Blog

valantic Podcast: KI skaliert nur mit klarer Führung

Digitalisierung

Künstliche Intelligenz (KI)

Michael Kurzidim

16. Juni 2026

Laurenz Kirchner und Rainer Lindenau, valantic

Diesen Artikel teilen

Alle wollen KI. Aber nur wenige bekommen sie wirklich erfolgreich skaliert.

In dieser Folge von „AI or DIE“ spricht Laurenz Kirchner, Partner und Co-Lead AI bei valantic, über echten Erfolg mit KI. Außerdem geht es um die Bedingungen, die erfüllt sein müssen, damit KI in der Praxis hohe Mehrwerte erzielt.

Jetzt direkt reinhören!

Daten sind wichtig, auch für diesen Podcast. Grundlage ist daher die Studie „AI at Scale“, die valantic gemeinsam mit dem Handelsblatt Research Institute durchgeführt hat. Befragt wurden 1.000 C-Level-Entscheider aus deutschsprachigen Unternehmen der DACH-Region.

valantic Digital Excellence Outlook 2026: AI at Scale

Studie: AI at Scale

Lesen Sie jetzt in unserer AI at Scale-Studie, wie KI-Reife, Führung und Vertrauen über Wettbewerbsfähigkeit entscheiden.

Zur Studie

Die zentrale Erkenntnis: KI ist kein Zukunftsthema mehr. Sie wird bis 2030 als wichtigste Technologie für Wettbewerbsfähigkeit gesehen, noch vor dem Dauerbrenner Cybersicherheit. Aber zwischen Strategie, Pilotprojekten und echter Skalierung klafft noch eine massive Lücke. Laurenz erklärt, warum Unternehmen KI auf zwei Ebenen denken müssen: als Breitensport für alle Mitarbeitenden – etwa durch Copilot, ChatGPT oder Claude – und als Spitzensport für geschäftskritische Workflows, Agenten und automatisierte Prozesse.

Dabei wird klar: KI-Reife entsteht nicht durch Tools allein. Sie braucht Führung, Umsetzungskompetenz, befähigte Mitarbeitende, Governance, skalierbare Architektur und vor allem eine qualitätsgesicherte Datengrundlage. Oder einfacher gesagt: Daten sind nicht alles. Aber ohne Daten ist alles nichts.

KI-reifen Unternehmen fällt es leichter, so ein Ergebnis der Studie, mit KI signifikante Mehrwerte zu erzielen. „Wir unterscheiden vier Reifegrade und haben mehrere Reifegradkriterien formuliert“, erklärt Laurenz.

Zu den Reifegrafkriterien gehören:

Sie wollen mehr wissen? Dann hören Sie doch einfach rein in den spannenden und kurzweiligen Podcast mit Laurenz Kirchner und dem Moderator Andreas Wiener!

Zur Podcast-Folge

Mehr zum Thema

Vier Personen arbeiten gemeinsam an einem Schreibtisch im Büro. Ein Mann zeigt mit gestrecktem Arm auf den Bildschirm eines Laptops. Seine Kolleg:innen stehen um ihn herum und schauen lächelnd auf den Bildschirm

Digitalisierung 18. August 2026

Braucht Ihr HR-Tech-Stack wirklich fünf verschiedene Tools?

HR-Management über mehrere Länder hinweg ist bereits komplex – kommen fünf verschiedene Tools für Gehaltsabrechnung, Spesen, Talentmanagement, Recruiting und Umfragen hinzu, multipliziert sich die Komplexität. Erfahren Sie, warum getrennte Systeme die Produktivität bremsen und wie ein einheitliches HRIS multinationalen Scale-ups eine einzige verlässliche Datenquelle bietet.

Ein Manager hält eine Präsentation vor seinem Team.

Digitalisierung 5. August 2026

Value Driver Trees are dead. Long live value driver trees.

Klassische Value Driver Trees schaffen Transparenz, stoßen bei der operativen Steuerung jedoch schnell an ihre Grenzen. Erst wenn Werttreiber bis auf die tatsächlich beeinflussbaren Hebel im Geschäft heruntergebrochen und ihre Wirkungen modelliert werden, entsteht ein echtes Steuerungsinstrument. Warum Unternehmen dafür ihre Sicht auf Treiberbäume grundlegend ändern müssen und weshalb der Aufwand sich langfristig auszahlt.

Team in modernem Office beim Arbeiten mit Joule Studio

Künstliche Intelligenz 4. August 2026

Joule Studio 2.0: Mit SAP KI-Agenten zum Autonomous Enterprise

Im dritten Teil unserer Blogserie zum Autonomous Enterprise rücken die KI-Agenten in den Blick. SAP macht mit Joule Studio 2.0 und branchenspezifischer Industry AI den Sprung vom KI-Assistenten zum autonom handelnden KI-Agenten möglich – inklusive offener Entwicklung mit n8n und Vercel sowie integrierter Governance im SAP AI Agent Hub.

Nichts verpassen.
Blogartikel abonnieren.

Anmelden