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HUBER Business AI Podcast
Hosted by Andy Huber · DE
HUBER BUSINESS AI evaluiert die strategische und operative Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Im Dialog mit Entscheidungsträgern analysiert Andy Huber validierte Use Cases hinsichtlich ihrer Wertschöpfung und Skalierbarkeit. Der Fokus liegt auf der technologischen Basis sowie der Bewältigung von Transformationshürden im Change Management. Gäste legen ihre Vorgehensweise offen, von der Grundlagenarbeit über die kulturelle Adoption der Belegschaft bis zur Lösung konkreter Implementierungsprobleme
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#26 SBB: Mehr Mensch Dank KI - Daniel Wegmüller
5d ago00:41:38Tap to summarizeWie bringt ein Grosskonzern wie die SBB künstliche Intelligenz in den Arbeitsalltag ohne den Menschen zu verlieren? Daniel Wegmüller, Senior Content Creation Manager bei der SBB und gelernter Texter, nimmt uns mit hinter die Kulissen: von der KI-Automatisierung der jährlichen Länderkampagnen über die ernüchternde «One-Shot»-Illusion bis zum Leitprinzip «mehr Mensch dank KI». Ein Gespräch über das, was heute schon funktioniert, wo der Flow an ihre Grenzen stösst und warum Däni überzeugt ist, dass uns Technik am Ende mehr Menschlichkeit bringt.Gast: https://www.linkedin.com/in/daniel-wegm%C3%BCller/Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/Deine Takeaways«One Shot» ist eine Illusion. Einmal briefen, Knopf drücken, fertige Texte für alle Kanäle – das klappt nur bei strikt definierten Inputs (Preis, Rabatt, Reisezeit). Sobald es kreativ wird, braucht es den Menschen, der iteriert.KI ist stark im Muster-Erkennen, schwächer im guten Reproduzieren. Zwischen «erkennen» und «wirklich gut machen» liegt ein grosser Schritt – gerade bei bildlicher Sprache und eigenem Stil.«Mehr Mensch dank KI», nicht «KI statt Mensch». Bei der SBB wächst die KI-Initiative bewusst von unten nach oben – die Use Cases kommen aus dem Alltag der Teams.Expertise wird wichtiger, nicht unwichtiger. Wer begründen kann, warum etwas (nicht) funktioniert, bleibt zentral. AI-Skills sind kein Nice-to-have mehr.Der Blick nach vorn: In 2–3 Jahren hat jede:r seinen eigenen, richtig guten KI-Assistenten – und genau darin liegt die Chance auf mehr Zeit für den Menschen.Kapitel00:00 – Intro & wie Däni KI privat nutzt (Ferienplanung, Kühlschrank, bester Kaffee)01:21 – Lieblingstool: warum Claude04:05 – «Mehr Mensch dank KI»: die Haltung der SBB06:21 – Das Projekt: Länderkampagnen automatisieren08:11 – Die One-Shot-Illusion: wo KI funktioniert – und wo nicht12:53 – Vorgehen mit Agentur, Systemprompt & iteratives Arbeiten14:24 – Das Team mitnehmen: Begeisterung & Verunsicherung21:07 – Führung, Kultur & der AI-Anlass «Restkompetenz Mensch?»22:42 – «Schaffe ich mich selber ab?» – der Wert des Menschen26:29 – Aktuelle Projekte & Tools (n8n, Asana Team-Mates)33:08 – Die Rolle von IT & Security37:12 – Ausblick: dein persönlicher KI-Assistent & mehr Menschlichkeit
Transcribe →#25 Andreas Kyburz (Procure Swiss): Die Einkäufer:innen der Zukunft
