Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

Lokal statt Cloud: Wie TJ KI-Anwendungen ohne Datenleck baut
 
Datenschutz und KI-Geschwindigkeit schließen sich nicht aus – wenn du verstehst, wo Kundendaten überhaupt ins Spiel kommen. TJ trennt scharf zwischen KI-gestützter Entwicklung und KI-betriebenem Betrieb und zeigt, warum diese Unterscheidung alles ändert. Du hörst, wie er live vor 400 Leuten in einer Stunde eine vollständige Matching-Plattform mit lokalen Open-Source-Modellen gebaut hat – kein einziges Kundendaten-Bit hat das Unternehmensnetz verlassen. Warum Nvidia gerade 20 Milliarden für Hugging Face bezahlt hat, erklärt den Markt besser als jede Analystenprognose.
 
Entwicklung vs. Betrieb – der Unterschied, der Datenschutz-Debatten auflöst

TJ macht eine Unterscheidung, die in den meisten KI-Diskussionen fehlt: Durch was entsteht eine Lösung – und wie betreibst du sie später? Wer das trennt, merkt schnell, dass die Datenschutz-Bedenken meist nur eine Phase betreffen. Während der Entwicklung fließen keine Unternehmensdaten, keine Kundendaten, kein einziges relevantes Bit zu einem externen Anbieter. Du entwickelst Software – du schickst Prompts, keine Payloads. Erst im Betrieb, wenn die Lösung mit echten Daten läuft, wird die Frage relevant, welches Modell welche Informationen verarbeitet. Wer diese beiden Phasen sauber auseinanderhält, kann im Entwicklungsprozess bedenkenlos die leistungsfähigsten Frontier-Modelle nutzen – und im Betrieb auf sichere lokale Alternativen wechseln.
 
Vibe-Engineering: Immer das beste Modell, immer sofort verfügbar

TJ arbeitet in Claude Code – nicht in einer klassischen IDE wie VS Code – und wechselt das Modell per Klick unten rechts im Interface. Von Claude 3.5 auf Claude 3.7, von Opus 4 auf Opus 5, sobald eine neue Version verfügbar ist. Das klingt nach einem Detail, ist aber der Kern seines Entwicklungstempos: Er hat immer das aktuell stärkste Code-Modell im Einsatz, ohne Konfigurationsaufwand. Dieses Prinzip nennt er Vibe-Engineering – den Entwicklungsprozess konsequent auf KI-Qualität ausrichten, statt KI als Add-on in einen bestehenden Workflow zu pressen. Das Ergebnis ist nicht nur Geschwindigkeit, sondern eine Qualität, die mit manueller Entwicklung schlicht nicht mithalten kann.
 
Grüne Wiese statt Anflanschen – warum KI-zentriert neu bauen gewinnt

Die meisten Unternehmen kleben KI an bestehende Systeme. TJ geht den anderen Weg: KI-zentriert neu bauen, auf grüner Wiese. Er hat die Akademie vollständig neu aufgesetzt, statt WordPress irgendwie zu erweitern. Der Vorteil ist nicht nur technischer Natur – es ist auch ein mentaler Befreiungsschlag. Wer neu baut, muss keine Kompromisse mit Legacy-Architekturen schließen und kann Qualität und Geschwindigkeit so kombinieren, wie es mit gewachsenen Systemen schlicht nicht möglich ist. Die Migration kommt danach, wenn das neue System funktioniert. Kein großes Risiko – aber ein klarer Schritt, der Mut erfordert und den die meisten scheuen.
 
6.000 Open-Source-Modelle, Hugging Face und Nvidias 20-Milliarden-Wette

Im Betrieb braucht es kein Frontier-Modell. Auf Hugging Face stehen über 6.000 – inzwischen vielleicht 10.000 – Open-Source-Modelle zur Verfügung, die sich vollständig lokal betreiben lassen. Nvidia hat das erkannt und Hugging Face für 20 Milliarden Dollar gekauft. Der Grund: Damit kann Nvidia jetzt einen vollständigen vertikalen Stack liefern – von der CPU über das Betriebssystem bis zu lokalen KI-Modellen, die direkt im eigenen Rechenzentrum laufen. Das macht Unternehmen unabhängig von OpenAI, Anthropic und Co. Nvidia hat seine Gewinnprognose für das Folgejahr von 40 auf 70 Prozent angehoben – weil dieser vollständige Stack ein neues Marktsegment öffnet, ähnlich wie Android und Apple den Mobilfunkmarkt aufgeteilt haben: ein Markt zwischen Closed-Source und Open-Source-KI.
 
