2026 startet nicht mit neuen Tools.
Sondern mit alten Problemen - nur lauter, sichtbarer und teurer.

In dieser Sondersendung zum Jahresauftakt spreche ich mit vier erfahrenen Stimmen aus Data, IT und Leadership darüber, was Entscheider im regulierten Lifescience-Umfeld jetzt wirklich beschäftigt - und was sie 2026 nicht länger ignorieren können.

Kein Hype-Talk.
Kein Buzzword-Bingo.
Sondern ehrlicher Austausch aus der Praxis.

Wir sprechen u. a. über:

• Warum KI-Projekte nicht an Modellen scheitern, sondern an Organisation, Kultur und Verantwortung

• Data Maturity als echte Voraussetzung für Wertschöpfung - nicht als PowerPoint-Konzept

• Silos: Warum sie selten ein technisches Problem sind

• Schatten-IT, Security und Vertrauen - und warum einfache Antworten gefährlich sind

• Führung in regulierten, komplexen Umfeldern zwischen Innovation und Compliance

• Warum 2026 weniger Vision und mehr Umsetzung braucht

Diese Folge richtet sich an IT-Führungskräfte, Data-Verantwortliche und Entscheider in Pharma, Biotech und MedTech, die nicht nur über Transformation sprechen wollen - sondern sie verantworten.

Teilnehmer auf LinkedIn:

• Julia Werra
  https://www.linkedin.com/in/julia-werra/

• Dr. Christian Krug
  https://www.linkedin.com/in/christian-krug/

• Reinhold Nawroth
  https://www.linkedin.com/in/itsocializer/

• Dr. Tim Wiegels
  https://www.linkedin.com/in/timwiegels/

• AI Readiness & Data Maturity im regulierten Umfeld

• Leadership & digitale Verantwortung

• Schatten-IT, Governance & Security

• IT als Wertschöpfung, nicht als Support-Funktion

• DSlam Night Shift - IT-Slam & RealTalk
  https://www.linkedin.com/company/dslam-event

Der Start in die regulierte Welt ist nicht immer einfach: Die ersten Regeln, Gesetze und Aufsichtsbehörden kommen auf einen zu.

Doch es gibt unendlich viel zu lernen.

Darüber spricht Christof Layher in seiner neuen Folge vom ChaosHacker-Talk mit Conny Dethloff.

Conny war bei Ordo Novus, davor bei OTTO und hat sich immer mit Daten, Wertschöpfung und BI beschäftigt. Ursprünglich ist erDiplommathematiker.

Vor einiger Zeit hat er ein Jobupdate gepostet: Jetzt ist er IT- und Organisationsleitung bei der Sparkasse. Das war für Christof der Auslöser: Er will rauskriegen, was Conny in den ersten 100 Tagen des Jobs gelernt hat!

Conny erklärt, dass die Idee hinter Regulatorik grundsätzlich gut ist. Es soll mit Daten und Prozessen kein Schindluder getrieben werden, sondern Menschen sollen geschützt werden.

Die Idee ist in seinen Augen, dass es interne Referenzen gibt,beispielsweise die Dokumentation. Durch die Summe der internen Referenzen sollen dann die externen bedient werden.

Dadurch entsteht aber oft auch ein Überangebot: Man macht viele interne Referenzen und es entsteht eine Eigendynamik. Dadurch verliert man den Überblick darübe, ob die internen Referenzen nun auf dieexternen Referenzen einzahlen.

Christof erklärt deswegen den Intended Use – mit diesem kann man immer abchecken, ob man richtig liegt.

Um damit umzugehen, geht es auch um den Blickwinkel. Man kann genervt sein von den Regularien oder man kann sich fragen, an welchen Stellen die Regulatorik für einen selbst, das Team und die Organisation einen Nutzen schafft.

Dokumentation um der Dokumentation willen lohnt sich nicht.

Und deswegen sind auch Prüfungen oder Inspektionen gar nichts Schlimmes:Sie können dabei helfen, besser zu arbeiten und decken manchmal Denkmuster auf, die uns helfen, besser zu werden.

In dem Zusammenhang bringt Conny das Wort Konstruktivismus auf, in seinen Augen ein Zusammenspiel zwischen Intention und Emergenz.

Als radikaler Konstruktivist glaubt Conny daran, dass jeder Mensch sich seine eigene Erfahrungswelt aufbaut, mit dieser blicken wir auf die große Welt.

Unsere kulturelle Prägung hat einen großen Impact darauf, wie wir miteinander arbeiten und welche Bedeutungen wir in den Dingen sehen.

Dazu kommen dann noch Ethik und Moral: Ethik ist auf einen selbstgerichtet, Moral nach außen. Ethik ist aber wichtiger, denn wirmüssen Verantwortung für uns selbst übernehmen. Conny erklärt:Wenn Regulatorik dich nervt, dann schau doch mal darauf, was in dir selbst sich dagegen sträubt.

Christof erzählt, dass ihm erst während der Pandemie klar wurde, wie wichtig es ist, sich mit dem Team über Werte auszutauschen. Er hatte sich mit dem frisch vor Covid aufgebauten Team über diese Werte unterhalten und so haben sie die Zeit räumlich getrennt voneinander gut durchgehalten.

Auch das Thema Wertschätzung wird von den beiden diskutiert.

Ein gemeinsames Zielbild sieht Christof dabei als Hauptverantwortung für Führung.

Wenn Menschen gemeinsam Wert kreieren, dann ist fehlende Wertschätzung gegeneinander oder von oben oft kein Problem mehr.