2w ago00:44:00Tap to summarizeIn dieser Folge ist Andreas Kyburz zu Gast, Geschäftsführer von Procure Swiss, dem Fachverband der Einkäuferinnen und Einkäufer. Mit Andreas sprechen ich darüber, wie KI den Beruf des Einkäufers neu definiert, welche Skills in Zukunft entscheidend sind und über das Szenario, in dem ein Einkaufsagent direkt mit einem Verkaufsagent Konditionen verhandelt.Andreas bringt es auf den Punkt: KI verkleidet das Problem schlechter Daten nicht – sie macht es grösser. Saubere Stammdaten und ein echtes Grundverständnis bleiben darum die Basis. Gleichzeitig diskutieren ich mit ihm, warum mit KI eher mehr als weniger Stellen entstehen können und wie sich die Arbeit vom Repetitiven hin zu Beziehung, Vertrauen und Strategie verlagert. Zum Schluss gibt Andreas Einblick in den neuen Lehrgang «Procurement AI Expert» – die erste dedizierte KI-Ausbildung für Einkäufer der Schweiz.Gast: https://www.linkedin.com/in/andreas-kyburz/Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/Key TakeawaysKI macht schlechte Daten nicht kleiner, sondern grösser – saubere Stammdaten sind das Fundament für jeden sinnvollen KI-Einsatz.Mut zum Experimentieren, aber auch Mut zum Abwarten: Nicht jeder Prozess muss heute automatisiert werden, vieles löst sich in 6 Monaten von selbst.KI verschiebt die Arbeit, statt sie wegzunehmen – Routine fällt weg, Interpretation, Risikoabwägung und Beziehungspflege gewinnen an Gewicht.Das menschliche Element bleibt: Vertrauen, Verhandlung und Lieferantenpflege lassen sich nicht restlos an Maschinen übergeben.Grundwissen bleibt Pflicht – wer nicht einschätzen kann, ob ein KI-Resultat plausibel ist, fliegt im Blindflug.Gratis-Lizenzen gehören nicht in den geschäftlichen Einsatz; Datenschutz (Schweizer DSG) ist kein KI-spezifisches, aber ein zentrales Thema.Verweigerung ist keine echte Option: Über versteckten Einkauf (Personal, IT, Beschaffung) betrifft KI früher oder später jedes Unternehmen.Am Ende entscheidet die Unternehmenskultur – Menschen mitnehmen und begeistern ist wichtiger als die reine Technik.Kapitel00:01 – Intro & Vorstellung des Gasts01:06 – Wer ist Andreas Kyburz? ProCure Swiss & sein Alltag mit KI02:28 – Lieblingstool und die ersten Aha-Erlebnisse mit KI04:51 – KI auf der Geschäftsstelle: Stand und Vorgehen05:50 – Strategie bei rasantem Tempo07:25 – Akzeptanz, Vertrauen und die Angst vor Arbeitsplatzverlust08:19 – Mehr statt weniger Stellen?09:26 – Was die Mitglieder beschäftigt: das KI-Paradoxon12:36 – Herausforderungen: Compliance, Regulierung, Datenschutz13:41 – Gratis-Lizenzen und Schweizer Datenschutz15:46 – Use Cases aus Schweizer Unternehmen (Roche, SBB & Co.)17:14 – Die entscheidende Fähigkeit: Prozesse und Daten vernetzen18:29 – Stammdaten als Fundament: «KI macht schlechte Daten grösser»21:11 – Aus- und Weiterbildung im Einkauf24:04 – Future Skills der Einkäuferin der Zukunft26:04 – Agentisches Verhandeln: Einkaufsagent trifft Verkaufsagent38:02 – Was passiert mit Unternehmen, die KI ignorieren?41:21 – Wie Andreas am Thema dranbleibt43:31 – Schlussworte
Transcribe →#24 AI-Twins statt Umfragen: Wie Delta Labs menschliches Verhalten für Unternehmen simuliert
3w ago00:43:35Tap to summarizeWas, wenn du ein Produkt, einen Preis oder eine Kampagne testen könntest, ohne einen einzigen echten Kunden zu befragen? Genau das macht Delta Labs mit sogenannten AI-Twins: synthetische Kundenprofile, die auf realen Daten basieren und menschliches Verhalten simulieren. In dieser Folge spreche ich mit Mitgründerin Anne Scherer – ehemalige Assistenzprofessorin für Quantitatives Marketing an der Uni Zürich – darüber, wie aus jahrelanger Forschung ein Startup und einer 4,4-Millionen-Seed-Runde wurde, warum die Datengrundlage über alles entscheidet und