# AI Implementation: Mindset Shifts for Business Value

**Podcast:** LEITWOLF Podcast - Leadership, Führung & Management
**Published:** 2026-09-24

## Transcript

Um wirklich die Potenziale von KI zu realisieren, kommt es auch sehr stark darauf an, dass man ein Mindset-Change innerhalb der Organisation von vornherein mit in diese KI-Implementierung mit versteht.
Deutschland steht für präzise Ingenieurskunst und das ist eine Haltung, die sehr konträr zu dem steht, wie eigentlich KI funktioniert.
Hallo liebe Hörerinnen, hallo lieber Hörer, ganz herzlich willkommen zur heutigen Lightwolf-Podcast-Folge.
Der Lightwolf-Leadership-Podcast, dein Podcast für Führen mit Wirkung.
Heute haben wir ein ganz besonderes Thema, das in aller Munde ist und wir haben einen ganz besonderen Gast hier bei uns im Podcast.
Ich freue mich, dass wir heute tief eintauchen werden in ein Thema, das die Welt verändert, in einem Tempo.
das wir vielleicht alle bisher noch nicht gesehen haben.
Es geht um künstliche Intelligenz.
Es gibt in der Welt, die ich sehen kann, viel Aufregung, viel Unsicherheit, aber auch viel Fortschritt.
Einige Führungskräfte machen sich Gedanken über die Technologie.
Andere investieren in Piloten, aber straucheln damit, echten Businesswert zu generieren.
Und viele fragen sich, was macht eigentlich AI mit meiner Rolle als Führungskraft?
Und um diese und noch einige andere Fragen heute mal tief zu diskutieren, freue ich mich sehr, heute hier im Lightwolf-Podcast willkommen zu heißen Katja Spörl, die Managing-Direktorin von YouNow.
Herzlich willkommen, Katja.
Vielen Dank, Stefan, dass ich hier dabei sein darf.
Es freut mich, mit dir dich auch zu stauchen.
Das wird ein spannendes Gespräch.
Du bringst eine Menge Erfahrung mit Katja zu diesem Thema, einfach viele Leute heute sehr beschäftigt.
Bevor wir aber ins Thema gehen, würde ich gerne etwas genauer verstehen, wer du bist als Person.
Und mal fragen, erinnerst du dich noch, wer du warst, als du eine Teenagerin warst?
Ja, auf jeden Fall.
Meine Teenagerinnen waren geprägt von, in der Schule sicherlich, ein Nerd.
Ich habe, glaube ich, das Profil, dass sie ist chinesisch und kann Mathe, sehr gut erfüllt.
Und auf der anderen Seite habe ich sehr viel Sport gemacht.
Also nach der Schule hatte ich jeden Tag eine Sportaktivität, nach der anderen.
Ich habe parallel Volleyball gespielt, Tennis gespielt, Badminton gespielt.
Und das hat wahnsinnig viel Zeit einfach eingenommen.
Ja, ich war so ein bisschen in meiner eigenen Welt auf jeden Fall zu der Zeit, weil heutzutage, wenn ich mich mit Schulfreundinnen austausche, dann kommt es schon mal vor, dass sie sagen, da ist das doch passiert oder die Person gab es doch oder kannst du dich noch an den erinnern?
Und manchmal kann ich mich halt nicht mehr daran erinnern, weil ich so sehr, glaube ich, in meiner eigenen Welt zu der Zeit gelebt habe.
Cool, verstanden.
Du hast eine sehr beeindruckende akademische und berufliche Karriere hinter dir.
Du hast deinen Master in St.
Gallen gemacht.
Du hast Berufserfahrungen gesammelt bei Mary Lynch, bei Morgan Stanley, also zwei sehr renommierten Bankhäusern.
Du hast eine Promotion gemacht an der EBS in Österreich-Winkel und hast dann exzellente Management-Ausbildung genossen bei der Boston Consulting Group.
Eine Firma, die ich als Kunde kenne.
Und bist dann vor gut zwei Jahren zu uns gestoßen, zur NewNow Group.
Ich sage zu uns, weil ich selber einer der sieben Gründungspartner dieser AI-Firma bin und mich sehr freue, mit dir zusammenzuarbeiten seit diesen gut zwei Jahren.
Und was mir immer wieder auffällt, ist, du kombinierst und da kommt dir sicher diese Kombo aus.
und versteht Mathematik als Hilfe, kommt dir das einfach da zugute.
