DOAG VOICES

Viele Unternehmen wollen KI einsetzen. Doch welche Daten sie dafür haben, wo diese liegen und wer sie verantwortet, bleibt oft unklar. In Folge 049 von DOAG VOICES – Edition DataWorld – spricht Dave König mit Matthias Jung von der ORDIX AG darüber, wie aus Daten tatsächlich Mehrwert entsteht.

Matthias versteht Data Governance vor allem als Befähigung: Menschen sollen Daten finden, verstehen und sinnvoll nutzen können. Dafür braucht es Transparenz, Qualität und klare Zuständigkeiten. Ein Datenkatalog kann helfen; die organisatorische Arbeit übernimmt er nicht.

Warum machen Dashboards ein Unternehmen noch nicht datengetrieben? Was fehlt einer Excel-Tapete, damit sie zum Handeln motiviert? Und welche Altlasten hinterlässt das wahllose Befüllen von Data Lakes? Das Gespräch verbindet Datenkultur und Data Storytelling mit Erfahrungen aus Unternehmen.

In "Cloud Career Hot Takes" diskutieren die beiden in einem Frage-Antwort-Spiel provokante Thesen zu KI, Führungsverantwortung, Kubernetes und der Zukunft des DBA. Zum Abschluss geht es um Oracle, PostgreSQL und MySQL – und um die Frage, was Supportverträge und eigene Kompetenz für digitale Souveränität bedeuten.

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Kapitelübersicht:

00:00 – DOAG VOICES DataWorld Intro inkl. Vorschau

02:08 – Willkommen und Matthias Jung
Vom MySQL-Einstieg zur Verbindung von Technik und Unternehmensstrategie.

06:40 – Data Governance als Befähigung
Was Menschen brauchen, um mit Daten Mehrwert zu schaffen.

11:41 – KI macht Datenprobleme sichtbar
Neue Datenquellen verschärfen die Frage nach Qualität und Zuständigkeit.

16:06 – Transparenz im Datenchaos
Datenkataloge und KI helfen beim Kuratieren, brauchen aber Verantwortliche.

19:24 – Was heißt datengetrieben?
Warum Reports allein noch keine Entscheidungen auf Datenbasis schaffen.

22:05 – Kennzahlen mit Bedeutung
Dashboards sollen Orientierung geben und Handlungen ermöglichen.

24:37 – Data Lakes und ihre Altlasten
Warum Herkunft, Erhebungszweck und Löschfristen mitgedacht werden müssen.

29:32 – Cloud Career Hot Takes
Provokante Thesen zu KI-Aktionismus, Datenkatalogen und Führungsverantwortung.

33:52 – Data Storytelling statt Zahlenflut
Verständliche Datengeschichten helfen, Menschen zu erreichen.

36:32 – Datenbanken in Kubernetes
Matthias erläutert Chancen und Grenzen des Betriebs in Containern.

38:09 – Wie sich die DBA-Rolle verändert
Automatisierung eröffnet neue Aufgaben rund um Daten und Governance.

44:32 – Datenbankwahl und Souveränität
Warum Kompetenz und Verantwortung über Feature-Vergleiche hinausgehen.

52:10 – DOAG VOICES DataWorld Outro

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Die Top 3 Learnings dieser Episode:

1. Data Governance braucht Menschen, die Daten verstehen und Verantwortung übernehmen.

2. Kennzahlen schaffen erst Orientierung, wenn Bedeutung und Handlungsbezug klar sind.

3. Digitale Souveränität verlangt bewusste Entscheidungen über Betrieb, Kompetenz und Verantwortung.

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Mehr über Matthias Jung: https://www.linkedin.com/in/matthias-jung-ordixag/

Matthias auf der DOAG 2026 Konferenz + Ausstellung (17. - 19. November) im NCC in Nürnberg: "Vom Libero zum Spielmacher: Der DBA in der Data Governance":
https://meine.doag.org/events/anwenderkonferenz/2026/agenda/agendaView.defaultView/#agendaId.8071

Der Blog von Matthias: https://blog.ordix.de/matthias-jung

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Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de

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Mehr über die DOAG: https://www.doag.org

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Anstehende DOAG-Konferenzen:

ENUD | European NetSuite User Days | 17. & 18. November 2026 https://netsuite.doag.org/de/