Das Fazit der beiden: Regulatorik ist da, davon kommen wir nicht los. In unserer Verantwortung liegt allerdings, wie wir damit umgehen. Mach es nicht immer zum Gespräch, sondern konzentriere dich auf die Wertgenerierung.

00:00:00 Vorstellung Conny Dethloff

00:04:12 Erster Eindruck: Regularien

00:08:52 Intended Use

00:13:26 Mindset zu Systemen

00:22:25 Systeme verändern

00:23:40 Prüfung und Inspektion

00:26:35 Konstruktivismus

00:40:30 Loyalität und Werte

00:45:05 Wertschätzung

00:55:14 Positiv arbeiten

00:58:28 Regulatorik für Wertschöpfung

01:00:04 Zwei Fragen an Conny

Die meisten Unternehmen haben schonmal was mit Daten gemacht, oder sogar mit AI. Die meisten kennen auch das Wort Governance, und manche haben sogar eine Data- oder AI-Strategie.

Wie das alles zusammenpasst, darum geht es in der neuen Folge vom ChaosHacker-Talk, in der Host Christof Layher mit Laura Hinsch spricht.

Sie ist Solution Architekt bei der DB Systel und beschäftigt sich dort u.a. mit den Themen Data Intelligence und Strategy. Ihr Background ist die Mathematik.

Governance ist oft ein ungeliebtes Thema in Unternehmen, doch es ist die Basis für das Arbeiten, vor allem im regulierten Umfeld. Ein Teil davon sind Definitionen. Denn Begrifflichkeiten sind oft nicht klar. Man spricht über ein Wort und jedes Team hat eine andere Definition - einfach weil man unterschiedliche „Sprachen“ spricht: DataScience, Biologie, Genetik, IT, AI und Entwicklung...

Bei der Definitionssuche kann übrigens auch entschieden werden, dass es unterschiedliche Definitionen gibt!

Christof möchte von Laura wissen: Wie und warum sollte man Data Intelligence, Governance und Strategy zusammenbringen?

Die Grundlage für alle Entscheidungen, die wir treffen, sind Daten. Data Intelligence beschreibt, dass man darüber lernt, Wissen generiert und Dinge aus Daten erzeugt.

Das wollen wir nicht nur jetzt, sondern auch in Zukunft ermöglichen.

Ein guter Punkt: Er zeigt nämlich, wie wichtig es ist, dass dieDatenstrategie auch an der Geschäftsstrategie hängt.

Aus dieser wird dann abgeleitet, welche Projekte umgesetzt werden sollten.

Das Wort Governance heißt eigentlich Steuerung.

Eine Analogie hierfür:

Die Strategie ist der Fahrplan und die Steuerung sind die Signale, die gewährleisten, dass der Fahrplan auch so passiert.

Als Christof in die Pharma-Welt kam, war er begeistert davon, dass vom Gesetzgeber vorgegeben ist, was möglich ist und was nicht.

Das vergleicht er mit Governance: Auch die gibt Regelungen vor, was überhaupt passieren darf.

Zur Governance gehört auch die Dokumentation.

Christof gibt den Tipp, lieber am Anfang mehr zu dokumentieren. Denn das sind Informationen, die man besonders braucht, wenn es Richtung Go-Live geht.

Dabei betont er, dass man auch Annahmen dokumentieren sollte, um „Fehler“ im Nachhinein festzustellen. Je nach Reichweite der Entscheidung sollte mehr oder weniger dokumentiert werden.

Wir haben jetzt verstanden: Governance ist super wichtig! Doch wie startet man mit AI-Governance?

Laura möchte, dass wir uns folgende Fragen stellen:

Welche Governance-Systeme gibt es schon? Kann ich bestehende Dinge weiter nutzen? Wie passen die neuen Themen in die bestehenden Systeme?

In so einem Projekt und auch im laufenden Betrieb braucht manverschiedene Rollen. Laura empfiehlt:

Model-Owner - diese veranworten die Modelle

Eine Verantwortliche Person für die Systeme, in denen man die Modelle verwendet

Eine Steward-Rolle, welche die Schnittstellen verantwortet

AI-Officer-Rolle - diese kümmert sich um Compliance und Governance.

Die Abgrenzung der Rollen würde Christof am System festmachen. Vom Gesetzgeber ist allerdings nicht definiert, was zu einem System gehört. Für Christof ist dies ein Satz an Software, der gemeinsam administriert wird.

Das Fazit der beiden: In einer perfect world hilft Governance mir, dass ich die wichtigen Dinge richtig tue zur richtigen Zeit.

00:00:00 Vorstellung Laura Hinsch

00:02:49 Definitionen

00:07:52 Data Intelligence

00:12:47 Strategie

00:22:11 AI-Governance

00:29:22 Nachteile von Governance

00:30:58 Dokumentation

00:39:55 Entscheidungen und Rollen

00:51:20 Zwei Fragen an Laura

75 bis 85% aller Digitalisierungsprojekte scheitern. Warum das so ist, erklärt Christof Layher in seiner neuen Folge vom ChaosHacker-Talk.

Denn wenn er sich von extern gescheiterte Digitalisierungs-Projekte anschaut, dann sieht er immer wieder die gleichen Muster:

Unternehmen wollen schneller, effizienter, sicherer und wettbewerbsfähigerwerden. Das Ergebnis ist oft ein Pilot, der im Pilotstatus bleibt.Oder aber das Projekt wird stillschweigend begraben.

