Daten und KI,
die im Betrieb ankommen
Über 16 Jahre Daten und Technologie, seit 2014 in Medienhäusern — einer Branche, die von der digitalen Disruption mit voller Wucht getroffen wurde. Was dort unter echtem Druck funktioniert hat, bringe ich in den Mittelstand.
Seit 2009 arbeite ich an der Schnittstelle von Technologie, Daten und Geschäft — den größten Teil davon in mittelständisch geprägten Medienhäusern, vom CRM-Analysten bis zum Chief Data & AI Officer. Medien waren dabei ein hartes Trainingslager: eine Branche, in der Plattformen, Paid Content und jetzt KI das Geschäftsmodell in kurzer Folge umgekrempelt haben. Wer hier Datenplattformen aufbaut und KI in den Betrieb bringt, lernt Transformation unter echtem Druck.
Genau das bringe ich heute breiter in den Mittelstand. Die Fragen sind überall ähnlich: Wie priorisiere ich Use Cases, wie baue ich eine tragfähige Datenbasis, und wie arbeitet eine Organisation mit KI wirklich anders — schlanker, in kleinen Teams, mit prüfbarer Governance? Der rote Faden bleibt die Übersetzung zwischen Geschäftsführung und Technik, getragen von der Überzeugung, dass jede Technologieentscheidung auch eine soziale Entscheidung ist.
Nicholas Krimmel — Düsseldorf
Wissen für die Entscheidungsebene
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Woran ich arbeite
Von der KI-Agenda zum produktiven Einsatz
Die meisten Organisationen haben genug KI-Experimente am Laufen. Die schwierige Arbeit ist die Priorisierung: aus verstreuten Ansätzen die wenigen Use Cases mit echtem Hebel herausschneiden und sie mit einer Governance unterlegen, die einer Prüfung nach EU AI Act standhält. Damit habe ich in Medienhäusern die meiste Zeit verbracht.
Der Weg von der Demo in den Betrieb
Zwischen einem beeindruckenden Prototyp und einem Anwendungsfall, der im Betrieb trägt, liegt die Strecke, auf der die meisten Projekte liegen bleiben. Personalisierte Inhalte, kontextuelle Empfehlungen mit RAG und Embeddings, die Automatisierung wiederkehrender Abläufe in Vertrieb, Service und Marketing — spannend wird es dort, wo aus dem Piloten produktiver Alltag wird. Genau diese Strecke habe ich mehrfach gebaut.
Organisation und Datenplattform
Die technische Basis und die Arbeitsweise gehören zusammen. Eine Cloud-Datenplattform auf GCP oder Azure, mit Lakehouse und Self-Service-Analytics, entfaltet ihren Wert erst mit der richtigen Organisation darauf: kleine, KI-gestützte Teams, die liefern, woran groß aufgesetzte Programme scheitern. Über dieses Zusammenspiel schreibe ich unter Organisationsdesign.