Podcasts about use cases

Should you convert your website into Markdown to help Large Language Models (LLMs) understand your content better? Is "llms.txt" worth the effort for SEO? In this episode of Search Off the Record, Martin Splitt and John Mueller from the Google Search Relations team dive deep into the history of Markdown, its rise in the AI era, and whether it holds any real weight for search engine discovery. In this episode, you'll learn: The Origins of Markdown: From John Gruber and Aaron Swartz to its status as the "language of GitHub." Markdown vs. HTML: Why the "cleanliness" of Markdown is tempting for developers but potentially risky for site structure. LLMs & Markdown: Do AI crawlers actually prefer Markdown, or are they already experts at parsing HTML? The "Parallel Version" Trap: Why creating a separate text/Markdown version of your site for AI can lead to the same maintenance nightmares as dynamic rendering. Use Cases that Make Sense: When Markdown is actually superior (like developer documentation) and when it's totally unnecessary (like your shoe catalog). Key Takeaways for SEOs & Developers: Crawlers are built for the "messy" web: Google and other engines have decades of experience parsing HTML. Don't sacrifice discovery: Headers, footers, and sidebars in HTML provide critical context for site structure that a raw Markdown file might lack. Maintenance is king: Avoid the complexity of maintaining two versions of the same content. Chapters 0:00 - Introduction: Should we all be using Markdown? 3:45 - The history and purpose of Markdown. 7:15 - Why developers love it: Separation of style and content. 11:20 - Do crawlers need Markdown to understand your site? 14:50 - The danger of "parallel versions" and dynamic rendering lessons. 17:30 - Discussing the "llms.txt" proposal and AI agents. 21:00 - Where Markdown actually makes sense (Developer Docs). 24:00 - Final verdict: Stick to HTML for the web. Resources Mentioned: Google Search Central: https://developers.google.com/search Are you using Markdown for your site's frontend or just as a backend source? Let us know in the comments! Episode transcript →  https://goo.gle/sotr111-transcript Listen to more Search Off the Record → https://goo.gle/sotr-yt Subscribe to Google Search Channel → https://goo.gle/SearchCentral  Search Off the Record is a podcast series that takes you behind the scenes of Google Search with the Search Relations team.  #SOTRpodcast #SEO #GoogleSearch Speakers: Martin Splitt, John Mueller

In dieser Folge von „Cyber Security ist Chefsache" sprechen Nico und Ann-Kathrin mit Isabelle Ewald, Manager Information Security Awareness bei der BDO Germany, ISACA-Aktive und Co-Autorin des Buchs „Kommunikation in der Cyberkrise", über ein Thema, das die drei selbst „digitale Entwicklungshilfe" getauft haben: Was müssen wir der nächsten Generation im Umgang mit KI, Daten und Medien mitgeben, damit wir nicht dieselben Fehler wiederholen wie bei der Medienkompetenz? Nicos provokante These zieht sich durch die ganze Folge: „Bei der Medienkompetenz haben wir es verpasst, bei der KI haben wir jetzt die Chance, es besser zu machen."Isabelle bringt dafür eine ungewöhnliche Perspektive mit. Vom Studium der systematischen Musikwissenschaft über den Online-Journalismus und die Strategieberatung ist sie in der Cybersecurity gelandet, ist Mutter, Dozentin am Zentrum für Schule, Jugend und Information der Schulbehörde Hamburg und steht regelmäßig auf Elternabenden. Genau dort beginnt für sie die „digitale Entwicklungshilfe": nicht bei großer Digitalkompetenz, sondern bei emotionaler Kompetenz und der Bereitschaft, sich der Welt der Kinder überhaupt zu öffnen. Verbote, sind sich die drei einig, laufen ins Leere, weil Kinder längst in einer digitalen Welt aufwachsen und KI ohnehin nicht mehr verschwindet. Wichtiger sei eine „Daten-Liebe": Jugendliche müssen verstehen, dass ihre Daten einen Wert haben und ein Stück weit sie selbst sind.Im zweiten Teil geht es ehrlich zur Sache: KI in der Arbeitswelt, Schatten-KI und Resilienz. Isabelle ordnet ein, warum KI als Werkzeug gehört, nicht als Allheilmittel, und warum guter KI-Einsatz vor allem intellektuelle Arbeit ist, ein echter Dialog statt blindes Bestätigen-Lassen. Beim Reizthema Schatten-KI plädieren alle drei dafür, Verbote durch Use Cases, klare Spielregeln und Schulung zu ersetzen, weil Menschen kreativ werden, sobald man ihnen etwas verbietet. Und sie diskutieren, warum eine gute Meldekultur und Eigenmacht der Beschäftigten mehr bringen als Panik und „geistige Brandstiftung", gerade in einer Welt, in der sich auch Angriffstechnik wie Deepfakes und Desinformation rasant demokratisiert.Im Gespräch geht es außerdem um:Warum „digitale Entwicklungshilfe" mehr ist als ein Schlagwort, und was wir der nächsten Generation wirklich mitgeben müssenWarum Verbote bei Kindern und KI ins Leere laufen, und warum emotionale Kompetenz mehr zählt als reine „Digitalkompetenz"Wieso Eltern und alle Bezugspersonen Ansprechpartner Nummer eins bleiben, statt Verantwortung an „die Schule" oder „die anderen" abzugebenWas „Daten-Liebe", Datenhygiene und Datenwertschätzung bedeuten, und warum Jugendliche den Wert ihrer Daten verstehen müssenWie KI die Arbeitswelt in drei Zonen teilt, und wo der „symbiotische" Mittelteil entsteht, den wir aktiv gestalten könnenWas Schatten-KI und Schatten-IT wirklich sind, und warum sie zugleich Zeichen von Innovation und ein Führungsthema sein könnenWarum „jeder seine eigene Firewall" ist und eine gute Meldekultur mehr bringt als PanikWie KI die Resilienz von Unternehmen verändert, zwischen demokratisierter Angriffstechnik und neuen SchutzmöglichkeitenWarum wir den Innovationsbegriff nicht verwässern sollten, Stichwort Buzzword-Falle wie schon bei Zero Trust und DigitalisierungDie zentrale Abschlussfrage: Was sollten wir ab morgen anders machen, um besser mit KI umzugehen?Eine Folge für alle, die mit Kindern, Teams oder ganzen Organisationen vor derselben Frage stehen: Wie bringen wir Menschen sicher, selbstbewusst und ohne Angst in eine Welt, in der KI nicht mehr wegzudenken ist? Oder, wie Nico es zum Schluss zusammenfasst: Am Ende brauchen wir starke Mauern, und die kann keine KI der Welt bauen.____________________________________________

Cardano Foundation has partnered with the Brazilian Olympic Committee on a three-year roadmap focused on sports innovation, and this episode breaks down why that matters beyond the headline. Peter walks through the practical use cases being discussed, including digital identity, certification, fan engagement, equipment tracking, and on-chain governance.Rather than treating this as vague adoption theatre, the episode looks at where blockchain may genuinely fit within sporting institutions, especially when legacy systems are fragmented, paper-based, or difficult to audit. It is an early-stage pilot, but it offers a concrete example of how public blockchain infrastructure could be tested in a real-world national organisation.Key Takeaways:- The partnership is framed as a three-year roadmap between Cardano Foundation and the Brazilian Olympic Committee, not a one-off marketing announcement.- The four main areas discussed are identity and certification, fan engagement, equipment tracking, and on-chain governance.- Digital identity is one of the clearest use cases because therapists, facilitators, and staff could carry portable verified credentials across venues and events.- NFT-based fan engagement could enable ticketing, access control, collectibles, and direct on-chain rewards without relying on traditional account systems.- Supply-chain style tracking for sporting equipment could improve visibility, reduce loss, and make logistics easier across multiple locations.- The governance angle is still early, but transparent voting and funding decisions are a natural area for blockchain experimentation inside sporting bodies.- Peter's broader view is that blockchain is often easiest to introduce where processes are still inefficient or only partly digitised.Links & References:- x.com: https://link.learncardano.io/FI3qpg- https://link.learncardano.io/O4QES6- x.com: https://link.learncardano.io/hA8ejv- x.com: https://link.learncardano.io/cHnUwyWebsite: https://link.learncardano.io/bQ68RcX/Twitter: https://link.learncardano.io/3a1QtvDisclaimer: This content is for educational purposes only. Nothing constitutes financial advice.DISCLAIMER: This content is for informational and educational purposes only and is not financial, investment, or legal advice. I am not affiliated with, nor compensated by, the project discussed—no tokens, payments, or incentives received. I do not hold a stake in the project, including private or future allocations. All views are my own, based on public information. Always do your own research and consult a licensed advisor before investing. Crypto investments carry high risk, and past performance is no guarantee of future results. I am not responsible for any decisions you make based on this content.

Die meisten E-Commerce Brands nutzen KI wie eine Google-Suche und lassen damit 95% des Potenzials liegen. In der heutigen Folge zeigen wir anhand konkreter Use Cases, wie du mit der richtigen Kombination aus Prompt, Kontext und Domain Knowledge echte Prozesse automatisierst und skalierst. Am Ende gibt es einen klaren 5-Schritte-Plan, mit dem du sofort starten kannst. Viel Spaß!

This week's WeatherBrains episode is all about Dallas-Fort Worth TX TV Market. We are excited to have Chief Meteorologist Rick Mitchell from NBC 5 and David Finfrock, NBC 5 Senior Meteorologist, who just surpassed 50 years on TV.  This is third of many upcoming WeatherBrains episodes focusing on various media weather markets around the country.  On episode 1030 last October we focused on Kansas City with Bryan Busby and Joe Lauria.  On episode 1055 in March, we focused on Tampa Bay with Mike Clay and Brian LaMarre.  Rick and David will discuss forecasting severe storms with and without the dry line, winter weather, Blue Northers, the Dallas Fort Worth  metroplex major urban heat island and much more! Our email officer Jen is continuing to handle the incoming messages from our listeners. Reach us here: email@weatherbrains.com. David's educational background and early years (06:30) Rick's early years in meteorology and journey to Oklahoma City (08:30)  Compare/contrast Oklahoma City and Dallas/Ft. Worth TV market (11:00) Dallas/Ft. Worth area notable weather events in recent years (16:00) 1980 Heat Wave (21:30) Paper map throwbacks to an earlier era in broadcast meteorology (39:00) Changes after Delta 191 and advent of installation of terminal dopplers at airports (42:30) Reflections on the May 3rd, 1999 Oklahoma tornado tragedy (47:30) Cedar Hill, Texas tornado of 1856 (50:30) Exploding population in the Dallas/Fort Worth area and increasing weather hazard risk (58:00) Rick's social media strategies now and moving forward (01:20:00) The Astronomy Outlook with Tony Rice (No segment this week - stay tuned!) This Week in Tornado History With Jen (No segment this week - stay tuned!) E-Mail Segment (No segment this week - stay tuned!) and more! Web Sites from Episode 1065:   David Finfrock Instagram Alabama Weather Network Picks of the Week: David Finfrock - Harold Taft's World War 2 legacy Rick Mitchell - Great Storm of 1975 James Aydelott - Softball sized hail photo from 1995 Jen Narramore - Andrew Pritchard on X: Illinois tornadoes 6/11/26 Rick Smith - Out Troy Kimmel - Delta Flight 191 Flashback Special (1985) Kim Klockow-McClain - Classification of Use Cases for Ensemble Weather Forecasts John Gordon - What is a "panhandle hooker" and why is it called that? Bill Murray - Out James Spann - Google Weather Lab: Cyclones (Preview) The WeatherBrains crew includes your host, James Spann, plus other notable geeks like Troy Kimmel, Bill Murray, Rick Smith, James Aydelott, Jen Narramore, John Gordon, and Dr. Kim Klockow-McClain. They bring together a wealth of weather knowledge and experience for another fascinating podcast about weather.