Die Fehlannahme ist dabei oft, dass man nur an einer Stellschraube arbeiten kann oder muss. Wichtig ist aber das Verständnis, dass das Umfeld komplex ist: Wir arbeiten nicht nur mit Technologie, Menschen, Leadership, Accountability, Prozessen und Daten, sondern all diesem zusammen.

Christof sieht dabei 5 Dimensionen:

Dimension 1: Der Mensch

Auch wenn es vorrangig um Technik geht, muss der Mensch diese nachher benutzen. Oft fehlt aber die Zeit, um sich damit auseinanderzusetzen.Wenn dann noch die Fehlerkultur so ist, dass man sich nicht traut, Probleme anzusprechen, dann kann es ja nix werden.

Dadurch entstehen Silos: Man will sich selbst und seinen Bereich schützen.

Dimension 2: Prozesse und Daten

Das Thema wird oft übersehen. Viele Unternehmen haben irgendeine Art von Prozessmanagement, kennen und verstehen aber nicht, wann, wo und wie Daten fließen.

Aus analogem Crap wird somit digitaler Crap – die analogen Prozesse werden einfach digitalisiert.

Wir müssen also verstehen: Was sind meine echten Prozesse, wo sind meine Daten, was sind relevante Daten?

Dimension 3: Technologie und Architektur

Oft sieht man veraltete IT-Landschaften, die seit Jahren nicht gepflegt wurden. Es gibt ein altes ERP oder DMS und es wird außen herum gearbeitet.

Wenn wir nicht bereit sind, die Technologie und Architektur grundsätzlich zu hinterfragen, wird es immer nur ein „Pflaster kleben“ sein.

Dimension 4: Die Ausführung

Digitalisierungsprojekte werden oft mit einem starken Kick-off gestartet und danach passiert gar nix mehr. Wenn die Mitarbeitenden keine Ressourcen dafür haben (Zeit und Budget), dann kann das Projekt nicht vorangehen.

Ein weiteres Problem ist, dass das Digitalisierungsprojekt zwar geplant wird, aber nicht, wie später der Betrieb laufen soll.

Dimension 5: Leadership und Accountability (Verbindlichkeit)

In den Teams ist oft nicht klar, was die Führung möchte.Unterschiedliche Bereiche haben unterschiedliche Prioritäten.Dadurch entsteht vor allem eins: Verwirrung!

Leadership alleine kann das aber auch nicht lösen.

Wichtig ist: Die Dimensionen müssen alle beachtet und gemeinsam bearbeitet werden.

00:00:00 Wie viele Digitalisierungsprojekte scheitern

00:01:44 Probleme bei der Digitalisierung

00:02:52 Mensch

00:04:18 Prozesse und Daten

00:06:12 Technologie und Architektur

00:08:02 Ausführung

00:10:29 Leadership

In einem pharmazeutischen Unternehmen ist es eine echte Challenge, den Spagat zwischen Innovation und Regulierung hinzubekommen.

Wenn man das Ganze noch in einem Klinikum machen will, dann wird das noch wilder: Viele persönliche Daten, externe Einflussfaktoren undAufsichtbehörden kommen hinzu.

Darüber spricht Christof Layher in seiner neuen Folge vom ChaosHacker-Talk mit Michael Pfeil.

Dieser ist IT-Abteilungsleiter für SAP im Uniklinikum Bonn. Dort leitet er die Abteilung betriebswirtschaftliche Anwendung, zusätzlich ist er Sprecher an der DSAG Health Care, der deutschenSAP-Anwender-Vertretung.

Für Christof war die SAP lange eine Art „Molloch“, das sich quasi nicht bewegt. Mittlerweile hat er aber gemerkt, dass er damit falsch lag, vor allem durch die DSAG.

Digitalisierung im Health Care-Bereich ist eine riesige Challenge und geprägt durch Gesetze, Auflagen, Studien und Datenvorhaltung.

Dazu kommen die Patientendaten.

Dadurch wird es auch mit der Cloud komplex, denn die Daten müssen geschützt abgelegt werden. Allein die Infos „Vorname, Nachname, Geburtsdatum“ sind in Kombination damit, dass ein Krankenhaus sie speichert, besonders schützenswert.

Mittlerweile dürfen Daten auch in der Cloud gespeichert werden, allerdings wird’s dann nochmal schwieriger, wenn die Rechenzentren nicht in Deutschland stehen. Die wichtigsten Daten bleiben somit nur im Krankenhaus.

Krankenhäuser werden zudem als Kritis eingestuft, als kritische und für das Land besonders wichtige Infrastruktur. Das sorgt für weitere Auflagen. Michael wünscht sich vom Bundesgesundheitsministerium, dass mehr ermöglicht wird.

Auch die Logistik im Krankenhaus ist spannend, denn es gibt unglaublich viele Produkte, die benötigt werden und einen ständigen Prozess in der Beschaffung. Michael versucht deshalb mit seinem Team, durch neue Technologien End-to-End-Prozesse zu betrachten.

Sein Tipp für die IT-Verantwortlichen: Nimm die Menschen mit! Gib nicht einfach neue Werkzeuge vor, sondern mach interdisziplinäre Workshops mit allen Bereichen, um herauszubekommen, was die Ziele der Anwendungen sein sollen.

Es braucht einen homogenen Prozess, der gemeinsam entwickelt wird – so entstehen starke Synergien.

Auch als Führungskraft muss man sich hier mitentwickeln.

Und dann ist es manchmal auch an der Zeit, ungenutzte Software zu eliminieren.

