HUBER Business AI Podcast

Ifolor hat den Wechsel von der Filmrolle zum digitalen Bild geschafft. Heute drängen Wettbewerber mit Wagniskapital und Software-Know-how in den Markt, die selbst gar nicht mehr drucken. Und die Kundschaft sucht immer öfter bei ChatGPT statt bei Google.Markus Dobbelfeld ist Co-CEO und Verwaltungsrat von Ifolor. Im Gespräch erklärt er, wie der Schweizer Marktführer für Fotoprodukte seine Position verteidigt und warum dabei die Gestaltungserfahrung im Zentrum steht. Er spricht darüber, warum auch die jüngste Generation das gedruckte Produkt schätzt und weshalb bei personalisierten Fotoprodukten noch kein Agent die Bestellung übernehmen kann. Am Beispiel Thermomix zeigt er, warum der digitale Wandel bei der Frage beginnt, was die Kundschaft wirklich umtreibt.Im zweiten Teil geht es um das Zentrum Digital, das Markus im Januar startet. Es soll Verwaltungsräten und Geschäftsleitungen Entscheidungssicherheit im Zeitalter der KI geben. Nach Markus' Einschätzung sitzt nur in rund jedem fünften Schweizer Verwaltungsrat jemand mit digitalem Know-how. Er erklärt, wie Unternehmen ihren digitalen Reifegrad messen und was ein jährlicher Digitalindex für Schweizer KMU bringen soll.Ein weiteres Thema ist das Scheitern. 7 von 10 Initiativen im digitalen Wandel scheitern, laut Markus selten an der Technologie. Er erklärt, wie Unternehmen Dringlichkeit aufbauen, bevor der Umsatz sinkt, und wann Abwarten sinnvoll ist. Zum Schluss geht es darum, wie KMU trotz Fachkräftemangel ihre Leute selber weiterbilden und welche Fähigkeit bei der Rekrutierung mehr zählt als KI-Wissen.Zum Gast: Markus Dobbelfeld ist seit rund 30 Jahren im digitalen Geschäft und startete 1997 bei Hilti. Heute ist er Co-CEO und Verwaltungsrat bei Ifolor, Professor für Digital Leadership and Transformation an der Hochschule Luzern, Gründer des Zentrum Digital und Präsident der Digital Veterans Association. https://www.linkedin.com/in/dobbelfeld/Gastgeber Andy Huber: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/ TakeawaysDer digitale Wandel beginnt bei der Kundschaft. Bei Thermomix lautete die Frage nicht wie, sondern was koche ich heute.Ifolor verteidigt die Marktführung über die Gestaltungserfahrung. Bei Tausenden Bildern auf dem Handy muss sie einfach und intuitiv sein.Das gedruckte Produkt hat Bestand. Auch die jüngste Generation schätzt es.Die Suche verschiebt sich von Google zu ChatGPT und Co. Personalisierte Produkte kann aber noch kein Agent bestellen.Verwaltungsräte müssen die Technik nicht im Detail verstehen. Sie müssen die richtigen Fragen stellen.Initiativen scheitern selten an der Technologie. Sie scheitern an der Veränderungsbereitschaft.Dringlichkeit muss aufgebaut werden, bevor das Messer am Hals ist. Hilft nichts anderes, hilft die Frage, was passiert, wenn man nichts macht.Bei der Rekrutierung zählt Lernbereitschaft mehr als aktuelles KI-Wissen. KI-Skills veralten nach wenigen Jahren.Kapitel00:00 Intro01:29 KI in Markus' Alltag02:48 Werdegang und drei Hüte04:09 Von der Digitalisierung zur Disruption05:23 Thermomix und die Frage «Was koche ich heute?»06:43 Wie sich Ifolor im Wettbewerb behauptet08:44 Fotobuch, haptische Produkte und Retro-Trends10:13 Weihnachtsgeschäft und die Suche über LLMs11:16 Agenten und personalisierte Produkte12:44 Hochschule Luzern und Digital Veterans14:37 Warum noch Weiterbildung an der Hochschule17:34 Das Dilemma im Verwaltungsrat19:21 Was das Zentrum Digital erreichen will20:30 Wie gross die Kompetenzlücke ist22:53 Den digitalen Reifegrad messen25:40 Woran Transformationen scheitern27:54 Wann Abwarten sinnvoll ist29:12 Unterschiede zwischen Branchen31:59 Dringlichkeit aufbauen33:43 Fachkräftemangel und Weiterbildung im KMU36:52 Die Rolle von HR39:12 Was bei der Rekrutierung zählt40:48 Führungskräfte und Agenten41:47 Der Digitalindex für Schweizer KMU42:54 Verabschiedung