Du kombinierst einfach ein sehr tiefes und sehr präzises Verständnis von Daten und Datenmanagement mit der Erfahrung der BCG, wo du sicherlich einen ganzen Haufen Skills gelernt hast, die dich dein ganzes Leben begleiten werden.
Und das hilft natürlich jetzt uns als NewNow unter deiner Führung einfach Kunden zu helfen.
Du hast in der Zusammenarbeit in den letzten Jahren gesehen, wo AI steht und wie verschiedene Kunden AI einsetzen, um Wert zu generieren.
Und du siehst immer wieder jeden Tag Cases, wo Kunden versuchen, Daten und auch AI zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, um messbaren Wert zu schaffen.
Für Kunden.
und für die Stakeholder und Shareholder der Firma.
Wenn du jetzt mal auf diese Welt schaust, auf diese AI-Welt, wo siehst du aktuell die größte Herausforderung in Firmen bezüglich der Implementierung von AI?
Die Herausforderungen der Firmen sind vielfältig.
Tatsächlich unterschiedlich je nach Industrie, aber auch je nach...
Zeit, wann sie angefangen haben, mit der KI zu experimentieren und wann sie gestartet sind.
Aktuell glaube ich, die größte Herausforderung ist nicht mehr die Technologie, wie vor vielleicht noch zwei Jahren, sondern teilweise ist KI schon eingesetzt.
Es wird aber trotzdem noch so gearbeitet und so entschieden eigentlich wie vor KI.
Das heißt, die KI hat zwar mehr Output generiert, Aber es entscheidet immer noch nach die Person im Raum, die am stärksten überzeugt in der Diskussion.
Und manchmal ist es halt immer noch nicht datenbasiert, was die KI-Empfehlung sagt, sondern halt immer noch nach Erfahrung und Intuition.
Und ich glaube, das, was es eigentlich reflektiert, ist, dass um wirklich die Potenziale von KI zu realisieren, kommt es auch sehr stark darauf an, dass man ein Mindset-Change innerhalb der Organisation von vornherein mit in diese KI-Implementierung mit versteht, dass man mit der KI, um wirklich davon die Potenziale abzugreifen, man sich auch darauf einlassen muss, die eigenen Prozesse zu hinterfragen und die Entscheidungswege tatsächlich auch mit dahingehend zu...
Und das ist, glaube ich, kein Technologiethema, sondern eher ein Führungsorganisationsthema, was aktuell, glaube ich, viele, insbesondere das Thema, wie komme ich von Pilot zum wirklichen Werthebel, zum Teil noch blockiert.
Ja, deckt sich genau mit meiner eigenen Erfahrung auch.
Wenn du mal so vor zwei Jahren vergleichst, sag mal Anfang 2024 grob, zu der Zeit, als du gerade zu uns gekommen bist, Und jetzt, die Gegenwart, da kann ich Zahlen zitieren.
Also die Anzahl der Token Consumption in Google hat sich um einen Faktor 400 verändert in dieser Zeit.
Also explosionsartig.
Aber das ist irgendwie noch eine abstrakte Zahl.
Die macht mich wach und aufmerksam.
Aber aus deiner Erfahrung, wenn du mal beschreibst, was hat sich geändert in der Anwendung von KI?
Seit 2024?
In 2024 war es noch weniger reif und alles war noch quasi in den Anfängen.
Man hat davon gehört, man hat angefangen damit zu experimentieren in klein und die Diskussion war sehr stark darauf, ob die Qualität des Outputs, ob die Technologie wirklich gut performant ist.
Mittlerweile, glaube ich, hat man diesen diesen Aspekt hinter sich gelassen.
Viele haben schon sehr viel auch schon in KI investiert.
Zum Teil wird auch KI auch schon aktiv und genutzt in bestimmten Bereichen, in bestimmten Use Cases.
Man hat auch erste Erfolge gefeiert.
Und gleichzeitig haben sich neue Herausforderungen in der Organisation ergeben.
Erst kürzlich war ja ein Artikel darüber, dass eine Firma 500.000 im Monat an Kosten für Token ausgegeben hat oder auf der Rechnung stehen hatte, weil sie Claude ohne Limit eingeführt haben.
Das ist sicherlich eins der Lektionen, die man mit KI lernt.
Auf der anderen Seite gibt es auch sehr viele Unternehmen, die Copilot-Lizenzen haben, für die sie zahlen, in Millionenbetrag.
Die Nutzerzahl ist aber vielleicht nur dreistellig.
Und das sind alles Herausforderungen, die man jetzt sieht.