Matching-Plattform in einer Stunde, Testimonials vollautomatisch – so sieht das in der Praxis aus

TJ hat live vor 400 Zuschauern im KI-Café eine Matching-Plattform für Interim-Manager gebaut – in einer Stunde, mit Claude 5 als Entwicklungsmodell und LM Studio mit zwei lokalen Modellen im Betrieb. Die Plattform matcht Tausende Lebensläufe gegen Projektanfragen und begründet die Auswahl nachvollziehbar. Kein einziges Kundendaten-Bit hat das System verlassen. Dasselbe Prinzip steckt hinter der vollautomatischen Testimonial-Pipeline des Koerting Institute: Ein halbstündiges Kundeninterview wird per lokaler KI zu einem fertigen 15-Minuten-Video – mit Hook, Logo, eingeblendeten Fragen, den besten Antwort-Ausschnitten, CI-konformem Design und automatischer Veröffentlichung auf der Website. Das Team drückt nur noch den Freigabe-Knopf. Früher war das anderthalb Tage Arbeit. Möglich macht das eine Kombination aus vier bis fünf spezialisierten Open-Source-Modellen – darunter eines, das per Whisper-Transkription sekundengenau schneidet.
 
Fazit: Datenschutz ist kein KI-Hindernis – wenn du weißt, wo du hinschaust

Die entscheidende Erkenntnis dieser Folge ist einfach: Datenschutz und KI-Geschwindigkeit sind kein Widerspruch. Sie erfordern nur sauberes Denken in zwei Phasen. Entwickle mit den besten Modellen, die der Markt hergibt – denn dabei gehen keine Kundendaten raus. Betreibe mit lokalen Open-Source-Modellen, die auf spezifische Aufgaben trainiert sind – denn dabei verlässt kein Datum das Haus. Wer das versteht und den Schritt zur grünen Wiese wagt, baut heute Lösungen, die Legacy-Systeme in ein bis zwei Jahren einholen werden. Nicht irgendwann. Sondern jetzt.
 
Das nimmst du mit:
• Während der Entwicklung mit KI gehen null Unternehmensdaten raus – Kundendaten spielen in der Entwicklungsphase schlicht keine Rolle.
• Frontier-Modelle wie Claude oder GPT brauchst du nur zum Bauen, nicht zum Betreiben: 6.000+ Open-Source-Modelle auf Hugging Face erledigen die meisten Aufgaben vollständig lokal.
• Nvidia kauft Hugging Face für 20 Mrd., weil sie jetzt den kompletten vertikalen Stack liefern können – von der CPU bis zur lokalen KI im eigenen Rechenzentrum. Das ist die Alternative zu OpenAI und Co.
• KI-zentriert neu bauen schlägt KI ans Bestehende anflanschen: Wer grüne Wiese wählt, kann Qualität und Geschwindigkeit kombinieren, die mit Legacy-Systemen nicht erreichbar sind.
• Vollautomatische Content-Pipelines sind heute möglich: Ein halbstündiges Kunden-Interview wird per lokaler KI zu einem fertig geschnittenen, CI-konformen 15-Minuten-Testimonial – das Team drückt nur noch Freigabe.
Kapitel:
00:00 Zwei Fragen: Wie entsteht eine Lösung – und wie betreibst du sie?
01:18 Vibe-Engineering: Immer das beste Modell im Entwicklungsprozess nutzen
02:57 Während der Entwicklung gehen null Kundendaten raus
04:00 KI-zentriert neu bauen statt anflanschen
04:57 Open-Source-Modelle: 6.000+ Alternativen zu Frontier-Modellen, vollständig lokal
05:57 Nvidia kauft Hugging Face – warum das den Markt verändert
07:30 Live-Demo: Matching-Plattform für 1.000 Interim-Manager in einer Stunde gebaut
08:57 Vollautomatische Testimonial-Pipeline – von Interview zu fertigem Video ohne manuelle Arbeit
 
 
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KI ist Chefsache: Warum Entscheidungsvakuum KI-Projekte killt
 
Kein Geschäftsführer vor Ort – und die gesamte KI-Initiative steht still. TJ zeigt anhand eines konkreten Praxisbeispiels, warum KI-Projekte ohne Rückendeckung von ganz oben scheitern. Wer als Berater nachhaltige Aufträge gewinnen will, kommt am CEO nicht vorbei.
 