Bei ICT-Berufsbildung Schweiz ist KI an Prüfungen zum Teil ausdrücklich erlaubt. Ob jemand eine schriftliche Arbeit selbst verfasst hat, lässt sich heute kaum mehr feststellen. Deshalb verändert sich, wie geprüft wird.Tobias Habegger leitet die KI-Fachstelle von ICT-Berufsbildung Schweiz. Im Gespräch erklärt er, warum KI-Kompetenz für ihn beim Beurteilen des Outputs beginnt und nicht bei der neusten Prompttechnik. Er spricht darüber, ab wann Kinder KI lernen sollten, und wie KI an den Lernorten der Berufsbildung ankommt. Oft hängt das heute von der einzelnen Lehrperson ab.Im Zentrum steht das Prüfen. Wo KI erlaubt ist, lösen die Kandidierenden Fälle aus dem Berufsalltag, etwa einen Hackerangriff, bei dem mitten im Fall der CEO einen Bericht verlangt. Danach verteidigen sie ihr Resultat mündlich. Bei der Bewertung kann KI unterstützen, das letzte Wort hat der Mensch. Am Tag der Aufnahme fanden die ersten Prüfungen zum neuen eidgenössischen Fachausweis AI Business Specialist statt. ICT-Berufsbildung Schweiz hat ihn in zwei Jahren entwickelt.Ein weiteres Thema ist das Tempo. Berufsbilder werden alle fünf Jahre revidiert. Für Tobias ist das zu langsam. Er plädiert für einen permanenten Revisionsmodus und für Handlungskompetenzen, die unabhängig von einzelnen Tools beschrieben sind. Zum Schluss geht es darum, was Firmen anders machen, die mit KI nicht im Pilot stecken bleiben, und wie die Berufsschule in fünf Jahren aussieht.Zum Gast: Tobias Habegger leitet seit Juli 2025 die KI-Fachstelle von ICT-Berufsbildung Schweiz. Die Fachstelle entwickelt KI-Assistenten für die eigenen Berufsprüfungen, berät Verbände und Bildungsinstitutionen und begleitet Firmen bei der Einführung von KI. Zuvor war er lange im Journalismus und in der Kommunikation tätig.https://www.linkedin.com/in/tobiashabegger/Gastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/TakeawaysKI-Kompetenz beginnt beim Beurteilen des Outputs. Halluzinationen und Biases zu erkennen ist wichtiger, als jedes neue Tool zu kennen.Kinder sollen früh für KI sensibilisiert werden. Tobias findet aber, dass sie zuerst die Welt ohne KI erleben sollten.Wie KI an Berufsschulen eingesetzt wird, hängt heute stark von der einzelnen Lehrperson ab. Verbote bringen wenig, weil die Lernenden KI trotzdem nutzen.Berufsbilder werden alle fünf Jahre revidiert. Das ist zu langsam. Es braucht laufendes Monitoring und toolunabhängige Handlungskompetenzen.Wo KI an der Prüfung erlaubt ist, braucht es realitätsnahe Fälle und ein mündliches Gespräch. Dort zeigt sich, was die Person gedacht hat und ob sie die Verantwortung für das Resultat übernimmt.Es braucht weiterhin Prüfungen ohne KI. Wer kein eigenes Fachwissen hat, kann KI-Resultate nicht beurteilen.Die spannendsten Anwendungen entstehen aus alltäglichen Reibungsverlusten, selten aus einer grossen KI-Strategie.Erfolgreiche Firmen starten mit einem konkreten Prozess und einem messbaren Problem. Sie klären Daten, Zugriffe und die menschliche Verantwortung.Kapitel00:00 Intro01:03 KI in Tobis Alltag03:10 Was die KI-Fachstelle macht05:29 Wie Tobi am Ball bleibt06:40 Wissen teilen unter Unternehmen08:21 KI als Grundkompetenz09:39 Ab wann Kinder KI lernen sollen12:31 Was KI mit unserem Denken macht14:44 KI-Kompetenz in verschiedenen Berufen16:38 Robotik20:34 KI an den Lernorten der Berufsbildung21:43 Wie Berufsschulen mit KI umgehen23:03 Wenn ChatGPT über die Punktzahl entscheidet24:45 Orientierung statt Toolfrage26:47 Warum fünf Jahre zu lang sind29:18 Politisches Tempo und der neue Fachausweis31:01 Stabilität oder Tempo32:32 Prüfen, wenn KI erlaubt ist33:53 Störungen im Fall und mündliche Verteidigung34:57 KI bei der Bewertung37:57 Was Noten über den Unterricht sagen39:30 Was Tobi zuletzt überrascht hat40:23 Was erfolgreiche Firmen anders machen43:18 Die Berufsschule in fünf Jahren46:07 Verabschiedung

