Innovate or cry

Valuable AI, Teil 1 von 4 – Wie Unternehmen KI zur Wirkung bringen.Montagmorgen, 8:40 Uhr. Ein Kollege schreibt dir eine Mail – genauer: seine KI schreibt sie. Vier Absätze, fehlerfrei, etwas viele Gedankenstriche. Du öffnest sie, denkst „warum?“ und lässt sie von deiner KI zusammenfassen. Zwei Lizenzen, zwei Prompts, viele Token, null Wirkung. Und das Controlling fragt: Wofür zahlen wir das eigentlich?Kosten ja, Wirkung nein – das hören Manuel und Babak gerade in fast jedem Unternehmen. Die Token-Kosten liegen 25 Prozent über dem Vormonat, das lässt sich messen. Die Wirkung nicht. In dieser Folge erklären die beiden, warum das kein Zufall ist, sondern eine ganz natürliche Entwicklung – und wo die nächste Stufe liegt. Auftakt der vierteiligen Miniserie „Valuable AI“.Das Modell dahinter: drei Wellen der KI-Adaption in Unternehmen.Welle 1 – Alle bekommen KI. Copilot oder ChatGPT Enterprise, hunderte oder tausende Lizenzen, und dann dümpelt die aktive Nutzung im kleinen einstelligen Prozentbereich. Einzelne werden besser und schneller, aber das hat keine Verzahnung mit dem Unternehmenserfolg.Welle 2 – Die Bastelwelle. Jeder baut sich Assistenten und kleine Automationen, gibt der KI Zugriff auf Postfach und Kalender. Oft sinnvoll, oft aber genau da, wo man den Unterschied selbst machen sollte: „In der Kommunikation mit Kunden und Mitarbeitenden möchte ich doch ich sein.“Welle 3 – Die Wertschöpfungswelle. KI übernimmt einen Prozess oder Teilprozess, mit einer Return-on-Investment-Überlegung vor dem ersten Prompt. Das ist weniger Prompting und mehr echtes Engineering – und erst hier entsteht Wirkung, die in einer Gewinn- und Verlustrechnung sichtbar wird.Das erwartet dich:– Der Kernsatz der Folge: Wirkung für die Organisation entsteht nicht auf der Personenebene, sondern auf der Prozess- und Wertschöpfungsebene. – Warum das Hauptproblem nicht das Prompting ist, sondern die Validierung – von Vibe Coding bis zur Hausarbeit mit toten Links und Emojis im Quellenverzeichnis. – Der Erwartungsfehler: Man ist mit Welle-3-Erwartungen in eine Welle-1-Technologie gestartet. Warum das beim Internet genauso war – Visitenkarten-Websites, Formulare, und der Durchbruch erst mit E-Commerce – und warum Content-Management-Lizenzen für alle dieselbe Geschichte erzählen. – Die beste KI ist die, die man nicht sieht: ein Sales Agent, der Stromverträge abschließt, und der Uber-Effekt für Unternehmensprozesse. – Warum nicht die KI der Bottleneck ist, sondern Daten und digitale Prozesse. – Decision Intelligence: Was gestern Wochen dauerte, dauert heute Tage – und morgen Sekunden. – Die ehrliche Selbstkritik: „Wir sind mit der Welle mitgeritten“ – und warum es jetzt, mitten in der Ernüchterung, Investitionswillen braucht, aber nicht jedes Vorhaben ein Megaprojekt sein muss. – Der versöhnliche Blick zurück: Ohne die AI-Literacy aus Welle 1 und 2 gäbe es keine Welle 3.Wie es weitergeht: In den nächsten drei Folgen geht es um den Praxisfall, in dem KI ein Stoppschild bekommt, um den Weg in die Wertschöpfungswelle – und um einen Fall, in dem Wirksamkeit wirklich zum Tragen kommt.In welcher Welle steckt euer Unternehmen? Schreibt es uns – wir greifen eure Antworten in der Serie auf.Deine Hosts: Manuel Kreutz: https://www.linkedin.com/in/kreutzmanuel/ Dr. Babak Zeini: https://www.linkedin.com/in/bzeini/Innovate or Cry – der Podcast rund um Innovation, KI und Tech-Trends. Direkt aus der Praxis einer Innovationsberatung. Abonniere die Show und bleib innovativ!

