Tech and Tales

In dieser Folge sprechen Dr. Michael Drass, Chief AI Officer der Deutschen Bahn, und Elisabeth L’Orange über die KI-Reise der Bahn - von ersten Machine-Learning- und Computer-Vision-Projekten bis hin zu generativer und agentischer KI. Wie erkennt KI Graffiti an Zügen, unterstützt die Disposition und hilft dabei, komplexe Prozesse im Bahnbetrieb zu optimieren? Michael erzählt, warum nicht jedes Problem eine KI-Lösung braucht, weshalb saubere Prozesse und Daten die eigentliche Grundlage für erfolgreiche Automatisierung sind und wie die Deutsche Bahn den Spagat zwischen zentraler Governance und dezentraler KI-Kompetenz organisiert. Außerdem geht es um die Frage: Wann braucht es wirklich ein agentisches System - und wann reicht ein einfacher Algorithmus oder RPA?

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Michael und Elisabeth

Essence und Catrice gehören zu den erfolgreichsten Beauty-Brands auf TikTok weltweit, ebaut von einem deutschen Familienunternehmen mit gerade einmal 900 Mitarbeitenden. Thorsten Mühl, CDMO von Cosnova, erzählt, wie das Unternehmen mit Produktfokus, einer eigenen Content-Produktion und einer pragmatischen AI-Strategie gegen Konzerne wie L'Oréal bestehen und warum sie bewusst auf AI-generierte Menschen in ihrem Content verzichten.

Key Takeaways
Cosnova zeigt, dass ein fokussiertes, produktgetriebenes Familienunternehmen mit unter 1.000 Mitarbeitenden gegen milliardenschwere Konzerne bestehen kann.

TikTok wird bei Cosnova nicht nur als Marketingkanal, sondern als unternehmensweites "Betriebssystem" für Trend- und Produktentwicklung genutzt.

Die AI-Strategie begann mit ethisch-moralischen Leitplanken, nicht mit der Technologie selbst, u. a. der bewussten Entscheidung, keine AI-generierten Menschen im Content zu zeigen.

Hohe Tool-Adoption (95% bei Cosnova GPT) erzeugt allein noch keinen Business Value entscheidend waren strukturiertes Upskilling und das dezentrale Champions-Programm.

Der größte Hebel für AI liegt laut beiden Gesprächspartnern nicht in schnelleren E-Mails, sondern in Produktentwicklung, Operations und Prozessoptimierung.

Authentizität ("Realness") wird zunehmend zum Differenzierungsmerkmal gegenüber AI-generiertem Content.

Buchempfehlung
"The Creative Act" (dt. "Die Kunst, kreativ zu sein") von Rick Rubin

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Thorsten und Elisabeth

Warum Meta seine Algorithmen nicht ändern will, was KI mit unseren Feeds macht und weshalb Elisabeth für eine Einschränkung von Infinite Scrolling und ist.

In Folge 96 von Tech & Tales spricht Elisabeth mit Gavin Karlmeier, Journalist und Social-Media-Experte. Gavin ist außerdem Host des Podcasts „Haken dran“, in dem er sich regelmäßig mit den Entwicklungen der digitalen Welt beschäftigt.
Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Social-Media-Plattformen unsere Aufmerksamkeit binden - und warum es so schwer ist, sie wieder loszulassen. Anlass sind die Klagen gegen Meta, die Rolle von Empfehlungsalgorithmen und die Frage, ob Regulierung tatsächlich etwas verändern kann.

Themen der Folge:
Meta und die Klagen zum Jugendschutz: Warum ein Vergleich kein Schuldspruch ist und was die Plattformen tatsächlich verändern

Warum die Empfehlungsalgorithmen das eigentliche Problem sind - und weshalb Meta sein Kerngeschäft Werbung schützen will

Infinite Scrolling, Autoplay und Push-Notifications: Wie Plattformen unsere Aufmerksamkeit binden

Social Media und Sucht: Warum Elisabeth für Einschränkungen statt eines pauschalen Verbots ist

Der Digital Services Act und die Frage, ob die EU sich von den Tech-Konzernen zu sehr unter Druck setzen lässt

KI-Chatbots und Life Advice: Warum Elisabeth eine stärkere Regulierung für Minderjährige fordert

Wenn Chatbots zu viel werden: Wie Menschen sich in KI-Bots verlieren und dafür sogar immer wieder neue Tokens kaufen

KI-Slop auf LinkedIn und Instagram: Warum die Plattformen langsam merken, dass Nutzerinnen und Nutzer genug davon haben