Also ich glaube, man ist jetzt in der Phase, wo man sagt, wie kriegt man eigentlich hin, dass die Nutzung von KI effektiv eingesetzt werden kann und wie kann man von dieser Effektivität zu einem Business Value kommen?
Das ist das, glaube ich, wo es jetzt in 26 drauf ankommt.
Und natürlich auch die ganzen Compliance-Geschichten sind dieses Jahr natürlich auch als einer der zentralen Themen sicherlich auf der Agenda, weil einfach der EU-EI-Act dieses Jahr aktiv wird.
Ja, also es hat sich eine ganze Menge getan in diesen letzten zwei Jahren.
Und wenn du mal separierst, Wir arbeiten ja auf einer ganzen Reihe von Kunden und anonym.
Die Kunden auf der linken Seite, die nur sehr langsam vorwärts kommen und die Kunden am rechten Spektrum, mit denen wir arbeiten dürfen, die schon sehr weit fortgeschritten sind.
Wo siehst du die Hauptunterschiede zwischen diesen zwei Kundengruppen in Bezug auf?
Haltung in Bezug auf Fragen gegenüber AI.
Was macht den entscheidenden Unterschied zwischen denen, die noch hinterherlaufen oder noch gar nicht laufen und denen, die schon recht weit vorne sind?
Ich glaube, ein wichtiger Aspekt ist genau das, was du jetzt gerade angesprochen hast, nämlich auch Haltung.
Weil viele unserer Kunden sind im deutschsprachigen Raum ansässig oder in Deutschland ansässig.
Deutschland steht für präzise Ingenieurskunst.
Und das ist eine Haltung, die sehr konträr zu dem steht, wie eigentlich KI funktioniert.
Bei KI geht es um Annäherung, um unzählige Versuche und Annäherungsversuche, um an die optimierteste Version oder Ergebnis zu kommen.
Das ist natürlich von Mindset her sehr konträr zu dem, was der deutsche Ingenieur mit dem hohen Anspruch an hundertprozentiger Präzision gewohnt ist.
Und man muss sich am Anfang, um KI schnell auch zu implementieren, wirklich anders diesen Mindset ein Stück weit zurücklassen und diesen iterativen, Art der KI auch zulassen, weil ansonsten entsteht, geht man zu früh auf und man sagt dann, die KI ist nicht nutzbar zu früh.
Dabei muss man dem KI am Anfang schon sehr viel Feedback schleifend geben, damit sie gescheite Ergebnisse wiedergeben kann.
Und wenn man die Haltung erstmal, ich glaube per se sollte man sich einfach bewusst sein, wie die KI funktioniert.
Und dass diese Technologie wirklich am besten eingeführt werden kann, wenn man agil arbeitet.
Und dass das auch ein Erfolgsfaktor ist quasi, um KI schnell zu implementieren.
Und das Zweite ist natürlich, neben der Implementierung auch klare Ziele am Anfang zu setzen.
Zu sagen mit der Implementierung, welche Ergebnisse will man mit der KI erreichen?
Denn nur wenn ein ROI-getriebenes Ziel für jede Implementierung steht, kann man am Ende des Tages auch bemessen, ob denn das Potenzial, so wie man es sich vorgestellt hat, realisiert werden konnte oder nicht.
Und teilweise sehen wir, dass die, die das am Anfang gemacht haben, schneller in der Implementierung durchkommen, weil weniger...
oder Verargumentationen kommen müssen in der Implementierungsprozess, wann wie investiert werden soll und kann.
Und das ist wahnsinnig wichtig, um den Implementierungsgeschwindigkeit aufrechtzuerhalten.
Und ich glaube, das Letzte ist tatsächlich dann, während der gesamten Implementierung die Nutzer vorzunehmen, also die, die das am Ende des Tages nutzen sollen, mitzunehmen.
Und nur wenn man die Nutzer mitnimmt, stellt man eigentlich sicher, dass das KI-System dann auch genutzt wird.
Und nur durch die Nutzung schafft man eigentlich Wert.
Und das ist wahnsinnig wichtig, nicht nur auf die Technologie da an der Stelle zu achten, sondern wirklich Zeit zu nehmen, zu erklären.
Und den Nutzen von KI nicht zu überzeugen, aber zumindest aufzuzeigen, wie es funktioniert.
Ja, drei ganz klare Punkte, die den Unterschied machen.
Also das Mindset von Präzision am Anfang zu Annäherung mit vielen Fehlern.
Dann zweitens klare Ziele und drittens die Nutzer mitnehmen.