weshalb die klassische Marktforschung nicht verschwindet, sondern eine völlig neue Rolle bekommt.Gast: https://www.linkedin.com/in/anne-scherer/Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/Key TakeawaysAI-Twins sind keine 1:1-Kopien echter Menschen, sondern synthetische Profile, die auf realen Verteilungen und Korrelationen basieren – so, wie sie in der Realität vorkommen könnten.Die Datengrundlage entscheidet über alles. Wer die KI «freilaufen» lässt, bekommt Halluzinationen. Delta Labs kalibriert jedes Profil dynamisch mit den verhaltensrelevantesten Merkmalen.Bis zu 95 % Übereinstimmung mit menschlichen Studien – in einzelnen Fällen waren die Twins sogar näher am realen Verhalten als die Befragten.Klassische Marktforschung verschwindet nicht, sie verändert sich. Statt einer 6-Monats-Umfrage lässt sich jeden Tag testen, nachfragen und anpassen.Vom Forschungslabor zum skalierenden Startup: 4,4 Mio. Seed, «Forward Deployed Researchers» statt klassischem Sales und ein klarer Bootstrap-geprägter Umgang mit dem Geld.KI wird für Unternehmen, was einmal der PC war – etwas, an dem keiner mehr vorbeikommt.Kapitel00:00 – Begrüssung & wie Anne KI im Alltag nutzt 01:24 – Anne Scherrer & Delta Labs: AI-Twins erklärt 02:32 – Der iPhone-Moment der KI & die Gründungsgeschichte 06:13 – Was AI-Twins sind – und was nicht 07:44 – Wie ein Twin entsteht: Daten, Merkmale, Korrelationen 11:33 – Validierung: 95 % Übereinstimmung mit echten Studien 13:52 – Wer kauft das? FMCG, Banken & Versicherungen 17:45 – Halluzinationen & der Reifegrad der Kunden 20:59 – Wachstum, 4,4 Mio. Seed-Runde & die richtigen Profile 23:57 – Talent-Kampf in Zürich & der Umgang mit dem Geld 29:03 – Forward Deployed Researchers statt klassischem Sales 31:48 – Datenqualität als Schlüssel: ERP, Kultur & Co. 37:03 – Ausblick: KI wie der PC & die Zukunft der Marktforschung 40:50 – Leben & Arbeit mit KI in 3–5 JahrenMehr zu Anne und Delta Labs findest du in den Show Notes. Wenn dir die Folge gefällt, abonniere den HUBER Business AI Podcast und teile ihn mit jemandem, der KI im Unternehmen nicht nur diskutieren, sondern einsetzen will.
Transcribe →#23 – 5 Monate Podcast – die prägendsten Aussagen im Realitäts-Check: Andi Bock (AKI Solutions)
4w ago00:39:03Tap to summarizeBeschreibungZum dritten Mal zu Gast: Andreas Bock von AKI Solutions. Gemeinsam lassen Andy Huber und Andi die stärksten Aussagen aus sechs Monaten HUBER Business AI Podcast Revue passieren – und ordnen sie ehrlich ein. Es geht um KI-Readiness als entscheidenden Hebel, den richtigen Weg zum passenden Use Case, das immer höhere Tempo der Modelle, verändertes (Einkaufs-)Verhalten durch Agenten und die grosse Frage: Schafft KI am Ende mehr Jobs, als sie kostet? Ein kompakter Rück- und Ausblick mit vielen konkreten Praxisbeispielen.Gast: https://www.linkedin.com/in/andreas-bock-231870158/KI-Kompass: https://aki-solutions.ch/ki-kompassHost: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/Key TakeawaysDaten-Readiness ist der grösste Hebel: Wer seine Daten und Prozesse aufbereitet hat, zieht mit KI davon – fehlende Datenqualität wird zum Showstopper, der Monate bis Jahre kostet.Testen ja, aber mit Strategie: Mitarbeitende ausprobieren lassen (ohne echte/sensible Daten), das Wissen aber gezielt verankern statt im Giesskannenprinzip verpuffen lassen.Treiber ist das Business, nicht die IT: Use Cases entstehen im Fachbereich – die IT liefert