Andrew Kang, CEO and co-founder of RoboStrategy (BOT), explains how his company is helping other private robotics companies thrive as AI builds use cases for evolving tech. He makes the case that everyone in the U.S. can have their own robot in the not too distant future. Andrew points to the U.S. pushing for a manufacturing uptick as another bullish indicator for the robotics industry gaining steam. ======== Schwab Network ========Empowering every investor and trader, every market day.Subscribe to the Market Minute newsletter - https://schwabnetwork.com/subscribeDownload the iOS app - https://apps.apple.com/us/app/schwab-network/id1460719185Download the Amazon Fire Tv App - https://www.amazon.com/TD-Ameritrade-Network/dp/B07KRD76C7Watch on Sling - https://watch.sling.com/1/asset/191928615bd8d47686f94682aefaa007/watchWatch on Vizio - https://www.vizio.com/en/watchfreeplus-exploreWatch on DistroTV - https://www.distro.tv/live/schwab-network/Follow us on X – https://twitter.com/schwabnetworkFollow us on Facebook – https://www.facebook.com/schwabnetworkFollow us on LinkedIn - https://www.linkedin.com/company/schwab-network/About Schwab Network - https://schwabnetwork.com/about

On episode 109 of Astonishing Healthcare, host Justin Venneri explores pharmacogenomics (PGx) with a trio of experts: Caitlin Munro, PharmD (Clinical Partnerships Lead, Judi Health); Haleh Campbell, PharmD (Clinical Programs Administration Manager, Judi Health); and Houda Hachad, PharmD (Vice President of Clinical Operations, Aranscia). Together, they break down what PGx is, why now is the right moment for broader adoption, and how genetics can shape the way each of us processes and responds to medications.The conversation moves from the basics to the practical: where the evidence is strongest, which patients stand to benefit most, and what it takes to apply PGx in a way that's clinically responsible and genuinely useful for patients and providers. They also dig into findings from a study the Judi Health team recently presented at the Pharmacy Quality Alliance (PQA) annual meeting and explain why pharmacist support and clinical decision support, not just a lab report, make all the difference.Key TakeawaysPGx adds a piece to the puzzle; it's not a silver bullet. Pharmacogenomics looks at how inherited genetic differences affect the way a person processes or responds to medications. It narrows uncertainty and supports clinical judgment, but it doesn't replace it.Several forces are converging to make this the right moment. Testing costs have dropped, evidence-based guidelines from expert consortia are now widely adopted, and hundreds of FDA labels include pharmacogenomic information.The strongest use cases involve complexity and risk. Patients on multiple medications, those starting new therapies, and people who've had treatment failures or unexpected side effects often benefit most, especially across common drug classes like antidepressants, cardiovascular medications, and pain therapies.Human support drives engagement and trust. Rx Helix data showed that testing adoption was significantly higher among members who received clinician-led, pre-test telephone outreach.The future is proactive. With unified claims processing that combines pharmacy and medical data, leaders see a path toward PGx-enabled medication management, identifying patients before therapy begins to optimize treatment earlier in their journey.Related ContentHealth Benefits 101: The Importance of Clinical ProgramsAH073 - How Low Cost Alternative Programs Can & Should Work, with Jackie Lolos, PharmD, and Haleh Campbell, PharmDReplay – The Bridge to Better Healthcare: Uniting Medical and Pharmacy Services on One Platform to Achieve Value-Based CareAH060 - A New Approach to Colorectal Cancer (CRC) Screening, with GeneoscopyFor more information about this episode and its transcript, please visit Judi Health Insights.

Bestandsimmobilien stehen zunehmend im Fokus, doch Repositionierungen sind komplex und erfordern klare Strategien. Welche Herausforderungen bringen ältere Handelsimmobilien mit sich, welche Optionen gibt es für eine Neuausrichtung und wie gelingt die Umsetzung in der Praxis? Am Beispiel eines Warenhauses in Siegburg werfen wir einen Blick auf einen konkreten Use Case.Dafür haben wir erneut einen externen Gast eingeladen: Frank Helm, Geschäftsführer der VK Immobilien GmbH. Er gibt zusammen mit Managing Director Andreas Völker exklusive Einblicke zu seinem Repositionierungsprojekt. Also bleibt dran und viel Spaß bei der Folge!Ihr habt Fragen an die Expert:innen oder Anregungen für neue Podcast-Themen? Dann meldet Euch gerne unter kontakt.realestate@bnpparibas.com! Wir freuen uns über Euer Feedback.

"I currently haven't found a use case in which I haven't been able to build."That was Brett Adams on what Palantir Foundry can do in construction.This week on Bricks & Bytes we sat down with Dan Julien (Chief Revenue Officer) and Brett Adams (Forward Deployed Engineer and Head of Construction) of ForgeSight, the i4C born team implementing Palantir Foundry across the AEC industry, to cut through the rumours about what Palantir is actually doing in construction.Tune in to find out about:✅ Whether Palantir Foundry can really replace your ERP✅ What "forward deployed engineering" actually means on a job site✅ Whether Procore, Autodesk and Trimble survive a Palantir world✅ How a contractor rebuilt its entire operation on Foundry in roughly a year

Am 26. Dezember wurde bei Volocopter die vorläufige Insolvenz angemeldet. Lucie Prinz war als CHRO mittendrin — und sagt: In dem Moment beginnt die Arbeit von HR erst richtig.In dieser Folge spricht Katharina mit Lucie Prinz, heute Chief People Officer bei Aleph Alpha, über das, was kaum jemand von außen sieht: was es heißt, ein Team aus über 60 Nationalitäten durch ein Insolvenzverfahren zu führen, wie man Insolvenzgeld organisiert, während es weder Papier noch Geld im Haus gibt, und warum bei Volocopter in den ersten Wochen niemand krankfeierte — obwohl das in solchen Situationen sonst oft die Regel ist.Im zweiten Teil geht es um Netzwerken als Skill, den gerade HR-Führungskräfte oft unterschätzen, um den Wechsel zu Aleph Alpha und darum, was Lucie angehenden Chief People Officern mitgibt: rein mit Fakten und Daten, nicht mit Bauchgefühl.Über den Gast: Lucie Prinz ist Chief People Officer bei Aleph Alpha, zuvor sechseinhalb Jahre bei Volocopter, zuletzt als CHRO.Mehr HR Weekly:- YouTube: https://www.youtube.com/@HRWeekly- beyobie: https://www.beyobie.com-- Werbepartnerbeyobie Datenchaos im HR-Team? beyobie bringt Klarheit.Wenn es einen Frust hinter Datenanalysen im HR gibt, dann ist es dieser: zu viel Aufwand, zu wenig Aussagekraft. Mit beyobie verbindet ihr ganz einfach eure HR-Systeme und verwandelt eure HR-Daten im Handumdrehen in starke Argumente fürs Management – ganz ohne Excel-Marathon.

Ein intelligenter KI-Asisstenz im Shopify-Alltag klingt verlockend. Aber hält Shopify Sidekick, was es verspricht? Wir bei tante-e haben in unserem AI Research Lab elf verschiedene Use Cases vorgeknöpft, darunter Analytics, B2B-Logiken, Flows & Co.Schnell zeichnete sich ab: Sidekick ist als erstes Recherche- und Orientierungstool nützlich. Aber sobald es ins Komplexere geht, zeigen sich klare Grenzen. Besonders bei Steuern und App-Empfehlungen raten wir davon ab, Ergebnisse unüberlegt zu übernehmen. Im Podcast gibt dir Adrian einen umfassenden Überblick zum heutigen Stand von Shopify Sidekick, inklusive konkreten Beispielen und ehrlichen Einschätzungen.Shopify Sidekick-Praxistest im tante-e-Blog: https://tante-e.com/blogs/tante-e-blog/shopify-sidekick-testPodcast gesponsert von Unzer: https://www.unzer.com/de/shopify-unzer/

What if the detail that seems trivial to you is the constraint keeping the entire project from moving forward?In this episode of KP Unpacked, KP Reddy sits down with Dr. Barry Clark, CTO of Zero RFI, to unpack why construction projects fail on details nobody thought mattered. A structural beam seems simple: read the line on the drawing, spec the size, done. But the client needs the longest span possible without custom manufacturing (adds cost). The superintendent needs to know when the truck leaves to avoid traffic (adds delays). The permitting team worries about wide-load requirements (adds 90 days). The building supplier tracks lead times and availability. Same beam. Five different perspectives. All mission-critical. The edge case you dismiss is someone else's everyday constraint.Barry explains why AI's real unlock isn't automating standardized workflows (McDonald's already perfected that). It's mass customization at scale. Every persona on a project looks at the same drawings and sees different risks. AI can now hold all those perspectives simultaneously and optimize for all of them. The conversation also reveals why companies are having a "Facebook moment" with AI (deployed it everywhere, now realizing they don't understand privacy), the three-tier consulting model emerging (billable hours get worst talent, equity gets best), why programming got easy and that's actually good, and why Zero's training spends two-thirds of its time on mental models instead of AI mechanics.Key questions answered:Why do construction projects fail on edge cases nobody thought were important?What's the structural beam example that shows five different perspectives on the same detail?How does AI enable mass customization instead of McDonald's-style standardization?What's the corporate "Facebook moment" happening with AI deployment right now?Should you go deep on one AI technology or broad across all of them?What are supply chain attacks, and how should executives test their IT teams?What are the three tiers of AI consulting: billable hours, risk fees, or equity?Why did one consulting firm charge $5M but generate $500M in client outcomes?Do employees own their skills files when they leave, or does the company?Why did some software engineers quit when their companies adopted AI coding?What's the difference between LLMs, VLMs, and physics-informed neural networks?Why does Zero's training curriculum focus on thinking frameworks instead of tool mechanics?If you're an engineer dismissing client requests as edge cases, a project manager wondering why small details derail schedules, or trying to understand why AI matters more for customization than standardization, this episode will show you that everyone's edge case is equally critical to project success.Listen now.

Wie wird aus einem Hackathon mehr als ein gutes Event? Oliver Gresch, Principal Management Consultant der Viessmann IT Tochter vexxus GmbH und Wolfgang Schade, Teamleitung Wareneingang bei Viessmann Kühlsysteme GmbH berichten vom SAP „Business meets AI Hackathon“ in Garching. Dort haben Sie mit ihrem Team den WOW-Preis gewonnen. Sie beschreiben ihren konkreten Use Case, bei dem es um die Verbesserung des Wareneingangsprozesses durch Nutzung von SAP AI und einer mobilen SAP App ging. Der erarbeitete Prozess ist damit in einer Hand und notwendige Informationen werden mobil bereitgestellt. Sie berichten vom entstandenen Prototypen und dem Ablauf der fünf intensiven Tage zwischen Daten, Zeitdruck und Teamarbeit. Auch schauen wir auf weitere KI Use Cases in der Praxis, Tipps zur Vorbereitung auf Hackathons und nachhaltigen Einsatz von KI. Und wir hören, weshalb „KI ist kein Hexenwerk“ eine der Lernerfahrungen war.Mehr wie immer im Podcast und in den Shownotes. LinksOliver Gresch auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/oliver-gresch-07820410/Wolfgang Schade auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wolfgang-schade-953639153/ SAP News-Bericht zu den Hackathons: https://events.sap.com/ch-hackathon-sept-en-26/en_us/home.htmlPost zum Hackathon-Sieg mit WOW Factor Award: https://www.linkedin.com/posts/christian-sislak-a6b5315a_viessmann-saphackathon-businessmeetsai-ugcPost-7443617342900576256-u7tbSAP Agent Hackathon: https://events.sap.com/eur-sap-agent-hackathon/en_us/home.htmlSAP Zürich-Hackathon: https://events.sap.com/ch-hackathon-sept-en-26/en_us/home.html Viessmann Generation Group: https://www.viessmann.group/

"The real challenge is not to use always the newest model, but to be able to put it into production and get results out of it."

