DOAG VOICES

KI kann bei der Auswertung medizinischer Bilder helfen, Hinweise auf seltene Erkrankungen liefern und Pflegekräfte bei der Dokumentation entlasten. Doch wann wird daraus ein echter Nutzen?

In Folge 51 von DOAG VOICES, Edition FutureAI, spricht Dave König mit der Neurologin und Beraterin Dr. Sandra C. Signore über Chancen, Grenzen und das richtige Maß an Vertrauen.

Ärzte, Pflegekräfte und Patienten haben unterschiedliche Anforderungen an KI. Signore erläutert, warum ein erfolgreicher Pilot noch keine Nutzung im Alltag garantiert. Gute Umsetzung braucht konkrete Ziele, Beteiligung und Feedback.

Wer prüft Ergebnisse, wer entscheidet und wie bleiben fachliche Fähigkeiten erhalten? Datenschutz und Governance gehören für Signore von Anfang an dazu. Sie plädiert für kalibriertes Vertrauen: Chancen nutzen, ohne Fehler zu übersehen.

Auch künstliche Empathie steht zur Diskussion: Chatbots können verständnisvoll antworten. Doch ist das echtes Mitgefühl?

In "Tech or Myth" geht es um ein Sepsis-Frühwarnsystem und einen Chatbot, der beruhigte Patienten für gesund hält. Eine Geschichte ist wahr, die andere erfunden.

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Kapitelübersicht:

00:00:00 DOAG VOICES FutureAI Intro inkl. Vorschau

00:01:31 Begrüßung und Vorstellung
Sandra verbindet Neurologie mit KI-Beratung.

00:08:09 Gesundheitsfragen an KI
Was suchen Patienten neben medizinischen Informationen?

00:13:37 Chancen und Verantwortung
KI kann die Diagnostik unterstützen und ärztliche Aufgaben verändern.

00:18:41 Menschliche Urteilskraft
Warum Fachwissen und eigene Fähigkeiten erhalten bleiben müssen.

00:26:53 Von der Neurologie zur KI
Sandra erzählt von ihrem Weg in die Beratung.

00:32:11 Drei Perspektiven auf KI
Ärzte, Pflegekräfte und Patienten haben unterschiedliche Bedürfnisse.

00:38:13 Ausblick auf den KI Navigator
Sandra erläutert, warum technische Umsetzung allein nicht genügt.

00:40:39 Künstliche Empathie
Ist die zugewandte Antwort eines Chatbots echtes Mitgefühl?

00:42:20 Bindung und Transparenz
Das Gespräch beleuchtet emotionale Nähe zu KI und sensible Daten.

00:46:54 Tech or Myth
Zwei Geschichten über medizinische KI: Eine ist wahr, eine erfunden.

00:51:08 Studien und Fehlalarme
Wie lassen sich Ergebnisse bewerten und Fehler auffangen?

00:54:09 Erfolg und Vertrauen
Nutzung, Feedback und Datenlücken prägen den Wert einer Anwendung.

00:59:51 Ethik und wirtschaftliche Interessen
Wie findet verantwortungsvolle KI ihren Platz in Organisationen?

01:05:29 Abschluss und Verabschiedung
Dave und Sandra schließen das Gespräch und laden zum Austausch ein.

01:07:13 DOAG VOICES FutureAI Outro

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Die Top 3 Learnings dieser Episode

1. Vertrauen braucht ein Maß: KI sinnvoll nutzen, Ergebnisse prüfen und eigene fachliche Fähigkeiten erhalten.

2. Gute Anwendungen beginnen bei den Bedürfnissen von Ärzten, Pflegekräften und Patienten. Akzeptanz und Nutzung gehören zum Erfolg.

3. Governance gehört an den Anfang: Datenschutz, menschliche Kontrolle und klare Zuständigkeiten müssen Teil der Umsetzung sein.

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Mehr über Dr. med. Sandra C. Signore, M.A.:

https://www.linkedin.com/in/dr-med-sandra-c-signore-m-a-7a4550128/

Website:

https://www.sandra-signore.com/

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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 13. Januar 2027 Tickets mit einer Early-Bird-Rabattierung verfügbar.
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DevOps beginnt mit Zusammenarbeit – doch wann helfen Kubernetes, Plattformteams und Automatisierung wirklich?