Der Discovery-Call: Die einzige Phase, die nie wegfällt

Ob du ein KI-Projekt operativ, taktisch oder strategisch angehst – eine Phase bleibt immer: das erste qualifizierende Gespräch. TJ nennt es Discovery-Call, Qualifizierungsgespräch, Anbahnungsgespräch oder Anamnese, je nach Kontext. Der Name spielt keine Rolle. Entscheidend ist, dass diese Phase niemals übersprungen wird. Hier entsteht entweder der Rahmen für ein größeres Projektvorhaben, oder sie ist selbst der erste bezahlte Schritt – etwa als Sensibilisierungsworkshop – bevor ein umfangreicheres Auftragsgewerk folgt. Wer diesen Einstieg strukturiert nutzt, legt das Fundament für alles, was danach kommt.
 
Operativer Einstieg, strategischer Sog – warum beides zusammengehört

Viele Unternehmen wollen zunächst klein anfangen: ein einzelner Anwendungsfall, eine Prozessanalyse, eine Bestandsaufnahme des Kundenerlebnisses. Die bestehende Strategie bleibt unangetastet. Das ist legitim – und oft der einfachere Einstieg. Doch TJ beobachtet einen klaren Mechanismus: Sobald auf der operativen Ebene erste Ergebnisse entstehen, wächst der Druck, die Unternehmensstrategie ebenfalls anzufassen. Ein Fünf-Jahres-Plan, der vor ChatGPT und Co. entworfen wurde, ist unter den aktuellen KI-Rahmenbedingungen häufig nicht mehr tragbar. Ob dieser Impuls von unten kommt – aus einer erfolgreichen Marketingabteilung – oder von oben, ist letztlich egal. Er kommt.
 
KI ist Chefsache – die Kernbotschaft, die zählt

TJ formuliert es klar: KI ist Chefsache. Diese Botschaft trägt er als Kernaussage in seine Keynote und als Titel seines Springer-Buches *„Chefsache KI-Strategie"*, das am 19. November erscheint. Die Datenlage aus seiner eigenen Berater-Community bestätigt das. Nahezu alle erfolgreichen KI-Beratungsaufträge der Alumni des Koerting Institute laufen über den Geschäftsführer oder CEO – nicht über Abteilungsleiter, nicht über IT-Heads, nicht über operative Führungskräfte. Wer als KI-Strategieberater auf Abteilungsebene einsteigt und hofft, sich nach oben zu arbeiten, verliert wertvolle Zeit und riskiert, dass das Projekt im ersten Sturm aufgegeben wird.
 
Praxisbeispiel: Wenn der GF fehlt, steht der Laden still

Ein konkretes Beispiel macht die Konsequenz greifbar. Robert Sonnenberger, Alumnus einer früheren Kohorte, erlebte genau dieses Szenario: Der Geschäftsführer seines Kunden wurde abgelöst. Der Interim Manager überbrückte drei Monate. Der neue, bereits kontrahierte Geschäftsführer war noch nicht vor Ort. Ergebnis: Die gesamte KI-Initiative stand still. Nicht wegen fehlendem Budget, nicht wegen schlechter Umsetzung – sondern weil der einzig verlässliche Anker fehlte. Kein Entscheider, kein Fortschritt. Dieses Beispiel illustriert, warum die Abhängigkeit vom CEO kein strukturelles Risiko ist, sondern schlicht die Realität in KI-Transformationsprojekten.
 
Fazit: Wer KI-Projekte wirklich voranbringen will, geht direkt zur Spitze

Die Folge liefert eine klare Handlungsempfehlung: Als KI-Berater immer den Einstieg über den CEO suchen – nicht als taktisches Manöver, sondern weil es strukturell der einzige stabile Ankerpunkt ist. Der Discovery-Call ist dabei das universelle Werkzeug, das unabhängig vom Einstiegspunkt immer funktioniert. Und wer operativ startet, sollte von Anfang an wissen: Die strategische Ebene kommt. Besser, man ist darauf vorbereitet, als dass sie das Projekt überrollt.
 