Eine KI, die Stromverträge verkauft: Sie berät auch um 23 Uhr, verhandelt wie am Basar – und macht dabei keinen einzigen Rechenfehler.In dieser Folge gibt es eine besondere Situation: ein Dreiergespräch mit Gast im Studio. Alexander Gierlinger, Geschäftsführer des österreichischen Energieanbieters E1 Erste Energie, erzählt gemeinsam mit Manuel, der das Projekt von Beginn an begleitet hat, die komplette Journey hinter einem KI-Sales-Agenten, der nicht nur Fragen beantwortet, sondern echte Vertragsabschlüsse generiert – aktuell in Version 6.0, inklusive aller Umwege dorthin.Es geht um das Problem dahinter: ein riesiger Teil der Haushalte, die ihren Strom- und Gasvertrag seit Jahren – teils Jahrzehnten – nicht angerührt haben. Ein Markt, in dem kaum jemand die eigene Rechnung versteht. Und die Frage, wie man Kunden erreicht, die kein Formular ausfüllen, sondern beraten werden wollen.Alex und Manuel sprechen offen über die Realität eines solchen Projekts: über mehr als ein Jahr Arbeit statt 15 Minuten Prompting, über den AI Act und warum jede einzelne Silbe der KI rechtlich geprüft sein muss, über den Pivot vom klassischen Website-Chatbot zum konversationalen Ansatz – und über den Moment, in dem die ersten Verträge reinkamen.Das erwartet dich:Warum ein Sales Agent kein Chatbot ist: Er berät, argumentiert und verhandelt – wie am Basar, aber in festen LeitplankenWiderrufsquote im Promillebereich: Wieso aufgeklärte Kunden die besten Abschlüsse sind64 % der abgesprungenen Nutzer zurückgeholt: das Zusammenspiel von KI und MenschUnter der Haube: Intent-Erkennung, Knowledge Base, Guardrails und VertriebspsychologieKI-Training in der Praxis: von FAQs über CRM-Analysen bis zu Use Cases aus tausenden Support-TicketsGrowth without Growing: wachsen ohne zusätzliches Personal – und warum trotzdem niemand seinen Job verlorDie Vision: vom eindimensionalen Vertriebskanal zum Ecosystem – eine „General Intelligence" fürs ganze UnternehmenUnd ganz nebenbei erfährst du, warum es Alex bis heute nicht gelungen ist, seine eigenen Großeltern vom Wechsel zu überzeugen – obwohl 700 Euro im Jahr drin wären.Du hast Fragen zu KI im Vertrieb? Schreib uns – wir beantworten sie in einer der nächsten Folgen. Mehr dazu auch hier: https://aidgen.ai/ Unser Gast:Alexander Gierlinger, Geschäftsführer E1 Erste Energie LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexander-gierlinger-295a451b1/ Web: https://www.erste-energie.atDeine Hosts: Manuel Kreutz: https://www.linkedin.com/in/kreutzmanuel/ Dr. Babak Zeini: https://www.linkedin.com/in/bzeini/Innovate or Cry – der Podcast rund um Innovation, KI und Tech-Trends. Einmal im Monat direkt aus der Praxis einer Innovationsberatung. Abonniere die Show und bleib innovativ!