Basis, Guidelines und Security, soll aber nicht der Engpass sein.KI kritisch hinterfragen: Antworten challengen, echte Quellen einfordern, nicht blind vertrauen – der Umgang mit KI wird zur Kernkompetenz.Agenten verändern das Verhalten schnell: Produktberatung und Einkauf verlagern sich in den Chat – ein „Tipping Point“ wie beim Smartphone ist absehbar.Jobs-Frage offen: Neue Disziplinen entstehen, aber Andi bleibt vorsichtig – KI könnte mehr Jobs ersetzen als schaffen. Eine gesellschaftliche Aufgabe.Kapitel00:00 – Begrüssung und Intro00:27 – Woran Andi arbeitet & seine Tools (Claude Code)01:42 – Wie gross sind die Modell-Sprünge der letzten 12 Monate?03:43 – Rückblick: Max Meister und der Daten-Vorsprung05:50 – Der KI-Kompass: Readiness-Check von AKI Solutions08:47 – Testen und Ausprobieren (Beispiel Fritschi / Simon Weiler)11:09 – AI-Kompetenz lernen: Schule, Hochschule, Eltern13:58 – Nicht blind vertrauen: KI kritisch hinterfragen & Quellen15:34 – Demokratisierung vs. Kommerzialisierung der Modelle17:47 – Use Cases im Vergleich: EM-Buddy vs. Brack-Ansatz19:59 – Top-down oder bottom-up? Stakeholder an einen Tisch21:56 – Bewegung im Markt – wann KI zur Belastung wird25:50 – IT-Thema oder Business-Thema?27:22 – Demografie und die Vision virtueller Mitarbeiter28:43 – Agenten und das veränderte Einkaufsverhalten31:00 – Tipping Point wie beim Smartphone32:37 – Tempo der Modelle: Bild- & Video-Generierung34:45 – Schafft KI mehr Jobs, als sie kostet?37:01 – Fazit: AI orchestrieren als Skill der Zukunft
Transcribe →#22 Jochen Krisch: E-Commerce auf Reset – KI, China & der Galaxus-Faktor
May 3100:44:13Tap to summarizeJochen Krisch beobachtet, prägt und analysiert den E-Commerce seit über 20 Jahren. Als Gründer von Exciting Commerce, Macher der K5-Konferenz und Investor erkennt er Marktbewegungen oft früher als andere und warum wir mit KI gerade einen kompletten Neustart erleben, bei dem Grosse und Kleine wieder bei Null anfangen.Im Gespräch reden wir über Agenten als die neuen Kunden, blicken nach China, diskutieren TikTok Shop und JD bei MediaMarktSaturn und natürlich über Galaxus als europäisches Vorzeigebeispiel.Gast: https://www.linkedin.com/in/jochen-krisch/https://excitingcommerce.deHost: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/Deine Takeaways:Warum KI im Handel ein echter Reset ist und kein weiterer Effizienz-HebelWie Agenten die Kundenbeziehung fundamental verändern werden Was wir uns von China abschauen sollten – und was nichtWie TikTok Shop und JD den europäischen Markt neu sortierenWo Galaxus stark ist und wo das Profil noch schärfer werden mussWelche Skills Händler in den nächsten 5 Jahren wirklich brauchenKapitel:(00:00) Intro (00:30) Wie Jochen KI heute privat & beruflich nutzt (02:18) Wann KI im Handel angekommen ist (04:05) Effizienz vs. echte Potenziale – die zwei Strömungen (05:26) Ländervergleich: China, USA, Europa (07:32) Grosse vs. kleine Händler – wer profitiert wirklich? (10:05) Gelassenheit statt Aktionismus – wie man KI richtig lernt (12:25) Agenten als die neuen Kunden (16:59) Wird der Händler zum Datenlieferanten? (20:43) TikTok Shop in Deutschland – Hype oder Substanz? (27:25) JD bei MediaMarktSaturn – was steckt dahinter(32:04) Galaxus aus deutscher Sicht (36:11) Retail Media bei Galaxus – Chance oder verpasste Erlöse?(38:29) Der E-Commerce in 5 Jahren
Transcribe →#21 Deine Kunden googeln nicht mehr – bist du Teil der KI-Antwort?
