Monatlicher KI-Denkraum
Wie viel Kontrolle braucht KI, wenn freiwillige Nutzung nicht reicht und Modelle ständig wechseln? Diese Ausgabe zeigt, wie Unternehmen Verbindlichkeit, Rechte und Prüfung ordnen, ohne sich an einzelne Anbieter zu binden.
Für die Arbeit mit deinem eigenen KI-Assistenten. So geht’s
Wir haben 38 Podcastfolgen aus dem April 2026 von Hand ausgewählt und daraus 114 Erkenntnisse herausgearbeitet. Diese zehn Aussagen bündeln wiederkehrende Erfahrungen aus den ausgewählten Gesprächen.
Die Deutsche Welle betreibt eine einheitliche Web-Oberfläche mit fester URL, hinter der Sprachmodelle per API ausgetauscht werden, und hält ein lokales Modell auf eigenen Servern als Fallback bereit.
Die GUS Group wählte trotz Office-365-Umgebung Langdock statt Copilot Studio, weil dort alle Modelle gebündelt in einer geschlossenen, DSGVO-konformen Umgebung verfügbar sind.
Christoph Magnussen hat bei Blackboat ein code-basiertes Layer-Prompt-System gebaut, in dem Änderungen an einem zentralen Prompt automatisch in rund 100 Flows übernommen werden, statt jeden Flow beim Modellwechsel einzeln anzupassen.
Belegt in diesen Gesprächen
Denkwerk stellte rund 70 Personen in der Softwareentwicklung KI in der IDE frei zur Verfügung und steuert den Rollenwechsel nun über 12 Monate mit Schulungen und Rollenklarheit, weil ohne aktiven Change-Prozess flächendeckend nichts passierte.
Bei the Key Academy haben alle Mitarbeitenden einen eigenen Claude-Account und die Pflicht, Claude bei jeder Aufgabe zu fragen, wie der Agent sie erledigen würde.
Die GUS Group ließ 20 Champions vom Management auswählen statt per Selbstmeldung und gibt jedem einen Personentag pro Woche; KPMG verpflichtet alle Partner:innen und Direktor:innen zu einem Digital MBA.
Belegt in diesen Gesprächen
Thorsten Leimbach (Fraunhofer IAIS) ordnet Mails und mitgeschnittene Teammeetings Standardprodukten von Microsoft oder Google zu und berät Unternehmen bei Kerngeschäftsdaten zu eigenen oder offenen Modellen und Servern im eigenen Keller.
Die Finanzinformatik schließt wegen des Kundendaten-Versprechens US-gehostete Dienste wie ChatGPT aus und betreibt den SKI Pilot mit Open-Source-Modellen und NVIDIA als Partner in eigenen Rechenzentren.
Harting wählt im internen GPT die LLMs je nach Use Case, Land oder Sicherheitsstufe; Christoph Magnussen transkribiert hochvertrauliche Kundengespräche lokal mit Mac Whisper und fasst sie mit Open-Source-Modellen in LM Studio zusammen.
Belegt in diesen Gesprächen
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Der vollständige Bestand
38 Gespräche, vom jüngsten zum ältesten geordnet.
Architektur vor KI-Tools
Kernthese: KI als unsichtbare Steuerungsebene aus Slack und Claude Code schlägt eine Sammlung von 200 SaaS-Tools, und ein zentrales Prompt-System verdrängt visuelle No-Code-Flows. Entscheidungsrelevant, weil die Architekturfrage vor jeder Tool-Auswahl gehört.
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Erstausgabe. Die folgenden Fassungen dokumentieren Änderungen am Podcastkatalog, den Kernaussagen und den Empfehlungen.