Bei Victorinox gab es keinen Tag, an dem die Geschäftsleitung KI eingeführt hat. Die Mitarbeitenden haben die Tools zuerst genutzt. Danach brauchte es klare Regeln und eine gemeinsame Plattform.Benjamin Abbenseth ist einer von 12 bis 14 Transformation Leads, die das Thema aus allen Bereichen ins Unternehmen tragen. Im Gespräch erklärt er, wie dieses cross-funktionale Netzwerk arbeitet und warum sich Victorinox für Copilot als strategische Plattform entschieden hat. Er spricht über AI-Guidelines, über die Ergebnisse einer internen Umfrage und darüber, wie Use Cases zentral gesammelt und nach Machbarkeit, Effizienzgewinn und Skalierbarkeit bewertet werden.Dazu kommen konkrete Anwendungen. Mit einem Visit Agent spricht der Aussendienst den Besuchsbericht nach dem Kundentermin ein, der Bericht landet danach in Salesforce. Auf den Marktplätzen meldet ein KI-Tool Abweichungen bei den Produktdaten und schlägt Korrekturen vor. Im Marketing übernimmt KI einen Teil der Übersetzungen. Zum Schluss geht es um die Frage, wann ein Agent selbst entscheiden darf und wie Victorinox in zwei Jahren arbeitet.Zum Gast: Benjamin Abbenseth ist seit acht Jahren bei Victorinox und verantwortet den Third-Party-Online-Bereich mit Marktplätzen wie Galaxus und Amazon sowie reinen Onlinehändlern. https://www.linkedin.com/in/benjamin-abbenseth-b9913710b/Gastgeber: Andy Huber. Seit über 25 Jahren im B2B. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consultingTakeawaysKI kam bei Victorinox nicht per Beschluss. Die Mitarbeitenden nutzten die Tools zuerst, die Geschäftsleitung setzte danach den Rahmen.Ein Netzwerk aus 12 bis 14 Transformation Leads trägt die Einführung in alle Bereiche. Sie treffen sich alle sechs Wochen.Copilot ist die strategische Plattform. Den Ausschlag gaben die bestehende Microsoft-Umgebung und die Sicherheit der Daten.Hinter jedem Use Case steht ein Business Case. Ein Tool bewertet die Vorschläge und zeigt Doppelspurigkeiten.Die meisten Use Cases optimieren bestehende Prozesse. Das grössere Potenzial sieht Ben darin, Prozesse neu zu denken.Ein neuer Prozess muss Zeit sparen und einfach sein. Beim Visit Agent reicht das Smartphone im Auto.Agenten schlagen heute vor, der Mensch quittiert. Einfache Korrekturen sollen künftig automatisch laufen.Viele Lösungen entstehen intern. Die Herausforderung ist, die eigenen KI-Expertinnen und -Experten sichtbar zu machen.Kapitel00:00 Intro01:01 KI in Bens Alltag03:25 Third-Party-Online bei Victorinox04:33 Social Commerce in Asien06:42 Wie KI zu Victorinox kam08:04 Die Einheit Technology and Transformation09:19 Transformation Leads in allen Bereichen12:06 Warum Copilot15:54 Adoption und Weiterbildung17:04 Was die interne Umfrage zeigt18:16 Guidelines, AI-Komitee und Fokus der Geschäftsleitung20:33 Wettbewerbsdruck und Business Case22:24 Wie Use Cases bewertet werden23:57 Optimieren oder neu denken25:05 Übersetzungen und Bilder im Marketing27:06 Der Visit Agent für den Aussendienst30:49 Die nächsten Use Cases im Vertrieb32:27 Marktplatz-Monitoring auf Amazon34:01 Wann der Agent selbst entscheidet36:53 Wer die Agenten baut38:57 Wie Ben am Ball bleibt40:44 Victorinox in zwei Jahren43:23 Verabschiedung