Denn viele machen den dritten Schritt vor dem ersten und dann sprechen die Systeme nicht miteinander, besonders deutlich wird das leider an der ePA, der elektronischen Patientenakte. Michael hofft darauf, dass diese noch besser zu bedienen wird, bevor die Akzeptanz für dieses Tool völlig verloren ist.

Zum Schluss gibt er noch Tipps für den Start mit einer Datenstrategie:

Ihr braucht ein klares Commitment zu einer Datenwahrheit!

Und ihr müsst sowohl Self Service als auch spezialisierte Teams aufbauen.

00:00:00 Vorstellung Michael Pfeil

00:03:24 Die SAP-Landschaft

00:05:52 Digitalisierung im Healthcare

00:13:45 Einstufung als kritis

00:17:45 Logistik und Materialfluss

00:23:27 Tipps für die IT

00:32:28 Veränderung als Führungskraft

00:35:06 Mapping von Prozessen

00:41:49 Elektronische Patientenakte

00:45:18 F13 Baden-Württemberg

00:47:54 Mit Daten skalieren

00:50:08 Datenstrategie

01:01:53 Zwei Fragen an Michael

Julia Zukrigl hat Mr. Spok mitgebracht. Der steht für rationaleEntscheidungen, wie sonst kaum jemand. Stellen wir uns vor, dass er Lust auf Donuts hat.

Da er ja rationale Entscheidungen trifft, will er den besten Donut der Stadt bekommen. Er verschafft sich vollständige Marktinformationen und schaut sich alle Bäckereien der Stadt an.

Was würde Homer Simpson in dieser Situation tun?

Der geht in die erste Bäckerei, die er schon kennt und stillt seinenHunger! Eine klare Bauchentscheidung.

Wer trifft nun die bessere Entscheidung?

Oft idealisieren wir rationale Entscheidungen.

Im Arbeitskontext stellen wir so viele Daten zur Verfügung, dass nur ein Mr. Spock die verarbeiten kann.

Mit dieser Story startet die neue Folge vom ChaosHacker-Talk, in die Christof Layher diesmal Julia Zukrigl eingeladen hat. Ihr ist es wichtig, den Menschen ins Zentrum von Technologie-Initiativen zu setzen.

Aber wie kann das passieren, dass wir vergessen, die Menschen mitzunehmen?

Julia ist davon überzeugt, dass wir oft von falschen Voraussetzungen ausgehen.

In den letzten Jahrhunderten war es sehr populär, die Ration in den Vordergrund zu stellen. Das menschliche Gehirn ist so aber gar nicht gebaut, wir wären nicht überlebensfähig, wenn wir nur rationale Entscheidungen treffen würden.

Gleichzeitig mussten wir früher schnell entscheiden. Denken wir an die Säbelzahntiger, wird uns auch ganz klar, warum.

Christof erinnert sich an den Spruch: Egal, was Menschen sagen, sie treffen eine emotionale Entscheidung und suchen dann Daten zur Rechtfertigung.

Bauchentscheidungen werden gleichzeitig immer verteufelt. Der Konsens ist oft, dass Bauchentscheidungen irrational sind, rationale Entscheidungen dagegen nachvollziehbar und transparent.

Zu viele Informationen überlasten unser Gehirn aber.

Was ist die Lösung?

Ein Vorentscheidungsprozess. Damit kann man die kognitive Last reduzieren.

Dafürmuss man aber auch die Rollen neu definieren: Ist man Datenlieferant oder ist man Entscheidungscoach und hilft damit den Menschen, wirklich gute Entscheidungen zu treffen?

Julia empfiehlt, ein Entscheidungs-Literacy-Programm zu etablieren. Die vielen möglichen Entscheidungsmethoden sind uns gar nicht bekannt und sollten uns hier weiterbilden, um uns zu besseren Entscheider:innen zu entwickeln.

Grundsätzlich fällt es unserem Gehirn schon schwer, überhaupt mit Abstraktionen wie Zahlen, Daten und Fakten zu arbeiten.

Julia konzentriert sich deswegen auf Data Storytelling.

Dabei geht es nicht darum, irgendwelche Märchen zu erzählen, sondern die Daten bildhaft exemplarisch darzustellen. Eine Anekdote bleibt einfach besser im Kopf.

Als Data-Verantwortliche müssen wir außerdem den anderen im Unternehmen Vertrauen zu den Daten geben. Dabei hilft Data Literacy: Alle müssen verstehen, wo die Daten herkommen und wie sie entstehen.

00:00:00 Homer vs. Mr. Spock

00:05:12 Vorstellung Julia Zukrigl

00:06:48 Menschen in Daten-Projekten

00:10:47 Rationale Entscheidungen

00:24:24 Entscheidungs-Literacy

00:27:28 Ambiguität

00:33:26 Data Storytelling

00:49:29 Verhandlungen

00:58:36 Zwei Fragen an Julia

Mehr Daten = bessere Entscheidungen?

Weiß die KI überhaupt, was sie tut?

Diese Mythen zerstört Christof Layher in seiner neuen Folge vomChaosHacker-Talk diesmal mit Christian Krug, der den eigenen Podcast „Unf*ck Your Data“ hostet.

In der aktuellen Mythbusters-Folge geht es diesmal um: DATEN!

Starten wir rein:

Mythos 1: Wir brauchen mehr Daten, denn mit mehr Daten kann man bessere Entscheidungen treffen.

Die meisten Entscheider:innen brauchen eher weniger Daten. Aber für das, was wir darstellen, sind mehr Daten besser. Es ist einfach abhängig vom Intended Use.

Mythos 2: Wir können nicht starten ohne perfekte Daten.

