AI FIRST Podcast

KI im Handel: Wie REWE mit über 100 Milliarden Euro Umsatz KI skaliert – von Machine Learning bis GenAIHenrike Alfeis (AI Hub Lead) und Julian Mennenöh (Head of AI Strategy & Enablement) geben tiefe Einblicke, wie REWE seit über 13 Jahren KI-Use Cases vom Piloten bis zur Skalierung über tausende Märkte bringt.
Was läuft bei REWE bereits mit KI – ohne dass Kunden es merken:
- Bestellvorschläge & Nachfrageprognosen mit XGBoost- Sortimentsgestaltung: Welcher Markt bekommt welche Schokolade?
- Scan & Go: KI entscheidet über Stichprobenkontrollen
- Out-of-Stock-Erkennung durch Bon-Analyse (in allen Penny-Märkten live)- Pick & Go mit Computer Vision
- Personalisierte Coupons in der REWE Bonus AppVon traditioneller KI zu GenAI: Der Kulturwandel

Während Machine-Learning-Cases streng ROI-getrieben über ein Board priorisiert werden, hat GenAI einen demokratischeren Ansatz ausgelöst. REWE gründete einen AI Hub, eine Community und schult über 300.000 Mitarbeitende – mit über 19.000 Teilnahmen bei der KI-Entdeckungsreise.

Kernthemen:
- Ambassador-Programm: Multiplikatoren in Fachbereichen (4h/Woche Ausbildung über 2 Monate)
- AI Design Sprints: Von der Idee zum Proof of Concept
- Werte-Manifest: Mensch-zu-Mensch-Kommunikation, Verantwortung, KI als Chance
Das große Learning: Innovation allein reicht nicht. Bei 100% Kundeninteraktion braucht es nahezu perfekte Qualität – bei 80% interner Unterstützung sind alle glücklich. Diese Grenze aktiv zu navigieren, ist der Schlüssel.
Zukunft: Hyperpersonalisierung durch KI-Agenten, die Stimmung, Präferenzen und Einkaufslisten kennen – Unified Commerce wird Realität.
Zum Gast: Julian Mennenöh
Zum Gast: Henrike Alfeis
Zum Host: Felix Schlenther

700% Wachstum trotz Microsoft & Google als Konkurrenz – wie Jamie zum führenden DSGVO-konformen Meeting-Assistenten wurde

Benedikt Böringer ist Co-Gründer und CEO von Jamie, einem KI-gestützten Meeting-Tool, das bereits mehrere tausend zahlende Kunden hat und im letzten Jahr mit knapp 700% gewachsen ist – komplett organisch. Im AI FIRST-Podcast spricht er offen darüber, wie es ist, im härtesten Wettbewerbsumfeld ein KI-Startup aufzubauen: gegen Tech-Giganten wie Microsoft, Google und Zoom, die alle ihre eigenen Meeting-Assistenten in ihre Plattformen integrieren.Die spannendsten Einblicke:- Wie Jamie zwei Monate vor ChatGPT startete und vom Problem, nicht von der Technologie ausging- Warum Produktqualität und Fokus gegen Big-Tech-Distribution gewinnen können- Mit wie vielen Mitarbeitenden ein KI-Startup auf 10 oder 100 Millionen Euro skalieren kann (spoiler: unter 20 für 10M, ca. 50 für 100M)- Welche Prozesse bereits heute durch KI-Agenten ersetzt werden können – und wo der Mensch noch unverzichtbar ist- Wie Meeting-Assistenten zur "Kontextmaschine" für KI-Agenten werden- Best Practices: So nutzt du Meeting-Tools wirklich maximal effektivEin ehrlicher Deep-Dive in Produktentwicklung, Go-to-Market-Strategien und die Zukunft von AI-First Companies.

