MY DATA IS BETTER THAN YOURS

Vier Jahre nachdem auxmoney seine Datenplattform schon einmal gewechselt hat, zieht das Unternehmen wieder um: von Exasol und SAS auf Snowflake, nachdem Tableau bereits Sisense ersetzt hatte. Eva Schreyer verantwortet als Teamlead Analytics und Prozessmanagement die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service — Lastschriften, Mahnstufen, Kundenansprache. Sie migriert mit einem Team von vier Personen, während der Tagesbetrieb weiterläuft. Und sie sagt offen, was sich davon noch nicht belegen lässt.

In dieser Folge erfährst du:
→ Wie eine Migration abläuft: Bestandsaufnahme, bewusst aussortieren, mit etwas Leichtem anfangen
→ Warum ein Monitoring-Prozess statt an die vier Stunden nur noch zehn Minuten braucht — bei gleicher Datenmenge, wobei nebenbei auch ein bisschen optimiert wurde
→ Weshalb es im Team noch schwer zu sagen ist, wie viel die Migration wirklich bringt
→ Warum das Team den Weg über KI-Agenten offen hatte und ihn trotzdem nicht gegangen ist
→ Was Eva Schreyer neuen Teamleads für die ersten 90 Tage empfiehlt

Über den Gast:
Eva Schreyer ist Teamlead Analytics & Prozessmanagement bei auxmoney und verantwortet dort die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service. Ihr Team umfasst mit ihr vier Personen; im gesamten Datenbereich des Unternehmens arbeiten ca. 50. Sie ist noch nicht lange bei auxmoney und hat sich für dieses Gespräch viel Hintergrund von ihrem Kollegen Marius geholt. Sie beschreibt sich als Analystin, die im Laufe der Karriere durch mehrere Branchen gesprungen ist — und sagt, dass man die Prozesse eines Hauses trotzdem im Detail kennen muss.

MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.

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Die Frist rutscht. Das Datenproblem nicht. Die Hochrisiko-Einordnung im AI Act ist verschoben. Jonas Rashedi sagt ehrlich, dass das in seinem Unternehmen exakt nichts ändert. Dr. Tim Wiegels hält genau das für den Befund.

In dieser Folge erfährst du:

→ Was gilt und was rutscht — Transparenzpflichten, verbotene Praktiken und KI-Kompetenz gelten. Verschoben ist die Hochrisiko-Einordnung. Und seit dem 29. Juli 2026 hat Deutschland eine KI-Aufsicht: Bundesnetzagentur zentral, BaFin für den Finanzsektor.

→ Betreiber gegen Berater — Für Jonas folgt daraus eine sehr praktische Aufgabe: pro KI-System eine Zuordnung, wer es verantwortet. Tim sieht bei seinen Mandanten fast keine solchen Projekte und hat in eineinhalb Jahren niemanden nach Transparenzdokumentation fragen hören.

→ Die Zahl der Folge — Die KfW zählt 14 Prozent der Mittelständler, die KI für Sprachgenerierung nutzen, und 3 Prozent für Datenanalyse. Zuerst automatisiert wurde also das Reden, nicht das Rechnen.

→ Anthropics eigener Test — Agenten auf rohe Daten geworfen: 21 Prozent richtige Antworten. Dieselben Daten annotiert, aggregiert, definiert: 95 bis 99 Prozent.

→ Governance verkaufen, ohne Governance zu sagen — Tim baut bei Kunden Data Warehouses so um, dass jede KPI definiert ist, und begründet es intern mit den Agenten, die sonst nicht arbeiten können.

→ Die Rolle, die fehlt — Datenschutz war auch nie ein Projekt, sondern wurde eine Rolle. Jemand muss dauerhaft wissen, welche KI-Features laufen und was die Regulatorik daraus macht.

→ Die Wette — Jonas sagt: Die 3 Prozent stehen bis Mitte 2027 nicht höher als 8. Tim rechnet mit einem Sprung.

Über den Gast: Dr. Tim Wiegels ist Berater bei Tim Wiegels Data Solutions und arbeitet mit Fachbereichen aus Marketing, Produkt, Data und AI. Vorher war er unter anderem bei FREE NOW und XING. Mit Jonas Rashedi nimmt er dieses Format seit Jahren im Wechsel mit den Gastfolgen auf.

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Ein Partner AI, der seit Jahren mit Strategieberatung sein Geld verdient - und trotzdem sagt, dass der Wert der meisten Strategiefolien gegen null geht. Paul Krauss, Partner AI bei Team One und Herausgeber des Magazins AI:D, erklärt, warum 36-Monats-Roadmaps im aktuellen KI-Tempo kaum noch funktionieren, wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - und warum der eigentliche Engpass nicht die Modelle sind, sondern die eigenen Daten.