KI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026 https://www.kinavigator.eu/de/home/

DOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026 https://anwenderkonferenz.doag.org/de/home/

DevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
https://www.devland.eu/

Für die DevLand sind bis einschließlich 15. Januar 2027 Tickets mit einer Early-Bird-Rabattierung verfügbar.
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KI kann Sicherheitslücken aufspüren und beim Programmieren helfen. Doch was passiert, wenn dieselben Fähigkeiten auch Angriffe erleichtern? Sicherheitsforscher Franz Bettag berichtet Dr. Benjamin Linnik, wie er KI bei der Suche nach Schwachstellen einsetzt – und warum Unternehmen dabei ihren bestehenden Code nicht aus dem Blick verlieren sollten.

Was sollten Unternehmen tun, wenn KI immer mehr Code schreibt? Bettag empfiehlt bewährte Entwicklungsmethoden wie testgetriebenes Arbeiten und rät, auch den über Jahre gewachsenen Bestandscode zu prüfen. Beide diskutieren zudem, weshalb leistungsfähige Modelle zugleich für Verteidiger und Angreifer interessant sind – und welche Schwierigkeiten Zugangsbeschränkungen für Sicherheitsprüfungen schaffen können.
Das Gespräch führt von europäischen Rahmenbedingungen und lokal betriebenen Modellen bis zur praktischen Modellauswahl: Eigene Tests helfen Unternehmen zu beurteilen, welches Modell für welche Aufgabe gut genug und bezahlbar ist. Zum Schluss geht es darum, Fachwissen in gezielte Anweisungen für KI-Agenten zu übertragen und Ideen schneller umzusetzen.

HINWEIS: Die Folge wurde am 3. September 2026 aufgenommen – dem Tag, an dem OpenAI GPT-6 Astra vorgestellt hat. Franz Bettag bezieht sich im Gespräch mehrmals auf die für diesen Tag angekündigte, aber zu diesem Zeitpunkt noch nicht realisierte Release.

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Kapitelübersicht:

00:00 – DOAG VOICES Intro mit Teaser, Folge 48, Edition FutureAI

00:55 – Franz Bettag und die Suche nach echten Sicherheitslücken
Wie er KI für Schwachstellenmeldungen einsetzt und Fehlalarme vermeidet.

04:45 – Sicherer Code beginnt bei der Entwicklung
Bettag spricht über Tests, KI-generierten Code und Risiken im Bestand.

09:20 – Mächtige Modelle, begrenzter Zugang
Warum Sicherheitsforschung und der Schutz vor Missbrauch in Konflikt geraten können.

14:15 – Wie schnell verändert KI die Sicherheitslage?
Die beiden sprechen über Fortschritte bei KI-Agenten und mögliche Folgen für Unternehmen.

19:17 – AGI, Regulierung und Europas Rolle
Aus der technischen Debatte wird die Frage, wie Innovation gefördert werden kann.

25:34 – Modelle im eigenen Betrieb: Wie viel Vertrauen ist möglich?
Es geht um Daten, Hosting, offene Modelle und mögliche Manipulationen.

31:45 – Prognosen und der passende Modelleinsatz
Bettag und Linnik diskutieren Leistungsversprechen, Kosten und eigene Benchmarks.

39:00 – Unternehmenswissen für KI-Agenten nutzbar machen
Warum gezielte Skills hilfreicher sein können als eine einzige große Anweisungsdatei.

42:45 – Von der Idee zur Umsetzung
Ein Marketingbeispiel und Erfahrungen aus Hackerwettbewerben zeigen das Tempo der Veränderung.

46:51 – DOAG VOICES Outro, Folge 48, Edition FutureAI

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Die Top 3 Learnings dieser Episode:

1. KI-generierter Code braucht klare Anforderungen und verlässliche Tests; bestehender Code verdient ebenfalls eine Sicherheitsprüfung.