Das erinnert mich jetzt an einen Moment, Katja, den wir zwei persönlich erlebt haben.
Das ist so ungefähr ein Jahr her.
Du warst schon ein gutes Jahr unsere Managing-Direktorin.
Du warst freigeschwommen, du warst voll drin.
Du rufst mich an und sagst, Stefan, wir haben hier so ein Lied.
Und ich glaube, das wäre ganz klug, wenn wir da zusammen hinfliegen würden.
Ja, da gibt es eine Reihe von Anbietern, die sich dort bewerben.
Und da habe ich zurückgefragt, wie viele?
Hast du gesagt zwölf?
Da habe ich gesagt, okay.
Das sind ziemlich viele.
Weiß dieser Kunde, was er will?
Aber die Antwort war ja.
Der weiß schon ganz gut, was er will.
Und ich glaube, das lohnt sich.
Und das hast du ja genau richtig gemacht.
Wir beide sind dahin.
Wir hatten den Daniel virtuell im Gepäck.
Und wir haben dort ein Gespräch führen dürfen.
das sich dann als erfolgreich herausgestellt hat.
Weil unter deiner Führung und aus diesem Gespräch heraus die NewNow Group dieses Mandat erhalten hat.
Und daraus wurden ja mittlerweile schon eine ganze Reihe von Use Cases, die ausgerollt sind, die getestet werden, also echter, konkreter Wert.
Und ich erinnere mich noch, jetzt mal ganz grob vereinfacht und generalisiert, diese Firma, hatte ja schon eine Data Roadmap slash AI Roadmap, bevor wir kamen.
Und hatte auch schon erste kleine Anwendungen gebaut, aber sich gewundert und war natürlich auch ein bisschen enttäuscht, ob der bereits getätigten Investitionen, dass niemand diese Anwendungen benutzte.
Und dann kam Juno, dann kamen wir.
Wenn du mal so rekapitulierst, Was ist in diesem ersten Jahr an Fortschritt geschehen und welchen Wert hat dieser Kunde jetzt für sich erhalten, den er vielleicht auf der ersten Roadmap nicht erhalten hat?
Ja, genau.
Also als wir da anfingen, hatten sie tatsächlich schon ein Jahr mit KI gearbeitet und auch schon ein Company.
GPT eingeführt.
Und all das eigentlich, was sie vorher investiziert haben, geben sie tatsächlich jetzt auf.
Das heißt, das war erst mal Lernkosten, die sie gezahlt haben.
Was wir initial gestartet haben, ist eigentlich das Fundament zu legen, damit so eine Transformation, wie die KI eine ist, zu legen.
Und damit startet man eigentlich mit einer klaren Ambition.
Also eine klare Formulierung, was man erreichen will mit KI in drei, fünf und sieben Jahren.
Natürlich, fünf bis sieben Jahre ist schwer abzuschätzen.
Es ist ein grobes Bild dessen, was man sich quasi erwartet.
Aber zumindest in den nächsten drei Jahren sollte man ein sehr klare Ambitionsniveau, insbesondere auch als finanziellen Wert in EBIT-Ambitionen formulieren.
um dann auch klar sagen zu können, was ist das Portfolio an Use Cases, die man umgesetzt haben muss, damit man diese Ambition erreicht.
Und das führt dann dazu, dass man von Anfang an, zumindest im Setup von diesem Transformationsprogramm, schon sehr klar ans Ziel denkt und auch eine Haltung tatsächlich auch daran hat, dass man arbeitet daraufhin, dass KI diese Ziele erreichen soll und dass man natürlich auch diese KPIs, die dazu führen, entsprechend bemisst in den nächsten drei Jahren.
Das Zweite ist dann, was wir gemacht haben, ist auch die Prozesse auszulegen.
Wie kommt man denn eigentlich von einem Use-Case-Idee zu einem ausgerollten KI-System?
So ein Prozess, wenn man ihn einmal definiert hat, kann man in der Organisation natürlich auch breiter kommunizieren.
Dann ist jedem klar, wie ich mit einem Problem, was ich heute habe, zu einer KI-Idee komme und wie ich davon mir dann erhoffen kann, dass ich daraus ein KI-System habe, was mir später dann dieses Problem löst.
Diese Klarheit, wie dieser Prozess funktioniert, hilft später in der Implementierung, dass man ganz genau weiß, auch wann welche Entscheidungen, Budgetentscheidungen anstehen, welche Zielmarken getroffen werden müssen, um diese Entscheidung für die eine oder andere Richtung einzugestehen.
