#digdeep - Neues aus der digitalen Welt

Karrieresprünge beginnen dort, wo die Komfortzone endet. Daimler, Deutsche Bahn und seit diesem Sommer das Hasso Plattner Institute. Die beruflichen Stationen unserer Gästin Dr. Daniela Gerd tom Markotten sind vielleicht auf den ersten Blick unterschiedlich, aber eines verbindet sie: Immer dann, wenn die Lernkurve besonders steil war, habe sie am meisten mitgenommen. Darüber habe wir mit ihr auf der herCAREER gesprochen, der größten Plattform im deutschsprachigen Raum für weibliche* Karriere. Bei unserer Live-Aufzeichnung in München konnten wir wie jedes Jahr direkt mit unseren Hörerinnen und Hörern in den Austausch gehen - eine Folge also, in der nicht nur wir zu hören sind. Es ging um Technik, Tempo, Karrieresprünge und die Frage, was es für eine erfolgreiche Karriere braucht. Daniela ist überzeugt: Wir müssen uns mehr zutrauen! Gerade dann, wenn eine Aufgabe zunächst zu groß erscheint. Fehler gehören dazu, genauso wie Führungskräfte, die Raum zum Ausprobieren schaffen. Wir sollten uns von der klassischen Männer-Frauen-Debatte lösen. Entscheidend ist, welche Ideen wir einbringen, welche Probleme wir lösen und was wir gestalten. Auf die Frage, ob es sich heute angesichts der KI überhaupt noch lohnt, Informatik zu studieren, hat Daniela eine klare Antwort: Mehr denn je! Die Informatik hatte noch nie ein so mächtiges Werkzeug wie KI an der Hand - und die vier wertvollsten Unternehmen der Welt basieren auf Informatik.

Hinterher erscheint immer alles unvermeidlich - doch zu Beginn jeder technologischen Erfolgsgeschichte stehen Entscheidungen. Und sie haben häufig mit dem Einfluss Einzelner, mit Machtpositionen und dem Wechselspiel mit der Gesellschaft und den Konsumenten zu tun. Technologien wie die Verarbeitung von Massendaten, die Digitalisierung aller Lebensbereiche, die Sozialen Medien oder heute Künstliche Intelligenz sind nie völlig "neutral". Denn wie sie genutzt werden - zum Wohle der Menschen, der Firmen, der Staaten, oder eben der Diktatoren - ist durchaus keine basisdemokratische Entscheidung. Unser Studiogast Prof. Dr. Debora Gerstenberger beschäftigt sich als Historikerin für Lateinamerikanische Geschichte mit der Frage, wie die Einführung der modernen IT mit der Geschichte von Staaten, Geheimdiensten und den Auswirkungen auf die Gesellschaften zusammenhängt. In ihrem Projekt „Wired History. Computers, Humans, and the Making of Latin American Futures (1950s–2000s)“ macht sie die Zusammenhänge und auch Zufälle sichtbar, wie z.B. bei der Einführung von IBM Terminals beim brasilianischen Geheimdienst SNI. Wie so oft bei #digdeep waren Frauke und ich völlig verblüfft über die Einblicke und Erkenntnisse, die wir aus einem Thema ziehen konnten, das wir überhaupt nicht auf dem sprichwörtlichen Computerbildschirm hatten. Der Blick zurück in die Geschichte, aus der wir kommen, gibt dem Blick in die Zukunft erst den notwendigen Kontext. #digdeep ist stolzer Teil der Brand Eins Podcast-Familie. [Brand Eins Podcasts](https://www.brandeins.de/podcasts?gad_source=1&gad_campaignid=8669287091&gbraid=0AAAAADufPN4Y8x8E5wM6iF8hniVucBOP_&gclid=EAIaIQobChMIrZTE_97KlwMVG4VoCR2UwjdKEAAYASAAEgLfevD_BwE)