Pascal Willi ist dieses Jahr zum zweiten Mal bei mir. Im Januar war bei Elektro-Material noch offen, was 2026 mit KI passiert. Jetzt zieht er Bilanz.EM erwirtschaftet über 500 Millionen Franken über die digitalen Kanäle. Copilot bekommt trotzdem nur, wer davon profitiert. Der EM Buddy verarbeitet über 15'000 Kundenfotos pro Jahr, die Nutzung bleibt auf hohem Niveau stabil. Für den Aussendienst wird gerade eine Lösung ausgerollt, mit der Besuchsberichte direkt ins CRM gesprochen werden. Im E-Commerce läuft ein Pilot mit einem KI-Testing-Tool eines Zürcher Anbieters, der aus der Gaming-Industrie kommt. Wer den Namen wissen will, schreibt mir.Am Schluss geht es um Einkaufsagenten im B2B-Handel und darum, was einen Händler dann noch von anderen unterscheidet.Zum GastPascal Willi, Leiter Digital und Marketing, Elektro-Material AG.https://www.linkedin.com/in/pascal-willi/GastgeberIch bin Andy Huber: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/TakeawaysKI-Lizenzen nach Bedarf vergeben, bei hoher Nutzung wird KI schnell teuerEine stabile Nutzung auf hohem Niveau mit wiederkehrenden Kunden ist ein gutes ZeichenKI kann nur auswerten, was dokumentiert ist, das Wissen des Aussendienstes muss ins SystemEin Besuchsbericht per Sprache dauert zwei, drei Minuten statt einer halben Stunde am AbendOhne CRM geht es auch mit Diktierfunktion, Copilot-Agent und PlannerDer Anstoss muss aus dem Business kommen, nicht vom ToolJe grösser der Druck im Markt, desto eher suchen Unternehmen aktiv nach LösungenKapitel00:00 Intro01:29 KI im privaten Alltag03:04 Was seit Januar passiert ist05:04 Copilot nur für die, die es brauchen08:55 EM Buddy und Bilderkennung15:53 Entlastung für den Aussendienst17:45 CRM, Trigger und Wissen in Köpfen23:28 Besuchsbericht per Sprache ins CRM26:01 Wie das Projekt entstanden ist28:58 Lösung ohne CRM mit Copilot und Planner30:54 Prompten per Sprache34:08 KI-Testing im E-Commerce39:39 Wie EM den Testing-Partner gefunden hat41:22 Wie weit ist der B2B-Handel47:52 Einkaufsagenten und Marktplätze50:56 GEO und Bots auf dem Webshop53:14 Abschluss#KI #B2B #Handel #ElektroMaterial #EMBuddy #Copilot #CRM #Aussendienst #ECommerce #KIAgenten #GEO #Podcast

Viele Unternehmen setzen KI heute ein, um bestehende Prozesse schneller zu machen. Oliver Engelbrecht sieht darin einen ersten Schritt. Das volle Potenzial liegt für ihn dort, wo Unternehmen ihre Abläufe und ihr Betriebsmodell neu denken. Wer das nicht tut, ist in ein bis zwei Jahren nicht mehr Follower, sondern im Nachteil.Im Gespräch geht es darum, was dafür vorausgesetzt ist. Oliver spricht über Infrastruktur, Daten und Schnittstellen, über die Rolle der Geschäftsleitung und über den Druck, den Procurement-Outsourcer mit Spar-Garantien auf Einkaufsorganisationen ausüben. Er erklärt, warum er KI als Top-down-Entscheid sieht und weshalb die Investitionsbereitschaft gerade steigt.Dazu kommt ein konkreter Use Case. Ein Voice-Agent beantwortet Anfragen von Bedarfsträgern und Lieferanten an den Einkauf, angebunden an ERP und Ticket-System. Oliver rechnet vor, was das bei einem Team von 15 Mitarbeitenden ausmacht. Zum Schluss geht es um die Frage, wann Einkaufs- und Verkaufsagenten miteinander verhandeln und wo der Mensch weiterhin entscheidet.Zum Gast: Oliver Engelbrecht https://www.linkedin.com/in/oliengelbrecht/Gastgeber: Andy Huber https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consultingTakeawaysDas Grundwissen zu KI ist bei vielen angekommen. Der Unterschied entsteht in der Umsetzung im Unternehmen.Prozessoptimierung bringt erste Effekte. Den grösseren Hebel hat, wer Abläufe und Betriebsmodell neu denkt.Ohne Infrastruktur bleibt KI ein Werkzeug für Einzelne. Cloud, Schnittstellen und saubere Daten sind die Voraussetzung.KI ist ein Entscheid der Führung. Es braucht Kapazität, Budget und die Bereitschaft, die eigene Organisation zu hinterfragen.Der Druck kommt auch von aussen. Procurement-Outsourcer garantieren Einsparungen und zahlen zurück, wenn sie diese nicht erreichen.Voice AI ist im Einkauf einsetzbar. Anfragen zu Ausschreibungen oder zum Lieferantenprozess