Key Takeaways:
→ Warum der Wert klassischer Strategiefolien gegen null geht, seit KI in Sekunden beliebig überzeugend klingende Studien und Herleitungen produzieren kann
→ Wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - von der Sichtbarkeit im KI-Traffic bis zur Google-Merchant-Feed-Qualität
→ Warum nur 0,35 Prozent des Umsatzes im Schnitt in KI investiert werden, obwohl 80 bis 90 Prozent der Unternehmen KI als wichtigstes Zukunftsthema nennen
→ Wieso Paul statt langer Roadmaps auf klare Exit-Kriterien und kurze, parallele Wetten setzt
→ Wie Paul sich mit einem einfachen Notiz-Tool ein persönliches KI-Gedächtnis gebaut hat - und warum genau das den Unterschied macht

Über den Gast:
Paul Krauss ist Partner AI bei Team One, Herausgeber des Fachmagazins AI:D für KI im E-Commerce und Dozent am AI Transformation Institute (DFKI). Er moderiert unter anderem die AI-Bühne der K5 Konferenz und ist Mitglied der Agentic Commerce Alliance (ACA).

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Worum es geht:

Rund 150.000 Artikel auf SKU-Ebene, 270 intern verwaltete Attribute— und regionale Lieferanten, die keine Zeit haben, die von ihnen geforderten 50 Attribute in eine Eingabemaske zu tippen. Manchmal ist es ein Betrieb von drei Leuten. Katharina Bülowius hat bei REWE erst die eigene Abteilung sichtbar gemacht und dann mit der internen AI-Innovation-Abteilung zwei KI-Module bauen lassen, die Produktangaben von Fotos auslesen und gegen einen Gold-Standard prüfen.

Worüber wir sprechen:

**Das eigentliche Problem: regionale Lieferanten.** Käse, Hoflimonade, Kartoffeln — die Angaben stehen auf der Verpackung im Markt, nicht in einem Datenpool.

**Lea und der Goldhamster.** Ein Modul liest Produktfotos aus, ein zweites prüft die Ergebnisse gegen verifizierte Wahrheiten und lernt aus jeder Korrektur des Teams.

**Der Rückschlag bei 80 Prozent.** Warum die erste Version nicht online gehen durfte und wie daraus das zweite Modul entstand.

**Stammdaten gegen Produktwissen.** Warum der Name mitentscheidet, ob das Thema im Unternehmen eine Bühne bekommt.

**Wer betreibt das eigentlich?** Nach dem Pitch vor der Geschäftsführung steht die Operating-Model-Frage im Raum.

Der Gast:

Katharina Bülowius ist Lead Ecom Master Data Management bei REWE und verantwortet die Produktdaten für Liefer- und Abholservice. Vor REWE war sie Geschäftsführerin einer Digitalagentur mit Kunden überwiegend im Mittelstand. Jonas und sie kennen sich von Douglas, wo sie als Freelancerin 20 Jahre alte Produktdaten für die SAP-Einführung neu strukturiert hat.

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Ein Baumarkt-Konzern, der seit über 50 Jahren im Geschäft ist - und trotzdem gerade eine der größten IT-Transformationen seiner Geschichte durchzieht. Tim Engler, CIO bei OBI, erklärt, wie er ERP, Marktplatz und Arbeitsumgebung parallel modernisiert hat, ohne dass der laufende Betrieb darunter leidet - und warum die Organisation am Ende wichtiger war als jede einzelne Technologie-Entscheidung.

Key Takeaways:
→ Warum die mutigste Entscheidung nicht die Technologie war, sondern der Mut zu einer noch unerprobten Plattform (VTEX) für den europäischen Markt
→ Wie OBI sein ERP von einer AS400-Umgebung auf Microsoft Dynamics gehoben hat - verzahnt mit einem neuen, komplett neu gebauten Lagerstandort in Polen
→ Warum sich OBI bewusst für Google Workspace samt Gemini entschieden hat
→ Wie Domain-Teams nach dem Build-it-run-it-Prinzip die Müdigkeit zwischen Projekt- und Fachbereich auflösen
→ Wieso Agentic Engineering bei OBI zuerst im Software Development Lifecycle erprobt wurde, bevor es jetzt die Modernisierung von Kasse und Warenwirtschaft beschleunigt

Über den Gast:
Tim Engler ist CIO bei OBI und seit 13 Jahren im Unternehmen, zunächst in einer internen Beratungsfunktion mit viel Projekterfahrung quer durch alle Fachbereiche, später in der kundennahen Digital- und E-Commerce-IT und schließlich mit der Gesamtverantwortung für die IT des Konzerns. 2024 wurde er mit dem Sonderpreis "Customer Experience" bei den CIO des Jahres Awards ausgezeichnet.

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