In KI-Projekten geht es immer um Effizienz und eingesparte Personalkosten - aber fast nie um die Frage, wie es den Menschen damit geht. Nutzt KI den Menschen, oder ist es nicht oft genau umgekehrt? Wie konkret ist die Angst vor Jobverlust, und wo liegt das eigentliche Problem? Was muss ein Unternehmen ab morgen anders machen, wenn es KI einsetzt? Und läuft es auf Koexistenz mit der KI hinaus, oder ist der Mensch am Ende raus? Die exponentielle Entwicklung agentischer KI-Systeme erreicht wöchentlich neueEinsatzgebiete, die noch zum Jahresanfang unerreichbar schienen - ein Ende ist nicht abzusehen. Dass KI dies kann, liegt zumindest heute noch am intensiven Feedback und Training durch die Menschen, die perspektivisch damit ihre eigene berufliche Daseinsberechtigung abschaffen. Vorher aber sollen sie als "human in the loop" das überwachen, was KI im Sekundentakt ausspukt - von übermenschlich genial bis zu völlig banalem Unfug. Die Frage, was wir mit KI eigentlich erreichen wollen und was nicht, stellt sich also immer dringender. Mal abgesehen von den etwas merkwürdigen Warnungen der AI Frontier Labs, die vorgeblich die Menschheit vor genau ihren Produkten schützen wollen, die sie ja selber bauen. Also: Was wollen wir Menschen eigentlich, und was wollen wir in den Unternehmen? Die Beantwortung dieser Frage will die Human Friendly Automation Alliance vorantreiben, indem sie Unternehmen und die Sozialpartner zusammenbringt, um gemeinsame Werte und Prämissen zu formulieren. Hanjo Gergs und Lars Schatilow sind Co-Initiatoren dieser Initiative mit Sitz in Düsseldorf. Beide verbindet eine langjährige Karriere in der klassischen Industrie, bei Audi und IBM. 2020/21 haben sie bereits die erste Charta entwickeln, und nun skizzieren sie in ihrem Buch „Human Friendly Automation: Arbeit und Künstliche Intelligenz neu denken“ (mit Tobias Kämpf und Barbara Langes) die Eckpunkte einer KI, die eine Koexistenz von Mensch und Maschine möglich macht. 🔗 LinkedIn Lars: https://www.linkedin.com/in/larsschatilow/ 🌐 Website: https://www.humanfriendlyautomation.com/ 🔗 LinkedIn Hanjo: https://www.linkedin.com/in/hans-joachim-dr-gergs-6b99282a/ 🌐 Website: https://www.gfeo.eu --- #digdeep ist stolzes Mitglied der Brand Eins Podcast-Familie! Unser Live-Podcast auf der herCareer in München findet am 22.10.2026 statt. Mehr Infos hier: https://www.her-career.com/kopf/digdeep/ Und unsere Brand Eins Familie könnt ihr auf der Work Awesome Messe in Berlin am 26.11.2026. Alle Infos hier: https://www.brandeins.de/t/kategorie/konferenzen/work-awesome

Die Medizin hat schon immer nach demselben Muster gearbeitet: Krankheit finden, Krankheit behandeln - find and fix. Doch das könnte sich nun ändern. Denn während bislang der Arzt nur einen Schnappschuss unseres gesundheitlich relevanten Lebens sieht, produzieren wir immer mehr Daten: beim Sport mit Fitness-Trackern, beim Schlafen, bei der Analyse unser DNA oder durch die Aufzeichnung der Faktoren, die uns stressen. Erleben wir also in Zukunft irgendwann den letzten Patienten? Dr. André Nemat ist Ingenieur und Arzt und geht in seinem Buch genau dieser Idee nach. Als ehemaliger Chefarzt der Thoraxchirurgie forscht er nun an der Universität Witten/Herdecke zur menschenzentrierten Digitalisierung. In der Industrie ist der "digitale Zwilling" schon lange in Arbeit. Ein möglichst detaillierter, konsolidierter Blick auf digitale Daten soll es ermöglichen, nicht nur Fehler zu erkennen, sondern auch in Simulationen Fehler erst zu vermeiden. Aus "analytic" und "predictiv" wird "prescriptive". Warum also nicht auch beim komplexesten System, mit dem wir uns beschäftigen? Wenngleich ein vollständiger digitaler Zwilling des Menschen noch weit entfernt scheint, so ergeben sich ständig neue Möglichkeiten: Welche Chemotherapie wird für diese DNA am besten funktionieren? Aber vor allem auch: Welchen Risikofaktor sollte ich vermeiden, um überhaupt zu erkranken? André Nemat denkt die Idee des "letzten Patienten" weiter und entwirft zwei Zukünfte: eine Utopie, in der niemand mehr an einer vermeidbaren Krankheit stirbt, und eine Dystopie, in der der Mensch in der Technik aufgeht und am Ende vergeblich nach menschlicher Zuwendung sucht. Der Weg von "find & fix" zu "predict & prevent" wird mit immer mehr Daten und immer intelligenteren Maschinen ohne Zweifel weitergehen. Am Ende steht eine klare Unterscheidung: Auf eine Maschine kann man sich verlassen, vertrauen kann man nur einem Menschen. Hört rein, wenn ihr wissen wollt, warum die letzte Meile der Medizin menschlich bleiben wird. 🔗 LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/dr-andre-t-nemat 🌐 Website: https://derletztepatient.de/ Unser Live-Podcast auf der herCareer in München findet am 22.10.2026 statt. Mehr Infos hier: https://www.her-career.com/kopf/digdeep/ Und unsere Brand Eins Familie könnt ihr auf der Work Awesome Messe in Berlin am 26.11.2026. Alle Infos hier: https://www.brandeins.de/t/kategorie/konferenzen/work-awesome