Die Rückkehr der Authentizität: Warum menschlicher Content vielleicht wieder zum Qualitätsmerkmal wird

Was Gavin an der Zukunft von Social Media beobachtet - und warum er sich trotzdem nicht vom Doom Scrolling verabschieden kann

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Further reading:
🔗 Haken dran - Gavin Karlmeier - Spotify
🔗 Digital Services Act - DSA
🔗 Pangram-Studie zu KI-generierten Inhalten auf Social Media - Pangram
🔗 Infinite Slop

FINN-CTO und Mitgründer Andreas Stryz erklärt, wie sein Team seit Tag eins radikal automatisiert, warum er Scrum am liebsten abschaffen würde und wie ein elfköpfiges Business-Automation-&-AI-Team dezentral mehr bewirkt als jeder Chief AI Officer.
Bevor "AI-first" zum Buzzword wurde, war FINN schon "automation native" – seit der Gründung 2019. In dieser Folge spricht Elisabeth L'Orange mit Andreas Stryz, CTO und Mitgründer des Auto-Abo-Unicorns FINN, darüber, wie das Unternehmen zwischen 2022 und 2024 den Umsatz von 3,2 auf 444 Millionen Euro katapultiert hat, größtenteils durch Automatisierung statt durch klassisches Personalwachstum. Andreas erzählt, warum er ein dediziertes "Business Automation & AI Manager"-Team (BAAM) in jeder Abteilung verankert hat, wieso 98% aller Code-Reviews bei FINN inzwischen von KI gemacht werden, warum er Scrum am liebsten abschaffen würde und wie seine Agenten Edgar, Mr. Meeseeks, Cora, Hasso und Sally im Alltag arbeiten.
Themen & Timestamps:
01:01 – Wer ist Andreas Stryz: Physiker, Informatiker, FINN-Mitgründer seit 2019
01:23 – FINNs Geschäftsmodell und warum operative Komplexität zur "Automation Native"-DNA führte
02:22 – Das Mantra "Engineering for Efficiency" statt Engineering um des Engineerings willen
03:14 – Unicorn-Status, 140 Mio. € Series D, Umsatzsprung von 3,2 auf 444 Mio. € (2022–2024)
05:11 – Das BAM-Team: Business Automation (& AI) Manager – Entstehung, Rolle, warum jede Abteilung eine/n braucht
07:08 – Warum Andreas den klassischen "Chief AI Officer"-Ansatz für einen Fehler hält
08:21 – Die Faustregel für AI vs. deterministische Automatisierung: "Braucht es einen Menschen für die Aufgabe?"
10:55 – Der "Singularitäts-Moment" im Oktober/November 2025: Coding-LLMs drehen durch
12:47 – Kompletter Reorg des Tech-Departments, das Ende von Scrum als Ziel
15:32 – Career-Development-Framework, neue Rollenbilder, "Identitätskrisen" im Team
18:11 – Die Tool-Reise: OpenAI, Claude, Relevance AI, Lindy, Gemini – und was übrig blieb
19:27 – 98 % aller Pull Requests werden von KI reviewt; die neue Rolle des Platform Engineers
22:02 – SaaS-Spend-Governance: die 500-Euro-Schwelle und das CTO-Office als Kontrollinstanz
23:04 – Die drei größten KI-Hotspots: Engineering, Customer Care, Marketing
23:37 – FINNs Agenten im Detail: Edgar (Daten/BI), Mr. Meeseeks (Second-Level Support), Cora (Recruiting), Hasso (Finance/SAP), Sally (Customer Care, bald mit Voice)
26:14 – Warum Voice-AI auf Deutsch lange nicht gut genug war
27:28 – Die "Corporate-Falle": warum große Konzerne bei Tool-Entscheidungen strukturell zu langsam sind
30:41 – FINNs Flotte: 80.000 Fahrzeuge insgesamt, 50.000+ aktuell aktiv, eigene Leasingbank plus ABS-Finanzierung
32:00 – Marktanteil (~2 % der deutschen Neuzulassungen) und warum FINN auf Deutschland statt internationale Expansion setzt
33:12 – Die große Vision: Personalkosten in Nicht-Personalkosten umwandeln, um resilienter gegenüber externen Schocks zu sein
34:58 – KI-Hype, Bubble-Sorgen und menschliche Arroganz gegenüber Maschinen
37:45 – Exkurs: Care by Volvo verlässt den Abo-Markt – und warum FINN bei der Endabrechnung bewusst auf Marge verzichtet (NPS über 30)
40:11 – Buchempfehlung: die Carlsen "Baby Pixi"-Bücher

Gast: Andreas Stryz ist CTO und Mitgründer von FINN, Deutschlands führender Auto-Abo-Plattform (Unicorn seit 2025). Er ist theoretischer Physiker und Informatiker und verantwortet bei FINN Softwareentwicklung, Produktmanagement, Data sowie Business Automation & AI.