"Eine .md-Datei ersetzt niemanden. Aber Menschen, die verstehen, wie man KI-Agenten steuert — schon."Death by Clawd geht gerade viral: Eine Website behauptet, dein SaaS sei nur ein Markdown-File. LinkedIn dreht durch. Wir sagen: Das ist der perfekte Symptom-Check für den KI-Overhype.Denn die Realität sieht anders aus: 90% der Unternehmen sehen keinen Produktivitätseffekt durch KI. Die Investitionsquote im Mittelstand sinkt, obwohl die Nutzung steigt. Und KI droht zur Quelle der Homogenisierung zu werden statt zur Differenzierung.Aber: Es gibt eine nächste Welle. Und die heißt nicht ChatGPT 2.0.In dieser Folge tauchen wir tief ein in World Models und Physical AI — KI-Systeme, die nicht Text vorhersagen, sondern die physische Welt verstehen und simulieren. Yann LeCun hat dafür gerade 1 Milliarde Dollar eingesammelt. Siemens baut mit NVIDIA in Erlangen die erste vollständig KI-gesteuerte Fabrik. BMW setzt Humanoide in der Serienproduktion ein.Und wir diskutieren: Warum der deutsche Mittelstand in dieser nächsten Welle einen überraschenden Vorteil hat — Prozesswissen, Fertigungsdaten, Domänenkompetenz. Aber nur, wenn er jetzt anfängt.Darüber sprechen wir:(00:00) Death by Clawd: Warum der Overhype gefährlich ist(03:00) Die Ernüchterung: 90% ohne KI-Produktivitätseffekt(05:30) Adaption Gap: Warum Unternehmen KI kaufen, aber nicht umsetzen(09:30) World Models erklärt: LLMs lesen Bücher — World Models überqueren die Straße(11:15) V-JEPA 2: 62 Stunden Video reichen für Robotersteuerung(16:00) Drei Teams, Milliarden-Wetten: AMI Labs, World Labs, NVIDIA Cosmos(17:00) Physical AI: KI in der Fabrik statt im Chatfenster(24:30) Siemens + NVIDIA Erlangen, BMW Leipzig, NEURA Robotics(28:45) Jensen Huang: 90-Billionen-Dollar-Markt — und Deutschland sitzt auf dem besten Material(31:00) Innovators Dilemma: Warum die Lücke jetzt größer wird(32:15) Small Language Models: Datenqualität schlägt Modellgröße(34:00) Daten als Burggraben: Warum euer Domänenwissen der echte Wettbewerbsvorteil ist(37:00) EU AI Act: Pflicht und Kür — was jetzt zu tun ist(42:50) Drei Takeaways: Transformer werden Commodity, Physical AI ist die nächste Welle, der Mittelstand hat den Vorteil(44:30) Bringt eure Daten in Ordnung, schult eure Leute, setzt Use Cases umErwähnte Quellen & Referenzen:— Death by Clawd: deathbyclawd.com— MIT Studie zu GenAI-Produktivität (2025)— Yann LeCun / AMI Labs Paris (1 Mrd. $ Funding, März 2026)— Meta V-JEPA 2 (Open Source World Model)— Fei-Fei Li / World Labs (1 Mrd. $ Funding)— NVIDIA Cosmos Platform— Siemens + NVIDIA: KI-gesteuerte Fabrik Erlangen— BMW Leipzig: Figure 02 Roboter in Serienproduktion— NEURA Robotics (Metzingen) + Schaeffler + Bosch— Microsoft Phi-4 (Small Language Model)— EU AI Act: KI-Literacy-Pflicht seit Feb. 2025Hosts:Manuel Kreutz — Geschäftsführender Gesellschafter Kreutz & Partner, Co-Founder aidgen.ai & futuresthttps://www.linkedin.com/in/kreutzmanuel/Dr. Babak Zeini — Co-Founder futurest, Physiker, Dozent für Innovationsmanagementhttps://www.linkedin.com/in/bzeini/Innovate or Cry — Tech-Obsession trifft Business-Realität.Alle zwei Wochen auf Spotify, Apple Podcasts und überall, wo es Podcasts gibt.