In DOAG VOICES CloudTalk spricht Dave König mit den Corewire-Mitgründern Janosch Dezrer und Stefan Möhrle darüber, wie Entwicklung und Betrieb gemeinsam Verantwortung übernehmen.

Kurze Feedbackzyklen und klare Schnittstellen sind wichtiger als das nächste Tool. Sie diskutieren den sinnvollen Einsatz von Containern, die Grenzen der Automatisierung und Beratung, die Wissen vermittelt und Teams selbstständig macht.

Wie viel Unabhängigkeit braucht die Cloud? Container können Anbieterwechsel erleichtern; Komfort, Kosten und Entwicklungstempo bleiben Teil der Abwägung. In „Tech or Myth“ rätseln die Gäste über einen heimlich automatisierten Job und eine vermeintliche Cloud im Wohnzimmer. KI-Agenten im Betrieb und der Wert persönlicher Begegnungen runden das Gespräch ab.

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Kapitelübersicht:

00:00 – DOAG VOICES CoudTalk Intro-Trailer mit Vorschau

01:28 – Begrüßung und Gäste
Dave stellt Janosch Steurer und Stefan Möhrle vor.

03:37 – KI-Vorstellung
Humorvolle Porträts führen zu Prozessen und Automatisierung.

07:17 – DevOps als Kultur
Kurze Feedbackzyklen verbinden Entwicklung und Betrieb.

14:00 – Plattformteams und Verantwortung
Klare Schnittstellen sollen neue Silos verhindern.

17:24 – Kubernetes und Schulungen
Firmengröße, Nutzen und Motivation bestimmen den Bedarf.

22:52 – Container oder virtuelle Maschine?
Stabilität und Aufwand zählen mehr als Technologiedogmen.

25:17 – Steile Thesen im Check
Kubernetes, manuelle Deployments und Autoscaling auf dem Prüfstand.

29:26 – Beratung ohne Abhängigkeit
Wissenstransfer und frühes Feedback begrenzen unnötige Komplexität.

34:42 – Cloud-Souveränität
Container erleichtern Migrationen; Unabhängigkeit hat ihren Preis.

40:02 – Tech or Myth
Automatisierter Job oder Wohnzimmer-Cloud: Welche Geschichte stimmt?

45:29 – KI-Agenten im DevOps-Alltag
Systemzugriffe, sensible Daten und Kosten stellen neue Anforderungen.

49:41 – Corewires Zukunft
Langfristige Begleitung soll Teams zur eigenen Umsetzung befähigen.

53:29 – Community und persönlicher Austausch
Meetups und Präsenztrainings schaffen Raum für gemeinsames Lernen.

59:02 – DOAG VOICES CloudTalk Outro-Trailer

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Die Top 3 Learnings dieser Episode:

1. DevOps braucht gemeinsame Verantwortung: Kultur, klare Schnittstellen und Feedback sind ebenso wichtig wie Werkzeuge.

2. Technik muss zum Bedarf passen: Kubernetes und Automatisierung lohnen sich, wenn ihr Nutzen die zusätzliche Komplexität rechtfertigt.

3. Souveränität beginnt vor dem Anbieterwechsel: Container erleichtern Migrationen; Tempo, Kosten und Abhängigkeiten müssen bewusst abgewogen werden.

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Mehr über Janosch Deurer:

https://www.linkedin.com/in/janosch-deurer/

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Mehr über Stefan Möhrle:

https://www.linkedin.com/in/stefan-moehrle/

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Mehr über Dave König aka Frickeldave:

https://frickeldave.de

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Mehr über die DOAG:

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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/

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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:
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
https://www.kinavigator.eu/de/home/

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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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:
https://www.linkedin.com/in/udo-latino/

Udo Latino spricht auf der KI Navigator 2026 am 18. & 19. November im NCC in Nürnberg:
https://meine.doag.org/events/ki/2026/agenda/#agendaId.8701

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

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Mehr über die DOAG:
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Anstehende DOAG-Konferenzen:

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

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.

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