May 2400:43:43Tap to summarizeÜber KI reden alle. Aber wie verankert man sie wirklich im Unternehmen, sodass sie täglich genutzt wird? Oliver Spring, CEO von Argus Data Insights, hat genau das geschafft. Im Gespräch mit dem Host Andy Huber erzählt er, wie KI die Medienbeobachtung neu erfindet, warum GEO für jede Firma zur Pflicht wird und wie er ein Medienunternehmen mit 500 Mitarbeitenden in die KI-Ära geführt hat. «KI muss so normal werden wie das E-Mail.» – Oliver Spring, CEO Argus Data InsightsGast: https://www.linkedin.com/in/oliver-spring/Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/ Takeaways:KI-Einführung ist eine Kultur-, keine Technikfrage. Das Tool aufzuschalten dauert Minuten. Die Leute zur täglichen Nutzung zu bringen, ist die eigentliche Arbeit.Die Hälfte der Argus-Kunden liest ihre News heute in Microsoft Teams statt im E-Mail-Postfach.KI verschiebt Medienbeobachtung vom Menschen zur Maschine: Was früher 500 bis 1'000 gelesene Artikel brauchte, läuft heute fast in Echtzeit.GEO statt nur SEO: Kunden fragen die KI statt Google. Die neue Frage lautet: Ist deine Firma überhaupt Teil der KI-Antwort?Olivers Rezept für die interne Transformation: KI-Champions, Druck von oben, Befähigung von unten. Ziel ist, dass KI so normal wird wie das E-MailProduktentwicklung im neuen Tempo: klickbare Prototypen in Stunden statt Monaten. Kapitel:00:00 Begrüssung und KI im Alltag von Oliver Spring02:28 Was Argus Data Insights macht und wer die Kunden sind06:47 Von der Zeitungsschere zur digitalen Plattform08:21 News direkt in Teams und die Hürde der Adoption13:14 Social Media, Volumen und Relevanz15:37 Von Monitoring zu Datenanalyse und Reputationsmessung18:21 Mensch oder Maschine: Wie viel KI im Produkt steckt20:39 Neue KI-Funktionen: Chatbot und Ad-hoc-Analysen23:02 Tokens, Kosten und das Geschäftsmodell25:26 GEO: Teil der KI-Antwort sein32:00 Wie Argus intern KI verankert35:28 Transformation in einer traditionsreichen Firma39:12 Ausblick: Medienbeobachtung in fünf Jahren
Transcribe →#20 Vom Höhle-der-Löwen-Pitch zum Perk-Exit: Yokoy-Mitgründer Lars Mangelsdorf
May 1700:45:34Tap to summarizeIn Folge 20 des HUBER Business AI ist Lars Mangelsdorf zu Gast – Mitgründer von Yokoy, einem der grössten Schweizer Exits der letzten Jahre, im 2025 an Perk verkauft. Heute ist Lars VP Sales bei Perk, Gründer von Zero to Exit und Verwaltungsrat bei der Cybersecurity-Plattform Korix.Ein Gespräch über Gründermut, die Realität venture-finanzierten Wachstums, AI-Native Companies – und die neuen Cybersecurity-Risiken im Zeitalter von Sprachklon und KI-Agenten.Gast: https://www.linkedin.com/in/lars-mangelsdorf-24127a111/Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/TakeawaysWarum Execution wichtiger ist als die Idee Wie Sequoia als Investor das Spielfeld verändert – und warum man sich anpassen muss, wenn der Markt kipptWie Lars sein nächstes Unternehmen komplett AI-Nativ aufbaut: Warum die «menschliche Firewall» heute das grösste Risiko jedes Unternehmens istWas passiert, wenn in fünf Jahren Agenten bei Agenten einkaufenKapitel00:00 Begrüssung & wie Lars KI privat nutzt01:47 Wer ist Lars Mangelsdorf03:22 Die Gründungsmotivation hinter Yokoy05:15 Vom Expense Robot zur Spend-Management-Plattform06:49 Klinkenputzen im Technopark – Execution schlägt Idee08:58 Sequoia & der amerikanische Hypergrowth-Approach12:13 Die schwierigen Momente im Founder-Alltag14:39 Der Exit zu Perk20:35 Zero to Exit & der AI-Native-Aufbau32:35 Korex & die menschliche Firewall37:10 Voice Cloning & die neue Phishing-Welle38:23 Vertrieb in 5 Jahren – Agenten kaufen bei Agenten41:39 AI & die Zukunft der Jobs44:04 Schlusswort