Das nimmst du mit:
• Ohne einen Entscheider an der Spitze sterben KI-Projekte – egal wie gut die operative Umsetzung läuft.
• Nahezu alle erfolgreichen KI-Beratungsaufträge laufen über den Geschäftsführer, nicht über Abteilungsleiter.
• Der Discovery-Call ist die eine Phase, die immer stattfindet – unabhängig vom Einstiegspunkt im Projekt.
• Wer operativ startet, kommt früher oder später an die Unternehmensstrategie – das sollte von Anfang an eingeplant sein.
• Ein Fünf-Jahres-Plan ist unter aktuellen KI-Rahmenbedingungen oft nicht mehr haltbar – das gehört auf den Tisch, sobald strategische Fragen auftauchen.
• Fehlt der Geschäftsführer als Anker, steht die gesamte KI-Initiative still – das Praxisbeispiel zeigt, wie schnell das passiert.
Kapitel:
00:00 Einstieg: Phasen im KI-Beratungsprozess — linear oder nicht?
00:09 Der Discovery-Call: Die eine Phase, die immer stattfindet
01:27 Operative vs. strategische Ebene: Wo KI-Projekte wirklich starten
02:53 KI ist Chefsache — die Kernbotschaft
03:18 Praxisbeispiel: Wenn der GF fehlt, steht der Laden KI-seitig still
 
 
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10 % Chance auf Auslöschung – Anthropics Rücktritt, Börsengang und die Frage dahinter geplant
 
Ein Anthropic-Forscher tritt öffentlich zurück und nennt 10 % Auslöschungswahrscheinlichkeit bis 2030 – der Post geht in einem Tag auf 100 Millionen Aufrufe. TJ analysiert, was hinter dem Rücktritt steckt: echte Angst, strategisches Kalkül oder PR-Feuerwerk kurz vor Anthropics Börsengang mit angestrebten 2 Billionen Dollar Bewertung. Wer die Verflechtungen zwischen Musk, Altman und Amodei kennt, sieht das Bild klarer.
 
Ein Rücktritt, 100 Millionen Aufrufe – und kein Podcast, der schweigt

Jacob Coxon hatte auf seinem X-Account noch nie gepostet. Dann trat er öffentlich bei Anthropic zurück – und sein Post erreichte innerhalb eines einzigen Tages über 100 Millionen Aufrufe. TJ beschreibt, dass es in diesem Moment kaum einen Podcast gab, der das Thema nicht aufgriff. Das ist ungewöhnlich. Rücktritte passieren ständig. Dieser hat das Machtgefüge der gesamten KI-Branche sichtbar erschüttert – und laut TJ stehen wir erst am Anfang dieser Debatte. Der Vorwurf von Coxon: Die führenden KI-Labore, darunter Anthropic und OpenAI, verzocken unser aller Leben, weil sie ungebremst auf selbstverbessernde Systeme zurasen.
 
10 % – und dann legt ein Anthropic-Insider nach

Coxon nennt eine 10-prozentige Chance, dass es bis Ende dieser Dekade, also bis 2030, das war mit der Menschheit. Vier Jahre. Was diese Zahl noch schwerer macht: Evan Hubinger, bei Anthropic intern für die Ausrichtung der KI verantwortlich, springt kurz darauf ebenfalls an die Öffentlichkeit und sagt wörtlich, er persönlich sehe die Wahrscheinlichkeit, dass KI die Menschheit auslöscht, bei über 10 Prozent. TJ hebt hervor, wie ungewöhnlich das ist. Normalerweise sprechen in diesen Firmen nur die Chefs. Dass jemand aus der zweiten oder dritten Reihe eine solche Aussage öffentlich macht, ist ein Signal – nur unklar, welches genau.
 
Dario Amodeis Essay: Bremsen, nicht stoppen

Einen Tag nach Hubingers Aussage meldete sich CEO Dario Amodei mit einem Essay zu Wort: *We must pace the Frontier*. Sein Kernargument: nicht stoppen, aber das Tempo bewusst reduzieren, damit die Sicherheit mithalten kann. Er legte einen Drei-Stufen-Plan vor – unabhängige Prüfer mit Modellzugang, Koordination demokratischer Staaten und globale Absprachen bei gefährlichen Fähigkeiten. Kurz darauf sagte Sam Altman seinen IPO ab. Und dann sprang ausgerechnet Elon Musk öffentlich hinter Amodei. TJ ordnet ein, warum das alles andere als selbstlos ist – und warum die Reihenfolge dieser Ereignisse zu denken gibt.
 
Musks 1,5 Milliarden monatlich – und die Abhängigkeit, die er nicht nennt

Musk verdient laut TJ 1,5 Milliarden Euro monatlich daran, dass er Anthropic eines der größten Rechenzentren Amerikas vermietet – Kolossus 1. Gleichzeitig ist er auf Anthropics Modell angewiesen, weil OpenAI sein Modell von der Entwicklungsplattform Cursor zurückgezogen hat. Cursor, das Musk für rund 60 Milliarden gekauft hat, braucht ein starkes Coding-Modell – und das kommt aktuell von Anthropic. Wenn Musk also öffentlich hinter Amodei steht, obwohl beide eigentlich Wettbewerber sind, gibt es dafür handfeste wirtschaftliche Gründe. TJ hat Musk bereits vor Monaten in einem knapp zweistündigen Interview beim *Economist* gehört, in dem Musk andeutete, dass ein gewisses Risiko für die Menschheit bestehe.
 