Kompletter Bullshit! Erstmal gibt es keine perfekten Daten, aber wenn du nicht anfängst, wirst du nie wissen, wie gut deine Daten überhaupt sind.

Mythos 3: Wir sind alle bald arbeitslos durch KI.

Du brauchst kontinuierlich Menschen, die die KI pflegen und betreiben. Unsere Jobs werden sich aber verändern.

Mythos 4: Daten sind ein IT-Thema.

Kannste machen, aber Data ist anders als IT. Du brauchst dort neue Rollen und Profile.

Man braucht dabei eben auch eine starke Beteiligung vom Business. Die IT darf gerne aber die Basis schaffen.

Mythos 5: Die KI versteht uns.

Nein, die hat noch kein Bewusstsein. Eine sehr philosophische Frage, dahinter steht auch: Was ist denn verstehen?

LLMs sind stark darin zu tun, als würden sie verstehen. Es ist einkrasses Werkzeug, aber kein Mensch. Das müssen wir uns auch immer mal wieder bewusst machen.

Mythos 6: Bias ist ein technisches Problem.

Technischer Bias entsteht durch den Bias, den wir haben. Wenn man sich die gesamte Wertschöpfung der Daten anschaut, sieht man auch, wo der Bias herkommt. Bias haben eine technische Repräsentation, sind aber selten ein technisches.

Mythos 7: Data Lake löst alle Probleme.

Nein, denn aus einem Data Lake entsteht oft ein Data Sumpf. Tools lösen keine Probleme.

Mythos 8: KI kann man einkaufen.

Ja, aber das wird deine Probleme nicht lösen.

Mythos 9: Bevor wir anfangen, machen wir ne Strategie.

Ja, wir brauchen eine Strategie, nicht unbedingt einen 500 Seiten-Wälzer, aber einen Plan für den Einsatz von KI.

Mythos 10: Ohne Data Governance und Quality Control sind wir schneller.

Die beiden Themen sind wichtig, damit wir keine dummen Dinge tun. Man darf Sachen ausprobieren in kleinen Testgruppen, sobald man dann richtig entwickelt, braucht man sie aber, weil man auf Dauer dadurch schneller wird.

00:00:00 Mythen diskutiert mit Christian Krug

00:02:01 Wir brauchen mehr Daten!

00:03:44 Perfekte Daten

00:05:21 Jobs verlieren durch KI

00:07:02 Daten sind ein IT-Thema

00:10:18 Was versteht die KI?

00:13:30 Bias als technisches Problem

00:16:57 Data Lake löst alle Probleme

00:18:35 KI kann man einkaufen

00:20:38 Vor der KI kommt die Strategie

00:24:34 Data Governance und Quality Control

00:28:44 Zwei Fragen an Christian

Wie setze ich meine Risikobewertung und mein Risikomanagement gut ein, um mich auf die richtigen und wichtigen Dinge zu fokussieren?

Darüber spricht Host Christof Layher in der neuen Folge vom ChaosHacker-Talk mit Philip Hörsch, Director Quality Assurance bei der VetterPharma-Fertigung und zusätzlich Lehrbeauftragter für Pharma Quality Management.

Ein großer Teil seiner Arbeit besteht in Datenintegrität und dem Umgang mit computergestützten Systemen, sowie der Datenbewertung.

Für ihn ist der Computer ein Hilfsmittel, um den pharmazeutischen Prozess abzubilden, durch Datengenerierung. Dabei muss man immer im Blick behalten, dass es hier um Medikamente geht und Sicherheit somit an erster Stelle steht.

Der Computer hat nicht die Verantwortung!

Doch wie geht man Risikomanagement in so einem Prozess an?

Für Christof und Philip gibt es zwei Ansätze: Entweder vom Produkt her, also welche Qualitätsattribute gibt es bei dem Produkt und welche kritischen Prozessparameter resultieren daraus?

Oder man denkt direkt vom Prozess her und schaut sich an, welche Daten dort anfallen.
Nicht außer Acht lassen sollte man den Intended Use. Christof erklärt, dass man diesen über zwei Fragen findet:

Was wollen wir erreichen?

Und was wollen wir nicht erreichen?

Dieser Intended Use sollte dann noch runtergebrochen werden. Philip erklärt das am Beispiel einer Waage, bei der es nicht nur darum geht, Wo im Prozess sie eingesetzt wird, sondern auch WAS sie wiegen soll - also wie spezifisch ihr Einsatz ist.

Bei der Risikoanalyse ist es wichtig, cross-funktional zu arbeiten. Es gibt nicht das eine Team, das alles kann, sondern alle Sichtweisen sind wichtig, sogar die der Lieferanten.

Ein Restrisiko allerdings besteht immer, dies muss man bis zu einem gewissen Grad akzeptieren. Dabei hilft es, den gesamten Lebenszyklus anzuschauen und kontinuierlich zu optimieren.

Dabei ist auch eine gute Fehlerkultur wichtig. Wenn Fehler passieren, dann muss man an den Optimierungen dranbleiben. Oft hilft da ganz einfach:Der gesunde Menschenverstand!

Ein weiterer Tipp: Wenn Systeme digital und automatisiert sind, dann können keine Fehler verschleiert werden. So werden Unternehmen dazu „gezwungen“, eine gute Fehlerkultur aufzubauen.

Die Quality Unit spielt hier natürlich auch eine Rolle. Diese wird oftals „Polizei“ angesehen, welche Fehler sucht – und die anderen versuchen, ihre Fehler vor dieser zu verstecken.

Auch hier hilft wieder eins: Kommunikation und Austausch mit den anderen Fachbereichen!