Agentic Retail: Wenn KI-Agenten zur neuen Kundenschnittstelle werden – mit Jörg Hirt (REWE Digital)Was passiert, wenn nicht mehr der Mensch, sondern ein KI-Agent entscheidet, was gekauft wird?In dieser Folge von Innovate or Cry sprechen Manuel Kreutz, Dr. Babak Zeini und Jörg Hirt (REWE Digital) über den fundamentalen Wandel im Handel durch sogenannte agentische Systeme.Im Zentrum steht die These:Der Handel hat kein Technologieproblem – sondern ein Entscheidungsproblem.Während sich KI exponentiell entwickelt, bleiben Organisationen, Entscheidungsprozesse und Kultur linear. Daraus entsteht ein wachsender Gap – und genau hier entscheidet sich, welche Unternehmen zukünftig relevant bleiben.Die Diskussion geht weit über klassische Automatisierung hinaus. Es geht um eine neue Realität, in der:KI-Agenten selbst zu Kunden werdenKaufentscheidungen zunehmend rational und automatisiert getroffen werdensich Marken, Interfaces und Kundenzugänge fundamental verschiebenUnternehmen parallel ihre Organisation UND ihr Geschäftsmodell transformieren müssenEin zentrales Konzept der Folge ist „Agentic X“ – die Verbindung von→ Agentic Organization (interne Transformation)→ Agentic Commerce (externe Kundenschnittstelle)Denn nur wer beides zusammendenkt, wird in einer agentischen Welt bestehen.Kapitel (final abgestimmt)00:00 – Intro & Start des neuen Gästeformats02:30 – Jörg Hirt: Rolle als „Möglichmacher“ bei REWE Digital04:30 – Warum KI kein Technologieproblem ist07:30 – Exponentielle Technologie vs. lineare Organisation10:00 – Entscheidungsproblem & kulturelle Trägheit in Unternehmen13:00 – Europa vs. USA: Risiko, Mindset und Geschwindigkeit15:30 – Agentic Commerce: Realität, Hype oder unvermeidliche Zukunft?18:00 – Agentic X: Warum Organisation und Markt zusammen gedacht werden müssen21:00 – Agenten als neue Kundengruppe im Retail24:00 – Hyperpersonalisierung & neue Anforderungen durch Agenten27:00 – End-to-End Transformation vs. Insellösungen29:30 – Citizen Development & die Zukunft von IT-Strukturen32:00 – Datenlayer, Orchestrierung & Multi-Agent-Systeme35:00 – Zukunft des Internets: menschliche vs. agentische Ebene38:00 – Marke vs. Service im Agentic Zeitalter41:00 – Warum Brand nicht verschwindet – aber unter Druck gerät44:00 – Praxisbeispiel: Urlaub komplett durch KI-Agent geplant47:00 – Emotional vs. rational: Wo der Mensch bleibt50:00 – Kundenzugang: Wer kontrolliert die Schnittstelle?53:00 – Vertrauen, Plattformen & Machtverschiebung56:00 – Wrap-up: Warum jetzt Bewegung wichtiger ist als Perfektion

Innovate or Cry – Episode #33Agentic Revolution: OpenClaw, autonome KI-Agenten und die Zukunft der ArbeitIn dieser Folge von Innovate or Cry diskutieren Manuel Kreutz und Dr. Babak Zeini die neuesten Entwicklungen rund um Agentic AI und autonome Systeme.Ausgangspunkt der Diskussion ist OpenClaw – ein Open-Source-Projekt, das zeigt, wie sich KI von einem reinen Chat-Interface hin zu autonomen Agenten entwickelt, die eigenständig handeln, Tools nutzen und komplexe Aufgaben ausführen können.Die beiden Hosts analysieren, welche technologischen Bausteine hinter solchen Systemen stehen – von persistenter Identität und Memory-Systemen bis hin zu Skill-Marktplätzen und autonomen Entscheidungsprozessen.Dabei geht es nicht nur um technologische Möglichkeiten, sondern auch um die entscheidenden Fragen für Unternehmen:Wie können autonome KI-Agenten produktiv eingesetzt werden?Welche Security- und Governance-Risiken entstehen durch autonome Systeme?Welche