2011 hatte Marc Andreesen prognostiziert: "Software eats the world". Nun macht eine neue Schlagzeile die Runde: Bedeutet KI das Ende der bisherigen Software-Geschäftsmodelle, und damit auch von den großen Playern wie SAP & Co? SaaS steht für SW as a Service. Software wird nicht mehr gekauft, sondern nur noch genutzt, und die monatlichen Mietgebühren pro Benutzer sind ein extrem lukratives Geschäft, sobald der Kunde am Haken ist. Bislang. Der bisherige Einkaufsprozess für Software: Lastenhefte schreiben, Lieferanten auswählen, Angebote einholen, Preise verhandeln, die Implementierung abwarten, testen und nochmals anpassen. Ein Prozess, der viele Monate dauert und dementsprechend teuer ist. Mit den neuen Modellen wie Astra oder Fable wird dieser Prozess auf den Kopf gestellt. Nun ist es möglich, ganze SW-Suites mit nur wenigen Prompts selber zu entwickeln, coden und hosten. Und nicht etwas durch spezialisierte IT-Dienstleister, sondern mit Bordmitteln und beschränkten IT-Kenntnissen. Doch stimmt diese Erzählung auch wirklich? Wird in Zukunft jeder Schreiner sein ERP-System selber prompten? Unser Studiogast Ulrich Hutter hat seine eigenen Erfahrungen damit gemacht. Er hat sein erstes Software-Projekt für Kunden mit 13 geschrieben und baut mit seiner Firma GMS Software in Salzburg spezialisierte Software für Gastronomie, Hotels und das Gesundheitswesen. Seine besten Programmierer schreiben inzwischen kaum noch eine Zeile Code selbst – die KI übernimmt bis zu 80 Prozent. Trotzdem ist er überzeugt, dass gute Entwickler wichtiger werden statt überflüssig. Und wir fragen kritisch nach: Wenn Menschen im „Human in the Loop" nur noch "weiter" klicken, ist dann überhaupt noch jemand am Steuer? Hört rein in eine spannende Folge über die Zukunft des Software-Business mit Ulrich Hutter! 🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ulrich-hutter-4783346b/ 🌐 Website: https://www.gms.info/ #digdeep ist stolzes Mitglied der Brand Eins Podcast-Familie: https://www.brandeins.de/podcasts

Sichere KI wollen die meisten - eine KI, die nicht Falschinformationen verbreitet, sich an ethische Standards hält, keine Anleitungen zum Suizid verbreitet und sich von Straftaten fernhält. Aber was, wenn genau die Methoden, die KI sicher machen sollen, das perfekte Werkzeug für Zensur sind? KI wird zum ersten Kontaktpunkt für fast alles: für Kinder statt Google, für Unternehmen, als Ersatz für den Arztbesuch, im politischen Wahlkampf. Wer entscheidet, was diese Modelle sagen dürfen – und was nicht –, entscheidet damit über den Informationsraum einer ganzen Gesellschaft. Und diese Entscheidungen treffen heute erstaunlich wenige Menschen: eine Handvoll Mitarbeiter der KI-Anbieter aus den USA und China sowie die Staaten, die sie regulieren. Was verschweigen uns die KI-Modelle, ohne dass uns dies bewusst ist? Ein echtes Dilemma also, mit dem unsere beiden Studiogäste auf der renommierten internationalen Konferenz für Machine Learning ICML in Südkorea für großes Aufsehen gesorgt haben - inklusive interessanter Reaktionen der chinesischen Konferenzteilnehmer. Sarah Ball forscht an der LMU München zu AI Safety und Alignment, Phil Hackemann ist Politikwissenschaftler. Für ihr gemeinsames Paper „The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor's Toolkit" wurden sie auf der ICML 2026 in Südkorea ausgezeichnet. Sie erklären uns, an welchen drei Stellen ein Modell überhaupt gesteuert wird, warum Elon Musks Grok zum Lehrstück für Manipulation wurde und wieso ein chinesisches Open-Weights-Modell im eigenen Rechenzentrum kein Souveränitätsgewinn ist. Und wir fragen nach, was passiert, wenn Modelle anfangen, über sich selbst nachzudenken. Falls ihr wissen wollt, welche Antwort Sarah und Phil auf das Problem des zweischneidigen Schwertes der KI-Regulierung vorschlagen, dann hört in diese spannende Folge von #digdeep rein. Und die Antwort ist übrigens nicht "mehr Regulierung"... --- Das Paper findet ihr hier: 🌐 Paper-Website: https://s-ball-10.github.io/censors-toolkit/ 📄 Paper (arXiv): https://arxiv.org/html/2608.12346