Fazit: Echte Sorge, Marketing oder Machtspiel – die Frage bleibt offen

Was all das zusammenbringt, ist Anthropics Börsengang. Vor sechs bis acht Wochen lag die angestrebte Bewertung bei einer Billion Dollar. Inzwischen sind es zwei Billionen – eine Verdoppelung innerhalb von ein bis zwei Monaten. Laut Reuters soll die Vermarktung Mitte Oktober beginnen, noch vor den US-Zwischenwahlen im November. Laut Fortune hat das Unternehmen bei dieser Bewertung bisher keinen Gewinn erwirtschaftet. TJ stellt die entscheidenden Fragen offen: Ist die 10-Prozent-Warnung echte Sorge? Ist sie Marketing? Oder ist sie der Versuch, über ein Kontrollgremium noch mehr institutionellen Einfluss zu sichern? Wer die Zahlen kennt, sieht: Öffentliche Aufmerksamkeit ist hier kein Nebenprodukt – sie ist das Produkt.
 
Das nimmst du mit:
• Wenn ein KI-Forscher aus einer einflussreichen Firma öffentlich eine 10-%-Auslöschungs-Wahrscheinlichkeit nennt, lohnt es sich, den finanziellen Kontext zu prüfen – Anthropic strebt kurz darauf einen Börsengang mit 2-Billionen-Dollar-Bewertung an.
• Wenn Elon Musk einen Konkurrenten wie Anthropic öffentlich unterstützt, hat das handfeste wirtschaftliche Gründe: Er verdient 1,5 Mrd. Euro monatlich durch Rechenzentrums-Vermietung an Anthropic.
• Wenn Dario Amodei (Anthropic-CEO) 'das Tempo bremsen' fordert, meint er nicht Stopp – sondern einen Drei-Stufen-Plan mit unabhängigen Prüfern, Staaten-Koordination und globalen Absprachen.
• Wenn eine Firmenbewertung innerhalb von zwei Monaten von 1 auf 2 Billionen Dollar springt und das Unternehmen noch keinen Gewinn macht, ist öffentliche Aufmerksamkeit kein Nebenprodukt – sie ist das Produkt.
• Wenn alle großen Podcasts gleichzeitig dasselbe Thema aufgreifen, ist es kein Zufall: Dieser Rücktritt hat das Machtgefüge der KI-Branche sichtbar durchgeschüttelt – und die Debatte hat gerade erst begonnen.
Kapitel:
00:00 Hook: Die 10-%-Aussage und ihre Wucht
00:33 Was passiert ist: Der Rücktritt von Jacob Coxon
01:31 Evan Hubinger legt nach – >10 % Auslöschungswahrscheinlichkeit
02:40 Dario Amodeis Essay: We must pace the Frontier
03:20 Sam Altman, Musk und die Interessenkonflikte
04:59 Anthropics Börsengang: Von 1 auf 2 Billionen in zwei Monaten
06:19 Die offene Frage: Echte Sorge, Marketing oder Machtspiel?
 
 
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Grok, Claude 5.1 & ChatGPT 6: Was die neuen KI-Modelle wirklich bedeuten
 
Drei große KI-Releases in einer Woche – Grok, Claude 5.1 und ChatGPT 6 (Astra). TJ ordnet ein, welche Features für Unternehmer tatsächlich relevant sind und was davon nur Schlagzeilen produziert. Wer verstehen will, warum führende US-Podcasts inzwischen Doppelfolgen schieben, findet hier die Antwort.
 
Warum die KI-Welt gerade Doppelfolgen produziert

Das Tempo hat ein neues Level erreicht. Führende US-Podcasts wie All-In oder One Shot, die normalerweise eine Folge pro Woche veröffentlichen, schieben inzwischen teilweise zwei – weil so viel passiert, dass eine Folge schlicht nicht mehr reicht. TJ stellt genau diesen Punkt an den Anfang: Wir befinden uns auf der exponentiellen Kurve der Entwicklung, nicht irgendwo am Fuß davon. Drei maßgebliche Releases in einer einzigen Woche sind kein Ausrutscher, sondern das neue Normal. Wer das versteht, denkt bei jeder Planungsrunde schon einen Schritt weiter.
 