Transcribe →#19 Valerio Stallone, HWZ – Von Automatisierung zu Autonomie: Wie KI das Marketing neu definiert
May 1000:40:50Tap to summarizeVon Automatisierung zu Autonomie – wie KI das Marketing neu definiertVor zwei Jahren stand Automatisierung im Zentrum. Heute reden wir über Autonomie, KI-Agenten und Agentic Commerce. Was bedeutet dieser Wandel konkret für Marketeers, Agenturen und Unternehmen?In dieser Folge spricht Andy Huber mit Valerio Stallone, Departementsleiter Marketing und Digital an der HWZ Hochschule für Wirtschaft Zürich, über die wichtigsten Veränderungen der letzten zwölf Monate, die neuen Anforderungen an Marketing-Profis und darüber, warum Datenreife, Applikationsreife und Unternehmensreife heute über den Erfolg von KI-Initiativen entscheiden.Valerio teilt seine Sicht auf den Wandel der Berufsbilder, erklärt, warum die menschliche Aufmerksamkeit zur knappsten Ressource wird – während die maschinelle Nachfrage ins Unermessliche steigt – und gibt Einblick, wie die HWZ ihre CAS- und MAS-Programme weiterentwickelt und mit dem Thema KI in Leistungsnachweisen umgeht.Gast: https://www.linkedin.com/in/valeriostallone/Key TakeawaysAutonomie statt Automatisierung: KI-Agenten lösen die klassische Automatisierungslogik ab – noch mehr in den Köpfen als in der UmsetzungUrteilskompetenz als neuer USP: Bei 1'000 Creatives in wenigen Klicks zählt nicht das Tool, sondern die Fähigkeit zu entscheiden, was wirklich zähltSilos werden zum Bottleneck: KI-Implementierung legt schonungslos offen, wo Daten- und Applikationsreife fehlenZwei Zielgruppen ansprechen: Inhalte müssen künftig sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten (Gmail, Konsumenten-Agents) optimiert werdenAgentic Commerce kommt: OpenAI- und Google-Protokolle (ACP, etc.) zwingen Unternehmen zu strategischen EntscheidungenEinstiegsrollen wandeln sich: Es entstehen neue Einstiegsprofile mit anderen Kompetenzen – nicht das Ende, sondern eine NeuausrichtungKI in der Masterarbeit: Kein Autor, keine Quelle – sondern Werkzeug, das transparent ausgewiesen werden mussKapitel00:00 – Intro & Begrüssung00:17 – Wie Valerio KI privat nutzt01:51 – Was sich im Marketing in den letzten 12 Monaten verändert hat03:18 – Silos, Datenreife & Unternehmensreife05:35 – Von Automatisierung zu Autonomie – der grosse Shift07:47 – Wandel im Content- und Agenturbereich09:06 – AI Slop: Begrenzte menschliche vs. unbegrenzte maschinelle Aufmerksamkeit10:43 – E-Mail-Marketing & Agenten als neue Zielgruppe13:07 – Agentic Commerce: ACP, Google-Protokoll & strategische Entscheidungen14:30 – Wie sich Marketing-Rollen verändern17:30 – Einstiegsjobs im Wandel – wie kommt der Nachwuchs aufs nächste Level?22:04 – KI in der Schule: Bereitet das Bildungssystem die Kinder vor?24:47 – Wie die HWZ ihre Programme weiterentwickelt28:49 – Re-Engineering vs. Neuentwicklung von Studiengängen30:48 – KI in Masterarbeiten & Leistungsnachweisen36:33 – Wie Valerio selbst an der Front bleibt38:50 – Ausblick: Wo stehen wir in zwei Jahren?39:53 – Outro