lassen sich mit Anbindung an ERP und Ticket-System beantworten.Agenten verhandeln heute vor allem bei einfachen Kategorien. Bei komplexen Beschaffungen unterstützen sie, ersetzen aber nicht.Bei Neueinstellungen zählt das Mindset. Gefragt sind Leute, die ihre Kategorie weiterentwickeln wollen und nicht nur abwickeln.Kapitel00:00 Intro01:10 KI in Olivers Alltag03:22 Von der IT über UBS und SIX zur Big Four12:20 Der Lehrgang Procurement AI Expert15:08 Was sich in Schulungen verändert hat15:52 Optimieren oder neu denken18:41 Skills, Mindset und junge Talente19:47 Ist die Infrastruktur bereit?21:05 KI als Entscheid der Führung25:21 KI auf Ebene Geschäftsleitung29:09 Prozesse neu denken statt digitalisieren29:52 Prozess-Engines und Voice AI im Einkauf33:32 Schnelle Antworten als Mehrwert34:18 Mit einem Bot reden?37:20 Verhandelt bald Agent mit Agent?40:06 C-Teile und Katalogbestellungen42:24 Was neue Mitarbeitende im Einkauf mitbringen44:24 Verabschiedung

Viele Unternehmen haben Microsoft Copilot getestet und sind zum Schluss gekommen, ChatGPT sei besser. Pascal Brunner-Nikolla kennt diesen Ruf aus über 400 Copilot-Projekten. Er erklärt, wie er entstanden ist und wo Copilot heute im Vergleich steht.Im Gespräch geht es um die Lücke zwischen gefühlter und belegbarer Produktivität. Viele Mitarbeitende fühlen sich mit KI produktiver, nur ein Teil der Unternehmen kann das auch nachweisen. Pascal erklärt, warum gewonnene Zeit im Arbeitsalltag sofort wieder verschwindet und weshalb der Einstieg über den konkreten Arbeitstag einer Rolle besser funktioniert als ein allgemeiner Überblick.Dazu kommen Use Cases aus seinen Projekten. Ein Agent durchsucht rund 4'000 Vertragselemente zu Garantieleistungen von Produktionslinien, ein weiterer unterstützt die Unternehmenskommunikation. Pascal spricht auch über Datenhaltung in der Schweiz, über Schatten-AI und darüber, warum die Einstellungen vor dem Start geprüft werden sollten.Zum Gast: Pascal Brunner-Nikolla, Head of Modern Work bei Campana & Schott Schweiz und Microsoft MVP. Jeden Montag erscheint sein Newsletter «Copilot Your Day».Follow me on LinkedInhttps://copilotyourday.com/links/https://www.newsletter.copilotyourday.com/Zugang zu den CheatsheetsLinkedIn Learning Kurse zu CopilotGastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/TakeawaysEine Lizenz ist noch keine Nutzung. Wie beim Fitness-Abo im Januar braucht es neue Routinen, damit Copilot im Alltag ankommt.Persönliche Produktivität ist noch kein Business Impact. Messbaren Nutzen zeigen vor allem Unternehmen, die ihre Prozesse neu denken.Gewonnene Zeit wird sofort wieder absorbiert. Wer sie für wertschöpfende Aufgaben nutzen will, muss das bewusst planen.Beim Arbeitstag ansetzen. Wer den Alltag einer Rolle durchgeht und an einzelnen Schritten zeigt, wo Copilot hilft, erreicht die Mitarbeitenden eher.Die meisten haben kein Modellproblem. Entscheidend ist, wie KI in den Arbeitsalltag integriert wird.Verbote verschieben das Problem. Ohne gutes internes Angebot laden Mitarbeitende Firmendaten in private Tools hoch.Vor dem Go-live die Einstellungen prüfen. Ein bis zwei Wochen später starten ist besser, als nachträglich Freigaben korrigieren zu müssen.Kapitel00:00 Intro 01:11 KI in Pascals Alltag 02:57 Pascal Brunner-Nikolla und Campana & Schott 03:59 Der Weg zum Copilot-Experten 06:08 Am Ball bleiben bei diesem Tempo 10:04 Was Unternehmen von KI erwarten 14:04 Wenn gewonnene Zeit verpufft 16:53 Daten und Organisation als Fundament 18:26 Ist Copilot schlechter als ChatGPT 21:37 Warum das Modell selten das Problem ist 23:25 Fitness-Abo und AI-Fitness 24:05 Use Cases mit Wirkung 27:16 On-prem, Cloud und Migration 29:46 Datenschutz und Datenhaltung in der Schweiz 31:46 Schatten-AI und KI-Richtlinien 34:33 Überforderte IT und Technical Readiness 36:28 Change und Technik im gleichen Team 38:01 Selber machen oder Unterstützung holen 41:00 Wie wir in zwei Jahren arbeiten 42:43 Verabschiedung