In dieser Episode spreche ich mit Patrick Wild, Head of Global IT, Balluff.Wir sprechen über folgende Themen:Wie gelingt der Einstieg in generative KI im Unternehmen – von der ersten AI-Policy bis zu konkreten Use Cases?Warum hat Balluff zunächst eine eigene KI-Plattform gebaut und später auf Microsoft 365 Copilot gesetzt?Welche Rolle spielen persönliche KI-Assistenten wie Copilot im Arbeitsalltag von Mitarbeitenden?Wie können Unternehmen KI-Tools flächendeckend einführen, ohne Mitarbeitende zu überfordern?Was ist der Unterschied zwischen No-Code-Agenten, Low-Code-Agenten und Pro-Code-Agenten im Unternehmen?Wie sieht eine sinnvolle KI-Governance aus, wenn Mitarbeitende eigene Agenten bauen können?Warum wird der ROI bei KI-Assistenten bald ähnlich selbstverständlich sein wie bei E-Mail oder Internetzugang?Wie kann Agentic AI Geschäftsprozesse automatisieren und echten Business Impact erzeugen?Welche Chancen bietet KI im IT-Service-Management – vom qualifizierten Ticket bis zum automatischen Neustart eines Servers?Was hat Balluff in zwei Jahren KI-Transformation gelernt – und welche Ansätze wurden wieder verworfen?Erhalte jede Woche aktuelle Strategien in dein E-Mail Postfach: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.stateofprocessautomation.com/⁠⁠Podcast-Moderator: Christoph Pacher⁠LinkedIn⁠Interviewgast: Patrick Wild, Head of Global IT, Balluff⁠LinkedIn

Der B2B-Vertrieb steckt im Wandel: Buyer starten „rep-free“, Einwilligung bleibt Pflicht und Drittanbieter-Cookies sind nicht verlässlich planbar. In diesem Webinar bekommst du ein 30-Tage-System aus 3 Plays, mit dem du aus Website-Traffic planbar Termine machst: Signale aktivieren, Website als Verkaufsraum, Tempo als SLA. Kein Blabla, kein Hype – klare Schritte, klare Zahlen, klare Owner (Scoreboard statt Bauchgefühl). Highlight: Customer-Testimonial von Wolfgang Jung (CEO team digital) – ungeschönt, praxisnah, umsetzbar. Folgendes hast Du nach dem Webinar gelernt: - Play 1 – Daten sind Gold (Signale): - Wie du aus anonymem Traffic handlungsfähige Signale machst – sauber über Einwilligung, Bewertung und Routing, ohne DSGVO-Eigentor. - Play 2 – Die Website verkauft: - Wie du aus der Website einen Verkaufsraum baust: Use-Cases, Risiko-Killer, Beweise + klare CTAs – und warum „Proof-Engagement“ mehr zählt als Traffic. - Play 3 – Tempo schlägt Talent: - Wie du mit qualifizierter Reaktion in < 5 Minuten (SLA) den Kontaktmoment gewinnst – inkl. Triage, Mehrkanal und KI als Assistenz. - Customer-Proof – Wolfgang Jung: - Was passiert, wenn man das System wirklich fährt: Insights aus der Praxis von team digital. - Der Schulterschluss (Operating Rhythm): - Wie Marketing, Sales & CS im gleichen Takt arbeiten mit einem Entscheider-Scoreboard aus 4 Zahlen (4 Owner, 0 Ausreden). Zielgruppe: - B2B-Vertriebs- & Sales-Leiter: Führungskräfte, die planbare Termine statt „Bauchgefühl“ suchen. - Marketingverantwortliche im B2B: Personen, die Website-Traffic aktiv in Sales-Erfolge verwandeln müssen. - Geschäftsführer & Inhaber (KMU): Entscheider, die ein direkt umsetzbares 30-Tage-Wachstumssystem benötigen. - Revenue & Growth Operations: Spezialisten, die Vertrieb und Marketing durch messbare Scoreboards verzahnen wollen.

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Quantencomputing steht bei vielen Unternehmen bereits auf der Agenda – doch oft fehlt ein klares Bild, was heute schon möglich ist und wo konkreter Handlungsbedarf besteht. In dieser Folge von KPMG on air spricht Dr. Benedikt Herles, Geopolitik-Experte beim KPMG, mit Dr. Jan Goetz, CEO vom deutsch-finnischen Quantencomputing-Start-up IQM, über den aktuellen Stand der Technologie und ihre Bedeutung für Unternehmen. Es geht darum, wo Deutschland und Europa im internationalen Wettbewerb stehen – und warum das Thema jetzt strategisch relevant wird. Im Mittelpunkt stehen unter anderem: welche Geschäftsmodelle sich im Quantencomputing bereits abzeichnen (Systeme vs. Cloud-Zugriff), warum sich Zeithorizonte für wirtschaftliche Anwendungen deutlich verkürzen, in welchen Bereichen – etwa Pharma, Logistik, Finanzen und KI – konkrete Use Cases entstehen, welche Rolle Skalierung, Infrastruktur und Ökosysteme für den Standort Deutschland spielen und wie Unternehmen erste Schritte in Richtung „Quantum Readiness“ gehen können.

„Den Nordstern immer wieder neu aufzuhängen, ist überlebenswichtig.“ In dieser Episode spricht Franz Kubbillum mit Dr. Anja Kohnhäuser, Co-Founder und Geschäftsführerin von OMMAX, einem führenden europäischen Beratungshaus für Tech, Data und KI. OMMAX unterstützt mittelständische Unternehmen, Konzerne und Investoren dabei, auf Basis von Technologie, Daten und Künstlicher Intelligenz Wettbewerbs- und Zukunftsfähigkeit aufzubauen – von Digital-, Daten- und KI-Strategien über konkrete Implementierungen bis hin zu Commercial-, Tech- und AI-Due-Diligences. Mit dem Leitsatz „Building Digital Leaders“ arbeitet das Unternehmen seit zwölf Jahren daran, Kundenteams zu enablen, nachhaltige digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln und sich als paneuropäische Plattform für Data, Tech und AI zu etablieren – flankiert durch den Wachstumspartner Eurazeo. Kohnhäuser schildert ihren Weg von der Promotion und ersten Karrierestationen hin zur Mitgründung von OMMAX und dem Aufbau eines mittlerweile rund 300-köpfigen Teams. Sie spricht über die Bedeutung eines klaren gemeinsamen Nordsterns im Gründerteam, den Aufbau eines belastbaren Private-Equity- und Unternehmensnetzwerks, das Zusammenspiel von Strategie- und Umsetzungsprojekten sowie ihre Rolle zwischen Kundengeschäft (u. a. Healthcare, Consumer Health, Digital Health, FMCG, Travel, Automotive), People & Culture und externer Repräsentanz. Zudem gibt sie Einblicke in ihre persönlichen Routinen – vom fokussierten Arbeitsweg auf dem Fahrrad über das „Anja-Audit“ als regelmäßige 360-Grad-Reflexion bis zur Organisation eines anspruchsvollen Alltags als Gründerin und Mutter. Diese Fragen werden in der Episode beantwortet: - Wie hat sich OMMAX von der universitätsnahen Vorfirma zu einem der führenden europäischen Player für Data-, Tech- und KI-Beratung mit klarer Vision und PE-Partner entwickelt? - Wie unterstützt OMMAX Unternehmen und Investoren ganzheitlich – von Digital- und KI-Strategie über konkrete Use Cases (z. B. in der Lebensmittelindustrie) bis zur langfristigen Enablement-Arbeit mit Kundenteams? - Welche Prinzipien, Netzwerktaktiken und persönlichen Routinen helfen Anja Kohnhäuser, in einem hochdynamischen Umfeld wirksam zu führen und zugleich ihren eigenen „Nordstern“ im Blick zu behalten? Themen: - C-level - Digital Transformations - Consulting - KI ----- Über Atreus – A Heidrick & Struggles Company Atreus garantiert die perfekte Interim-Ressource (m/w/d) für Missionen, die nur eine einzige Option erlauben: nachhaltigen Erfolg! Unser globales Netzwerk aus erfahrenen Managern auf Zeit zählt weltweit zu den besten. In engem Schulterschluss mit den Atreus Direktoren setzen unsere Interim Manager vor Ort Kräfte frei, die Ihr Unternehmen zukunftssicher auf das nächste Level katapultieren. ▶️ Besuchen Sie unsere Website: https://www.atreus.de/ ▶️ Interim Management: https://www.atreus.de/kompetenzen/service/interim-management/ ▶️ Für Interim Manager: https://www.atreus.de/interim-manager/ ▶️ LinkedIn-Profil von Dr. Anja Konhäuser: https://www.linkedin.com/in/dr-anja-konh%C3%A4user-28282297/ ▶️ Profil von Franz Kubbillum: https://www.atreus.de/team/franz-kubbillum/

AI investment is growing fast, but proving its value remains one of the biggest challenges facing data leaders today. Dashboards are built, models are deployed, and yet when the budget question arrives, most teams still can't clearly demonstrate return on investment.Speaking on Don't Panic, It's Just Data with host Christina Stathopoulos, Nadiem von Heydebrand, CEO and co-founder of Mindfuel, identified where most organisations go wrong: the interface between data teams and the business. According to von Heydebrand, the reason is straightforward: no use case, no value."We get a demand, we believe we've understood it, and we start executing immediately," he explained. Months pass, and nobody can answer why the project exists or what problem it was supposed to solve in the first place. The fix isn't more technology. It's better use case management.The 3 Pillars of Effective AI Use Case ManagementOne of von Heydebrand's core principles is straightforward: before you build anything, you need to really understand the business challenge you're trying to solve. "You have to fall in love with the problem, not with the solution," he said. This matters more than ever in the era of generative AI. With token costs attached to every AI interaction, building the wrong solution isn't just a wasted effort; it's an ongoing financial drain. Use case management has moved from being a nice-to-have to an operational necessity. Good use case management, according to Nadiem, rests on three pillars:Demand exploration: Don't assume you understand the problem. Engage stakeholders, ask deeper questions, and uncover the real business challenge before a single line of code is written.Value management: Every use case needs a value hypothesis. What outcome is expected if this problem is solved? As Nadiem puts it: "The solution itself has a value of zero. Value lives in the problem space."Value tracking: Once live, track performance against the original hypothesis. Define a realistic ROI timeframe and review it consistently.Adoption Metrics Are Not Proof of ValueOne of the most common mistakes? Measuring AI success through usage and adoption data alone. "I have enough examples where usage is high, and value is zero or even negative," von Heydebrand warned.Clicks and logins are a proxy. Business outcomes are the goal. If there's no correlation between the two, the metric is misleading.Output vs. Outcome: The Shift That MattersThe most important distinction in the conversation was the difference between output and outcome. Data teams have historically been measured on output like model accuracy, number of dashboards, and features delivered. But output without impact is just activity. Outcome means the value created for the recipient of your work. Organisations that make this mindset shift from measuring what they produce to measuring what they change are the ones that change their data functions from cost centres into genuine value generators.For leaders under pressure to prove ROI from AI initiatives, Mindfuel's CEO advises a pragmatic approach: start now, start small, and be honest. As Stathopoulos summarised: "It all comes back to being intentional about what you build and why." For more information, visit mindfuel.ai, the platform built to help data and AI teams demonstrate, manage, and maximise business value.Connect with the guest:Nadiem von Heydebrand: LinkedIn | MindfuelTakeawaysThe importance of structured use case managementLinking AI initiatives to business valueThe impact layer and value tracking in AI projectsChapters00:00 – Introduction to Data and AI Impact Management03:16 – The Challenge of Connecting AI to Business Outcomes11:38 – Understanding Use Case Management17:40 – The Missing Value Layer in Data and AI Initiatives22:23 – Evolving Mindsets in Data and AI27:36 – Advice for Leaders on Proving AI ROI

In dieser Folge spricht Katharina mit Carsten Maschmeyer — Gründer, Investor in über 150 Start-ups und bekannt aus „Die Höhle der Löwen" — über eine Seite, die man von ihm selten hört.Was passiert, wenn Erfolgshunger zu Erfolgssucht wird? Wie sieht sein Führungsstil heute aus — und was würde er rückblickend anders machen? Und was hält er wirklich von HR?Sie sprechen über psychologische Sicherheit, Vertrauen als Führungsprinzip, die 1.000€-Teamregel, Fehlerkultur, KI als Pflichtkompetenz — und warum Pausen kein Luxus, sondern Voraussetzung für Erfolg sind.Eine ehrliche, ungewöhnlich persönliche Folge.Werbepartner -- beyobie Datenchaos im HR-Team? beyobie bringt Klarheit.Wenn es einen Frust hinter Datenanalysen im HR gibt, dann ist es dieser: zu viel Aufwand, zu wenig Aussagekraft. Mit beyobie verbindet ihr ganz einfach eure HR-Systeme und verwandelt eure HR-Daten im Handumdrehen in starke Argumente fürs Management – ganz ohne Excel-Marathon.