Die Quality Unit muss dabei ein starkes Rückgrat beweisen, vor allem gegenüber Inspektion und Kunden.

Zum Schluss fassen die beiden nochmal zusammen:

Die Risikoanalyse ist ein Mittel, um zu dokumentieren, dass manEntscheidungen zu Zeitpunkt X mit den Informationen, die vorlagen, bestmöglich getroffen hat.

Und das ist doch ein wichtiger Teil einer gesunden Unternehmensführung!

00:00:00 Vorstellung Phiip Hörsch

00:01:43 Computergestützte Systeme

00:06:23 Intended Use

00:11:04 Digitalisierung von Prozessen

00:14:50 Crossfunktionales Arbeiten

00:17:16 Komplexität einer Maschine

0:20:00 Risikomanagement

00:23:50 Fehlerkultur

00:26:40 Quality Unit

00:35:16 Validierung

00:38:28 Entscheidungen treffen

00:44:39 Zwei Fragen an Philip

Warum sollte man gründen – im risiko-aversen Deutschland? Und dann auch noch ein Tech-Startup für die Pharma-Branche? Was hat das alles mit Kultur und Wandel zu tun?

Darüber diskutiert Christof Layher in der neuen Folge vom ChaosHacker-Talk mit Andreas Eschbach, Gründer von Eschbach, einem international tätigen Unternehmen mit dem Fokus auf Manufacturing Digitalization, also der Digitalisierung in der Prozessindustrie.

Die beiden starten gleich mit einer starken Frage:

Was hat sich in den letzten 10 Jahren in der Digitalisierung geändert?

Für Daniel passiert gerade ein Quantensprung und er findet es motivierend, ein Teil dieser Entwicklung zu sein. Von innen verliert man manchmal den Blick darauf, wie groß die Veränderungeneigentlich sind.

Auch die Infrastruktur hat sich gewandelt, trotzdem sind beide davon überzeugt: Da geht noch mehr! Politik muss hier anpacken, denn Systeme können von Unternehmern nicht verändert werden.

Andreas führt ein Unternehmen mit vielen Angestellten. Dabei setzt er auf Dialog und darauf, dass Kollaboration entsteht – genau dann kann auch Innovation entstehen. Die Freiheitsgrade in den Teams sind unterschiedlich, beispielsweise in der Forschung sehr viel größer als in der Entwicklung.

Christof erklärt, wie wichtig es für ihn ist, Abhängigkeiten möglichstklein zu halten. Deswegen setzt er auf kleine Teilchen, um dieKomplexität zu verringern. Das lässt sich auch auf Agentenübertragen.

Andreas hat gerade einen dieser KI-Agenten entwickelt, der als Digitaler Companion agiert – eine völlig neue Dimension der Zusammenarbeit,die nun durch AI geschaffen wurde. Er ist davon überzeugt, dass wir Roboter brauchen, um dem Fachkräftemangel entgegenzusteuern. Dazu gehört aber auch, den Roboter aus dem Menschen zu holen und wiederkehrende Aufgaben an Maschinen auszulagern.

Christof betont, wie wichtig der Treiber Fachkräftemangel für dieDigitalisierung ist. Wir haben einfach nicht genug Menschen, um die ganze Arbeit zu machen!

Zum Schluss geht es noch um Change Management und Unternehmenskultur.Andreas setzt hier auf offene Dialoge.

Change ist unbequem.

Doch genau dadurch wächst man auch.

Unsicherheiten und Rückschläge müssen ausgehalten werden, um neu denken zu können.

Dabei hilft ein Nordstern, durch den alle Mitarbeitenden einen Sinn und eine Vision sehen.

Andreas hat zwei Jahre mit seiner Familie in den USA gelebt, diese Zeit hat ihn geprägt und war sehr lehrreich. Vor allem das Thema „Scheitern“ wird in den USA ganz anders gehandhabt als hier.

Christof unterscheidet bei der Kreation der Vision zwischen to-do-goals und to-be-goals. Daraus leitet sich für ihn die Kultur ab.

Doch auch das ist nie ein Zustand, sondern immer ein Prozess!

00:00:00 Vorstellung Andreas Eschbach

00:03:28 Veränderung der Infrastruktur

00:05:37 Gehör bei der Politik

00:09:28 Zu viel oder zu wenig Führung

00:15:06 Risikoaverse Branche

00:20:42 Interoperabilität

00:25:31 Agenten

00:35:04 Kommunikation mit Maschinen

00:39:16 Change Management

00:47:28 Strategie und Kultur

00:52:03 Zielbild

00:58:39 Zwei Fragen an Andreas

Wie entwickelt man erfolgreiche Teams? Was ist die geheime Zutat, die wir dafür brauchen?

Darüber spricht Christof Layher in der neuen Folge des ChaosHacker-Talks mit Tim Robert Zander, den er als „Start up-Vikinger“ beschreibt.Denn er hat im Biotech-Bereich mal geforscht und einige Start ups begleitet.

Die beiden diskutieren zunächst über „kreative Zerstörung“, einBegriff, der von Joseph Schumpeter geprägt wurde. Denn derinnovative Teil in dieser Zerstörung kann dafür sorgen, dass sich der Markt massiv verändern kann. Für Tim ist das immer eine Frage der Resilienz.

Christof liebt den Satz „Move fast and break things“. Das kann man auch als Chaos Engineering beschreiben: Das gezielte Zerstören eines Systems, um zu sehen, an welchen Stellen es denn bricht – so kann man diese Teile dann fixen.