Rolle spielen Open Source Ökosysteme in der nächsten Phase der KI-Entwicklung?Und wie verändert Agentic AI langfristig Digital Business und Innovation?Ein zentrales Thema der Folge:Autonomie in KI-Systemen kann enorme Effizienzgewinne ermöglichen – verschiebt aber gleichzeitig die Komplexität in Richtung Strategie, Governance und Architektur.Zum Abschluss wagen Manuel Kreutz und Babak Zeini einen Blick in die Zukunft:Welche Szenarien sind für Agenten-Systeme realistisch – und stehen wir möglicherweise am Beginn einer Entwicklung, die langfristig in Richtung technologische Singularität führt?Key TopicsDie Agentic Revolution und warum 2026 als entscheidendes Jahr giltOpenClaw: Architektur, Fähigkeiten und Community-ÖkosystemUnterschiede zwischen Chatbots, Copilots und autonomen AgentenSicherheitsrisiken wie Prompt Injection und kompromittierbare SkillsGovernance und Kontrollmechanismen für autonome SystemeStrategische Implikationen für Unternehmen und digitale OrganisationenZukunftsszenarien für KI-Agenten und AI-ÖkosystemeChapters00:00 – Einführung und Überblick zur Agentic Revolution06:20 – OpenClaw: Architektur und Funktionsweise von KI-Agenten17:08 – Sicherheitsrisiken und Herausforderungen autonomer Systeme22:47 – Potenziale für Unternehmen und Business-Anwendungen28:54 – Technologische Entwicklungen und neue Architekturmodelle33:56 – Zukunft der Agentic AI und mögliche Markt-Szenarien41:50 – Technologische Singularität und langfristige AuswirkungenKeywordsAgentic AI, OpenClaw, KI-Agenten, Automatisierung, Innovation, Cybersecurity, AI Development, Open Source, Zukunftstechnologien, Digital Business

Digitale Souveränität – zwischen Machtverschiebung und RealitätsschockDigitale Souveränität war lange ein politisches Schlagwort.Jetzt ist sie strategischer Imperativ.In dieser Folge diskutieren wir, warum das Thema gerade massiv an Relevanz gewinnt – und warum es kein IT-Projekt, sondern eine Machtfrage ist.Worum es in dieser Episode gehtWir zerlegen das Thema in drei Ebenen:1. IndividuumAbhängigkeit von Plattformen, Cloud-Services, KI-Tools.Warum Ausstieg theoretisch einfach – praktisch aber extrem schwer ist (Netzwerkeffekte).2. UnternehmenCloud-First, Hyperscaler, KI-Integration.Was passiert, wenn Infrastruktur nicht mehr neutral ist?Warum digitale Souveränität Teil der KI-Governance werden muss.3. Europa als WirtschaftsraumRegulierung ist vorhanden (AI Act etc.) –aber Regulierung ersetzt keine technologische Substanz.Wo stehen wir wirklich bei Cloud, Chips, Energie und Foundation Models?Chapters00:00 Einführung in die digitale Souveränität02:39 Warum das Thema gerade jetzt eskaliert05:50 Regulierung vs. Bürokratisierung in Europa08:40 Netzwerkeffekte, Monopolisierung und Abhängigkeit11:32 Europäische Alternativen – Wunsch oder realistische Option?14:13 Wirtschaftliche Souveränität als strategische Notwendigkeit17:27 Cloud-Infrastruktur als geopolitischer Hebel20:21 Konkrete Implikationen für Unternehmen23:09 Zukunftsperspektiven europäischer KI-Modelle