In vielen Fertigungen ist Papier noch immer der Standard. Aber was passiert, wenn sich ein Maschinenplan ändert und der gedruckte Zettel schon im Umlauf ist? In dieser Podcastfolge sprechen wir über E-Labels in der Fertigung: Was können sie wirklich, wann lohnt sich der Umstieg?

In dieser Folge von „Cyber Security ist Chefsache" sprechen Nico und Ann-Katrin mit Thorsten Rohde, Leiter IT-Service und Co-Leiter E-Government bei der Stadtverwaltung Nettetal, über das Thema, bei dem die meisten beim Stichwort „Verwaltung und KI" reflexhaft den Kopf schütteln: Künstliche Intelligenz im öffentlichen Sektor. Thorsten ist der lebende Beweis, dass das nicht nur funktioniert, sondern dass kommunale Verwaltungen sogar zu echten Vorreitern werden können.Thorsten erzählt, wie die Stadtverwaltung Nettetal mit rund 43.000 Einwohnenden den Weg von ersten KI-Experimenten hin zu einem eigenen, intern betriebenen KI-Portal gegangen ist. Inspiration holte sich das Team unter anderem in Wien, wo bereits sehr früh ein Verwaltungs-KI-Portal aufgebaut wurde. Statt typisch deutsch alles bis ins letzte Detail durchzuplanen, hat man sich entschieden, „loszulegen, zu lernen und Schritt für Schritt nachzujustieren", inklusive Datenhoheit, eigener Richtlinie und Hausmarken-Lösung mit eigenen Daten.Ein zentraler Teil der Folge dreht sich um das Schulungs- und Wissenskonzept. Anders als in vielen Unternehmen wird KI hier nicht als Top-Down-Tool ausgerollt, sondern flankiert von einem freiwilligen Bildungsangebot für alle Mitarbeitenden, auch für die im Bauhof oder im Grünflächenamt, das sogar abends auf der Couch genutzt werden kann. Die Botschaft dahinter: Eine Verwaltung hat eine Verantwortung gegenüber ihren Beschäftigten, sie nicht nur fachlich, sondern auch in der Welt von generativer KI mitzunehmen.Spannend wird es bei der ehrlichen Diskussion zu Kosten, Datenschutz und Föderalismus. Thorsten ordnet ein, warum KI heute „so günstig ist wie nie wieder" und warum Verwaltungen jetzt experimentieren müssen, solange Frontier-Modelle noch quersubventioniert werden. Gleichzeitig plädiert er klar dafür, kleinere Modelle für kleinere Use Cases einzusetzen, statt mit der größten Kanone auf jede E-Mail zu schießen. Und er beschreibt, wo der deutsche Föderalismus, rund 20.000 unterschiedliche Fachverfahren ohne saubere Schnittstellen, der Digitalisierung systematisch im Weg steht.Im Gespräch geht es außerdem um:Warum kommunale Verwaltungen beim Thema KI oft offener austauschen als die PrivatwirtschaftWie Wien als Vorbild und Sparringspartner für ein eigenes KI-Portal genutzt wurdeWarum es ein Fehler ist, Mitarbeitenden den Zugang zu KI vorzuenthaltenWie ein verwaltungseigenes Wissensportal Bildung für alle ermöglichtWarum die Frage „KI ersetzt meinen Job?" zu kurz greift, und wie sich Rollen wirklich verändernWie Datenschutz, Datenhoheit und Cloud-Strategie in der Verwaltung zusammenspielenWarum sich Bund und Länder eigene KI-Center und gemeinsame Standards ernsthaft anschauen solltenEine sehr motivierende Folge für IT-Verantwortliche, Bürgermeisterinnen, CIOs und alle, die in Verwaltung oder Mittelstand vor der gleichen Frage stehen: Wie bringe ich KI sauber, sicher und mit den eigenen Leuten in den Echtbetrieb, ohne auf das große bundesweite Konzept zu warten?____________________________________________

Most people are overusing AI and not making the most of it for the things that really matter. Johann Wrede, CMO at UserTesting, is teaching us to go beyond simple tasks and use Claude Code and Codex - his Shiny New Objects for data driven marketers. Learn why building the right tools, independent of the AI agent used, will improve your marketing. We also discuss the power of moving quickly, testing often, and keeping the human in the process.

Kelley Jensen, host of the Refrigerator Moms Podcast joins Shannon today to talk about TMS (Transcranial Magnetic Stimulation), a noninvasive brain stimulation therapy.  Today's jargon is Elopement. 00:00 Intro & Disclaimer 00:33 Show Overview & Guest Preview (TMS + Refrigerator Moms) 01:29 How to Watch & Engage (Live + YouTube + Podcast) 03:15 Ad-Free Subscription Option Explained 04:23 All Ghouls Gala Announcement (Autism Care Today Fundraiser) 05:01 Call to Action: Contact Governor Newsom 06:15 Proposed Medi-Cal Changes Impact Autism Care 08:23 Transportation Limits & Access to Treatment 10:05 Diagnosis Requirements & Waitlist Concerns 11:33 Personal Story: Early Intervention Success 13:39 Kevin Hart Roast Controversy & Autism Representation 16:05 Identity & Autism Community Discussion 17:23 "Patience" TV Show Recommendation (Autistic Representation) 19:54 Transition to TMS Interview 20:47 Guest Introduction: Kelly Jensen 21:22 What is TMS? (Transcranial Magnetic Stimulation Explained) 23:08 TMS Treatment Process & Safety 25:15 FDA Approval, Insurance, and Use Cases 27:12 What TMS Feels Like (Patient Experience) 28:44 Early Results & Behavioral Changes 30:18 Major Improvements in OCD & Anxiety 31:18 Continued Progress After Treatment 34:20 How TMS Impacts Brain Function 35:28 TMS + Therapy + Medication Benefits 37:13 Reduced Medication Use & Outcomes 38:00 Brain Performance Technologies Overview 40:12 FDA-Approved Conditions for TMS 42:10 Side Effects & Considerations 42:36 Why TMS Isn't Widely Used in Autism 43:58 Discussion: John Elder Robison & TMS Experience 47:15 How to Learn More About TMS 49:37 Refrigerator Moms Podcast Origin Story 52:29 What the Podcast Covers (Research + Parent Guidance) 58:31 Where to Listen & Watch 59:52 Jargon of the Day: Elopement Defined 01:01:24 Why Elopement Is a Major Safety Risk 01:02:25 STOP Method for Preventing Elopement 01:11:24 Closing Remarks & Resources