Man kann viel klarer darüber sprechen, ob sich Investitionen ab einem bestimmten Gate oder Zielmarke sich noch bewahrheitet oder nicht.
Und dann kann man sehr viel schneller in der Implementierung tatsächlich bei den Use Cases dann mit umgehen.
Und mittlerweile haben wir fünf Use Cases umgesetzt.
Davon mehrere im Betrieb.
Eine ist tatsächlich pausiert aufgrund von Datenthemen.
Das heißt, dort wird tatsächlich nochmal an der Dateninfrastruktur gearbeitet, bis dann später das wieder aufgenommen wird.
Und ein weiterer ist bereits in mehrere Ländern skaliert.
Und wir sehen dort natürlich auch die Resonanz, die positive Resonanz der Nutzung, die das befähigt hat.
Weil man gesagt hat, das hilft mir.
Wir nutzen es, wir brauchen, wir sehen einen sehr starken Wert darin.
Und wir sehen, dass wir einfach schneller sind und können die Arbeit, die wir vorher nicht in der Zeit geschafft haben, komplett abdecken.
Ja, super.
Und um mal so ein bisschen ein Gefühl zu geben, was das Potenzial ist.
Im Endeffekt rechnen ja Business Owner, sobald es sichtbar wird, gerne um von Business Use Case und Verhaltensänderung.
in wirtschaftlichen Wert.
Zeitersparnis, Kostenersparnis, Umsatzsteigerung.
Welches, was waren so die beeindruckendsten Potenziale, die du bis jetzt gesehen hast, die Kunden wirklich freigesetzt haben in Sachen von Zeitersparnis, Kostenersparnis, Umsatzwachstum durch dieses konsequente Ausrollen der vollentwickelten Use Cases?
Also auf der einen Seite haben wir die Effizienzziele, die von Anfang an gesetzt werden und meistens im Ende, wenn der Kunde bereit ist, bestimmte Prozesse auch anzupassen, tatsächlich nochmal übertroffen werden.
Und da sprechen wir öfters zwischen 70 und 90 Prozent Zeitersparnis in einem End-to-End-Prozess.
Teilweise sind das halt Arbeitsthemen, die mehrere Wochen oder Tage gedauert haben, die jetzt reduziert werden auf, Stunden oder Minuten.
Und das Zweite ist natürlich Umsatzverbesserungen oder Margenverbesserungen.
Wenn wir zum Beispiel von unserem Pricing Engine sprechen, dann sprechen wir da von 1,5 Prozentpunkten Verbesserung der Marge.
Und dann gibt es noch, sage ich mal, andere Aspekte und zwar der Schutz zum Beispiel vor Risiken.
weil bestimmte Themen wie zum Beispiel Compliance-Mechanismen besser laufen, schneller laufen, vollständiger laufen.
Dort werden einfach Kostenrisiken, die auf einen zukommen könnten, eliminiert.
Und das sind so die drei Aspekte, die wir jetzt sehen.
Also wirklich sehr handfest und sehr groß.
Also 70 bis 90 Prozent Zeitersparnis.
für den gleichen Prozess mit dem gleichen Ergebnis ist ja ein Erdrutsch.
Wenn wirklich Dinge, die Wochen gedauert haben, jetzt nur noch eine Stunde oder Minuten dauern, das ist ein Erdrutsch.
1,5 Prozentpunkte bis zu 1,5 Prozentpunkte Margenverbesserung ist ein Niveausprung.
Und das Dritte, auch nicht zu unterschätzen, das Ändern und Verbessern eines Risikoprofils dass man einfach bestimmte Business-Praktiken so führt, dass sie mit weniger, zum Teil deutlich weniger Risiko behaftet sind.
Das ist ja auch ein Wert.
Also das ist schon beeindruckend, was da an konkretem Business-Value rauskommen kann.
Jetzt hast du das eben auch schon mal angedeutet und es deckt sich komplett mit dem, was du selbst vielleicht damals bei der Boston Consulting Group gesehen hast, Katja.
BCG und McKinsey kommen in der Frage, was verhindert eigentlich Erfolg von Transformationen immer wieder zum selben Ergebnis.
Beide Firmen praktisch zur gleichen Zahl und auch zu den gleichen Quellen.
Und zwar das fehlende Change Management oder Change Management, das zwar begonnen, aber nicht beendet wird.
Und da musst du wahrscheinlich schmunzeln, weil das hast du vielleicht das ein oder andere Mal auch erlebt.
