Warum scheitern KI-Projekte, obwohl die Technologie verfügbar ist? Dr. Benjamin Linnik spricht mit Udo Latino, Co-Founder von dUb IMPACT, darüber, wie aus Ideen messbare Wertschöpfung wird.
\nEntscheidend sind drei Faktoren: Wertbeitrag, Daten und Menschen. Am Anfang steht ein reales Problem, das KI besser lösen kann als herkömmliche Mittel. Auch eine mäßige Datenlage ist kein Ausschlusskriterium. Wichtig sind ein passender Use Case und die frühe Beteiligung der Menschen im Unternehmen.
\nFür den Mittelstand empfiehlt Latino kleine, sichtbare Schritte: Quick Wins sollen binnen sechs Monaten Ergebnisse liefern und ihre Investition spätestens nach eineinhalb Jahren einspielen. Linnik und Latino diskutieren dazu Beispiele aus Verwaltung und Support, AI First, laufende Kosten, Datenschutz, europäische Modelle und eine Methodik, die vom KI-Wunschzettel zur fundierten Handlungsempfehlung führt.
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\nKapitelübersicht:
\n00:00 – DOAG VOICES FutureAI Intro
\n00:55 – Businessperspektive auf KI
\nWie dUb IMPACT KI in Wertschöpfung übersetzt.
\n03:14 – Wert, Daten und Menschen
\nDrei Faktoren entscheiden über Erfolg oder Scheitern.
\n06:10 – Trotz Datenlücken startklar
\nWarum verschlafene Digitalisierung KI nicht verhindert.
\n09:22 – Mit Quick Wins Vertrauen schaffen
\nKleine Leuchtturmprojekte begrenzen das Risiko.
\n12:36 – Unsichtbare Potenziale finden
\nOft steckt der größte Effekt in unscheinbaren Teilprozessen.
\n15:31 – KI als Verstärker
\nLatino beschreibt hybride Jobs und ergänzte menschliche Arbeit.
\n18:42 – Mittelstand statt Silicon Valley
\nKnappe Ressourcen verlangen eine realistische Strategie.
\n21:28 – Das richtige Problem lösen
\nVoicebot und Support zeigen den Unterschied zwischen Technik und Wirkung.
\n24:03 – AI First trifft Realität
\nProzesse neu zu denken muss schrittweise gelingen.
\n29:07 – Kosten und ROI
\nAuch laufende Ausgaben gehören in die Rechnung.
\n34:04 – Daten und Infrastruktur
\nCloud, eigene Systeme und europäische Modelle im Vergleich.
\n39:23 – Vom Wunschzettel zum Konzept
\nPotenzialcheck, Design Sprint, Nutzertests und KPIs strukturieren die Auswahl.
\n45:09 – Praxis beim KI Navigator
\nFünf Referenzprojekte sollen Erfolge und Hürden zeigen.
\n47:45 – Fazit und Ausblick
\nJedes Unternehmen kann Daten- und KI-Unternehmen sein.
\n49:46 – DOAG VOICES FutureAI Outro
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\nDie Top 3 Learnings dieser Episode:
\n1. KI-Projekte beginnen mit einem relevanten Problem, nicht mit einem Tool.
\n2. Quick Wins verbinden frühe Ergebnisse mit Beteiligung und Lernen.
\n3. Gute Entscheidungen berücksichtigen Daten, Menschen, Kosten, KPIs und ROI.
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\nMehr über Udo Latino:
\nhttps://www.linkedin.com/in/udo-latino/
\nUdo Latino spricht auf der KI Navigator 2026 am 18. & 19. November im NCC in Nürnberg:
\nhttps://meine.doag.org/events/ki/2026/agenda/#agendaId.8701
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\nMehr über Dr. Benjamin Linnik:
\nhttps://www.linkedin.com/in/benjaminlinnik/
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\nMehr über die DOAG:
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\nAnstehende DOAG-Konferenzen:
\nKI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
\nhttps://www.kinavigator.eu/de/home/
\nACHTUNG: Für die KI Navigator 2026 in Nürnberg können noch bis zum 29. September stark rabattierte Tickets erworben werden!
\nDOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
\nhttps://anwenderkonferenz.doag.org/de/home/
\nAuch hier läuft die Early-Bird-Aktion noch bis 29. September.
\nDevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
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