Geschätzte Lesedauer: 12 Minuten Deutschland ist ein Hightech-Land. Aber ist das auch im Vertrieb so? Wenn ich mir die meisten Vertriebsorganisationen anschaue, dann sieht das Organigramm aus wie vor 20 oder 30 Jahren. Im Jahr 2026, wo alle von KI im Vertrieb, Social Media und Digitalisierung sprechen, kann das eigentlich gar nicht sein. Genau darüber spreche ich in dieser Folge mit Markus Milz, einem der profiliertesten Vertriebsexperten Deutschlands. Wir zeigen dir fünf konkrete Hebel, mit denen du deinen Vertrieb fit für die Zukunft machst – ohne dabei dein Unternehmen auf den Kopf zu stellen. Es geht um echte Praxisbeispiele, neue Tools und eine ehrliche Bestandsaufnahme, warum gerade der deutsche Mittelstand beim Thema digitale Transformation oft hinterherhinkt. Du erfährst, was Jeff Bezos mit seinem Projekt Prometheus vorhat, warum Social Listening dein Cold Calling ersetzt und wie ein digitaler Assistent dir den Vertriebsalltag dramatisch erleichtert. Warum Deutschland im Vertrieb (noch) kein Hightech-Land ist Wir reden so gerne über unsere Ingenieurskunst, unsere Maschinen, unseren Hidden Champions. Und ja, in der Produktion und teilweise in der Logistik sind wir wirklich vorne dabei. Aber wenn ich mir den Vertrieb in den meisten Unternehmen anschaue – Software ausgenommen, und auch da gibt es Licht und Schatten – dann müssen wir ehrlich sein: Im Vertrieb sind wir kein Hightech-Land. Und das ist verrückt, denn Vertrieb ist die wichtigste Funktion im Unternehmen. Sales solves everything. Wenn der Umsatz nicht da ist, sind alle anderen Themen meistens auch nicht mehr viel wert. Markus Milz bringt es auf den Punkt: Er fragt in seinen Keynotes regelmäßig sein Publikum, wer der Meinung sei, dass sich die Welt in den letzten sechs Jahren drastischer geändert habe als in den 25 Jahren davor. 95 Prozent heben die Hand. Dann fragt er, wer das super findet. Da heben nur noch zögerlich 10 Prozent die Hand. Die meisten finden das eher doof – aber kannst du nicht ändern. Die entscheidende Frage ist die nächste: Hast du in den letzten sechs Jahren deinen Vertrieb, deine Strategie, dein Geschäftsmodell drastischer geändert als in den 30 Jahren davor? Da gucken die Leute meistens betreten auf den Boden. Nicht so richtig. Und genau das ist das Problem. Die Geschwindigkeit der Veränderung wird massiv unterschätzt Schau dir an, wie lange Technologien historisch gebraucht haben, sich durchzusetzen. Die Elektrizität: Edison erfand 1880 die Glühbirne. Erst 40 Jahre später war die Welt halbwegs elektrisch. Innovationen brauchten in der Regel fünf bis zehn Jahre, um sich durchzusetzen. Und dann kam ChatGPT. Zwei Monate bis zu 100 Millionen Usern. Heute, keine drei Jahre später, sind wir bei 1,2 Milliarden Usern. Das ist eine Geschwindigkeit, die alles, was wir bisher kannten, in den Schatten stellt. Wenn ich dann ins Publikum frage, wer KI auf dem Handy hat, melden sich 90 bis 95 Prozent. Frage ich, wer es richtig beruflich nutzt, sind es nur noch 20 Prozent. Die meisten nutzen es für Kochrezepte oder ihr Fitnessprogramm. Beruflich – oder gar im Sales – herrscht große Zurückhaltung. Vielleicht mal eine E-Mail schreiben lassen, mal etwas zusammenfassen. Aber dann ist meistens Schluss. Und das ist schade. Denn da fängt es ja erst an. Warum der deutsche Mittelstand zögert: Das Klopapier-Phänomen Markus erzählt eine wunderbare Anekdote von seinem Kollegen Professor Clemens Gewittke: Warum haben die Menschen während Corona eigentlich Klopapier gekauft? Weil Menschen aktionistisch getrieben sind. Wenn etwas Neues kommt und ich nicht weiß, was zu tun ist, mache ich irgendwas. In Frankreich kauften die Leute Rotwein und Kondome. In Amerika wahrscheinlich Waffen. In Deutschland eben Klopapier. Genau das beobachten wir aktuell beim Thema KI im Vertrieb: Es wird Klopapier gekauft. Irgendwas wird ohne Sinn und Verstand probiert. Das hat strukturelle Gründe. Deutschland hat in den letzten 80 Jahren enormen Wohlstand aufgebaut. Drei Millionen Unternehmen, viele Hidden Champions. Und wer viel hat, hat auch viel zu verlieren. Hinzu kommen die etablierten Sätze: „Es hat noch immer gut gegangen." Oder: „Das dürfen wir nicht wegen DSGVO." „Wo werden die Daten gespeichert?" „Das halluziniert doch." „Da gibt es Risiken und Nebenwirkungen." Und vor allem: „Ich will keine Fehler machen." Die deutsche Fehlerkultur als Bremse Eine durchschnittliche Buying-Center-Größe hat sich in den letzten 40 Jahren von drei auf 13 Personen erhöht. 10 Menschen mehr, die in eine Entscheidung eingebunden sind. Warum? Weil keiner mehr Risiken übernehmen will. Aus Angst, Fehler zu machen und damit die Karriere zu ruinieren, wird lieber gar nichts entschieden als das Falsche. Ich habe einen Kunden, der hat die Handynummern seiner Kunden aus dem CRM gelöscht, weil er sie ja nicht besitzen darf. Juristisch vielleicht korrekt – aber bringt das wirklich nach vorne? Eine Statistik bringt es auf den Punkt: 65 Prozent der Unternehmen in Deutschland haben schon einmal eine Investitionsentscheidung wegen DSGVO nicht getroffen. Das läuft möglicherweise nicht ganz in die richtige Richtung. Während wir hier diskutieren, ob Daten auf deutschen oder amerikanischen Servern liegen, baut Jeff Bezos gerade einen 102-Milliarden-Dollar-Fonds auf, um genau diese zögerlichen Unternehmen zu kaufen. Projekt Prometheus: Wenn Bezos vor der Tür steht Jeff Bezos hat einen Fonds aufgelegt, den er Projekt Prometheus genannt hat. 102 Milliarden Dollar. Nicht nur er, ein paar andere sind auch dabei. Der Plan: Gute deutsche und europäische Unternehmen kaufen, bei denen echtes Know-how vorhanden ist – Ingenieurskultur, gute Hardware, tolle Maschinen –, die aber digital und vertrieblich schwach aufgestellt sind. Diese Unternehmen werden gekauft, in die Digitalisierung gebracht und ihr Wert wird auf das 10-, 20-, 50- oder 100-fache skaliert. Deutschland mit dem größten Mittelstand und den meisten Hidden Champions ist für Bezos ein Traumland. Und jetzt hast du als mittelständischer Unternehmer zwei Möglichkeiten: Du wartest, bis Bezos anruft. Oder du nimmst das Thema selbst in die Hand. Stell dir vor, Bezos ruft dich an und sagt: „Ich habe gerade zehn Unternehmen gekauft. Mach die mal fit. Digital, vertrieblich." Wenn du wartest, kauft er deinen Wettbewerber – und dann hast du ein echtes Problem. Das Gute: Du kannst heute mit relativ geringen finanziellen Mitteln sehr viel erreichen. KI ist ein Meister darin, Massendaten zu verarbeiten, zu aggregieren und zu intelligenten Strukturen zusammenzufassen. Was früher Konzernen vorbehalten war, kann heute auch ein 50-Mann-Mittelständler nutzen. Du musst es nur tun. Hebel 1: Inspiration tanken – die Reise nach Aarhaus Wie alles im Leben beginnt auch die Veränderung mit einer Emotion. Mit dem Gefühl: Worüber rede ich eigentlich? Wo will ich hin, wenn ich von Digitalisierung spreche? Wenn du heute zehn Unternehmen fragst, ob sie eine Digitalstrategie haben, sagen alle ja. Bittest du sie zu definieren, was sie meinen, bekommst du zehn komplett unterschiedliche Antworten. Markus empfiehlt einen Besuch in Aarhaus im Münsterland. Eine 40.000-Einwohner-Stadt direkt an der holländischen Grenze, die als digitalste Stadt Deutschlands gilt. Die Idee dort: Alles ist mit allem vernetzt. Du brauchst eine einzige App auf deinem Handy. Damit gehst du in den Supermarkt – ohne Geld, ohne Personal. Du gehst ins Hotel, ins Restaurant, ins Fitnessstudio. Du leihst dir Fahrräder oder Autos aus. Eine App, eine Verbindung. Lohn- und Gehaltsabrechnung, Personaldisposition – alles funktioniert ohne menschlichen Einsatz. KI macht uns wieder menschlicher Jetzt denkst du vielleicht: Total entmenschlicht. Ich sehe das anders. KI ist die Chance, dass wir Menschen wieder menschlicher werden. Wir werden von all dem Mist entlastet, auf den niemand Lust hat – Besuchsberichte schreiben, CRM pflegen, Buchhaltungsbelege sortieren. Stattdessen können wir uns auf das konzentrieren, was nur Menschen können: miteinander reden, Mittagessen gehen, ein Bier trinken, echte Beziehungen aufbauen. Gerade im Vertrieb ist das der eigentliche Wertbeitrag. Hinter Aarhaus steht Tobias Groten, der Chef von Tobit. Das Unternehmen hat in den 80ern und 90ern mit Fax-Software begonnen und sich kontinuierlich weiterentwickelt. Heute haben sie eine eigene KI namens Sidekick. Immer wenn in Aarhaus ein Supermarkt, ein Kiosk, ein Hotel oder ein Restaurant pleite ging, hat Tobias gesagt: „Dann nehme ich das." Und weil er kein Hotelier oder Gastronom ist, sondern Techie, hat er das Konzept Hotel komplett neu gedacht. Das ist Disruption: nicht kontinuierliche Verbesserung, sondern radikales Neudenken. Hebel 2: Social Listening – Leads auf dem Silbertablett Wenn ich in einen mittelständischen Maschinenbauer komme und frage, was seine fünf Hauptvertriebskanäle für neue Projekte sind, höre ich in 95 Prozent der Fälle: Messen, Anfragen, Ausschreibungen, internationale Handelsvertreter und ein bisschen Cold Calling. Das war vor 20 oder 30 Jahren genauso. Wir sind aber im Jahr 2026. Schau dir das Organigramm an: Hier ist Marketing, das macht ein bisschen Homepage und Social Media. Hier ist Vertrieb, der geht raus oder macht das, was er immer gemacht hat. Das kann doch im Zeitalter von KI im Vertrieb nicht mehr sein. Ein konkretes Beispiel von Markus: Er hat einen Catering-Anbieter betreut. Was macht so ein Unternehmen normalerweise? Cold Calling. 100 Anrufe: „Brauchst du eine Kantine?" – „Nein." – „Brauchst du eine Kantine?" – „Nein." Mit etwas Glück sagen zwei oder drei „Lass uns mal sprechen" und am Ende gewinnst du vielleicht einen Kunden. Streuverlust: 98 Prozent. Demotivierend für jeden Vertriebler. So funktioniert modernes Social Listening Jetzt der neue Weg: Massenhaft Daten sind in Social Media verfügbar. Menschen gehen jeden Tag in Kantinen und schreiben auf Facebook oder Instagram, ob es geschmeckt hat oder nicht. KI aggregiert diese Daten. Du stellst fest: Bei Unternehmen XY haben sich in den letzten 12 Monaten 47 Mitarbeiter negativ über das Essen geäußert. Das ist ein klares Signal. Gleichzeitig schaut die KI in Pressemitteilungen: 2022 wurde ein Vierjahresvertrag mit dem aktuellen Caterer abgeschlossen. Der läuft 2026 aus. Die KI identifiziert das Buying Center und liefert dir den Hauptentscheider Peter Mayer inklusive Persönlichkeitsprofil: faktenbasiert, braucht erst Vertrauen, am besten Testimonials einsetzen. Das ist, als würde ein Freund anrufen und dir den perfekten Lead servieren – nur dass du diesen Freund nicht mehr brauchst. Du bekommst es systematisch jeden Tag, jede Woche geliefert. Statt 100 unqualifizierten Calls hast du fünf bis sieben hochwertige Leads. Du bist deutlich effizienter, weil du dich mit mehr interessierten Kunden beschäftigst. Und dein Team muss mental nur noch fünf statt 97 Absagen verarbeiten. Das Thema Resilienz spielt plötzlich eine ganz andere Rolle. Die Konsequenz: Sales und Marketing wachsen zusammen. Marketing liefert dem Vertrieb vorqualifizierte Leads. Du brauchst neue Strukturen – eine aggregierte Abteilung, die Datenmanagement, Sales, Marketing, KI und Digitalisierung unter einem Hut vereint. Mit alten Strukturen geht das nicht. Hebel 3: Das externe Lab – raus aus der Lähmung Warum wird das alles in deutschen Unternehmen so selten systematisch angegangen? Weil zehn Leute mitzureden haben. Weil der Betriebsrat viele Sachen nicht will. Wegen DSGVO, Compliance, Governance. Wegen der Fehlerkultur: Hier sind 100.000 Euro, berichten Sie in drei Monaten. Wenn dann noch keine richtigen Erfolge da sind – zack, ist die Karriere ruiniert. Aus diesen Gründen passiert intern relativ wenig. Oder es wird Klopapier gekauft. Markus' Lösung: ein externes Lab, analog zum Fraunhofer-Prinzip. Du lagerst die Entwicklung aus. Dort gelten komplett andere Spielregeln als im Mutterunternehmen: So baust du ein externes Innovationslab für deinen Vertrieb auf: 30-Tage-Entscheidungsregel: Innerhalb von 30 Tagen muss eine Entscheidung über jede Idee getroffen sein. Kein endloses Hin und Her. 90-Tage-Pilot: Innerhalb von 90 Tagen ist der Use Case pilotiert. Geschwindigkeit ist alles. Datenschutz extern lösen: Das Lab kümmert sich um DSGVO, Betriebsrat und Compliance – nicht deine interne IT. Use Cases systematisch bewerten: Wie groß ist der Impact? Wie hoch der Aufwand? Was ist das beste Verhältnis? Zurück ins Unternehmen: Wenn die Lösung läuft, holst du sie zurück und skalierst sie. Mit diesem Ansatz externalisierst du das, was du intern nicht hinbekommst. Im Lab sitzen Dienstleister, Kollegen vom Kunden und Experten. Sie definieren Use Cases, erstellen eine Roadmap und bringen die Themen schnell auf die Straße. Nach 90 Tagen hast du mega qualifizierte Leads, mega qualifizierte Tools und mega qualifizierte Prozessoptimierungen. Nicht nur im Vertrieb, sondern auch im Einkauf, in HR, in der Unternehmenskommunikation. Hebel 4: Schnittstellenprobleme mit KI lösen Jeder, dem ich das erzähle, sagt zunächst: „Bei uns ist das aber anders. Unsere Branche ist speziell. Unsere Kunden sind anders." Die grundlegenden Dinge bleiben aber gleich. Was sich in fast allen Branchen findet: eine Branchensoftware als zentrales System, dazu DATEV, Excel-Listen, diverse Spezialtools – und die reden kaum miteinander. Ein Beispiel aus der Sicherheitsbranche: Bei einem Großeinsatz wird zuerst ein Angebot an den Kunden erstellt. Dann folgt die Planung für das konkrete Event. Anschließend kommt die Zeiterfassung mit den Logins der eingesetzten Mitarbeiter. Glaubst du, es gibt einen vernünftigen Abgleich zwischen diesen Systemen? Fehlanzeige. Genau hier kommt KI ins Spiel: Sie führt verschiedene Systeme über Schnittstellen zusammen, die vorher nicht miteinander gesprochen haben. Vom analogen Mist zum optimierten Prozess Wichtig: Wenn du einen schlechten analogen Prozess einfach nur digitalisierst, hast du einen schlechten digitalen Prozess. Das bringt nichts. Die Zeitenwende ist der optimale Zeitpunkt, dein Unternehmen neu zu denken. Erst optimierst du die Prozesse und Strukturen. Dann digitalisierst du sie. Dann bringst du KI ins Spiel. Und wenn du das gemacht hast, hast du im Zweifel ein Tool, das du 1.000 anderen Unternehmen deiner Branche auch verkaufen kannst. Riesige Vertriebschancen. Ein konkretes Beispiel aus meinem Alltag: Früher war meine Kreditkartenabrechnung ein Riesenthema. Belege sammeln, am Ende des Quartals kam der Buchhalter, fragte nach fehlenden Belegen – mit wem warst du wann essen? Riesenaufwand. Heute habe ich eine App. Beim Bezahlen geht sofort ein Fenster auf: Beleg fotografieren, Gesprächspartner eintragen. Das CRM greift zu, ordnet einen Buchungssatz zu und schiebt alles automatisch in DATEV. Digitalisierter Prozess. Schneller, besser und am Ende auch billiger – weil die Buchhaltung hinten raus weniger Arbeit hat. Hebel 5: Dein digitaler Vertriebsassistent – treffe Alfred Die fünfte und letzte Stufe ist die Königsdisziplin: ein agentic AI-System, das wirklich für dich arbeitet. Markus und sein Sohn sind beide Batman-Fans. Bekanntlich heißt Batmans Butler Alfred. Genau so haben sie ihren neuen Kollegen genannt. Alfred basiert auf Open-Source-Architektur und hat alle großen Large Language Models angebunden: Gemini, Claude, Perplexity, ChatGPT, Grok. Alfred entscheidet selbst, welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist – oder am kostengünstigsten arbeitet. So sieht ein typischer Arbeitstag aus: Markus ist beim Kunden, auf dem Rückweg spricht er über WhatsApp in sein Handy: „Alfred, ich bin in 20 Minuten im Büro. Bestell beim Inder über Lieferando ein Chicken Tikka Masala. Und ich habe mit dem Kunden gerade ein größeres Projekt besprochen – Bedarfsanalyse, Workshop, Mitarbeiterinterviews, dann Training. Erstell schon mal das Angebot, du hast alle Daten." Wenn Markus im Büro ankommt, ist das Angebot zu 90 Prozent fertig. Die menschliche Verbesserungskompetenz bleibt entscheidend Wir Menschen haben eine sehr überschaubare Erstellungskompetenz. Wenn ich vor einem leeren Blatt Papier sitze und ein Marketingkonzept entwickeln soll, brauche ich Stunden. Eine KI liefert mir mit dem richtigen Befehl in Minuten eine 80-Prozent-Lösung. Was Menschen aber wirklich gut können, ist die Verbesserungskompetenz. Aus der 80-Prozent-Lösung machst du mit deiner Expertise eine 100-Prozent-Lösung. Genau deshalb glaube ich übrigens fest, dass das Thema KI im Vertrieb nicht den Tech-Companies gehört, sondern den Experten, die das Unternehmen, den Mittelstand, den Kunden verstehen. Programmieren musst du heute nicht mehr können. Das macht die KI für dich. Aber du musst das Geschäftsmodell verstehen, Erfahrungswissen mitbringen und die Kunden kennen. Auf dieser Basis bauen wir saubere Strukturen und saubere Prozesse. Mein Tipp aus dem Alltag: Wann immer mir jemand eine Aufgabe stellt, über deren Beantwortung ich länger als fünf Sekunden nachdenken müsste, mache ich das sofort mit meinem KI-Agenten. Die 5-Sekunden-Regel ist Gold wert. Quick Takeaways: Die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick Geschwindigkeit als entscheidender Faktor: ChatGPT erreichte in 3 Jahren 1,2 Milliarden Nutzer – Veränderungen geschehen heute exponentiell schneller als früher. Klopapier-Falle vermeiden: Aktionismus ohne Strategie schadet mehr, als er nützt. Erst Vision, dann Struktur, dann Tools. Social Listening schlägt Cold Calling: Hochqualifizierte Leads auf dem Silbertablett statt 98 Prozent Streuverlust. Externes Lab nutzen: Was intern nicht geht, kannst du auslagern – mit 30-Tage-Entscheidungen und 90-Tage-Piloten. Strukturen neu denken: Marketing, Sales, Datenmanagement und KI gehören in eine integrierte Einheit – nicht in Silos. Digitaler Assistent als Game Changer: Ein agentic AI-System wie „Alfred" erledigt 80 Prozent der Vertriebsadministration für dich. Experten schlagen Techies: Wer Unternehmen, Mittelstand und Kunden versteht, schafft mit KI nachhaltigen Mehrwert. Fazit: Jetzt ist die Goldgräberzeit Wir reden viel von Krise, Unsicherheit und schwierigen Zeiten. Ein Historiker hat es kürzlich treffend formuliert: Die letzten 50 bis 60 Jahre nach dem Zweiten Weltkrieg waren eine absolute Ausnahmesituation. Das, was wir jetzt erleben, ist eigentlich die Normalzeit der Menschheitsgeschichte. Und schau dir an, wann die wirklich großen Unternehmen gegründet worden sind: meistens nicht in den guten Zeiten, sondern in Krisenzeiten. Weil ihre Gründer Trends erkannt haben, die andere übersehen haben. Genau deshalb ist jetzt eine Goldgräberzeit. Es gibt überall Chancen, wenn du sie sehen willst. Den Kopf in den Sand zu stecken hilft nicht – die anderen laufen dann an dir vorbei. Stell dir die Bezos-Frage: Wenn Bezos morgen dein Unternehmen kaufen würde, was würde er anders machen? Welche Stärken hat dein Unternehmen, die mit Digitalisierung und KI im Vertrieb auf das Zehnfache skaliert werden könnten? Mein Call to Action: Buche dir ein Strategiegespräch mit Markus und mir. Wir nehmen uns eine Stunde Zeit, schauen uns deine aktuellen Herausforderungen an und zeigen dir aus unserem Erfahrungshintergrund, wie du schnell zum Hightech-Vertrieb wirst. Die ersten drei, die sich anmelden, bekommen außerdem zwei Bestsellerbücher von Markus obendrauf. FAQ: Die wichtigsten Fragen rund um KI im Vertrieb Was bedeutet Hightech-Vertrieb im Mittelstand konkret? Hightech-Vertrieb bedeutet, dass deine Vertriebsorganisation modern aufgestellt ist – mit aktueller Technologie, intelligenten Prozessen und einer Struktur, die zur heutigen Zeit passt. Es geht darum, KI im Vertrieb, Social Listening, datenbasierte Lead-Qualifizierung und digitale Assistenten so einzusetzen, dass dein Team mehr Umsatz und Marge generiert – und sich gleichzeitig auf das Menschliche konzentrieren kann. Wie kann ich meinen Vertrieb digitalisieren, ohne riesige Budgets zu haben? Das Schöne an aktueller KI-Technologie ist, dass du mit überschaubaren finanziellen Mitteln viel erreichen kannst. Starte mit einem Erkenntnis-Workshop, identifiziere die größten Hebel und beginne mit konkreten Use Cases statt mit Großprojekten. Ein externes Lab kann helfen, schnell Ergebnisse zu liefern, ohne deine interne IT zu blockieren. Was ist Social Listening und wie hilft es im B2B-Vertrieb? Social Listening bedeutet, dass KI öffentlich verfügbare Daten aus Social Media, Pressemitteilungen und Bewertungen analysiert und daraus Verkaufschancen identifiziert. Im B2B kannst du so gezielt Unternehmen finden, die gerade mit ihrem aktuellen Anbieter unzufrieden sind oder deren Verträge auslaufen – inklusive der relevanten Entscheider. Wie überwinde ich interne Widerstände wie DSGVO oder Compliance? Diese Themen sind real, aber lösbar. Ein externes Innovationslab kümmert sich um diese Hürden, weil dort andere Spielregeln gelten als im Mutterunternehmen. So kannst du innerhalb von 90 Tagen pilotieren, was intern jahrelang dauern würde – und holst die fertige Lösung dann zurück ins Unternehmen. Ersetzt KI den Vertriebsmitarbeiter? Nein, im Gegenteil. KI nimmt dir die Routinearbeit ab – CRM-Pflege, Besuchsberichte, Angebotserstellung. Damit kannst du dich auf das konzentrieren, was nur Menschen können: echte Beziehungen aufbauen, Vertrauen schaffen, komplexe Verhandlungen führen. KI macht Vertrieb wieder menschlicher. Sag mir deine Meinung Ich bin echt gespannt: Wo stehst du gerade beim Thema KI im Vertrieb? Bist du schon mitten in der Umsetzung oder noch im Klopapier-Modus? Schreib mir deine Erfahrungen, deine Herausforderungen oder deine Erfolgsgeschichten in die Kommentare. Und wenn dir diese Folge weitergeholfen hat, dann teile sie gerne mit deinem Netzwerk. Welcher der fünf Hebel ist für dich der spannendste?