„Break things“ ist in diesem Kontext etwas Positives, wie die Zerstörung von Komplexität, das Lösen von Problemen oder der Abbau von Hindernissen und Herausforderungen.

Doch für all das benötigt man eins: Die Menschen, die im Systemarbeiten.

Für Tim ist dies DER Erfolgsfaktor, dass Teams gut zusammenarbeiten.Dabei ist es wichtig, auch mal in Konflikte zu gehen. Denn Konflikte auf fachlicher Ebene sind nichts Schlimmes, schlimm ist nur, wenn ein Konflikt stehen bleibt.

Dazu gehört auch die Führungskraft, denn die muss erkennen, dass es unterschiedliche Meinungen gibt – auch wenn im ersten Moment alle zustimmen.

Tim nutzt im Coaching dafür LEGO Serious Play, eine Möglichkeit, um alle zu Wort kommen zu lassen.

Außerdem diskutieren die beiden über Persönlichkeitstests und ihre Nutzung in Teams.

Ein Gewinn ist dabei immer, dass man in Kommunikation mit dem Gegenüber kommt.

Ein weiteres Thema ist Burn-Out und Bore-Out, denn: Man kann sich auch „zu Tode“ langweilen“. Das passiert vor allem dann, wenn dieeigene Kompetenz zu weit über den Herausforderungen liegt.

Als Führungskraft kann man dagegen steuern. Fremdführung beginnt immer bei Selbstführung. Tim empfiehlt, die Modelle kennenzulernen und zunächst bei sich selbst anzuwenden.

Zum Schluss diskutieren die beiden noch über agiles Arbeiten und Scrum.Viele Unternehmen sehen diese Ansätze als Lösung, doch sie sind immer nur ein Mittel zum Zweck. Ob man sie nun anwendet oder nicht:Man muss den eigenen Weg finden.

Und hierfür gilt es, erstmal herauszufinden, was man überhaupterreichen will.

Christof vergleicht das mit dem Intended Use: Warum mach ich das überhaupt?

Dieses WHY hilft auch wieder in der Führung und sorgt dafür, dass Teams eine gemeinsame Vision entwickeln und nach dieser arbeiten.

00:00:00 Vorstellung Tim Robert Zander

00:04:17 Move fast and break things

00:08:58 Konfliktmanagement

00:13:27 Jede Meinung zählt

00:21:19 Persönlichkeitstests

00:27:53 System-Stabilität

00:33:46 Führungs-Skills

00:43:51 Agilität

00:48:47 Erfolgsfaktoren für ein Team

00:55:29 Zwei Fragen an Tim

Wir machen irgendwas mit KI. Aber wie fangen wir das überhaupt an? Was sind die Grundvoraussetzungen?

Darüber spricht Christof Layher in seiner neuen Folge vom ChaosHacker-Talk mit Tim Wiegels, der ein Diplom und einen Master in Bioinformatik hat und sich hauptberuflich mit Datenstrategie und Führung beschäftigt. Er war lange in Start ups und hat sich mit Marketing Intelligence beschäftigt, der letzte Job war VP Data bei FREENOW. Jetzt ist er selbstständig und macht „Therapiestunden“ zwischen Management, Marketing und Data Teams.

Datenstrategie kann man nämlich nicht einfach von der Organisation trennen.

Und so eine Datenstrategie, die darf sich auch in Wellen bewegen.

Christof findet es richtig doof, wenn die Strategie nur aus chicen Folienbesteht. Das ist leider das, was Beratungsfirmen gerne anbieten.

Für Tim darf die Strategie auch nicht nur eine Vision sein, sondern muss auch eine Taktik haben. Da gehören auch Ideen zu, welches Tool man jetzt kaufen sollte.

Außerdem muss eine Strategie umsetzbar sein.

Für Tim beginnt das mit der Frage: „Welche Fragen stellt ihr euch jeden Tag?“ Eine Strategie, Data und KI ohne Warum bringt halt nichts.

Er steht total auf North Star KPIs, also die Kennzahlen, die dasBusiness wirklich beeinflussen.

Und dafür braucht es manchmal einen externen Blick. Denn wenn man schon lange im Unternehmen ist, dann kommt man irgendwann an den Punkt, an dem man zu viel Zeit mit politischem Quatsch verwendet.

Da hilft ein frischer Blick von außen. Oft wird man dann auch besser akzeptiert oder kann Dinge anstoßen, die in den Abteilungen schon länger diskutiert werden – wie ein Destillator.

Zur Einführung von KI gibt Tim auch wieder den Tipp: Ohne Use Case keine KI! Alle sind gerade scharf auf das Thema, weil GenAI gekommen ist.Aber wenn man das machen will, dann sollte man es so einsetzen, dass man es auch seiner Oma erklären könnte – und sie würd’sverstehen!

Der zweite Step ist dann, die Daten ordentlich aufzubereiten. Denn wenn man Sche*ße reingibt, kommt auch Sche*ße wieder raus... Viele Unternehmen haben ihre Hausaufgaben halt nicht gemacht und nun werden einfach Pflaster dadrauf geklebt.

Für sowas wie Digitalisierung oder KI braucht man aber auch noch mehr Unterstützung, vor allem das Upper Management. Wenn die kein Interesse an dem Thema haben, dann wird das nie was. Da hilft auch nicht, wenn man einen Chief Data Officer einstellt.

Tim empfiehlt, dass man mit Leuchtturmprojekten arbeitet. Der Use Case dafür sollte dann aber auch aus den eigenen Reihen kommen und nicht vom Tool-Anbieter.