Faserplast führt mit rund 30 Leuten sechs Geschäftsbereiche, von der Regenwassernutzung über die Wasserschadensanierung bis zur Teichtechnik. CEO Marc Beck erklärt, warum die Digitalisierung dort mit Aufräumen begann. Fast zehn Jahre lang wurden Sortiment, ERP und Stammdaten bereinigt.Auf dieser Basis entstand die KI-gestützte Artikeleröffnung. Pro Produkt sind fast 300 Felder zu füllen. Irgendwann hatte das Team keine Lust mehr darauf. Heute füllt die KI vieles vorab aus und erstellt einen Marktbericht, bevor ein Artikel aufgenommen wird. Ein Mensch prüft weiterhin.Marc erzählt, wie aus einer Schnittstellenfrage der eigene Datenhub FAPA Connect wurde und wie Faserplast Restplatten mit KI-Unterstützung in den Online-Shop bringt. Er spricht auch über eine Wissensdatenbank, die nur mit Quellennachweis antworten darf, und über das Risiko, wenn nur noch wenige wissen, wie die selbst gebauten Lösungen funktionieren.Gast: Marc Beck https://www.linkedin.com/in/marcbeck-faserplastHost: Andy Huber https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consultingTakeawaysDigitalisierung beginnt mit Aufräumen. Sortiment, ERP und Stammdaten zuerst bereinigen. Erst dann bringt KI einen Nutzen.Datenpflege hört nie auf. Faserplast macht bei jeder physischen Inventur auch eine Dateninventur. Löschen gehört dazu.Ein hoher Anspruch braucht Unterstützung. Die 300 Felder pro Artikel sind erst wieder machbar, seit die KI vorbefüllt und Regeln direkt bei der Eingabe anzeigt.Eigene Schnittstellen bringen Tempo. Mit dem eigenen Datenhub ist Faserplast nicht mehr von externen Partnern abhängig.Die Belegschaft mitnehmen. Eine interne KI-Plattform mit Umfragen und verschiedenen Schulungsformaten verhindert, dass sich das Projektteam von den Mitarbeitenden entfernt.Gute Ideen kommen vom Kunden. Das Restplatten-Tool entstand aus wiederholten Kundenanfragen nach Reststücken.Wer selbst baut, muss auch selbst betreiben. Das Wissen über eigene Lösungen darf nicht an einzelnen Personen hängen.Kapitel00:00 Intro00:45 Marc Beck und Faserplast02:01 Sechs Geschäftsbereiche mit 30 Leuten04:09 Der Auslöser, aufräumen statt Bazar06:06 Saubere Stammdaten und die Leute mitnehmen08:08 Artikeleröffnung mit 300 Feldern12:57 FAPA Connect, der eigene Datenhub14:40 Interne Kompetenz statt externer Partner16:29 KI-Plattform und Hackathon19:37 Wer das Thema treibt21:11 Prozesse kennen und dokumentieren23:43 Wie man Prozesse aufnimmt25:07 Warum Dokumentation so wichtig ist27:39 Restplatten im Online-Shop31:23 Neue Angebote aus Kundenbedürfnissen32:23 Die Wissensdatenbank mit Quellennachweis38:14 Empfehlung für Einsteiger, Daten aufräumen40:25 Faserplast in drei Jahren und Agentic Commerce42:22 Die Kehrseite, Abhängigkeiten und Betrieb43:34 VerabschiedungWenn du in deinem Unternehmen wissen willst, welcher KI-Anwendungsfall sich bei dir wirklich rechnet und ob deine Daten dafür bereit sind, dann lass uns reden. Ich begleite Geschäftsleitungen und Verwaltungsräte genau bei dieser Frage. Und wenn du für deinen Führungsanlass einen Referenten zum Thema suchst, melde dich ebenfalls per Linkedin