Ready to grow your clientele & revenue? Download "The 20 Client Generators" PDF now and get instant access to strategies that will fill your calendar with potential clients. No complicated tech, no lengthy processes—just real strategies that work. https://info.patrigsby.com/20-client-generators Do you want to stop chasing leads and start attracting them instead? Get Instant Access To The Weekly Client Machine For Just $5.00! https://patrigsby.com/weeklyclientmachine Get Your FREE Copy of Pat's Fitness Entrepreneur Handbook! https://patrigsby.com/feh --- Are you a gym owner who wants to grow your clientele & revenue? Download "The 20 Client Generators" PDF now and get instant access to strategies that will fill your calendar with potential clients. No complicated tech, no lengthy processes—just real strategies that work. https://info.patrigsby.com/20-client-generators Do you want to stop chasing leads and start attracting them instead? Get Instant Access To The Weekly Client Machine For Just $5.00! https://patrigsby.com/weeklyclientmachine Get Your FREE Copy of Pat's Fitness Entrepreneur Handbook! https://patrigsby.com/feh --- How to Build a 10–14 Day Cash Machine: A Short-Term Marketing Sprint for Fast Business Growth Pat Rigsby explains how he helps business owners create a short-term "cash machine" by running a 10-14 day (or up to 30 day) choreographed marketing and promotion sprint that crafts a clear offer, distributes it across multiple channels (individual outreach, email, text, phone, voicemail drops, in-person), and uses daily accountability to stay on track and course-correct quickly. He says results often come without paid marketing and cites past "Best Month Ever" initiatives, including doubling a client's best month and achieving near-best months about 90% of the time through day-by-day plans and consistent execution. The approach can generate immediate cash infusion, trials, or low-cost front-end offers that convert into recurring revenue, potentially adding $1,500-$2,000 monthly and $18,000-$24,000 annually. He invites listeners to email pat@patrigsby.com for help. 00:00 Build a Cash Machine 00:43 What the Cash Machine Is 01:25 Best Month Ever Framework 02:02 Plan and Accountability 03:13 Course Correct Fast 03:53 Use Cases and Upside 05:22 DIY 10 to 30 Day Sprint 06:23 Wrap Up and Next Steps

Wie gelingt die strukturierte Integration von KI-Tools in den Arbeitsalltag? Dafür schauen wir uns in dieser Episode ein Fallbeispiel an. Constance Stein vom Kosmetikunternehmen Cosnova ist als Expert GenAI für die Einführung von KI zuständig. Bei Cosnova, dem Unternehmen hinter den Beautybrands Essence und Catrice, haben sie sich für einen dezentralen Ansatz entschieden. Stein erzählt im Gespräch mit Host Stella-Sophie Wojtczak, welche Hürden es bei der Einführung gibt und welchen Fehler sie gemacht hat, den wahrscheinlich viele kennen. _Hinweis: Dieser Podcast wird von einem Sponsor unterstützt. Alle Infos zu unseren Werbepartnern findest du [hier](https://linktr.ee/t3npodcast)_.