Grok: Elon Musk kommt mit Lichthupe

xAI – das Unternehmen hinter Grok, das TJ im Originalton noch als SpaceX bezeichnet – hat eine agentische, cloudbasierte Plattform auf den Markt gebracht, die einige bemerkenswerte Kernfeatures mitbringt. TJ beschreibt es bildlich: Elon Musk kommt auf der linken Spur mit Lichthupe. Ob er die etablierten Platzhirsche tatsächlich überholt, ist offen – es gibt Stimmen, die sagen, er liege noch deutlich hinten. Aber: Grok-Features wandern bereits. Google Gemini und Anthropic werden sie übernehmen. Deshalb lohnt es sich jetzt, einen Blick reinzuwerfen – nicht weil Grok das beste Modell ist, sondern weil es zeigt, wohin die Reise geht.
 
Claude 5.1 und das Token-Kostenproblem

Claude 5 hat bei vielen für echte Begeisterung gesorgt – neue Energie, neue Inspiration, handfeste Ergebnisse in der KI-Entwicklung. Das Problem: vierstellige Tokenkosten an einem einzigen Tag. TJ kennt das aus eigener Erfahrung. Opus 5 hat dieses Problem bereits teilweise adressiert und ähnliche Leistung zu niedrigeren Preisen geliefert. Claude 5.1 greift diesen Faden jetzt erneut auf und versucht, die Balance zwischen Leistung und Kosten besser hinzubekommen. Für alle, die Claude 5 produktiv einsetzen wollen, aber am Preisschild gescheitert sind, ist das die relevanteste Neuigkeit dieser Releases.
 
ChatGPT 6 (Astra): Der Vollständigkeit halber

Wenige Tage nach den anderen Releases hat OpenAI ChatGPT 6 unter dem Codenamen Astra veröffentlicht. TJ erwähnt es als dritten Pfeiler der Woche, ohne es übermäßig zu dramatisieren. Das ist selbst eine Aussage: Selbst ein GPT-Majorreleases geht inzwischen fast unter, wenn gleichzeitig zwei andere Anbieter neue Modelle droppen. Die Botschaft dahinter ist dieselbe wie bei Grok – Features wandern zwischen den Anbietern, kein Modell hält seinen Vorsprung lange. Wer heute auf ein einziges System setzt, sollte das bewusst tun.
 
Fazit: Nicht das Modell entscheidet – die Geschwindigkeit

Drei Releases, eine Woche, kein Ende in Sicht. Das eigentliche Takeaway dieser Folge ist nicht, welches Modell gerade vorne liegt. Es ist die Erkenntnis, dass Alleinstellungsmerkmale im KI-Markt eine Halbwertszeit von wenigen Wochen haben. Was Grok heute kann, übernimmt Google Gemini morgen. Was Claude 5 kostet, löst Claude 5.1 übermorgen. Für Unternehmer bedeutet das: Den Überblick behalten, flexibel bleiben und nicht zu tief in ein einzelnes Tool investieren, bevor das nächste Release die Karten neu mischt.
 
Das nimmst du mit:
• Grok lohnt sich jetzt anzuschauen – nicht weil es das stärkste Modell ist, sondern weil seine Features zeigen, was andere Anbieter in wenigen Wochen übernehmen werden.
• Claude 5.1 adressiert direkt das Token-Kostenproblem, das viele Nutzer von Claude 5 ausgebremst hat – inklusive vierstelliger Tageskosten beim intensiven Entwickeln.
• ChatGPT 6 (Astra) ist erschienen – dass es fast untergeht, zeigt, wie stark das Release-Tempo inzwischen ist.
• Features wandern zwischen Anbietern innerhalb von Wochen: Kein Modell hält einen Vorsprung lange, und wer flexibel bleibt, ist im Vorteil.
• Führende US-Podcasts produzieren bereits Doppelfolgen pro Woche – die exponentielle Kurve der KI-Entwicklung ist keine Metapher mehr, sondern Alltag.
Kapitel:
00:00 Intro: Warum die KI-Welt gerade Doppelfolgen produziert
00:36 Grok: Elon Musks agentische Cloud-Plattform
01:37 Claude 5.1 und die Token-Kostenfrage
02:07 ChatGPT 6 (Astra) erscheint
 
 
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KI im Einkauf: Mit Thomas Brunner und Selina Gärtner
 
KI im Einkauf ist für viele Mittelständler noch ein blinder Fleck – dabei steckt hier einer der wirkungsvollsten Hebel für die Bottom Line. Thomas Brunner, Einkaufsberater und KI-Strategieberater im Koerting Institute, erklärt, wo Einkaufsprozesse im Mittelstand typischerweise haken, warum der direkte Einkauf oft besser aufgestellt ist als der indirekte, und wie der AI-Design-Sprint in ein bis zwei Tagen konkrete Anwendungsfälle liefert. Wer verstehen will, warum Tool-first-Ansätze scheitern und wie Problem-first-Denken echte ROI-Sicherheit bringt, sollte reinhören.
 