Und das zweite ist die fehlende Führungstransformation.
Aber man transformiert nur das Business.
Hier insbesondere Digitalisierung, Datenorientierung und AI.
Aber man transformiert nicht, wie Menschen führen.
Das sind so die zwei großen und immer wiederkehrenden Punkte, die den Erfolg von Transformationen verhindern.
Darauf aufbauend, Katja.
Du siehst ja jetzt sicher schon immer klarer, was sich ändert für Führungskräfte.
Dieser Lightwolf Leadership Podcast ist ein Führungspodcast.
AI ist ein hilfreiches, super kraftvolles Thema.
Aber wie siehst du das jetzt?
Was sind wesentliche Dinge, die man als Führungskraft im eigenen Denken entscheiden und handeln?
anpassen muss in einer Welt, in der AI im Mainstream ankommt.
Ich glaube, was man am ersten merkt, ist die Geschwindigkeit, aber auch das Volumen an Output, was man tatsächlich tagtäglich erfährt.
Das führt natürlich dazu, dass man mehr Feedback, mehr Entscheidungen schneller fällen muss.
Und dadurch entsteht erstmal für eine Führungskraft in der Welt von KI mehr Intensität, mehr Stress.
Und da sollte man sich ein System tatsächlich, also ich glaube, es ist wichtig, da tatsächlich auch sich der KI zu bedienen, um mit dieser Geschwindigkeit tatsächlich zurechtzukommen und sich Zeit zu verschaffen, nämlich die das eigene Urteilsvermögen zu schärfen und sich Zeit zu nehmen, dieses Urteilvermögen in der Welt der KI nochmal zu verbessern oder mit der KI zu verbessern.
Das Zweite ist, glaube ich, auch das, was du angesprochen hast mit der Change-Führung oder Veränderung startet.
Change starts at the top.
war ich, glaube ich, eins immer der Leitlinien in Transformationsprojekten und Change-Veränderungen bei BCG.
Und das ist natürlich das, was halt jetzt für die Führung wichtig ist in der Welt der KI, was eine Transformation ist, die natürlich nochmal ganz andere Dimensionen hervorruft.
Das heißt in der Kommunikation, in der Begleitung, in der Mitnahme, in der...
Eigenrolle als Führung, wie man mit dem Thema umgibt, um als Role Model zu agieren.
All das ist natürlich wichtig in dieser Phase, um die Organisation mitzunehmen.
Und das Dritte ist, dass man natürlich, glaube der Human Factor wird immer wichtiger sein oder wichtiger werden in einer Welt, wo KI auch immer mehr Raum einnimmt.
Und das am Ende wird die Führung der Zukunft in der Welt mit KI sehr stark prägen.
Ja, sehr klar.
Vielen Dank.
Lass uns mal über Kultur sprechen.
Und du hast ja jetzt eine sehr spannende Vergleichsmöglichkeit aus einer großen Super strukturierten, sehr professionellen Firma, deren Kunde ich einige Male war in meiner Corporate Career, nämlich der Boston Consulting Group, wo du ungefähr fünf Jahre gewesen bist.
Und du hast zum Zweiten jetzt die Erfahrung auf einem höheren Management Niveau, weil du bist unsere Managing Direktorin, in einem Startup kleineren Unternehmen, das sich sehr gut entwickelt.
die Chefin zu sein, die Führungskraft zu sein.
Wenn du die beiden Kulturen dieser beiden Firmen mal vergleichen würdest, wie fällt dieser Vergleich aus?
BCG ist sicherlich eine außergewöhnliche, gute Schule für den Berufseinstieg.
Die Leute, die dort sind, haben einen sehr hohen Denkstandard.
Man kann sich wahnsinnig gut mit ihnen diskutieren und über komplexe Probleme nachdenken und austauschen.
Es macht Spaß, dort zu arbeiten.
Auf der anderen Seite ist das natürlich eine große Organisation und dadurch natürlich auch mit bestimmten Strukturen und Prozessen.
Das gibt natürlich den Vorteil, dass man sehr genau weiß, was man tun muss, um wohin zu kommen.
Da gab es einen gewissen Standard.
Es war in dem Sinne sehr transparent und es gab die Sicherheit, der Weg ist gezeichnet.
Auf der anderen Seite, wenn der Weg gezeichnet ist, ist es ja auch einschränkend.
Und ich glaube, das ist bei NewNow mit der Startup-Kultur natürlich anders.
Hier hat man viel mehr, man ist viel mehr Agency.
