MY DATA IS BETTER THAN YOURS

Live auf der K5 spricht Jonas mit Andrea Lederer, Chief Digital Officer bei Weleda, über Dateninfrastruktur, Reporting-Disziplin und die ersten KI-Piloten in einem über 100 Jahre alten Unternehmen.

Key Takeaways:
→ Wie ein 100 Jahre altes Unternehmen aus dem stationären Handel eine zentrale Dateninfrastruktur aufbaut
→ Warum eine CDO sechs Monate lang nicht sagen konnte, wie viel online verkauft wird
→ Wie aus einem geplanten KI-Pilotprojekt mit 10 Testern plötzlich 40 wurden
→ Welche Rolle Treiberbäume, Reporting-Disziplin und Single Source of Truth spielen
→ Warum PowerPoint bei Weleda (noch) gegen ein KI-generiertes HTML-Strategiepapier gewinnt

Über den Gast:
Andrea Lederer ist Chief Digital Officer bei Weleda und verantwortet dort Commerce, IT und Data. Zuvor war sie unter anderem bei Amazon, Expedia und Douglas tätig – dort hat sie auch mit Jonas zusammengearbeitet.

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Ein Klinikkonzern, der in 20 Jahren durch Zukäufe gewachsen ist - und jetzt vor der Aufgabe steht, Dutzende unterschiedliche Klinik-IT-Systeme zu einem gemeinsamen Datenfundament zu vereinen. Gunnar Hoffmann, Chief Data Officer der Sana Kliniken AG, erklärt, warum Standardisierung im Gesundheitswesen eine ganz eigene Herausforderung ist - und warum ohne sie auch keine KI funktioniert.

Key Takeaways:
→ Warum jedes zugekaufte Krankenhaus sein eigenes klinisches Informationssystem mitbringt - und was das für die Konzern-Datenstrategie bedeutet
→ Was ein Clinical Data Repository ist und warum es sich von einem klassischen Data Warehouse unterscheidet
→ Wie ein Master Patient Index die Behandlungshistorie eines Patienten über mehrere Kliniken hinweg zusammenführt
→ Warum Gunnar Data Governance bewusst positiv statt regulatorisch positioniert
→ Wieso KI im Krankenhaus ohne kuratierte Datengrundlage nicht funktioniert - und wo Sana KI schon einsetzt

Über den Gast:
Gunnar Hoffmann ist Chief Data Officer der Sana Kliniken AG. Nach Stationen in der Beratung und beim Aufbau des Data Warehouse bei ProSiebenSat.1 ist er seit fast 17 Jahren bei Sana, seit rund vier Jahren verantwortet er als CDO die konzernweite Datenstrategie.

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Was bremst Künstliche Intelligenz im Krankenhaus – die Technik oder die Organisation? Stefanie Kemp, Chief Transformation Officer der Sana Kliniken, kennt beide Welten: Sie hat Oracle Deutschland geleitet und gestaltet heute die Transformation eines Konzerns mit über 4 Millionen Patienten im Jahr. In der ersten Folge dieser neuen Podcastreihe geht es um Datenstrategie, Cloud-Souveränität und warum saubere Prozesse die eigentliche Voraussetzung für KI im Gesundheitswesen sind.

In dieser Folge erfährst du:
→ Warum ein digitalisierter schlechter Prozess trotzdem ein schlechter Prozess bleibt
→ Wie Sana von 8 KIS-Systemen auf eine konsolidierte, skalierbare Plattform kommt
→ Was 'Cloud-first, but not cloud-only' und Souveränität mit der Schwarz-Gruppe bedeuten
→ Wofür Sana die eigene Sana Data Solutions GmbH für klinische Daten gegründet hat
→ Warum bis 2030 über 500.000 Fachkräfte fehlen – und wie KI entlasten kann

Über den Gast:
Stefanie Kemp ist Chief Transformation Officer der Sana Kliniken AG. Zuvor war sie u.a. bei RWE und Vorwerk und leitete Oracle Deutschland. Sie verbindet technologische Tiefe mit dem Anspruch, im Gesundheitssystem echten Mehrwert für Patientinnen und Patienten zu schaffen.

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Was ist ein Datenprodukt – und warum scheitern so viele daran? Ales Zeman ist seit über 25 Jahren bei Quest und bringt die Vendor-Sicht auf Trusted Data Products mit. Mit einer Lego-Analogie, einem ehrlichen Versicherungs-Case (350 Excel-Sheets, 6 Monate) und einem Trust Score aus 9 Kriterien zeigt er, wie KI die Erstellung von Monaten auf Tage verkürzt – wenn das Fundament stimmt.

In dieser Folge erfährst du:
→ Warum ohne Business-Intent jedes Datenprodukt scheitert
→ Die Lego-Analogie: Ziel, Bausteine, Anleitung, Marketplace
→ Wie KI die Erstellung von Datenprodukten von Monaten auf Tage verkürzt
→ Wie ein Trust Score aus 9 gewichteten Kriterien Vertrauen messbar macht
→ Warum über 90% der KI-Projekte scheitern – meistens an den Daten davor

Über den Gast:
Ales Zeman ist seit über 25 Jahren bei Quest und seit mehr als 30 Jahren im IT-Umfeld tätig. Sein Studienschwerpunkt war Künstliche Intelligenz. Heute beschäftigt er sich mit Trusted Data Products und Datenmanagement-Plattformen.

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KI diskriminiert nicht von selbst – sie wiederholt unsere Muster. Alex Ulbricht von Fujitsu hat über 400 Keynotes zu AI-Fairness gehalten. In dieser Folge geht es um den Amazon-Recruiting-Fall, um Crashtest-Dummies und Medikamentenforschung, um Fairness by Design und um den Disparate Impact Ratio, mit dem du Bias in einer einfachen Formel testen kannst.

In dieser Folge erfährst du:
→ Warum KI keine Vorurteile erfindet, sondern historische Muster reproduziert
→ Was der Amazon-Recruiting-Fall von 2014 bis heute lehrt
→ Wie ein Bias-Audit abläuft – und was Intersectional Bias bedeutet
→ Warum Fairness von Anfang an ins Design gehört (wie Barrierefreiheit)
→ Wie du mit dem Disparate Impact Ratio in einer Formel auf Bias testest

Über den Gast:
Alex Ulbricht ist seit über zwölf Jahren bei Fujitsu und war dort die jüngste Vertriebsleiterin im Datacenter-Sales. Heute ist sie Keynote-Speakerin zum Thema AI-Fairness und hat über 400 Vorträge gehalten.

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