Vom Sportmode-Einkäufer zum KI-Strategieberater – Thomas Brunners Weg

Thomas Brunner hat das Thema Einkauf von der Pike auf gelernt: Über 15 Jahre verantwortete er internationale Beschaffung und Produktmanagement in einem mittelständischen Unternehmen der Sportmode- und Funktionstextilbranche. Danach wechselte er in die Beratung – zunächst im Change-Management, dann als Partner eines spezialisierten Franchise-Netzwerks für Einkaufsoptimierung im Mittelstand. Die logische Weiterentwicklung war die KI: Als ChatGPT im November 2022 erschien, erkannte er das Potenzial, nahm zunächst eine Ausbildung als AI-Trainer und entschied sich dann für die KI-Strategieberatung im Koerting Institute. Sein Kernargument: Er kommt nicht von der technischen, sondern von der kaufmännischen Seite – und genau diese Brücke zwischen betriebswirtschaftlicher Problemkenntnis und technischer Umsetzung fehlt vielen Unternehmen.
 
Direkter vs. indirekter Einkauf – wo wirklich Geld versickert

Im direkten Einkauf, also allem, was direkt in die Herstellung fließt, sind Mittelständler laut Brunner noch vergleichsweise gut aufgestellt – oft abgebildet in ERP-Systemen, mit klaren Prozessen. Kritisch wird es beim indirekten Einkauf: alles unter den sonstigen betrieblichen Aufwendungen, von Verpackungen über Logistik bis zu Büromaterial. Dort kann ein produzierendes Unternehmen schnell 40 bis 50 verschiedene Ausgabenkategorien ansammeln. Brunner hat Unternehmen erlebt, die 20 oder 30 verschiedene Lieferanten allein für Büromaterial hatten. Im Longtail – viele Artikel, viele Lieferanten, wenig Ausgaben – herrscht häufig das, was er diplomatisch als „Wildwuchs" bezeichnet. Auch der direkte Einkauf hat Schwachstellen: Die manuelle Verarbeitung von Auftragsbestätigungen ist ein klassischer Zeitfresser, der gleichzeitig Produktionsstillstände riskiert.
 
Strategischer Einkauf: Drei Hebel, die den Unterschied machen

Viele Mittelständler betreiben laut Brunner eigentlich nur Disposition – sie wissen, was sie brauchen, und bestellen. Echter strategischer Einkauf geht weiter: Erstens eine saubere Bedarfsanalyse mit Kategorisierung der Ausgaben (Category Management). Zweitens ein bewusstes Lieferantenportfolio mit Ausschreibungen, Verhandlungen und Rahmenverträgen für vorteilhafte Konditionen und gesicherte Lieferfähigkeit. Drittens eine systematische Risikobetrachtung – besonders relevant angesichts der Ereignisse der letzten Jahre: Corona, Ukraine-Krieg, Iran-Konflikt, Straße von Hormus, Zollpolitik. Brunner nennt das konkrete Beispiel eines Mineralwasserabfüllers, dessen Natronpreise für die Flaschenreinigung plötzlich durch die Decke gingen – ein bis dahin irrelevanter Posten wurde zum echten Kostenfaktor, der die Bottom Line gefährdete.
 
Problem-first statt Tool-first – und der AI-Design-Sprint als Abkürzung

Brunners zentrales Credo: Vom Problem herkommen, nicht vom Tool. Er erlebt regelmäßig Kunden, die 50 Copilot-Lizenzen gekauft haben und dann fragen, was sie damit anfangen sollen. Sein Gegenmodell ist der AI-Design-Sprint – ein hochstrukturiertes Format mit Elementen aus Design Thinking und dem Google Design Sprint, das in ein bis zwei Tagen mit allen Prozessbeteiligten durchgeführt wird. Das Herzstück: Time-Boxing, eine Divergenzphase zur kreativen Ideenfindung und eine Konvergenzphase zur Priorisierung – mit rund 30 bis 40 vorgegebenen Fragen, die alle Facetten des Problems durchleuchten. Das Ergebnis: konkrete, beschriebene Anwendungsfälle und oft direkt ein Prototyp zum Anfassen. Vorkenntnisse in KI sind bei den Teilnehmern nicht erforderlich – nur Prozesskenntnis und die Bereitschaft, sich einzulassen. Kunden reagieren laut Brunner regelmäßig überrascht, wie viel in so kurzer Zeit entsteht.
 
