Podcast
Mit Saskia Kohlhaas, CDO & CIO, IAV
Saskia Kohlhaas zeigt, wie IAV KI nicht nur ausprobiert, sondern in die Unternehmensrealität bringt: mit eigener Agent-Plattform, klarer Governance, frühem Stakeholder-Management und dem Mut, alte Strukturen bei Bedarf neu zu bauen. Die Folge ist besonders stark, wenn Du verstehen willst, wie sich Performance, Sicherheit, Mitbestimmung und Datenqualität in einem anspruchsvollen Industrieumfeld zusammenbringen lassen.
IAV hat KI nicht im stillen Kämmerlein eingeführt. Mitbestimmung, Datenschutz und Security waren von Anfang an dabei. Der erste Leuchtturm war eine ChatGPT-Demo für Führungskräfte 2023, um schnell ein gemeinsames Verständnis und einen Aha-Moment zu schaffen.
Aus der alten Wisdom-Bot-Idee wurde eine Agent-Plattform, auf der Mitarbeitende eigene Helfer bauen und im Unternehmenskontext sicher nutzen können. Der nächste Schritt: Coding-Agenten wie Codex evaluieren und gezielt dort einsetzen, wo sie wirklich helfen.
Saskia macht klar: Human in the Loop bleibt nötig. Agenten können Lastenhefte, Entwicklung, Dokumentation und Prüfungen übernehmen, aber Architektur, Freigabe und Verantwortung bleiben bei Menschen. Gerade bei autonomen Systemen ist Governance kein Extra, sondern die Voraussetzung.
Der zentrale Punkt der Folge ist nicht, ob KI eingesetzt wird, sondern wie tief sie ins Unternehmen eingebaut wird. IAV will KI nicht als Tool am Rand, sondern als Teil von Plattform, Arbeitsweise und Entscheidungslogik verankern.
Dafür wurde aus einer ersten Bot-Idee eine interne Agent-Plattform, die schnell nutzbar sein soll und sich in Unternehmensprozesse integrieren lässt. Das Ziel ist klar: Innovation und Wettbewerbsfähigkeit unter realen Industriebedingungen sichern.
Saskia beschreibt, dass der erste Schritt nicht die perfekte Technologie war, sondern der sichtbare Nutzen im Unternehmenskontext. Die Demo für Führungskräfte 2023 war bewusst so gewählt, dass schnell klar wird, was generative KI konkret verändern kann.
Danach kamen die eigentlichen Hausaufgaben: DSGVO, Datenhaltung, Hosting, Unternehmenssicherheit und Mitbestimmung. Die Folge macht deutlich, dass in einem regulierten Umfeld nur ein sauberer Governance-Rahmen aus Interesse echte Umsetzung macht.
Christoph und Saskia brechen Agenten auf verständliche Beispiele herunter: Ein Agent plant, ein anderer entwickelt, ein dritter prüft Dokumentation oder Qualität. Über Sprache lassen sich solche Arbeitsschritte zusammenziehen und deutlich schneller durchspielen.
Das Beispiel mit dem in wenigen Minuten erzeugten Spiel zeigt, warum das Thema so viel Aufmerksamkeit bekommt. Gleichzeitig bleibt der Hinweis wichtig: Der sichtbare Aha-Effekt ersetzt nicht das Verständnis für Architektur, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.
IAV schaut sich verschiedene Modelle und Plattformen an, von OpenAI über Anthropic bis zu chinesischen Modellen. Entscheidend ist nicht nur die Qualität des Modells, sondern auch, ob es unter den eigenen Randbedingungen sicher und sinnvoll betrieben werden kann.
Saskia betont, dass Modelle in der eigenen Infrastruktur oder in passenden Hyperscaler-Umgebungen laufen müssen, ohne nach außen zu funken oder Trainingsdaten zu teilen. Das ist keine ideologische Frage, sondern eine technische und regulatorische Voraussetzung.
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