In dieser Folge von DOAG VOICES FutureAI spricht Host Dave König mit Sven Giesselbach von T-Systems über die Praxis von KI-Projekten, agentische Systeme und Europas Suche nach technischer Souveränität. Im Zentrum steht die Frage, warum so viele KI-Initiativen trotz großer Erwartungen scheitern – und was erfolgreiche Projekte heute anders machen müssen. Sven Giesselbach erklärt, welche Rolle Foundation Models dabei spielen, warum Stakeholder, Business Case und Infrastruktur von Anfang an zusammen gedacht werden müssen und wie sich KI-Projekte von klassischer Softwareentwicklung unterscheiden.
\nDarüber hinaus geht es um konkrete Anwendungen bei T-Systems: von KI-Unterstützung in der Softwareentwicklung über Wissensmanagement bis hin zu Deep-Research-Ansätzen auf internen Unternehmensdaten. Ein weiterer Schwerpunkt ist die europäische KI-Souveränität: Sven Giesselbach beschreibt, warum Datensouveränität, Modellsouveränität, Infrastruktur und Hardware strategisch zusammengehören – und welche Rolle dabei die Industrial AI Cloud, das Projekt SOPHI und der Aufbau eigener europäischer KI-Kapazitäten spielen.
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\nKapitelübersicht:
\n00:00 – Intro
\nAuftakt der Folge und Einführung in die Themen KI, Zukunft und technologische Entwicklung.
\n00:16 – KI trifft Biografie
\nDave König stellt Sven Giesselbach mit einer KI-generierten Charakterisierung vor und eröffnet das Gespräch.
\n01:32 – Forschung zu gescheiterten KI-Projekten
\nSven erklärt, warum heute so viele KI-Projekte scheitern und welche Erfolgsfaktoren entscheidend sind.
\n05:12 – Was Foundation Models auszeichnet
\nEs geht um den Wandel von spezialisierter KI hin zu generalistischen, multimodalen Modellen.
\n07:57 – Infrastruktur, Kosten und Betriebsmodelle
\nDas Gespräch beleuchtet, wann On-Premises, Cloud oder hybride Strategien für KI sinnvoll sind.
\n13:44 – Vom Fachaufsatz zum Buchprojekt
\nSven erzählt, wie aus einer kompakten Übersicht ein umfangreiches Standardwerk zu Foundation Models wurde.
\n17:27 – Was agentische KI in der Praxis bedeutet
\nDer Blick geht auf Agentic AI, Workflows und produktive Unternehmensanwendungen.
\n19:48 – Coding, Wissensmanagement und Deep Research
\nKonkrete Beispiele zeigen, wie T-Systems KI bereits in Entwicklung und Wissenszugriff einsetzt.
\n21:44 – Tech or Myth
\nIm Ratespiel geht es um einen spektakulären Netzausfall und die Frage, was wirklich passiert ist.
\n25:15 – KI-Souveränität als strategische Aufgabe
\nSven beschreibt, warum Europa eigene Infrastruktur, Modelle und Wahlfreiheit braucht.
\n31:07 – SOPHI und die Industrial AI Cloud
\nDas Gespräch wird konkret: Rechenzentrum, GPU-Ausbau und ein europäisches Foundation-Model-Projekt.
\n35:26 – Hardware, Bildung und Karrierewege
\nZum Schluss geht es um Chip-Abhängigkeiten, Förderung von KI-Kompetenz und Tipps für den Nachwuchs.
\n42:01 – Outro
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\nDie Top 3 Leanrings dieser Episode:
\n1. KI-Projekte scheitern oft nicht an den Modellen, sondern an fehlendem Business Case, unklarer Skalierung und zu später Einbindung der Beteiligten.
\n2. Agentische KI entfaltet ihren Nutzen besonders dort, wo Sprachmodelle mit klaren Workflows, Tools und Unternehmensdaten verbunden werden.
\n3. Europäische KI-Souveränität braucht mehr als gute Modelle: Entscheidend sind Infrastruktur, Hosting, Datenkontrolle und langfristig auch Hardware-Alternativen.
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\nMehr über Sven Giesselbach:
\nhttps://www.linkedin.com/in/svengiesselbach/
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\nMehr über Dave König:
\nhttps://www.linkedin.com/in/frickeldave/
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\nMehr über die DOAG:
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\nAnstehende DOAG-Konferenzen:
\nAPEX connect 2026 | 18. - 20. Mai | Heide Park Soltau
\nhttps://apex.doag.org/de/home/
\nBis einschließlich 7. April 2026 gibt es stark rabattierte Preise!!!
\nDOAG 2026 Datenbank mit Cloud Infrastructure | 18. & 19. Mai 2026
\nhttps://datenbank.doag.org/de/home/
\nCloudLand 2026 | 19. - 22. Mai | Heide Park Soltau
\nhttps://www.cloudland.org/de/home/
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