Fazit: Der digitale Zwilling des strategischen Einkäufers – eine Vision für drei Jahre

Change-Management ist kein Anhang, sondern Teil des Formats: Weil alle Prozessbeteiligten von Anfang an eingebunden sind, entsteht Partizipation statt Widerstand – die eigene Lösung, nicht ein externer Blueprint. Für den Mittelstand sieht Brunner die Jobangst durch KI übrigens als weniger dramatisch als oft dargestellt: Einkaufsabteilungen sind dort eher unterbesetzt und überlastet, nicht überbesetzt. Dazu kommt der demografische Wandel – die Babyboomer-Generation verlässt den Arbeitsmarkt, in Deutschland werden in den nächsten Jahren vier bis fünf Millionen Personen ausscheiden. Seine Vision für die nächsten drei Jahre nennt er den „Digitalen Zwilling des strategischen Einkäufers": ein KI-System, ein sogenannter AI Procurement Hub, der strategische Einkaufsaufgaben übernimmt und mittelständischen Unternehmen ermöglicht, ihren Einkauf auf Topniveau zu führen – ohne teures Spezialpersonal und ohne massive Systeminvestitionen.
 
Das nimmst du mit:
• Indirekter Einkauf ist im Mittelstand oft komplett vernachlässigt – mit 40 bis 50 Ausgabenkategorien und teils 20 bis 30 Lieferanten für eine einzige Kategorie liegt hier das größte ungehobene Einsparpotenzial.
• Strategischer Einkauf bedeutet drei Dinge: saubere Bedarfsanalyse, bewusstes Lieferantenportfolio und systematisches Risikomanagement – gerade geopolitische Ereignisse machen Lieferketten zur Chefsache.
• Wer erst ein Tool kauft und dann ein passendes Problem sucht, riskiert teure Frustrationsprojekte – der richtige Weg führt immer vom konkreten Problem zur technischen Lösung.
• Der AI-Design-Sprint liefert in ein bis zwei Tagen beschriebene Anwendungsfälle und einen greifbaren Prototyp – ohne KI-Vorkenntnisse bei den Teilnehmern, aber mit hoher Prozesskenntnis im Raum.
• Mitarbeiter im Mittelstand-Einkauf müssen KI weniger fürchten als oft angenommen: Unterbesetzung, Überstunden und der demografische Wandel sprechen eher für Entlastung als für Jobverlust.
• Der „Digitale Zwilling des strategischen Einkäufers" ist Thomas Brunners Leitbild für die nächsten drei Jahre – ein KI-gestützter AI Procurement Hub, der strategischen Einkauf für den Mittelstand zugänglich macht.
Kapitel:
00:00 Intro & Vorstellung: Thomas Brunner und Selina Gärtner
00:44 Thomas' Hintergrund: Sportmode, internationale Beschaffung, 15 Jahre Mittelstand
01:58 Weg in die Beratung: verlängerte Werkbank und Einkaufsoptimierung
04:42 ChatGPT-Moment November 2022 und der Weg zur KI-Strategieberatung
07:28 Direkter vs. indirekter Einkauf: wo es hakt
10:00 Pain Point: manuelle Auftragsbestätigungen im Procure-to-Pay-Prozess
11:00 Typisches Einstiegsszenario: Kunden wissen nicht, wo sie mit KI anfangen sollen
15:12 Drei Hebel des strategischen Einkaufs: Bedarf, Lieferanten, Risiko
17:54 Geopolitik und Lieferketten: Corona, Ukraine, Iran als Beispiele
22:00 KI-Prozessidentifikation: Auftragsbestätigungen und Rechnungsprüfung automatisieren
24:36 Problem-first statt Tool-first: warum 50 Copilot-Lizenzen der falsche Start sind
27:48 AI-Design-Sprint: Format, Ablauf und was am Ende rauskommt
32:05 Prototyp als Gamechanger: KI zum Anfassen und Basis für die Umsetzung
35:03 Change Management: Mitarbeiter von Anfang an einbinden
38:09 Jobangst durch KI im Mittelstand – warum sie überschätzt wird
38:45 Vision: Digitaler Zwilling des strategischen Einkäufers in drei Jahren
40:47 Für wen ist Thomas der richtige Ansprechpartner und wie erreicht man ihn?
 
 
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