Romina Medici, verantwortlich für Data & AI Plattformen und Data Governance bei E.ON, teilt ihre Erfahrungen aus über 7 Jahren Transformation.Ihr Ansatz: Daten und KI wie ein Business managen – mit klarer Vision, KPIs, Go-to-Market-Strategien und echtem Revenue. Das Ergebnis: Das E.ON Data House, eine Self-Service-Datenplattform nach dem Amazon-Prinzip, die ab Jahr 4 profitabel war und seitdem 15-20% Revenue Growth pro Jahr erzielt.Erfahre, warum 80% aller KI-Projekte scheitern, wie internes Customer Success funktioniert und warum diese Transformation ein Marathon ist – kein Sprint.01:30 - Quickfire-Round: KI-Mythen, Lieblingsmodell und größte Fehler
04:00 - Überblick: Daten & KI als Produkte statt Projekte managen
07:00 - Warum der klassische Projektansatz nicht skaliert
11:00 - Das Problem: 80% der Projektergebnisse werden nicht genutzt
13:00 - Praxisbeispiel: Aufbau des E.ON Data House
16:00 - Technische Herausforderungen: 262 Tage für die erste SAP-Anbindung
18:00 - Internes Marketing und Customer Success wie bei einem SaaS-Unternehmen
21:00 - Pay-per-Use Pricing-Modell und Kostentransparenz
24:00 - Skalierung vor Profit: Der wahre Anreiz
29:00 - Organisationsstruktur: 40 FTEs, 12-15 Produkte, 10.000-20.000 Nutzer
36:00 - Buy vs. Build: Wann selbst entwickeln, wann einkaufen?
41:00 - Erfolgsfaktoren: Strategie, Operating Model und Durchhaltevermögen
44:00 - Fazit: Warum Transformation 10-15 Jahre dauertZum Gast: Romina MediciZum Host: Felix Schlenther

Franziska Kripp (Group AI Enablement Lead) und Norbert Wirth (Global VP Data) von Payback im Gespräch.
Erfahre, wie das Loyalty-Programm mit 35 Mio. Nutzern und 700 Partnern KI skaliert: Von der Transformer-Revolution 2017 über den Aufbau eines mehrdimensionalen AI-Governance-Modells bis zur Demokratisierung von KI im Unternehmen.
Spannend: Warum Payback jetzt nicht nur UX, sondern auch AX (Agent Experience) optimiert – und wie ein QA-Agent heute schon Briefings mit System-Umsetzungen abgleicht.
Plus: Prognosen für 2026.

Zum Gast: Norbert Wirth
Zum Gast: Franziska Kripp
Zum Host: Felix Schlenther

Neues Jahr, neue Prognosen: Christoph Pacher, Host des State of Process Automation Podcasts, ist zurück. Letztes Jahr hat er fünf Vorhersagen für 2025 gemacht – wie viele davon sind eingetroffen? Wir machen den Reality-Check und schauen nach vorne: Was kommt 2026 auf uns zu? Spoiler: Die Modelle werden austauschbar, der Action-Layer wird real, und deine KI bekommt trotzdem nicht deine Kreditkarte.

[00:00] - Begrüßung und Einführung in die Jahresauftakt-Episode
[01:30] - Christophs Rückblick auf 2025: Warum das Jahr "intensiv" war
[03:00] - Prognosen-Check: Neueinstellungen durch Automatisierung ersetzt?
[09:30] - Knowledge Worker vs. Process Worker: Eine wichtige Unterscheidung
[13:30] - Gen-AI als Lean-Prinzip und digitale Zwillinge im Einsatz
[17:30] - Softwarepreismodelle und Randsysteme: Was ist passiert?
[19:00] - KI-Agenten ersetzen Randsysteme und der Erfolg von Lovable
[23:00] - Google als großer Gewinner 2025 und OpenAIs "Code Red"
[25:30] - Prognose 1: Modelle unterscheiden sich nur noch minimal
[29:00] - Prognose 2: AI wird zum Action-Layer
[35:00] - Prognose 3: Renaissance der Intelligent Automation
[43:00] - Prognose 4: 2026 wird das Jahr der Anwendung
[46:00] - Prognose 5: Kein blindes Vertrauen in KI-Agenten
[51:00] - Zusammenfassung aller Prognosen und Ausblick

Das war aber erst die Hälfte: Am 3. Januar geht es weiter im State of Process Automation Podcast. Dort dreht Christoph den Spieß um und Felix teilt seine Prognosen für das KI-Jahr 2026. Nicht verpassen!

Zum Gast: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠⁠⁠ (Christoph Pacher)
Zum Host: ⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠⁠⁠ (Felix)