eder will „was mit KI machen“.
Aber kaum jemand weiß, warum.
Das ist kein Vorwurf – es ist ein Muster.
Ich sehe das in Projekten, bei Vorständen, in Start-ups und Pharmariesen.
KI, Datenstrategie, Automatisierung – das alles klingt großartig, bis man merkt:
die Daten liegen überall, nur nicht da, wo sie gebraucht werden.
Und niemand redet miteinander.
1. Wenn Datenstrategie und Führung nicht zusammenpassen
Tim Wiegels nennt das „Therapiestunden zwischen Management, Marketing und Data Teams“.
Und genau das trifft’s.
Digitalisierung wird oft wie ein IT-Projekt behandelt.
Aber die eigentliche Baustelle ist immer die gleiche:
Kommunikation. Verantwortung. Kultur.
„Eine Datenstrategie kannst du nicht von der Organisation trennen“, sagt Tim.
„Wenn du willst, dass sie funktioniert, musst du auch die Art der Führung ändern.“
Klingt banal, ist aber revolutionär, wenn man’s ernst meint.
Denn echte Datenstrategie bedeutet:
Führung anpassen, Silos aufbrechen, Menschen zusammenbringen,
die sich seit Jahren aus dem Weg gehen.
https://youtu.be/NbqyWumE89s
2. KI ist kein Wundermittel – sie verstärkt nur das Chaos, das schon da ist
Ich sag’s mal so:
Wer Scheiße in die KI kippt, bekommt veredelte Scheiße zurück. 👑
Das klingt derb, aber es stimmt.
Wenn du keine saubere Datenbasis hast,
keine klaren Verantwortlichkeiten, keine Datenkultur –
dann wird jede KI-Initiative ein teures Experiment ohne Nutzen.
Bevor du also „AI-Agenten“ pilotierst, frag dich:
- Weiß ich, wo meine Daten liegen?
- Vertraue ich ihnen?
- Und: Wer kümmert sich wirklich darum?
3. Datenkultur ist kein Tool, sondern ein Verhalten
Ein Data Warehouse ist kein Stück Software.
Es ist ein Versprechen: Wir wissen, was wir tun.
Ob das Ding Excel heißt oder BigQuery, ist egal.
Wichtig ist, dass ihr versteht, wie eure Daten fließen
und was sie euch sagen sollen.
Oder um’s mit Tims Worten zu sagen:
„Wenn jemand einen S-Verweis in Excel kann,
ist er zu 80 % bereit für SQL.“
Das ist die Art von Pragmatismus, die wir brauchen.
Nicht noch ein teurer Consultant, sondern Menschen, die neugierig sind
und sich gegenseitig verstehen wollen.
4. Digital Leadership bedeutet: Kontrolle abgeben, Klarheit schaffen
Die spannendste Beobachtung aus dem Talk war für mich diese:
Selbst Top-Manager unterschätzen, wie sehr fehlende Kommunikation
alle Strategien killt.
Wenn Business und IT nicht im gleichen Takt atmen,
entsteht keine Strategie, sondern ein PowerPoint.
Und das zieht sich durch bis zu den kleinsten Teams:
- Tech versteht nicht, warum Business ständig „dringend“ ruft.
- Business versteht nicht, warum Tech „noch zwei Sprints“ braucht.
- Am Ende sind beide frustriert.
Die Lösung?
Neugier und Empathie.
Wirklich verstehen wollen, was die andere Seite bewegt.
Nicht „Alignment-Meeting Nr. 87“.
Echtes Gespräch.
5. Kultur ist das, was du regelmäßig tust
Ich hab im Gespräch den Satz gesagt:
„Kultur ist wie eine Gewohnheit.
Sie zeigt sich nicht in Werten an der Wand,
sondern in dem, was du jeden Tag tust.“
Wenn ein Unternehmen also sagt,
es wolle „data-driven“ oder „digital“ werden,
dann frage ich zurück:
Wie oft redet ihr wirklich über Daten – und nicht über Tools?
Wie oft sitzt euer Management mit euren Tech-Leuten an einem Tisch?
Die ehrliche Antwort darauf entscheidet,
ob ihr digital transformiert – oder nur digital dekoriert.
6. Das digitale Mindset: Neugier und Fehlerkultur
Am Ende des Talks habe ich Tim gefragt,
was für ihn ein digitales Mindset ausmacht.
Seine Antwort: Neugier und Fehler.
„Wenn es keine Fehlerkultur gibt
und keine Neugier gegenüber neuen Technologien,
dann ist ein digitales Mindset sehr, sehr schwierig.“
Und ja – das gilt nicht nur für Start-ups.
Auch in regulierten Branchen müssen wir lernen,
Fehler als Lernschleifen zu sehen, nicht als Karriereende.
Nur dann kann Innovation sicher entstehen.
Fazit:
Bevor du „was mit KI“ machst,
mach was mit Menschen.
Fang an, über Daten zu reden, nicht über Tools.
Über Verantwortung, nicht über Rollen.
Über Kultur, nicht über Roadmaps.
Denn:
Das Chaos bevorzugt die Vorbereiteten.