Alle wollen Antworten von "der KI". Aber selten machen wir uns Gedanken, wie wir bessere Fragen stellen können. Genau darin liegt für Stephan Grabmeier der teuerste Denkfehler für Unternehmen: sie stürzen sich in Technologien wie Blockchain, Metaverse, jetzt KI – ohne aber ihre eigene Zukunftsfrage formuliert zu haben. Dabei stecken wir mitten in einem Umbruch, wie er historisch nur alle paar Generationen vorkommt. Vom Agrar- ins Industriezeitalter dauerte es Jahrhunderte, von ChatGPT zu agentischer KI drei Jahre. Die jährliche Strategie-Klausur mit Powerpoint-Ergebnis wird da nicht wirklich helfen – und wer glaubt, ein Sprachmodell übernehme das Denken, ebenso. Stephan Grabmeier hat Transformation bei der Deutschen Telekom verantwortet, war Chief Innovation Officer bei Kienbaum und bei Haufe, Geschäftsführer des Zukunftsinstitut – und hat im Mai 2026 mit Stefanie Kuhnhen die markenzentrierte Strategieberatung everbrand gegründet. Ein Unternehmen, das eine neue Kategorie definiert. Im Gespräch mit Frauke Kreuter und mir erklärt Stephan, wie KI-humane Agenten Architektur Strategieprozesse demokratisiert, warum LLMs auf Plausibilität optimiert sind, aber nicht auf Entscheidungsfähigkeit – und weshalb C-Level-Denken die Dialektik braucht: These, Antithese, Synthese. Wir fragen nach, was langlebige Marken im Zeitalter der Vergleichbarkeit überhaupt noch unterscheidbar macht, und lassen uns von ihm mit der Zukunftsfrage challengen: Was würde dem Markt fehlen, wenn es #digdeep nicht mehr gäbe? Hört rein – am Ende wird es sehr persönlich: Was hinterlassen wir eigentlich unseren Kindern?

Bleibt in Fabriken zukünftig das Licht aus - weil dort sowieso nur noch Roboter arbeiten? Vor vielen Jahren wurde auf der Hannover-Messe der Begriff "Industrie 4.0" geprägt - eine Erfolgsgeschichte war das bislang eher nicht. Doch die damit erreichte Digitalisierung und Vernetzung der Daten sind nun das Fundament für den Einsatz von KI. In einzelnen Fertigungsschritten sind Machine-Learning-Algorithmen schon lange fester Bestandteil, zum Beispiel bei der Erkennung von Qualitätsproblemen. Jetzt startet KI in der Produktion durch. KI-Agenten analysieren und steuern die Fertigungsprozesse über alle Tools hinweg. Und unter dem Schlagwort "Physical AI" werden KI-Modelle trainiert, die sich in der realen - physischen - Welt bewegen können, die Grundlage also für Roboter, die deutlich flexibler genutzt werden können. Unser Studiogast Sebastian Linzmair beschäftigt sich bei Accenture genau mit diesen Fragen: Wie können wir mit KI die Produktion flexibler, effizienter, aber auch individueller machen? Was macht eine "Dark Factory" aus, und wie weit sind wir davon noch entfernt? Und was heißt das für Europas Rolle in der Fertigung? Und wir wollen natürlich auch von ihm wissen, was er privat mit KI so alles anstellt. Also: Reinhören! KI dominiert die Hannover Messe: Wandel von Industrie 4.0 zu AI (00:01:53) Praxisbeispiel: Wie KI und Agenten die Produktion revolutionieren (00:04:45) Individualisierte Fertigung und Effizienzgewinne durch KI (00:10:50) Agenten in der Industrie: Automatisierung, Risiken und Mensch-Maschine-Interaktion (00:15:12) Europas Rolle im globalen KI- und Robotik-Wettlauf (00:21:18) Die Fabrik der Zukunft: Dark Factory und kognitive Produktion (00:25:36) Arbeitswelt im Wandel: Neue Aufgaben und gesellschaftliche Auswirkungen (00:29:06) China, USA und Europa: KI-Strategien im internationalen Vergleich (00:33:37) Regulierung, Datenschutz und kulturelle Unterschiede im KI-Einsatz (00:41:58) Low-Code, No-Code und persönliche Erfahrungen mit KI-Tools (00:46:22) Abschluss und Ausblick: Die Zukunft der KI in Industrie und Alltag (00:51:21)