2. Modellleistung und Kosten lassen sich am besten anhand eigener, überprüfbarer Aufgaben vergleichen.

3. KI-Agenten arbeiten gezielter, wenn sie für eine Aufgabe nur das relevante Fachwissen erhalten.

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Mehr über Franz Bettag: https://www.linkedin.com/in/franzbettag/

Franz Bettag spricht auf der KI Navigator 2026 (18. & 19. November) im NCC in Nürnberg: https://meine.doag.org/events/ki/2026/agenda/#agendaId.8877

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Mehr über Dr. Benjamin Linnik:
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Mehr über die DOAG:
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Anstehende DOAG-Konferenzen:

KI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
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ACHTUNG: Für die KI Navigator 2026 in Nürnberg können noch bis zum 29. September stark rabattierte Tickets erworben werden!

DOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
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Auch hier läuft die Early-Bird-Aktion noch bis 29. September.

DevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
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Warum scheitern KI-Projekte, obwohl die Technologie verfügbar ist? Dr. Benjamin Linnik spricht mit Udo Latino, Co-Founder von dUb IMPACT, darüber, wie aus Ideen messbare Wertschöpfung wird.

Entscheidend sind drei Faktoren: Wertbeitrag, Daten und Menschen. Am Anfang steht ein reales Problem, das KI besser lösen kann als herkömmliche Mittel. Auch eine mäßige Datenlage ist kein Ausschlusskriterium. Wichtig sind ein passender Use Case und die frühe Beteiligung der Menschen im Unternehmen.

Für den Mittelstand empfiehlt Latino kleine, sichtbare Schritte: Quick Wins sollen binnen sechs Monaten Ergebnisse liefern und ihre Investition spätestens nach eineinhalb Jahren einspielen. Linnik und Latino diskutieren dazu Beispiele aus Verwaltung und Support, AI First, laufende Kosten, Datenschutz, europäische Modelle und eine Methodik, die vom KI-Wunschzettel zur fundierten Handlungsempfehlung führt.

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Kapitelübersicht:

00:00 – DOAG VOICES FutureAI Intro

00:55 – Businessperspektive auf KI
Wie dUb IMPACT KI in Wertschöpfung übersetzt.

03:14 – Wert, Daten und Menschen
Drei Faktoren entscheiden über Erfolg oder Scheitern.

06:10 – Trotz Datenlücken startklar
Warum verschlafene Digitalisierung KI nicht verhindert.

09:22 – Mit Quick Wins Vertrauen schaffen
Kleine Leuchtturmprojekte begrenzen das Risiko.

12:36 – Unsichtbare Potenziale finden
Oft steckt der größte Effekt in unscheinbaren Teilprozessen.

15:31 – KI als Verstärker
Latino beschreibt hybride Jobs und ergänzte menschliche Arbeit.

18:42 – Mittelstand statt Silicon Valley
Knappe Ressourcen verlangen eine realistische Strategie.

21:28 – Das richtige Problem lösen
Voicebot und Support zeigen den Unterschied zwischen Technik und Wirkung.

24:03 – AI First trifft Realität
Prozesse neu zu denken muss schrittweise gelingen.

29:07 – Kosten und ROI
Auch laufende Ausgaben gehören in die Rechnung.

34:04 – Daten und Infrastruktur
Cloud, eigene Systeme und europäische Modelle im Vergleich.

39:23 – Vom Wunschzettel zum Konzept
Potenzialcheck, Design Sprint, Nutzertests und KPIs strukturieren die Auswahl.

45:09 – Praxis beim KI Navigator
Fünf Referenzprojekte sollen Erfolge und Hürden zeigen.

47:45 – Fazit und Ausblick
Jedes Unternehmen kann Daten- und KI-Unternehmen sein.

49:46 – DOAG VOICES FutureAI Outro

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Die Top 3 Learnings dieser Episode:

1. KI-Projekte beginnen mit einem relevanten Problem, nicht mit einem Tool.

2. Quick Wins verbinden frühe Ergebnisse mit Beteiligung und Lernen.

3. Gute Entscheidungen berücksichtigen Daten, Menschen, Kosten, KPIs und ROI.

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Mehr über Udo Latino:
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Udo Latino spricht auf der KI Navigator 2026 am 18. & 19. November im NCC in Nürnberg:
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Anstehende DOAG-Konferenzen:

KI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
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DOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
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Auch hier läuft die Early-Bird-Aktion noch bis 29. September.

DevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
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Host Dr. Benjamin Linnik spricht mit dem Gast Patrick Schnell, Gründer der Schnell Digital GmbH, darüber, warum der größte KI-Hebel im Mittelstand nicht im nächsten Chatbot, sondern in unspektakulären Geschäftsprozessen liegt. Schnell plädiert dafür, zuerst jene Routinen zu automatisieren, die Zeit kosten und niemand gern erledigt.

Beide diskutieren, wann bestehende Abläufe verbessert und wann Prozesse konsequent „AI First“ neu gedacht werden sollten. Entscheidend ist nicht nur, was technisch möglich ist: Kundenbeziehungen, Erfahrungswissen und die Akzeptanz der Beschäftigten bestimmen, wo Menschen unverzichtbar bleiben.

Ein gescheitertes Projekt zeigt, wie gute Technik an schlechter Kommunikation scheitert. Gegenbeispiel ist die KI-gestützte Verteilung eingehender Service-E-Mails – ein risikoarmer Anwendungsfall mit direktem Nutzen.

Zum Abschluss geht es um Datenschutz und Modellwahl. Lokale Modelle, deutsche Rechenzentren sowie Anonymisierung und Pseudonymisierung können sensible Prozesse absichern. Patrick Schnell erläutert zudem, was das Publikum seines Vortrags auf der KI Navigator erwartet.

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Kapitelübersicht:

00:00 – DOAG VOICES FutureAI – Intro

00:17 – KI unterhalb der Oberfläche
Patrick Schnell stellt seine Arbeit mit mittelständischen Unternehmen vor.

02:14 – KI für ungeliebte Arbeit
Warum Routinen und Dokumentation gute Einstiegspunkte sind.

05:10 – Hype ist noch keine Strategie
ChatGPT-Zugänge und Avatare ersetzen keinen Geschäftsprozess.

08:04 – Der unsichtbare Kollege
KI unterstützt idealerweise unauffällig im Hintergrund.

11:25 – AI First oder schrittweise?
Radikales Neudenken trifft auf pragmatische Optimierung.

15:30 – Prozesse und Gewohnheiten
Neue Technik allein erzeugt noch kein besseres Ergebnis.

22:38 – Effizienz oder Perfektion?
Wo 80 Prozent genügen – und wo Erfahrung und Vertrauen zählen.

32:17 – Praxis statt Hype
Patrick gibt einen Ausblick auf seinen Vortrag bei der KI Navigator.

36:40 – Vom Workshop zur Umsetzung
KI-Projekte brauchen Daten, Schnittstellen und langfristige Begleitung.

42:38 – Wenn Kommunikation Projekte stoppt
Ein technisch gutes Vorhaben scheitert an Angst und fehlender Einbindung.

48:22 – Datenschutz ohne Stillstand
Lokale Modelle, Pseudonymisierung und Modellwahl eröffnen sichere Wege.

57:36 – DOAG VOICES FutureAI – Outro

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Die Top 3 Learnings dieser Episode:

1. Der beste Einstieg liegt oft in lästigen, risikoarmen Routinen mit sofort erkennbarem Nutzen.

2. KI-Projekte scheitern häufiger an fehlender Kommunikation und Akzeptanz als an der Technik.

3. On-Premise-Modelle, europäische Anbieter und Pseudonymisierung machen Datenschutz gestaltbar.

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Mehr über Patrick Schnell:
https://www.linkedin.com/in/patrick-schnell-/

Das in der Folge besprochene Buch von Patrick schnell heißt "ChatGPT in Softwareprojekten". Es ist 2024 im Verlag O’Reill erschienen. Erwerben kann man es über: https://www.schnell.digital/de/book-chatgpt-in-softwareprojekten

Erlebe Patrick Schnell auf der KI Navigator 2026 am 18. & 19. November 2026 in seinem Vortrag über "Geschäftsprozesse als unterschätzten KI-Hebel im Mittelstand".
https://meine.doag.org/events/ki/2026/agenda/#agendaId.8774

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Mehr über Dr. Benjamin Linnik:
https://www.linkedin.com/in/benjaminlinnik/

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Mehr über die DOAG:
https://www.doag.org

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Anstehende DOAG-Konferenzen:

KI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
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ACHTUNG: Für die KI Navigator 2026 in Nürnberg können noch bis zum 29. September stark rabattierte Tickets erworben werden!

DOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
https://anwenderkonferenz.doag.org/de/home/

Auch hier läuft die Early-Bird-Aktion noch bis 29. September.

DevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
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Aufgepasst: Für die DevLand 2027 sind noch bis zum 18. September 2026 sogenannte Super-Saver-Tickets mit großer Ersparnis erhältlich.
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Wie gewinnen wir mehr Frauen für technische Berufe – und was muss sich verändern, damit sie dort auf Augenhöhe arbeiten können? Auf der CloudLand 2026 spricht Dave König mit den Data- und AI-Expertinnen Katarina Medger und Hanna Schwab von der teccle group.

Ausgehend von der Podiumsdiskussion "Women in Tech" berichten die beiden über Rollenklischees, fehlende Vorbilder und Situationen, in denen Frauen ihre technische Kompetenz stärker beweisen müssen. Sie diskutieren, was Schulen, Familien, Unternehmen und männliche Allies beitragen können – und warum Sichtbarkeit entscheidend ist.

Danach geht es um Daten und AI: Katarina und Hanna erklären, wie Microsoft Fabric Datenintegration, Analytics, Governance, Machine Learning und Power BI auf einer Plattform verbindet. Zugleich zeigen sie, weshalb eine "Single Source of Truth", klare Strukturen und die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen wichtiger sind als das nächste Tool.

Zum Abschluss erzählt Hanna, wie Networking leichter gelingt und wie sie ein Würzburger Chapter der Global AI Community aufgebaut hat. Ein Gespräch über technische Kompetenz, Kommunikation und Communities, die Menschen miteinander ins Gespräch bringen.

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## Kapitelübersicht

**00:00 – DOAG VOICES CloudTalk Intro**
Der Editionstrailer eröffnet die Folge.

**00:28 – Willkommen von der CloudLand 2026**
Dave König begrüßt Katarina Medger und Hanna Schwab und stellt ihre Themen vor.

**02:24 – Women in Tech: Erfahrungen vom Panel**
Die Gäste sprechen über Rollenklischees, Vorurteile und Begegnungen auf Augenhöhe.

**07:51 – Strukturelle Hürden beginnen früh**
Schule, Berufsberatung und tradierte Rollenbilder beeinflussen den Weg in die IT.

**18:13 – Datenprojekte sind Kommunikationsprojekte**
Eine gemeinsame Datenbasis gelingt nur, wenn Fachbereiche und IT zusammenarbeiten.

**24:59 – Microsoft Fabric verständlich erklärt**
Die Plattform verbindet Datenintegration, Analytics, Governance, Power BI und AI.

**37:16 – Vom Hello World zur Community**
Hanna zeigt, wie Networking leichter wird und aus Kontakten Communities entstehen.

**47:15 – AI braucht gute Daten**
Die Gäste erklären, warum Analytics, Fabric und AI nicht mehr getrennt gedacht werden können.

**50:13 – DOAG VOICES CloudTalk Outro**

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## Die Top 3 Learnings dieser Episode

1. Mehr Frauen in der IT brauchen Sichtbarkeit, Vorbilder und Gespräche auf Augenhöhe.

2. Erfolgreiche Daten- und AI-Projekte beginnen mit klaren Anwendungsfällen, verlässlichen Daten und gemeinsamer Kommunikation.

3. Networking ist erlernbar: Wer bei der Vorstellung einen Anknüpfungspunkt mitliefert, erleichtert den Einstieg ins Gespräch.

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## Mehr über Hanna Schwab

https://www.linkedin.com/in/hanna-schwab/

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## Mehr über Katarina Medger:

https://www.linkedin.com/in/katarina-medger/

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## Mehr über Dave König aka Frickeldave:

https://frickeldave.de

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## Mehr über die DOAG:

https://www.doag.org

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## Anstehende DOAG-Konferenzen:

**KI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026**
https://www.kinavigator.eu/de/home/

**DOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026**
https://anwenderkonferenz.doag.org/de/home/

**DevLand 2027 | 3. - 5. März 2027**
https://www.devland.eu/

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## Buchempfehlung von Hanna Schwab bezüglich Speed-Networking & Gesprächseröffnung:

**Leil Lowndes**: How to Talk to Anyone (HarperElement 2014, 352 Seiten, Englisch)
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