Die meiste Innovation stirbt nicht im Patentamt. Sie stirbt lange vorher, in der Art, wie eine Organisation Entscheidungen trifft, umsetzt und aus Ideen Ergebnisse macht.
Ich war zu Gast bei The Hard Things About IP, moderiert von Dimitris Giannoccaro und produziert von IamIP, in Episode 7. Wir sind über Patente und rechtliche Rahmen hinausgegangen, zur Frage, die vor jeder Anmeldung steht: Wie verwandeln Organisationen Ideen tatsächlich in echte Ergebnisse? Wir haben über KI-Transformation gesprochen, über Organisationsdesign, darüber, warum so viele KI-Initiativen im Pilotmodus stecken bleiben, wie Feedback-Loops Entscheidungen steuern und warum Accountability dort sitzen muss, wo die Arbeit passiert.
Künstliche Intelligenz hat den Weg aus den Forschungslabors in die Chefetagen gefunden, ist aber allzu oft von Hype, übertriebenen Versprechen und fehlgeleiteten Investitionen umgeben. Viele Organisationen stürzen sich darauf, “etwas mit KI zu machen”, ohne Vertrauen, Datenvertraulichkeit oder die tatsächlichen Probleme zu berücksichtigen, die sie lösen wollen.
Wo ChatGPT-Cowboys den Hype reiten, braucht es einen klaren Blick auf KI:
Sie ist eine Mustererkennungsmaschine. Sie hat kein Gehirn. Wir müssen weiterhin unser eigenes benutzen. Sie ersetzt den Menschen nicht, sondern ergänzt ihn. Warum wir künftig in Feedback-Loops denken sollten.
Künstliche Intelligenz entscheidet nicht über Europas Zukunft. Menschliche Entscheidungen tun es. In diesem Vortrag zeige ich, was du morgen anders machst: welche Skills du aufbaust, wie du KI-Tools auswählst und Abhängigkeiten reduzierst. Ohne moralischen Zeigefinger, mit Klartext.
Stell dir vor, es ist 2046. Und dein wichtigstes Gespräch führst du nicht mit einem Menschen. Was bleibt dann von Autonomie, Verantwortung und Sinn? Ein Blick in die KI-Zukunft, in drei Szenarien.
KI ist überall, zwischen Hype, Hoffnung und Aktionismus. Doch Ingenieurarbeit ist mehr als Output: Verantwortung, Systemdenken und Entscheidungsqualität zählen.
Worum es geht # In diesem Vortrag zeigt Romano Roth, Chief AI Officer bei Zühlke, wo KI heute im Engineering bereits zuverlässig Nutzen bringt, wo sie scheitert, und welche neuen Skills und Arbeitsweisen entstehen. Mit konkreten Beispielen aus dem Alltag.
Banken geben 93 % ihres KI-Budgets für Technologie aus. Nur 7 % fliessen in die Menschen. Und dann wundern sie sich, warum 95 % keinen Einfluss auf ihre Gewinn- und Verlustrechnung sehen.
Wie sich adaptive, AI-native Organisationen aufbauen lassen, in denen Menschen, Technologie, Daten und AI-Modelle effizient zusammenwirken.
30 bis 40 Milliarden Dollar wurden weltweit in generative KI investiert. 95 % der Unternehmen sehen keinen Einfluss auf ihre Gewinn- und Verlustrechnung. Nur 5 % erzielen echten Mehrwert. Unternehmen geben 93 % für Technologie und nur 7 % für Personal aus. Was fehlt, ist nicht das nächste Tool. Was fehlt, ist die Steuer- und Anpassungsfähigkeit.
Wie viel Agilität verträgt Softwareentwicklung wirklich, und wo kippt Agilität in Chaos? In der Podcast-Folge “Modern Work 2 Go” spreche ich mit Florian Schneider über genau diese Fragen. Wir tauchen tief ein in ein konkretes Praxisbeispiel: eine agile Transformation bei einer Schweizer Bank, die ich über acht Jahre begleitet habe. Dabei geht es um die Umstellung von Wasserfall auf Agilität, die Skalierung mit SAFe, den Aufbau von Wertströmen und die Frage, warum Continuous Improvement der zentrale Pfeiler jeder Transformation ist.
Das Werk „The Cybernetic Enterprise: How to Build a Future-Ready Organization“ ist Ihr umfassendes Betriebssystem für die Navigation durch die nächste Ära der Unternehmenstransformation.
Willkommen zum Leanpub-Launch-Video für den Kurs „The Cybernetic Enterprise: How to Build a Future-Ready Organization“ von Romano Roth.
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Doch zwischen medialem Hype und konkretem Nutzen für das Facility Management klafft oft eine Lücke.
Worum es geht # In diesem Vortrag erklärt Romano Roth zunächst, was KI wirklich ist und wie sie funktioniert. So erhalten die Teilnehmenden eine klare Grundlage, um die Technologie richtig einzuordnen.
Von Nazila Sfika und Romano Roth
Alle reden von industrieller KI, aber wo steckt der breite Nutzen? Zu viele Unternehmen stecken in der “Pilotphase” fest, mit fragmentierten Tools und begrenzten Ergebnissen. In diesem Artikel zeigen wir, wie Cybernetic Thinking den PoC-Loop durchbrechen und KI in Ihrem Unternehmen skalieren kann, um Nutzen im großen Maßstab zu erzielen.