Reto Gamper hat bei Unilever, Ciba Vision, Steinfels Swiss, Bogar und Avosano Veränderungen verantwortet. Vom Turnaround bis zum Zusammenschluss zweier gleich grosser Pharma-Grosshändler.Er erklärt, warum ein Change nur mit dem Team gelingt und weshalb der Chef danach zurückstehen muss. Am Beispiel einer geschlossenen Verteilzentrale mit 300 Kunden zeigt er, wie Kundenfeedback einen fertigen Plan verändert hat.Im zweiten Teil geht es um datengestützte Vertriebssteuerung. Und um eine Kundenbefragung mit sechs Fragen, die abwanderungsgefährdete Kunden zu Fans gemacht hat.Zum Gast: Reto Gamper, Verkaufs- und Change-Profi, zuletzt verantwortlich für Verkauf und Einkauf bei Avosano.https://www.linkedin.com/in/r-gamper/Gastgeber: Andy Huber. https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/TakeawaysOhne Team kein Change. Ist das Ziel gesetzt, muss der Chef zurückstehen und machen lassen.Den Plan mit Kunden testen. Beim Transfer von 300 Kunden hat erst das Kundenfeedback gezeigt, dass eine zweite Variante nötig war.Transaktionsdaten sind Gold. Sie zeigen, welcher Aussendienst welche Segmente verkauft und wo Cross- und Upselling-Potenzial liegt.Kurz fragen, schnell reagieren. Sechs Fragen mehrmals im Jahr, wöchentlich ausgewertet, haben die Abgangsrate gesenkt.KI bereitet vor, der Mensch baut Vertrauen auf. Briefings und Auswertungen werden schneller, der persönliche Kontakt bleibt.Kapitel00:01 KI im Alltag00:38 Retos Stationen von Unilever bis Avosano02:57 Das Muster hinter jedem Change05:36 Wenn der Plan auf die Kunden trifft08:05 Umgang mit Widerstand im Team09:13 Change im Konzern und im KMU11:25 Leitplanken und Firmenwissen schützen12:12 Wie fit ist der Vertrieb bei Daten15:25 Datengesteuert statt nach Routine18:13 Mehrwert im Kundengespräch21:22 Die richtigen KPI im Vertrieb23:57 Trigger statt Excel-Listen27:41 Kundenbefragung als Frühwarnsystem33:22 Besuchsrapporte und Transkription39:34 Verabschiedung

Oswald entwickelt, produziert und vermarktet seine Produkte selbst. Die Traditionsmarke treibt heute 14 KI-Projekte parallel voran.Franco Kölliker ist Co-CEO sowie Chief Digital und Marketing Officer bei Oswald. Er erzählt, wie eine KI das Werbebudget auf die Kanäle verteilt und das gleiche Budget damit 300 Prozent mehr Wirkung bringt. Die Suche auf der Website hat sein Team in fünf Arbeitstagen durch eine KI-gestützte Suche ersetzt. Die Conversion der Suchenden stieg von 4,5 auf fast 40 Prozent.Nicht alles lief nach Plan. Beim Chatbot hat das Team unterschätzt, wie viel Prozesswissen und wie viele Leitplanken es braucht. Es ging sechs Monate, bis er für alle Kunden gut genug war.Im Gespräch geht es auch um Copilot im Backoffice, um die Frage, wie man die Leute mitnimmt, und darum, wo bei einer Traditionsmarke der Mensch bleiben muss.Gast: https://www.linkedin.com/in/franco-kölliker-74a1ab86/Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/TakeawaysKlein anfangen. Oswald hat nicht mit einem grossen KI-Projekt gestartet, sondern mit vielen kleinen Projekten, die schnell Wirkung zeigen. Heute laufen 14 parallel.Die KI schlägt vor, der Mensch entscheidet. Die Budgetsteuerung im Performance Marketing war nach drei Monaten Testphase besser als die manuelle Steuerung. Die Freigabe bleibt beim Menschen.Produktdaten allein reichen nicht. Ein Chatbot braucht Prozesswissen und klare Leitplanken. Sonst empfiehlt er Produkte, die gar nicht im Sortiment sind.Eine feste Frist bündelt die Kräfte. Für die neue Suche hatten Agentur und Projektleitung fünf Arbeitstage. KI hat dabei auch bei der Programmierung geholfen.Nicht auf perfekte Daten warten. Der Einstieg gelingt über repetitive Tätigkeiten. Die Daten werden parallel verbessert.Die Menschen sind der wichtigste Faktor. Gute Daten und dokumentierte Prozesse nützen wenig ohne Leute, die das Thema aus eigenem Antrieb vorantreiben.Jede Lizenz braucht einen Business Case. Copilot ist im Backoffice breit im Einsatz. Ob eine Person eine Lizenz braucht, wird trotzdem jedes Mal geprüft.Kapitel00:00 Intro01:32 KI im privaten Alltag, Kochen und Smart Home02:44 ChatGPT, Claude und Gemini statt Google03:54 Franco und Oswald05:49 Zielgruppen, von B2C bis Export06:38 Die ersten Use