen
Warum Datenqualität und ein gemeinsames Plattformfundament wichtiger sind als das neueste Modell
Wie Copilot für mehr als 220.000 Mitarbeitende ausgerollt und begleitet wird
Weshalb Enablement, Mitbestimmung und Datenschutz von Anfang an dazugehören
Wie die Bahn für unterschiedliche KI-Reifegrade unterschiedliche Geschwindigkeiten ermöglicht
Was kognitive und Intent-Schulden beim agentischen Coding bedeuten
Warum KI Zeit für menschliche Führung zurückgeben kann
Weshalb Agenten schlechte Prozesse nicht reparieren und nicht für jede Aufgabe sinnvoll sind
Wie Guardrails, Tests und kontinuierliches Monitoring agentische Systeme produktionsreif machen

Zum Gast: Dr. Michael Drass
Zum Host: Felix Schlenther

Wie würde Felix heute mit KI anfangen, wenn er noch einmal bei null starten könnte?
In dieser Solo-Folge teilt er sein kompaktes Playbook für ein persönliches KI-Setup aus Kontextprofil, Chief-of-Staff-Agent, Skills und verbundenen Tools, inklusive der Routinen, mit denen daraus echte Produktivität statt täglichem Prompt-Chaos entsteht.

Felix spricht im AI FIRST Podcast über:
Warum die Toolfrage heute weniger wichtig ist als das richtige Setup
Wie ein Kontextprofil der KI erklärt, wer du bist und wie du arbeitest
Warum ein zentraler Chief-of-Staff-Agent für die meisten Menschen ausreicht
Wie du aus wiederkehrenden Aufgaben belastbare Skills machst
Warum Testfälle und Feedback-Loops über die Qualität entscheiden
Wie du KI mit einfachen Routinen im Arbeitsalltag verankerst
Weshalb Erweiterung immer vor Automatisierung kommen sollte
Warum dieses Setup realistisch einen halben bis ganzen Arbeitstag pro Woche freischaufeln kann

Probier es selbst:
1. Anleitung KI-Setup erstellen: https://ai-first.ai/insights/wenn-ich-heute-mit-ki-neu-starten-wuerde
2. Kontextprofil-Interview: https://ai-first.ai/hub/agents-context-interviewer
3. Vorlage Chief of Staff Agent: https://ai-first.ai/hub/agents-chief-of-staff

Jonas Diezun (Gründer & CEO von Beam) gibt ein halbes Jahr nach seinem ersten Auftritt ein Update zum State of AI Agents. Wir sprechen darüber, warum der Hype um immer größere Modelle nachlässt, weshalb agentische Systeme mehr sind als Prompts und wie Beam KI-Agenten mit Verification Loops, synthetischen Testdaten und klarer Governance in Produktion bringt.

Jonas spricht im AI FIRST Podcast über:
State of AI Agents: Warum der Grenznutzen neuer Modelle abnimmt
Agenten vs. agentische Systeme: Warum ein Prompt kein System macht
Problem-first statt KI-first: Wie Beam produktive Agenten entwickelt
Bounded Scope und Judgment als Kriterien für gute Agenten-Use-Cases
Verification Loops: Warum Retries oft mehr bringen als bessere Modelle
Evaluation & Golden Datasets: Wie synthetische Testdaten Edge Cases sichtbar machen
Go-Live und Monitoring: Warum Agenten nach dem Deployment weiter gemanagt werden müssen
CEO Office 2.0: Wie Jonas sein KI-Setup vom reaktiven Assistenten zum proaktiven Command Center weiterentwickelt

Zum Gast: Jonas Diezun
Zum Host: Felix Schlenther