Fresh out of 2 recent events, Charlie and Crissy are excited to share some tangible AI Use Cases.After a quick review of events and the current state of GTM content, Charlie and Crissy discuss how good data is foundational to how AI works. Then they dive into 6 concrete AI use cases: 3 that we've implemented for our clients, and 3 that we've been using in our own internal operations.This week: 00:00 Intro05:37 Does AI Need Good Data?15:31 3 Client AI Use Cases34:51 3 Internal Ops AI Use CasesHear more from us: Subscribe to us on Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCN-x5u0G03LWmU0Ds_4zR8wSubscribe to our newsletter here: https://www.cs2marketing.com/revenue-growth-architects#subscribe-to-newsletterFollow Crissy on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/crveteresaunders/Follow Charlie on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/charliesaunders/

This is the takeaway episode with Jason Doerr who has spent years watching governance programs undermine themselves. He walks through what pragmatic governance actually looks like and digs into PADU (Preferred, Acceptable, Discouraged, Unacceptable) as a practical roadmap framework. See omnystudio.com/listener for privacy information.

Jason Doerr has spent years watching governance programs undermine themselves by cataloging everything without a use case, naming data stewards who have nothing to actually do, and building central teams that become blockers instead of enablers. In this episode, he walks through what pragmatic governance actually looks like: start with use cases, give stewards real work to action on, and let the central team set principles rather than police behavior. He also digs into PADU (Preferred, Acceptable, Discouraged, Unacceptable) as a practical roadmap framework, how LLMs can accelerate semantic layer creation without generating vanity metrics, and why the governance operating model is shifting toward agentic management ... whether the governance community is ready for it or not.See omnystudio.com/listener for privacy information.

Mit Nils Graf-Gutsche (Sightwise) Staffel #13 Folge #4 | #Marketing_021 Der Podcast über Marketing, Vertrieb, Entrepreneurship und Startups *** www.sightwise.ai/ www.linkedin.com/in/nils-gutsche/ *** Im Podcast „Marketing From Zero To One“ berichtet Nils Graf-Gutsche, Co-Founder & COO von Sightwise, über die Gründung des Hannoveraner KI-Startups zur automatisierten Qualitätskontrolle in der industriellen Produktion. Im Fokus steht der Einsatz von Computer Vision und insbesondere synthetischen Daten, um Defekte wie Kratzer oder Risse zuverlässig zu erkennen, auch wenn reale Trainingsdaten fehlen. Er gibt Einblicke in die Ausgründung aus der Universität Hannover, die frühe Validierung über Industrieprojekte und Messen sowie den Aufbau erster Kundenbeziehungen. Darüber hinaus geht es erneut um den praktischen Einsatz und Use-Cases von KI in Unternehmen als auch bei Sightwise, Vertriebsstrategien im B2B-Umfeld und die Bedeutung von Vertrauen ggü. B2B-Kunden in der Industrie. *** 1:46 – Hintergrund & Weg in die Gründung (BMW, Computer Vision) 3:17 – Was Sightwise macht (KI-basierte Qualitätskontrolle) 4:18 – Anwendungsfälle in der Produktion (Defekterkennung) 6:19 – Entscheidung für die Gründung 7:23 – Ausgründung aus der Universität 8:37 – Erste Validierung & Marktfeedback 9:47 – Erste Kunden & Industriepartnerschaften 11:02 – Zwei Kundentypen (Plattform vs. Turnkey) 12:14 – Nutzen & ROI der Lösung 13:41 – Synthetische Daten einfach erklärt 15:32 – Datengenerierung statt realer Trainingsdaten 17:12 – Kundenbasis & Wachstum 17:30 – Vertrieb über Messen & Events 20:19 – Leads durch Fachvorträge 21:01 – Tipps für Messeauftritte 23:34 – Hannover Messe 25:02 – Tipps für Fachvorträge 26:56 – Inbound Leads & Sichtbarkeit 27:48 – Typischer Sales-Prozess 29:28 – Robotics-Trends & Zukunftspotenzial 30:53 – KI-Modelle erklärt (Anomalie vs. Objekterkennung) 34:56 – Training & Aufbau der Modelle 37:19 – Individualisierung je Kunde 39:49 – Tipps für Gründer im KI-Bereich 40:25 – Einfluss von KI auf Kunden & Wettbewerb 41:35 – Datenvorteile & Skalierung 42:20 – IT-Infrastruktur & On-Premise 43:51 – Founder-Market-Fit 44:38 – Einsatz von KI im eigenen Unternehmen 46:54 – Einfluss auf Geschäftsmodelle 48:57 – Hiring & Teamaufbau 52:05 – Zukunftstrends (Hardware, Daten, 2D/3D) 53:12 – Startup-Szene in Hannover

Federal agencies doubled their number of AI use cases over the past year. That's according to the latest inventory maintained by the Office of Management and Budget. There are now more than 3,600 use cases documented across the government. Gregory Barbaccia is the federal chief information officer and chief AI officer. In a conversation with Jason Miller, Barbaccia gave us an update on Federal News Network's 2026 A-I and Data Exchange.See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

Matt Faircloth talks to Jake Heller as he reveals how experienced real estate professionals are building digital brains tailored to their unique models, saving time, reducing errors, and giving a competitive edge. You'll learn practical strategies to incorporate AI into deal underwriting, asset management, and deal sourcing, plus the critical importance of prompt engineering using the RTCF framework to get the most accurate results. If you're a real estate investor, broker, or developer tired of cookie-cutter solutions, this episode is your playbook for integrating AI to elevate your deals and decision-making. Stay ahead of the curve future-proof your business with insights on proprietary data, custom AI brains, and the next generation of automation that's just around the corner. Jake Heller Current role: Co-Founder of AI for CRE Collective Based in: Los Angeles Metropolitan Area Where to find them: https://www.linkedin.com/in/jakeheller1 aiforcrecollective.com Book your free demo today at bill.com/bestever and get a $100 Amazon gift card. Visit https://m1.com/ for more info.  Podcast production done by⁠ ⁠Outlier Audio⁠ Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices

Is software dead, or just being rebuilt? Ollie spent two weeks obsessing over Claude Cowork and turned 100 episodes of Founded & Grounded into a content engine. Becky spoke alongside the legendary Steve Blank. We break down agentic AI, SaaS valuations, customer development, pricing as conversation, and why human connection is the moat that AI cannot copy. This will leave you wanting to experiment right now. Key takeaways - Agentic AI is not a tool you add. It's the sand between your existing software stack, doing the connective work while you sleep, so you stop running the business by hand. - Pricing is a conversation, not a number. Steve Blank's lesson is simple. Ask the customer the question, listen to the answer, then build the proposal. Skip that step, and you're guessing with someone else's money. - AI raises the floor on output. It does nothing for trust. The founders who win the next cycle are the ones in rooms without laptops, building relationships that agents cannot fake.   Hosted by Simplecast, an AdsWizz company. See pcm.adswizz.com for information about our collection and use of personal data for advertising.

In this episode, I'm joined by Jim Ristuccia, a former US Naval officer, founder/CEO, and Vistage Chair in San Diego who leads peer groups for CEOs of $5M+ companies and small business owners in the $1–10M range. We break down what actually happens inside a Vistage meeting—especially the “issue processing” that surfaces blind spots through uncomfortable but growth-producing questions. Jim shares how AI started showing up consistently after a 2024 speaker session, including a case where an IP law firm put its team through AI bootcamps, tripled personal productivity, and grew revenue 50–60% in a year. We discuss the adoption gap (CEOs vs. leadership teams vs. employees), why employees often feel threatened, and how leaders can create psychological safety. We also dig into practical implementation via AI champions, committees, process mapping, low-hanging-fruit use cases, and measuring ROI through time savings, productivity, and revenue.01:56 What Vistage Really Is02:45 Issue Processing Secret Sauce04:46 When AI Hit the Groups06:43 Why Some CEOs Lag on AI08:44 Use Cases vs Business Model Shifts09:45 AI Readiness and Industry Friction11:20 Leading Change and Finding Use Cases13:25 Prompts Training and Psychological Safety15:01 AI Champion and Process Mapping16:04 Why People Quit16:32 Build AI Champions17:58 Pick Use Cases Fast18:33 Measuring AI Impact20:00 Beyond Time Savings21:02 Culture and Safety23:48 Compliance and Knowledge24:32 Jobs and Business Models27:38 Adoption Takes TimeConnect with Jim: • https://jimristuccia.com/Connect with Raul: • Work with Raul: https://dogoodwork.io• Free Growth Resources: https://dogoodwork.io/resources

During DUETTO PERFORM in Fort Lauderdale, I talked with Bob Matsuoka, Chief Technology Officer at Duetto, about AI in hotels the only way that matters right now: practical, operational, and money-saving.

Show Notes: Scarlett Jiang from Vantage AI, an AI product and services firm based in London,  provides a one-minute overview of Vantage AI, highlighting their focus on data foundations and AI transformation. Vantage AI helps companies consolidate data from various systems into a single source of truth. Scarlett mentions the firm's experience with hospitality franchise clients, such as Burger King, KFC, and McDonald's. Mock Demo of Chatbot Scarlett introduces a mock demo of a chatbot designed for hospitality franchise owners. The chatbot can handle real-time queries about sales data, labor costs, and other key metrics. Scarlett explains the process of using the chatbot to query data, including translating natural language questions into SQL, which means users do not need to know SQL.  Custom Dashboard Scarlett introduces the custom dashboard with data intelligence analyst chatbot functionality, allowing users to query via human natural language and retrieve insights from pre-ingested data warehouses.  Sales Performance The chatbot can provide summaries of sales performance, labor data, and other operational metrics. Sales Performance Rank Scarlett shows how the chatbot can handle more complex queries, e.g.: If I had to focus on 3 stores to improve performance this quarter, which would you recommend and why? (chatbot showcase the capability to synthesize sales, reviews, and trend data into  recommended action) Performance Graph The chatbot can provide detailed insights into top and bottom performers, including specific metrics like net sales and transaction counts. Scarlett discusses the benefits of using a chatbot for specific questions, rather than pre-built dashboards. The chatbot can also provide reasoning behind its answers, showing the steps it takes to generate insights. The Process of Building AI Tools Scarlett explains the process of building AI tools, starting with a diagnostic phase to understand the client's data journey and use cases. After the diagnostic, a strategic roadmap is created to prioritize use cases. A quick prototype is then developed, followed by data foundation transformation. The process can range from a few days to several months, depending on the complexity and scope of the project. Accounts Payable Month-end Reconciliation Demo Scarlett demonstrates a workflow automation tool for account payable month-end reconciliation.  Accounts Payable Reconciliation This demo presents a finance use case built around month-end accounts payable reconciliation - a process every finance team navigates. Supplier invoice data sits across two systems: the AP subledger, which holds granular invoice-level detail, and the general ledger control account, which carries a single summary balance that should match. In practice, the two rarely align - late-posted invoices and manual journal entries that bypass the subledger are the most common culprits. This demo showcases an AI agent that pulls data from both sources, identifies and reconciles the gap automatically; and surfaces discrepancies to human reviewers for sign-off or overwrite - eliminating hours of manual investigation at close. Converting PDF Purchase Orders into CSV Files Scarlett demonstrates a tool that converts PDF purchase orders into CSV files. Snowflake Tables The tool extracts key information from the PDF, such as contract terms, payment schedules, and expenditures. The tool can transform the extracted data into a chart format for easier analysis.  Reconciliation Report Payment Breakdown The tool is designed to automate the process of working with large amounts of unstructured data, reducing manual effort.  Cost and Development Time  Scarlett discusses the cost and development time for AI tools, noting that prototypes can be developed quickly. The bulk of the work involves data cleaning, ingestion, and transformation to ensure data accuracy. The development time can range from a few days to several months, depending on the complexity and scope of the project. The cost varies based on the specific requirements and the level of automation needed. Demonstration Videos:  Pre-recorded Demo 1: Data Intelligence demo https://www.vantageglobal.ai/insights/demo-pages/data-intelligence-analyst Pre-recorded Demo 2: Accounts payable month-end reconciliation agent ​https://www.vantageglobal.ai/insights/demo-pages/ap-month-end-reconciliation-agent Pre-recorded Demo 3: Parsing unstructured data to structured data https://www.vantageglobal.ai/insights/demo-pages/purchase-order-explorer-agent Timestamps: 02:24: Demonstration of AI Chatbot for Hospitality Franchise Owners 07:14: Advanced Query Capabilities of the Chatbot 13:06: Process of Building AI Tools at Vantage AI 17:40: Case Study: Account Payable Month-End Reconciliation  28:03: Case Study: PDF to CSV Transformation 34:42: Cost and Development Time for AI Tools  This episode on Umbrex: https://umbrex.com/unleashed/episode-643-scarlett-jiang-coo-at-vantage-global-ai-shares-3-live-client-ai-use-cases/ Unleashed is produced by Umbrex, which has a mission of connecting independent management consultants with one another, creating opportunities for members to meet, build relationships, and share lessons learned. Learn more at www.umbrex.com. *AI generated timestamps and show notes.  