Cases, Performance Marketing und Chatbot10:22 Agentur oder in-house10:49 KI in der Geschäftsleitung, Business Case und Testphase13:03 Daten, Prozesse und die Menschen14:06 Die zweite Führungsstufe mitnehmen16:42 Kreativität und A/B-Tests mit Visuals18:43 Copilot im Backoffice19:02 Wie das Team Copilot gelernt hat20:49 KI als Change-Projekt22:12 Was KI für das Kundenerlebnis bedeutet24:16 Schnellere Antworten, höhere Erwartungen26:08 Wo der Mensch bleiben muss27:56 KI-generierte Inhalte und menschliche Kontrolle29:18 KI-Agenten am Telefon31:54 Nicht auf perfekte Daten warten34:30 Neue Suche in fünf Tagen35:51 Wie weit die Branche ist37:15 Rückstand aufholen38:00 KI-Kompetenz bei der Rekrutierung39:05 Oswald in drei Jahren41:44 Was KI nicht kann, der Geschmack42:30 Verabschiedung

Siemens ist über 175 Jahre alt und im Projektgeschäft gross geworden. Seit 2022 bietet der Konzern auf seiner eigenen Plattform auch Lösungen von Partnern an.Mario Fürst verantwortet Siemens Xcelerator in der Schweiz. Auslöser für die Plattform war Feedback aus dem Markt. Viele Kunden finden die passenden Lösungen und Partner für ihre Digitalisierungsprojekte nicht. Intern stellte sich eine andere Frage. Wieso etwas ändern, wenn das Geschäft gut läuft?Wir sprechen über Industrial AI und Simulationen, die heute in wenigen Stunden laufen. Über einen KI-Agenten, der Ingenieure beim Programmieren von Steuerungen unterstützt. Und darüber, wann der KI-Agent eines Kunden selbst auf der Plattform einkauft.Gast: https://www.linkedin.com/in/mario-fürst-35291b12a/Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/Takeaways Die Qualität entscheidet über den Nutzen. Viele Projekte sind früher gescheitert, weil die Qualität nicht dort war, wo sie sein musste. Erst wenn die digitale Simulation der Realität entspricht, entsteht ein echter Nutzen.Simulationen laufen heute in wenigen Stunden. Lösungen, die vor 20 Jahren drei bis vier Tage gerechnet haben, schaffen das mit Physical AI in einem Bruchteil der Zeit.KMU sind oft schneller. Grosskonzerne haben die stärkeren Strategien und planen langfristiger. Eine allgemeine Aussage zur Industrie lässt sich nicht machen.Kein Anbieter kann alles allein. Deshalb stellt Siemens Partnerlösungen neben die eigenen. Geprüft wird, welche Lösungen sich ergänzen.Je grösser das Angebot, desto wichtiger die Suche. KI im Backend und die richtigen Keywords führen Besucher je nach Zielgruppe zur passenden Lösung.KI kann grosse Investitionen ersetzen. Mit Kameradaten und KI-gestützter visueller Qualitätskontrolle lässt sich zum Beispiel ein Röntgenscanner für rund 1 Million einsparen.Private Nutzung erleichtert den Einstieg im Beruf. Wer den Nutzen von KI privat erlebt hat, setzt sie auch im Vertrieb schneller ein. Kapitel 00:00 Intro00:07 KI im Alltag, Reiseplanung mit der Familie03:16 Von IoT zu Industrial AI, was sich verändert hat05:34 Warum Skalierung heute im Fokus steht06:54 Wie weit die Industrie ist, KMU und Grosskonzerne08:11 Techstandort Schweiz und Robotik08:37 Was Siemens Xcelerator ist10:38 Der Marktplatz auch für Nicht-Kunden12:04 Für welche Branchen die Plattform gedacht ist12:27 Warum Siemens auf Offenheit setzt14:57 Widerstände intern und wie man sie überwindet17:54 Globale Plattform, lokale Partner19:34 Wie Unternehmen Marketplace Seller werden20:31 Was die Zertifizierung bedeutet21:02 Die richtige Lösung finden, KI im Backend23:37 Wie die Plattform bekannter werden soll25:28 Der Eigen Engineering Agent im TIA Portal26:57 KI-Use-Cases von der Entwicklung bis zur Produktion31:38 AI Lab und Guardrails im Grosskonzern34:03 Wie Mario KI im Arbeitsalltag nutzt34:46 KI im Vertrieb36:51 Menschen mitnehmen, vom privaten Nutzen ins Geschäft40:38 Wann der KI-Agent des Kunden einkauft