Transcribe →#18 Banken werden zu Werbegiganten – Raphael Kappeler, Reworth
May 300:42:41Tap to summarizeIn der 18. Folge des „HUBER Business AI Podcast“ spricht Andy mit Raphael Kappler über dessen Wechsel von der Bankenbranche zur Start-up-Gründung, die Herausforderungen und Erkenntnisse beim Aufbau von Start-ups, die Entwicklung von Reworth und dessen Geschäftsmodell sowie die Akzeptanz und Nutzung der Dienstleistungen von Reworth durch die Kundinnen und Kunden. Das Gespräch deckt ein breites Spektrum an Themen ab, die sich auf die Zukunft des Bankwesens, die Integration von KI, Produktivität und die Auswirkungen von KI auf verschiedene Aspekte der Gesellschaft beziehen. Dabei werden das Potenzial interaktiver Banking-Apps, die Rolle von KI bei der Entscheidungsfindung sowie deren Auswirkungen auf die Produktivität und die Zukunft der Arbeit beleuchtet. Darüber hinaus werden die Auswirkungen von KI auf die Schweiz sowie das Potenzial von KI zur Transformation staatlicher Abläufe besprochen.Takeaways:Die Rolle von KI im AlltagHerausforderungen beim Aufbau von Start-upsDie Zukunft der Banking-Apps wird interaktiver sein, stärker auf KI setzen und personalisierte finanzielle Einblicke und Empfehlungen bieten.KI hat das Potenzial, die Produktivität, die Arbeitsdynamik und die allgemeine Entwicklung der Schweizer Tech-Branche erheblich zu beeinflussen.Gast: https://www.linkedin.com/in/raphaelkappeler/Kapitel:00:00 Die Rolle von KI im Alltag06:34 Herausforderungen und Erkenntnisse beim Aufbau von Start-ups14:38 Die Entwicklung von Reworth und sein Geschäftsmodell20:16 Kundenakzeptanz und Nutzung der Dienste von Reworth26:08 Exponentielles Wachstum der KI31:13 Förderung von KI-Kompetenz und Produktivität36:25 KI und technologische Entwicklung in der Schweiz42:30 KI und die Zukunft der Regierung
Transcribe →#17 Eine Million Bewerbungen pro Jahr: Wie die Interiman Group KI strategisch einsetzt
Apr 2600:44:31Tap to summarizeIn der 17. Folge des „HUBER Business AI Podcast" spricht Yves Schneuwly, Chief Digital and Marketing Officer der Interiman Group, über den KI-Einsatz im Alltag, die digitale Transformation des Unternehmens und die Implementierung von Microsoft Copilot. Yves gibt Einblicke in Geschäftsbereiche, lokalen Ansatz und internationale Expansion und diskutiert die Balance zwischen Tradition und digitaler Effizienz, die Auswahl von KI-Tools, Datenschutz und Branchendynamik.Gast: https://www.linkedin.com/in/yvesschneuwlyTakeawaysKI im Privat- und BerufslebenDigitale Transformation als Zusammenspiel verschiedener AbteilungenAuswahl und Implementierung von KI-Tools über Tests, Bewertungen und SchulungKapitel:00:00 Einführung in die Interiman Group05:19 Geschäftsbereiche der Interiman Group und Präsenz in der Schweiz10:40 Digitale Transformation und menschenzentrierter Ansatz16:25 Digitales Potenzial und Herausforderungen21:50 Einrichtung eines KI-Boards28:05 Akzeptanz bei den Mitarbeitern und Datensicherheit35:03 Branchentrends und wirtschaftliche Tragfähigkeit
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