A note before we begin: RILAs are registered securities, and we don't sell them. We sell fixed annuities — SPIAs, MYGAs, and fixed indexed annuities. This conversation is educational, not a recommendation for or against any specific product. RILAs — registered index-linked annuities — are the fastest-growing annuity category by new premium, with sales reaching $79.5 billion in 2025. That's more than ten times what the category produced a decade ago, and 2024 was the first year RILAs outsold traditional variable annuities. Rapid sales growth doesn't automatically mean a product belongs in your retirement plan. If you've ever seen a RILA illustration and felt like something didn't quite add up, this conversation walks through what these products actually do, where the tradeoffs hide, and why the income story that drives most annuity decisions rarely makes a RILA the right answer. You'll learn how the buffer concept works, why higher caps aren't free, and how absorbing the first 10 to 15 percent of a market loss changes the math on recovery. You'll also see why RILA sales appear to be tracking almost dollar-for-dollar with the decline in variable annuity sales, and what that pattern suggests about who these products are really being built for. The conversation covers the few situations where a RILA genuinely makes sense — a 1035 exchange out of a high-fee legacy variable annuity, non-qualified accumulation after maxing qualified accounts, a long runway of fifteen-plus years to retirement, or an equity-anchored client who refuses to derisk. It also covers where they consistently fall short, particularly on the income side, where a purpose-built fixed indexed annuity with an income rider almost always wins on the math that matters. You'll hear why a 10 percent payout rate on a RILA isn't the same as a 6 percent payout rate on an FIA income rider, and why adding an income rider to a RILA tends to neutralize the very feature that justified accepting buffer risk in the first place. ___________________________________ If you're working through how guaranteed income, principal-protected growth, or a fixed annuity might fit into your retirement plan, schedule a call or send us a written message and we'll walk through SPIAs, MYGAs, and fixed indexed annuities to help you figure out what's actually appropriate for what you're trying to accomplish. To read the article that accompanies this podcast, please click here: Should You Buy a RILA?

This episode is brought to you by the MLflow team. Check out more information at MLflow.org.What does it actually take to build voice AI at a billion-interaction scale? This episode features an ex-Amazon voice AI engineer who built customer support systems handling 2 billion+ interactions — now working on next-gen voice agent platforms. Anurag digs deep into the real engineering tradeoffs, design patterns, and use cases that separate production-grade voice agents from demos.Voice Agent Use Cases // MLOps Podcast #372 with Anurag Beniwal, Member of the Technical Staff at ElevenLabs

**WELSTech Episode 775 — Cough Drops and Use Cases** Sallie's voice may not be at 100%, but the show must go on! In this episode of WELSTech, Martin and Sallie power through to explore one of the most practical questions in this Season of AI: what does AI actually look like in *your* ministry context? The WELS AI Task Force has been hard at work developing a set of top-10 AI use cases for three distinct ministry roles — pastoral ministry, teaching, and church/school administration. Martin and Sallie walk through highlights from each category, from sermon research and member communication to lesson planning, student feedback, and meeting transcription. Along the way, they apply the WELS AI Ethical Framework and Risk Matrix to help you think through not just *what* AI can do, but *how* to use it wisely. This is an audience participation episode — the task force wants your feedback! How is AI showing up in your ministry? Let them know. Also in this episode: - **Ministry Resource:** Two free NotebookLM cheat sheets from Ditch That Textbook — one for teachers, one for students - **Picks of the Week:** OZLO Sleepbuds (Martin) and Google Vids (Sallie) - **Community News:** WELSTech has a new home! The site has migrated to HubSpot at welstech.wels.net (now resolving to welstech.wels.org), with all 774 previous episodes along for the ride.

WalletConnect CEO Jess Houlgrave takes a deeper glimpse into what's holding back the crypto landscape as Bitcoin struggles to break back above $80,000. She also breaks down how her company navigates a broadening crypto landscape as institutional investors pile into the space with adoption poised to grow. ======== Schwab Network ========Empowering every investor and trader, every market day.Options involve risks and are not suitable for all investors. Before trading, read the Options Disclosure Document. http://bit.ly/2v9tH6DSubscribe to the Market Minute newsletter - https://schwabnetwork.com/subscribeDownload the iOS app - https://apps.apple.com/us/app/schwab-network/id1460719185Download the Amazon Fire Tv App - https://www.amazon.com/TD-Ameritrade-Network/dp/B07KRD76C7Watch on Sling - https://watch.sling.com/1/asset/191928615bd8d47686f94682aefaa007/watchWatch on Vizio - https://www.vizio.com/en/watchfreeplus-exploreWatch on DistroTV - https://www.distro.tv/live/schwab-network/Follow us on X – https://twitter.com/schwabnetworkFollow us on Facebook – https://www.facebook.com/schwabnetworkFollow us on LinkedIn - https://www.linkedin.com/company/schwab-network/About Schwab Network - https://schwabnetwork.com/about

Industrial Talk is onsite at MD&M West and talking to Alex Mecl, Co-Founder Real Hand, Inc. about "Next level automation with hand dexterity". The conversation features Scott MacKenzie from the Industrial Talk podcast discussing the MDNM West event with Alex Mecl, CMO and co-founder of Real Hand. Real Hand offers robotic hands with human-like dexterity to solve the final 10% of automation tasks that require human interaction. They can mimic up to 21 degrees of freedom (DOF) and incorporate pressure and tactile sensors. A use case involves sorting plastic bags, which can be learned by the robotic hand in 3-6 months. The company aims to enhance physical intelligence in robots, potentially revolutionizing fields like sign language translation. Listeners are encouraged to connect with Alex Meckel on LinkedIn. Action Items [ ] Visit the Real Hand booth at MD&M West to record an on-site Industrial Talk segment and take a photo if time allows.[ ] Publish Alex Meckel's contact information on the Industrial Talk platform so listeners can reach out to him. Outline Introduction to Industrial Talk Podcast Scott introduces the episode of Industrial Talk, sponsored by MD&M West and the News and Brews team.Scott thanks the audience for their support and celebrates industry professionals for their boldness and innovation.The podcast aims to celebrate industry professionals worldwide, emphasizing their daily problem-solving and collaboration in manufacturing. Introduction of Alex Mecl and Real Hand Scott introduces Alex Mecl, co-founder and CMO of Real Hand, a company focused on dexterity in automation.Alex Mecl explains the concept of Real Hand, which aims to provide human-like dexterity in automation processes.The company's tagline, "The Future of Dexterity," is highlighted.Scott describes the booth at MD&M West, showcasing real hands moving, which attracted attention. Feedback and Demonstrations at MD&M West Alex Mecl shares positive feedback from the MD&M West event, mentioning the piano demo that attracted many visitors.The tele-ops demo also received significant attention, highlighting the company's innovative solutions.Scott expresses interest in visiting the booth for an on-site demonstration.Alex Meckel discusses the importance of having real hands in the booth to attract attention and facilitate discussions. Background and Market Opportunity Alex Mecl provides his background, including his experience in software integration and AI robotics.The company's focus on solving the remaining 10% of automation processes that require human dexterity is explained.The goal is to make production lines more efficient, safer, and collaborative by integrating human-like dexterity in robots.The company aims to replace or enhance human involvement in automated processes, not to replace humans entirely. Technical Details and Applications Scott inquires about the technical aspects of integrating human-like dexterity in robots.Alex Mecl explains the concept of Degrees of Freedom (DOF) and how Real Hand's hands mimic human dexterity.The company's hands can range from DOF 11 to DOF 21, depending on the required dexterity.The importance of software solutions and algorithms to train robotic hands is emphasized. Use Cases and Real-World Applications Alex Mecl provides a use case involving a company that produces medical bags and struggles with stacking and sorting them.The company's automated process can produce 6000 bags per hour, but manual sorting is required at the end.Real Hand's solution involves training the robotic hand to identify and sort the bags, potentially reducing the time required from three to six months.The company's hands incorporate pressure sensors and tactile sensors to mimic human dexterity. Future of Physical Intelligence Alex Mecl discusses the concept of physical intelligence, where robotic hands are enhanced with additional sensors and software.The goal is to create a hand that can perform complex tasks, similar to how a mouse revolutionized computer interaction.Real Hand's future plans include integrating the hand with cameras and other sensors to achieve physical intelligence.An example of physical intelligence is provided, where a robot can translate sign language in real-time, benefiting the deaf community. Conclusion and Contact Information Scott expresses amazement at the rapid advancements in robotics and automation.Alex Mecl provides his contact information, encouraging listeners to reach out on LinkedIn.The importance of attending events like MD&M West to stay updated with the latest innovations is emphasized.Scott wraps up the episode, encouraging listeners to connect with Alex Meckel and explore the possibilities of Real Hand. If interested in being on the Industrial Talk show, simply contact us and let's have a quick conversation. Finally, get your exclusive free access to the Industrial Academy and a series on “Why You Need To Podcast” for Greater Success in 2026. All links designed for keeping you current in this rapidly changing Industrial Market. Learn! Grow! Enjoy! ALEX MECL'S CONTACT INFORMATION: Personal LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexmecl/ Company LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/realhand-inc/ Company Website: https://www.realhand.com/ PODCAST VIDEO: https://youtu.be/_aMijilBtqc THE STRATEGIC REASON "WHY YOU NEED TO PODCAST": OTHER GREAT INDUSTRIAL RESOURCES: NEOM: https://www.neom.com/en-us Hexagon: https://hexagon.com/ Arduino: https://www.arduino.cc/ Fictiv: https://www.fictiv.com/ Hitachi Vantara: https://www.hitachivantara.com/en-us/home.html Industrial Marketing Solutions:  https://industrialtalk.com/industrial-marketing/ Industrial Academy: https://industrialtalk.com/industrial-academy/ Industrial Dojo: https://industrialtalk.com/industrial_dojo/ We the 15: https://www.wethe15.org/ YOUR INDUSTRIAL DIGITAL TOOLBOX: LifterLMS: Get One Month Free for $1 – https://lifterlms.com/ Active Campaign: Active Campaign Link Social Jukebox: https://www.socialjukebox.com/ Industrial Academy (One Month Free Access And One Free License For Future Industrial Leader): Business Beatitude the Book Do you desire a more joy-filled, deeply-enduring sense of accomplishment and success? 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Artificial intelligence in healthcare is often discussed in terms of what it might do. But, in some areas, it's already being put to use. In Part 2 of a three-part series, host J. Carlisle Larsen continues her conversation with Dr. Robert Wachter, Chair of the Department of Medicine at the University of California, San Francisco and author of A Giant Leap: How AI Is Transforming Healthcare and What That Means for Our Future. This episode focuses on AI scribes—one of the first use cases gaining traction across health systems—and what they reveal about how this technology is being adopted in practice. Wachter explains why scribes have emerged as an early success and what they signal about where AI may go next. You can listen to the first half of the conversation here. Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

In this webinar turned podcast, Scott Becker hosts a panel with Amanda Verner Thompson, Brett Jansen, and David Friedman on real world AI applications, highlighting early wins in research, sales, and operations.

This webinar-turned-podcast features panels on artificial intelligence, CFO leadership, and practical strategies for building strong businesses, with insights from industry leaders.