Man kann sehr viel mehr mitentscheiden, mitgestalten.
kann in meiner Rolle natürlich nochmal andere Aspekte und andere Fähigkeiten erlernen, wie man zum Beispiel in Unsicherheit Entscheidungen trifft.
Das sind Aspekte, die natürlich nochmal neu dazukommen.
Ich glaube, in der Kultur selber, New Now hat eine sehr einzigartige Kultur aus meiner Sicht, weil wir ein überschaubares Team sind, uns alle sechs bis acht Wochen einmal wiedersehen.
jedes Jahr aber so zwei, drei Wochen haben, wo wir alle unter einem Dach wohnen.
Man lernt sich dadurch dann sehr viel näher kennen, als was normalerweise Arbeitskollegen tun würden.
Und auf der anderen Seite, in der Zwischenzeit sieht man sich da nicht.
Das heißt, da fehlt einem tatsächlich der tägliche Austausch über der Büroflur oder in der Kaffeeküche.
Und es ist aber, Dafür bleibt das aber dann auch irgendwie spannend.
Und man schweißt sich aber dafür in der Zeit, wo man sich sieht, dann noch mehr enger zusammen.
Und in allen macht das natürlich ein Fundament von einem kleinen Team, was gemeinsam einfach viel erreichen kann.
Ja, stark.
Sehr, sehr schöner Vergleich.
Es ist sichtbar, dass du dich...
ganz bewusst und ganz gezielt und reflektiert weiterentwickelst als Mensch und auch als Führungskraft.
Was tust du denn, um dich selbst als Führungskraft weiterzuentwickeln?
Ich glaube, als Führungskraft ist es so, ist es ähnlich wie als Mitarbeiter in vielen Weisen.
Am Anfang sollte man sich bewusst sein, wo man steht.
Was sind denn die Themen, die wir für ein bestimmtes Jahr tatsächlich dort dann vornehmen möchte.
Und dann aber auch immer wieder den begleitenden Coach oder Mentor zu suchen, der mit einem diesen Weg dann auch bestreitet und an aktiven Praxisbeispielen tatsächlich diese Wachstumsthemen und Felder anzugehen.
Und das ist dann, das ist typischerweise auch das, was ich mache, um mir zu überlegen, was jedes Jahr ich für mich selber, ich vornehme.
und was mir gut tun würde, dieses Jahr tatsächlich auf die Agenda zu setzen.
Ja, cool.
Vielen Dank.
Ich habe jetzt noch zwei Dinge, die ich gerne zum Schluss mit dir machen möchte.
Einmal fünf kurze Fragen, auch mit der Bitte um eine kurze Antwort und dann ein Schlusswort, dass ich dich einlade zu sprechen, Katja.
Wir fangen mal an mit den Five Quick Questions.
Was ist der beste Ratschlag, den du je bekommen hast?
nicht Fehler zu machen oder Fehler zu vermeiden.
Ich übersetze es gerade vom Englischen ins Deutsche, was mir jemand mal gesagt hatte, sondern eigentlich originelle zu machen.
Und die Idee ist eigentlich, ich fand das ganz spannend, weil wir sind alle Menschen, Menschen machen Fehler.
Wir sollten aber schauen, dass wir aus den Fehler anderen lernen so weit, dass wir nicht die gleichen machen.
Aber dann die zu machen, die man, die originell sind und die als Best Practices anderen zu übergeben.
Ich fand, das hat so zwei Aspekte, die ganz anleuchtend sind, über so, wie man über Fehler nachdenkt, über Fehlerkultur und wie man damit am besten umgeht.
Ja, also mache originelle Fehler.
Ja.
Oder mache neue Fehler.
Finde ich cool.
Zweitens, du hast ja auch Führungskräfte, die an dich berichten, junge Leute, die führen.
Was ist dir in einer Führungskraft die wichtigste Eigenschaft?
Auch harte Wahrheiten klar auszusprechen.
Insbesondere in Situationen, wo es schwieriger wird, ist es umso wichtiger, transparent zu sein.
Und ich glaube, es ist nicht einfach, weil es nicht komfortabel ist.
Weil es nicht einfach ist.
Ich glaube aber, dass das ist, was in der Situation der respektvolle Umgang ist mit der Situation.
Und deshalb, glaube ich, ist es eine sehr, sehr starke Führungseigenschaft, wenn man das sehr gut kann.
Ja, also ehrlich sein, wenn es schwierig ist und ehrlich sein, wenn es unbequem ist.
Ja, finde ich sehr, sehr wertvoll.
Dritte Frage.