2026 startet – und statt einer klassischen „Was bringt das Jahr?“-Predictions-Folge nehmen Manuel und Babak eine andere Perspektive ein: Welche Tipping Points sind bereits erkennbar? Welche Entwicklungen könnten jetzt kippen und dadurch Wirtschaft, Organisationen und digitale Produkte langfristig verändern?Im Fokus: Deutschland & Unternehmen, die Agentic Era (agentische Systeme), das Kippen von UX-Paradigmen und die Frage, wie Decision Intelligence Entscheidungen in Organisationen messbar verbessern kann – ohne die Verantwortung an Maschinen abzugeben.00:00 – 03:40 Einstieg: Warum keine Predictions, sondern Tipping Points03:41 – 11:30 Tipping Point #1: Agentic Era – KI wird vom Tool zum Akteur11:31 – 19:40 Tipping Point #2: Organisationen werden kleiner – aber wirksamer19:41 – 27:10 Entkernung statt Automatisierung: Overhead, Ownership, Agents as a Service27:11 – 40:20 Tipping Point #3: UX ist tot – Software wird dialogisch40:21 – 46:40 KI in Plan/Build/Run, Governance und Grenzen der Automatisierung46:41 – 49:20 Tipping Point #4: Ende des Global Village – Fragmentierung des Internets49:21 – 55:15 Tipping Point #5: Decision Intelligence – besser entscheiden unter Unsicherheit55:16 – 56:00 Wrap-up & Ausblick

AI Transformation: Was Unternehmen jetzt wirklich tun müssenIn Folge #33 sprechen Manuel Kreutz und Dr. Babak Zeini darüber, warum AI Transformation nicht einfach ein weiteres Digitalisierungsprojekt ist – sondern ein grundlegender Wandel, der Organisationen von innen heraus verändert.Wir beleuchten, welche Denkfehler viele Unternehmen aktuell machen, welche drei Transformationspfade wirklich zählen und warum KI künftig nicht nur ein Werkzeug, sondern ein strategischer Unternehmensmotor ist.Gemeinsam diskutieren wir:Warum KI nicht „nice to have“ ist, sondern der neue ProduktivitätsstandardWie Unternehmen vom Experimentieren zur echten AI-Strategie kommenWarum KI-Transformation immer als Führungsaufgabe beginntWelche Rolle Daten, Prozesse & Organisationsdesign spielenWas die größten Blocker sind (und wie man sie vermeidet)Warum die nächsten 3 Jahre entscheidend werdenWie KI-Agenten die Arbeitswelt und Rollenprofile verändern werdenWas „autonom fahrende Firma“ konkret bedeutetWas Unternehmen sofort tun können, um sich AI-ready zu machenAußerdem sprechen wir darüber, wie wir in Projekten die Cost of Doing Nothing sichtbar machen und warum Untätigkeit heute riskanter ist als jeder Fehlversuch.Ein Blick in die Zukunft rundet die Folge ab:Produktionsketten, Wissensarbeit, Medizin, HR – überall entsteht gerade ein neues Betriebsmodell. Unternehmen, die jetzt starten, sichern sich einen unfairen Vorteil.

KurzbeschreibungManuel und Babak nehmen „Innovation in der Medizin“ unter die Lupe – mit Longevity als Ausgangspunkt. Worum es wirklich geht: Healthspan statt nur Lifespan, KI als Turbo für Diagnostik, Drug Discovery und personalisierte Therapien, plus der Blick auf Daten, Regulierung (EU AI Act), Blockchain und Quantum. Zwischen Science, Ethik und Praxis – ohne Hype, mit Haltung.Kapitelmarken00:00 – Intro & Setting: Warum Longevity jetzt03:00 – Mythos vs. Wissenschaft: Von Kurzweil bis Realität06:30 – Evolution statt Ewigkeit: Healthspan > Lifespan10:30 – Sinclairs 3 Stufen: (1) Krankheiten verhindern, (2) Altern verlangsamen, (3) Altern umkehren14:30 – Was KI heute schon kann: Diagnostik, Bildgebung, Risikoprofile18:30 – Von „Forschung“ zu „Design“: Generative Drug Discovery22:30 – Multimodale Signale: Stimme, Bild, Sensorik & Kontext27:00 – Ärzt:innen + KI: Augmentierung statt Automatisierung33:00 – Training wie im Flugsimulator: Kommunikation mit Patient:innen via KI üben37:30 – Datenfragen: Privacy, Ownership, EU AI Act (Hochrisikosysteme)44:30 – Blockchain als Vertrauens-Layer: Audit, Consent, Datennutzung48:00 – Quantum & Bio/Materialforschung: Was zusätzlich beschleunigt52:00 – Pragmatismus: Was Patient:innen in den nächsten Jahren spüren55:00 – Ausblick & Wette: Wie alt werden wir (realistisch)?