Mit Felix Schlenther (AI First) über zwei echte AI-First-Case-Studies: wie Duolingo trotz massivem Shitstorm 18% Umsatzwachstum holte und wie der Versicherungsriese Ping An seit 2017 mit KI seine gesamte Wertschöpfungskette automatisiert.

Shownotes
In der 94. Folge von Tech & Tales ist Stammgast Felix Schlentner (Gründer von AI First und Host des gleichnamigen Podcasts) wieder zu Gast als Fortsetzung ihrer Doppelfolge mit AI First. Diesmal geht es weg von der Theorie, hin zu zwei handfesten Case Studies echter AI-First-Transformationen.

Im Zentrum stehen zwei Unternehmen, die AI First nicht nur ausgerufen, sondern konsequent umgesetzt haben mit sehr unterschiedlichen Wegen dorthin:
Duolingo artikulierte 2025 öffentlich seine AI-First-Strategie und geriet damit in einen der größten Backlashes im öffentlichen KI-Diskurs – kurz nach dem Klarna-Shitstorm. CEO Luis von Ahn kündigte an, externe Content-Ersteller durch KI zu ersetzen, weil die manuelle Content-Produktion nicht mehr skalierte. Trotz Nutzerprotesten wuchs der Umsatz im Vergleich zum Vorjahr um 18,3% auf 1,21 Milliarden Dollar, die Nutzerzahlen legten deutlich zu. Elisabeth und Felix ordnen ein, warum das Produkt (Stichwort: der KI-Sprachcoach "Max"-Plan und die Personalisierungs-Engine "Birdbrain") der größte Hebel war, welche Rolle Personalisierung und schnelles A/B-Testing spielten, und ziehen Parallelen zu anderen Personalisierungs-Cases aus dem E-Commerce (BonPrix, About You).

Ping An Insurance, eine der größten Versicherungen der Welt mit Sitz in Shenzhen, zeigt den Gegenentwurf: eine seit 2017 gewachsene, tief in Prozesse und Infrastruktur eingebettete KI-Transformation. Von automatisierter KFZ-Schadenserkennung per Foto über die Risikoplattform "Eagle X" bis zu einer Bearbeitungszeit, die von 6 auf 1,2 Minuten sank – Ping An hat nach eigenen Angaben 100% KI-Abdeckung in Kernprozessen und 80 % höhere Betriebseffizienz erreicht. Im Gespräch geht es auch um die Kehrseite: steigender Versicherungsbetrug durch KI-generierte Schadensbilder (Beispiel Aviva/UK) und die Frage, wie Versicherer KI gegen KI verteidigen.

Weitere Themen: die drei AI-First-Säulen People, Processes, Product; warum horizontale Foundation-Model-Anbieter zunehmend in vertikale Use Cases wie Education vordringen könnten; und warum beide zum Abschluss wieder mehr mit Stift und Papier statt KI-Tools arbeiten.

Timestamps (ungefähr):
00:00 – Intro & Vorstellung Felix Schlentner

01:20 – Was bedeutet "AI First"? Die drei Säulen People, Processes, Product

02:20 – Case Study 1: Duolingo kündigt AI-First-Strategie an

04:00 – Der Shitstorm: Reaktionen von Nutzern und Community

05:20 – Die Zahlen: Umsatz-, Nutzer- und Wachstumszahlen im Detail

09:00 – Vom Kurs zum KI-Sprachcoach: der Max-Plan

11:00 – Hyperpersonalisierung: Parallelen zu BonPrix und About You

21:50 – Wie nachhaltig ist Duolingos Vorsprung gegenüber ChatGPT & Co.?

26:00 – Case Study 2: Ping An Insurance – seit 2017 auf AI First

29:00 – KI in der Schadensregulierung: Fotos, Betrug und das Wettrüsten der Modelle

39:00 – Die Ping-An-Zahlen: Bearbeitungszeiten, Underwriting, Risikoabfangrate

43:20 – Empfehlung der Folge & Abschluss

Gäste & Links
🔗Felix Schlenther - Gründer AI First, Host des AI First Podcast
🔗Referenzierte Vorfolge: AI-First-Doppelfolge im AI First Podcast - Spotify
🔗KI-Einsatz bei Duolingo- Warum der CEO die Kritik unterschätzte -  T3N
🔗AI bogus insurance claims - The Guardian