Tipping Points schaffen neue Realitäten - was sich langsam anbahnte, definiert auf einmal Unternehmen, Märkte und Gesellschaften neu. Tipping Points pirschen sich leise an. Um dann auf einmal durchzustarten, oder auch eben manchmal nicht. Und plötzlich kippt alles gleichzeitig. Künstliche Intelligenz ist längst im Alltag angekommen, Kundenbedürfnisse werden nicht mehr von Menschen, sondern von Agenten verhandelt, ganze Wertschöpfungsketten lösen sich auf, Plattformen kämpfen um Souveränität, und die Frage, wie viel Mensch in der Schleife noch nötig ist, wird drängender denn je. Vor zehn Jahren haben wir mit #digdeep begonnen, diese digitalen Veränderungen unter die Lupe unseres Podcasts zu nehmen. Wie ein Seismograph zu schauen, was und wer die Digitalisierung vorantreibt. Und wir haben einige Prognosen gewagt: Vor fünf Jahren haben wir in unserem Buch "Die digitale Herausforderung" fünf Tipping Points formuliert, die aus unserer Sicht die Zukunft verändern. Aber lagen wir mit unser Einschätzung richtig? Zeit also, einen Blick zurück und nach vorne zu werfen. Und wir haben fünf Podcast-Gäste eingeladen, uns einen kurzen Blick auf das zu werfen, was sich bei ihnen verändert hat und verändern wird. Irene Kilubi, Julia Urbahn, Manuel Eugster und Walter Rademacher melden sich mit persönlichen Botschaften - und die KI. Denn wir waren der erste deutschsprachige Podcast, der ChatGPT im Postcast als Gast hatte. Und da wollen wir doch wissen: Brauchen wir in Zukunft überhaupt noch menschliche Podcast-Hosts wie uns? Wir sind gespannt, was euer Feedback dazu ist. Welche Themen wollt ihr in #digdeep hören?Was können wir besser machen? Welche Gäste sollen wir einladen? Wir freuen uns auf den Dialog mit euch - ihr seid der Grund für #digdeep!

Was passiert, wenn ein Rechtssystem so überlastet ist, dass die Klärung selbst einfacher Rechtsfragen mehrere Jahre dauert? Und ist Jura nicht perfekt für den Einsatz von KI geeignet - Texte lesen, logische Schlüsse ziehen, Dokumente schreiben? Und werden wir in Zukunft überhaupt noch so viele Anwälte brauchen? Es ist keine Überraschung, dass "Legal Tech" einen absoluten Höhenflug hat. Einer der Superstars in der Branche ist Libra - ein Berliner Startup, das nach nur zweieinhalb Jahren bereits millionenschwere Umsätze verzeichnet und inzwischen Teil von Wolters Kluwer ist, einem der ganz großen Player im Anwaltsgeschäft. In unserem Gespräch mit Viktor von Essen, dem Gründer von Libra, wird uns schnell klar, wie extrem schnell und herausfordernd dies ist. ViktorsTeam hatte in der Nacht davor gerade ein wesentliches neues Release veröffentlicht, und wir konnten live während der Aufnahme die Taktzahl des Startups erleben... Aber es ist eben doch nicht so, dass "die KI" die Anwälte ersetzt. In Anwaltskanzleien lässt sich eine große Zahl von Abläufen tatsächlich vereinfachen oder automatisieren. Dazu braucht es eine große Datenbasis - aber auch viel menschlichen Sachverstand. Letztlich ist Rechtssprechung eben kein mathematischer, rein sachlogischer Algorithmus, sondern das Gestalten von Fairness und Gerechtigkeit von Mensch zu Mensch.