Vielleicht hast du auch mal Momente, wo es ein bisschen stressig wird, wo der Druck ein bisschen steigt.
Was ist dein persönliches Go-To-Tool, wenn es mal stressiger wird?
Ja, es ist nicht unbedingt ein Tool, sondern einfach tatsächlich abschalten und mit meinem Sohn spielen und am besten in einem Indoor-Spielplatz und einfach wieder Kind sein.
Das tut mir eigentlich immer sehr gut.
Ja, danke.
Welches Buch, welcher Podcast oder welches Zitat hat dich neulich inspiriert?
Es gibt ein Zitat, das sagt, dass man keine Angst haben muss, dass man von der KI ersetzt wird, sondern eigentlich von jemandem, der mit KI umsetzt, gut umgehen kann.
Und ich glaube, das ist wahnsinnig wichtig, weil es reflektiert, glaube ich, dass die KI einem hilfproduktiver, zu werden und es als eine Erweiterung von den eigenen Fähigkeiten zu sehen ist.
Und ich glaube auch daran, dass diese Aussage höchstwahrscheinlich eintreffen wird und sehe das auch als ein wichtiger Aspekt, um tatsächlich gewisse Ängste, die bestehen, gegenüber der KI auch aufzuheben.
Ja.
Und letzte Frage in dem Blog.
Wenn du in der Welt der Arbeit eine Sache ändern könntest, welche wäre das?
Das eine ist, wie wir Kompetenz definieren.
Ich glaube, die meisten Organisationen definieren Kompetenz immer noch nach, was Menschen wissen.
Und ich glaube, in der Welt der KI, wo das Wissen quasi allgegenwärtig ist und jeder Zugang dazu hat.
ist das nicht mehr das richtige Maß der Dinge, sondern eher, welche Fragen man am Anfang des Tages stellen muss und wie man entscheiden kann oder abwägen kann, sind eigentlich die wahren Kompetenzskalen.
Ja, sehr klar.
Vielen Dank.
Ja, ein super spannendes Gespräch, Katja.
Man merkt dir einfach an, dass du tief in der Materie bist, dass du genau beobachtest, wie die Arbeit mit KI beginnt, wie sie weitergeht, wie sie zu einem beeindruckenden Ergebnis führt.
Also die Zahlen 70 bis 90 Prozent Zeitersparnis, anderthalb Prozentpunkte Margenverbesserung und Risikosenkungen, die zeigen, glaube ich, welches massive Potenzial da drin steckt.
Es war super, von dir zu lernen und mit dir im Austausch zu sein.
Und zum Schluss würde ich dir gerne die Gelegenheit geben, entweder eine Botschaft.
mit der Hörerin oder dem Hörer hier zu teilen oder vielleicht auch eine Frage zum Weiter-Nachdenken.
Was möchtest du teilen, Katja?
Tatsächlich eine Frage und zwar in jeden Führungskraft einzuladen, tatsächlich sich selber die Frage zu stellen, ob man KI nutzt, um eine bessere Version eines Selbes zu werden oder ob man es nur zum Teile der Führung zu vermeiden, die gegebenenfalls schwierig oder unangenehm ist.
Ich glaube, die KI kann viele Sachen analysieren, sozialisieren, Vorhersagen empfehlen.
Was es, glaube ich, nicht kann, ist Urteilsvermögen und Vertrauen im Team schaffen und schlussendlich die Entscheidung klar und deutlich zu kommunizieren.
Und da ist die Frage, wozu nutzt man es heute?
Ich glaube, in der Nutzung entfaltet sich die Kraft und die Wirkung von KI.
Großartig.
Katja, ganz herzlichen Dank, dass du heute hier unser Gast gewesen bist.
Es hat Spaß gemacht, mich mit dir zu unterhalten.
Herzlichen Dank, Katja Spöhrer.
Vielen Dank dir auch, Stefan.
Das hat mir auch sehr viel Spaß gemacht.
Prima.
Und wenn du, liebe Hörerin oder lieber Hörer, kompetente Hilfe haben möchtest, wie aus deinen Daten und mit Einsatz von smarten Leuten und KI deutlich mehr Businesswert entsteht.
Wenn du dich mit Katja mal über diese Frage für dein Business austauschen möchtest, dann geh einfach rein in die Shownotes.
Dort findest du den Link zu Katja und zur NewNow Group.
Herzlichen Dank, noch einen schönen Tag und bis zum nächsten Mal hier im Leitwolf Podcast.
Danke, auf Wiedersehen.