Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, das jährliche Produktivitätswachstum in Deutschland zu versechsfachen, so das Institut der deutschen Wirtschaft. Doch dafür müssen KI-Projekte erfolgreich umgesetzt werden. Bisher scheitern Ideen noch zu häufig oder sorgen für Mehrarbeit bei den Mitarbeitenden. Wie lässt sich das verhindern?
Dieser Frage geht Host Philipp Ebnet in Folge 10 von Digitalwandler auf den Grund. Dafür spricht er mit Merlin Spöttl, Head of AI-Kompetenz in München bei CGI Deutschland.
Merlin erläutert seine Herangehensweise an KI-Ideen: Was macht einen Use Case wirklich sinnvoll? Warum ist Datenqualität fast immer der unterschätzte Showstopper? Und wie lässt sich verhindern, dass Künstliche Intelligenz Teams überfordert statt entlastet?
Besonders wichtig ist für Merlin Erwartungsmanagement: KI ist kein Wunderheilmittel. Daher betrachtet er jeden Kundenwunsch und potenziellen Use Case individuell. Manchmal reichen „drei If-Statements“ – und manchmal braucht es klare Kill-Gates, um Zeitverschwendung zu verhindern.
Im Gespräch erklärt Merlin, wie Unternehmen Experimentierfreude mit Sandbox und Guardrails sicher ermöglichen, warum KI-Projekte Geduld erfordern und welche Rollen Vorstand und Mitarbeitende einnehmen müssen, damit die neuen Arbeitsweisen effizient funktionieren.
Wenn du wissen willst, wie aus deinem KI-Pilotprojekt echte Wertschöpfung entsteht: Diese Folge ist dein Startpunkt.
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In der Folge erwähnte Statistiken:
Produktivitätswachstum 2025: Arbeitsproduktivität, Durchschnittslöhne und Lohnstückkosten nach Wirtschaftsbereichen - Statistisches Bundesamt
Produktivitätswachstum mit KI: Wie wird KI die Produktivität in Deutschland verändern? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW)
Hemmnisse bei KI-Einsatz: Ziele, Nutzen-Kosten-Verhältnis und Hemmnisse Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft - Institut der deutschen Wirtschaft (IW)
95% KI-Projekte scheitern: ai_report_2025.pdf
Einsatz von KI: Warum Unternehmen zögern: Künstliche Intelligenz: Nutzen meist größer als die Kosten - iwd.de
Dieser Frage geht Host Philipp Ebnet in Folge 10 von Digitalwandler auf den Grund. Dafür spricht er mit Merlin Spöttl, Head of AI-Kompetenz in München bei CGI Deutschland.
Merlin erläutert seine Herangehensweise an KI-Ideen: Was macht einen Use Case wirklich sinnvoll? Warum ist Datenqualität fast immer der unterschätzte Showstopper? Und wie lässt sich verhindern, dass Künstliche Intelligenz Teams überfordert statt entlastet?
Besonders wichtig ist für Merlin Erwartungsmanagement: KI ist kein Wunderheilmittel. Daher betrachtet er jeden Kundenwunsch und potenziellen Use Case individuell. Manchmal reichen „drei If-Statements“ – und manchmal braucht es klare Kill-Gates, um Zeitverschwendung zu verhindern.
Im Gespräch erklärt Merlin, wie Unternehmen Experimentierfreude mit Sandbox und Guardrails sicher ermöglichen, warum KI-Projekte Geduld erfordern und welche Rollen Vorstand und Mitarbeitende einnehmen müssen, damit die neuen Arbeitsweisen effizient funktionieren.
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Produktivitätswachstum 2025: Arbeitsproduktivität, Durchschnittslöhne und Lohnstückkosten nach Wirtschaftsbereichen - Statistisches Bundesamt
Produktivitätswachstum mit KI: Wie wird KI die Produktivität in Deutschland verändern? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW)
Hemmnisse bei KI-Einsatz: Ziele, Nutzen-Kosten-Verhältnis und Hemmnisse Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft - Institut der deutschen Wirtschaft (IW)
95% KI-Projekte scheitern: ai_report_2025.pdf
Einsatz von KI: Warum Unternehmen zögern: Künstliche Intelligenz: Nutzen meist größer als die Kosten - iwd.de
- 00:00KI-Use-Cases, die wirklich wirken
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