# Podcast > Prompt & Proper: der deutschsprachige Podcast über künstliche Intelligenz in Unternehmen. Alle zwei Wochen mit Romano Roth und Steffen Ochsenreither. Source: https://romanoroth.com/de/podcast/ **Prompt & Proper** ist mein Podcast über künstliche Intelligenz in Unternehmen, den ich zusammen mit Steffen Ochsenreither von der Post mache. Alle zwei Wochen, auf Deutsch, praxisnah und ohne Marketing-Sprech. Wir nehmen pro Folge ein echtes Problem und arbeiten durch, was wirklich etwas bewegt: Use Cases, Organisation, Feedback-Loops und die schwierigen Entscheidungen dazwischen. Hören und abonnieren auf [Spotify](https://open.spotify.com/show/033SMEcWCZWibLOoMG0qMB), [Apple Podcasts](https://podcasts.apple.com/us/podcast/prompt-proper/id6792786850) oder [Amazon Music](https://music.amazon.com/podcasts/b8a56367-a595-4865-8e73-97c706fa4743). Alle Folgen und Links gibt es auch auf [promptandproper.ai](https://promptandproper.ai/). ## In this section (10) - [Wer hat Angst vor KI? Agenten, Berechtigungen und das langweilige Thema Governance](https://romanoroth.com/de/podcast/e10-wer-hat-angst-vor-ki/), 2026-10-14: In Folge 10 von Prompt & Proper sprechen Steffen Ochsenreither und ich über die Warnungen der AI-Labs vor ihren eigenen Modellen. Das echte Risiko liegt woanders: bei Agenten, die mehr dürfen, als jemand überblickt. Es geht um Containment, Agenten-Inventar, Human in the Loop unter Last und die Frage, ob man einem Agenten Verantwortung übertragen kann. - [AI FinOps: Warum sinkende Tokenpreise die Kosten explodieren lassen](https://romanoroth.com/de/podcast/e09-ai-finops/), 2026-09-29: In Folge 9 von Prompt & Proper sprechen Steffen Ochsenreither und ich über AI FinOps. Der Preis pro Token fällt, die Rechnung steigt trotzdem, weil agentische Workflows weit mehr verbrauchen, als die Preissenkung auffangen kann. Es geht um das richtige Modell für den richtigen Task, warum die Modellwahl automatisiert werden muss, warum Kosten allein kein KPI sind und warum Firmen Tokens bald einkaufen werden wie Strom. - [Dark Software Factory: Wenn niemand mehr den Code liest](https://romanoroth.com/de/podcast/e08-dark-software-factory/), 2026-09-16: In Folge 8 von Prompt & Proper übertragen Steffen Ochsenreither und ich das Dark-Factory-Konzept aus der Fertigung auf die Softwareentwicklung. Fünf Stufen des AI-Codings, die Stelle, an der die Fabrik-Analogie bricht, ein eigenes Experiment über ein volles V-Modell, und die Verschiebung, um die es eigentlich geht: die Spezifikation wird wichtiger als der Code. - [Wie man ein Unternehmen KI-transformiert: Erst Vision und Leadership, Technologie zuletzt](https://romanoroth.com/de/podcast/e07-wie-man-ein-unternehmen-ki-transformiert/), 2026-09-02: In Folge 7 von Prompt & Proper reden Steffen Ochsenreither und ich über die KI-Transformation selbst. Die häufigste Frage ist die Tooling-Frage, dabei transformiert kein Tool eine Organisation. Die üblichen Maturity-Frameworks starten bei der Technologie und stehen damit auf dem Kopf. Dazu meine AI-Maturity-Matrix, das Transformations-Framework aus der Praxis und der eigentliche Hebel: transformative Leader, die als Leuchttürme vorangehen. - [AI-First oder AI-Enabled? Warum der Name eurer KI-Strategie zweitrangig ist](https://romanoroth.com/de/podcast/e06-ai-first-oder-ai-enabled/), 2026-08-26: In Folge 6 von Prompt & Proper gehen Steffen Ochsenreither und ich den Begriffs-Zoo durch: AI-First, AI-Native, AI-Enabled, AI-Ready, AI-Shaped, AI-Augmented. Warum AI-First auf C-Level gewinnt und trotzdem das falsche Signal setzt, warum AI-Augmented in der Softwareentwicklung am besten passt, und warum Firmen den Namen überhaupt wollen. - [Die PoC-Falle: Warum über 90 Prozent der KI-Piloten nie in Produktion gehen](https://romanoroth.com/de/podcast/e05-die-poc-falle/), 2026-08-19: In Folge 5 von Prompt & Proper reden Steffen Ochsenreither und ich über die PoC-Falle. Klassisch blieben rund 70 Prozent aller Proof of Concepts vor der Produktion stecken, mit KI liegt die Quote jenseits von 90 Prozent. Die Technologie ist dabei das kleinste Problem. Es fehlen das strategische Ziel, die Datenqualität, das produktive Fundament und eine Kultur, die Experimente in den Alltag überführt. - [Killt KI 40 Prozent aller Jobs? Warum die Schlagzeile ein Marketing-Pitch ist](https://romanoroth.com/de/podcast/e04-killt-ki-40-prozent-aller-jobs/), 2026-08-12: In Folge 4 von Prompt & Proper nehmen Steffen Ochsenreither und ich die 40-Prozent-Schlagzeile auseinander. Yale, Brookings und die KOF finden keinen KI-bedingten Massenjobverlust, und der Grossteil der Layoffs begann sechs Monate vor dem ChatGPT-Release. Interessanter ist der strukturelle Wandel dahinter: breitere Rollen, Teams von 3 plus minus 2 und neue Engpässe beim Review und ganz am Anfang der Kette. - [KI und Jobs jenseits der Entwickler: Ein kaputter Prozess bleibt ein kaputter Prozess](https://romanoroth.com/de/podcast/e03-jobs-jenseits-der-entwickler/), 2026-08-05: In Folge 3 von Prompt & Proper schauen Steffen Ochsenreither und ich auf alle Berufe ausserhalb der Entwicklung. In Management, Legal und Office liesse sich mit KI 60 bis 90 Prozent abdecken, genutzt werden keine 30. Der Grund liegt selten in der Technik, sondern bei Prozessen, von denen niemand weiss, wem sie gehören. - [Agentic Coding und die Token-Kosten: Warum der Faktor 10 ein Mythos ist](https://romanoroth.com/de/podcast/e02-agentic-coding-und-token-kosten/), 2026-07-29: In Folge 2 von Prompt & Proper rechne ich mit Steffen Ochsenreither nach, was Agentic Coding wirklich bringt: 20 bis 30 Prozent über die ganze Wertschöpfungskette statt Faktor 10. Dazu die Ökonomie dahinter, von 50 Dollar Token-Verbrauch pro Entwicklerstunde bis zur Frage, was passiert, wenn die Blase platzt. - [Der Riesen-Use-Case-Irrtum: Warum KI-Projekte scheitern, bevor sie starten](https://romanoroth.com/de/podcast/e01-der-riesen-use-case-irrtum/), 2026-07-20: In der ersten Folge von Prompt & Proper spreche ich mit Steffen Ochsenreither darüber, warum die Jagd nach dem einen grossen Use Case so viele KI-Projekte killt, wie man stattdessen klein und mit echtem Zweck anfängt und warum der grösste Engpass nicht die Technologie ist, sondern die Organisation.