Übrigens ist Tim überhaupt kein Fan von SAP, da gibt’s zwar ne riesigeTool-Auswahl, aber in Realtime miteinander sprechen können die eher nicht...

Übrigens ist das Alles kein endliches Projekt. Tim sieht sich selbst inUnternehmen auch immer nur als Kick-off – danach braucht esjemanden, der den Aufbau im Unternehmen selbst übernehmen will.

00:00:00 Vorstellung Tim Wiegels

00:03:03 Was verbindet Data und Führung?

00:05:11 Strategie vs. Taktik

00:08:28 Strategie muss umsetzbar sein

00:14:11 Externer Blick

00:17:49 First Steps mit KI

00:25:47 Tool-Probleme

00:27:41 Wer beschäftigt sich mit Daten?

00:30:37 Upper Management

00:38:30 Die ersten Use Cases

00:44:55 Data und IT als Service-Abteilung

00:47:03 Tool-Abhängigkeit

00:48:49 Use Cases nutzen

00:51:22 Zwei Fragen an Tim

Du hast gerade dein erstes Start up gegründet, hast eine geniale Idee und willst die Welt revolutionieren.

Und bei deinem ersten Investor-Pitch sagt jemand: Das, was du da machst, ist illegal!

Klingt wie ein schlechter Traum, kann aber passieren. Aber man kann auch dagegen arbeiten!

Einen ersten Überblick darüber bekommst du in der neuesten Folge vom ChaosHacker-Talk, in der Host Christof Layher diesmal mit Katja Hoos spricht.

Sie ist Fachanwältin für Medizinrecht und hat sich auf Health Care und Life Science fokussiert.

Im Digital Health-Bereich gibt es einfach viele Gesetze, da ist esbesonders als junges Unternehmen schwierig, den Überblick zu behalten.

Katja erklärt, welche Stolpersteine es gibt.

Der erste ist die Produktabgrenzung und der Intended Purpose, also die Zweckbestimmung des Herstellers.

Die erste Frage, die man sich nämlich stellen sollte, ist: Kreiere ichein Lifestyle-Produkt, was sich an der Grenze zum Health Care-Bereich bewegt oder ist es doch ein Medizinprodukt?

An diesem Beispiel versteht man das sehr gut: Wir tragen fast alle Uhren, die viel messen, u.a. auch ein EKG. Wenn diese Uhr nunverbunden ist mit dem Hausarzt, Auffälligkeiten feststellt und Diagnosen liefert, dann ist diese Uhr aus dem MedTech-Bereich.

Doch was motiviert Start ups, in den DiGA-Bereich reinzuwollen?

DiGA ist die Abkürzung für digitale Gesundheitsanwendungen. Sind diese anerkannt, können sie von Ärzt:innen verschrieben oder empfohlen werden – eher als ein Lifestyle-Produkt.

Doch wenn man ein Medical Device bauen möchte, dann muss man dessen Wirkung auch wissenschaftlich belegen können.

Viele schreiben jetzt AI auf ihre Produkte, das sieht Katja sehr kritisch.Denn oft ist unklar, was die AI denn nun wirklich bei diesem Produkt macht.

Dann kommen noch Stolpersteine im Marketing dazu. Besonders heiß wird es, wenn man mit Influencern und Medfluencern arbeitet. Denn viele haben das Heilmittelwerberecht nicht auf dem Schirm. Das erklärt, was man in der Werbung sagen darf und was nicht.

Zusätzlich hat jedes Land noch eigene Vorschriften.

Katja empfiehlt Gründerinnen und Gründern, auch wenn das Kapital am Anfang noch nicht da ist, um alles wasserdicht zu machen, wenigstens eine Grundrechtsberatung einzuholen.

Dazu gehört auch, den Datenschutz von Anfang an mitzudenken. Das sieht Christof auch als gute Übung, um die eigenen Daten besser zu verstehen.

Zudem weist er darauf hin, das Thema Intellectual Property von Anfang an zu beleuchten und sich darüber Gedanken zu machen, was manmarkenrechtlich und patentrechtlich schützen lassen möchte.

Auch Investoren schauen genau darauf, für sie ist es beispielsweise eine Red Flag, wenn Datenschutz nicht mitgedacht wurde. Auch eine saubere Unternehmensstruktur ist für sie wichtig.

Branchenbezogene Investoren gehen oft noch weiter und wollen hören, dass man alle Risiken im Blick hat.

00:00:00 Vorstellung Katja Hoos

00:02:00 Zweckbestimmung

00:08:06 DiGas

00:10:26 Wissenschaft und Regulatorik

00:13:15 AI-Apps

00:14:57 Wettbewerb

00:16:59 Marketing und Heilmittelwerbegesetz

00:24:55 Tipps für Gründer

00:30:15 Compliance by design

00:32:03 Datenschutz

00:42:17 Intellectual Property

00:48:13 Red Flags für Investoren

00:56:13 Zwei Fragen an Katja

Was ist überhaupt eine Strategie? Und wieso tun sich so vieleUnternehmen schwer damit, eine Digitalisierungsstrategie zu kreieren?

Damit beschäftigt sich Christof Layher in der neuen Folge vomChaosHacker-Talk – eine neue Mythbusters-Edition.

Starten wir direkt rein:

Mythos 1: Die Cloud ist unsicher, deswegen müssen wir on-premise bleiben.

Was Cloud-Anbieter liefern, ist meist professioneller was den IT-Betrieb und die IT-Sicherheit angeht, als das, was Unternehmen selbst bauen. Vor allem in Bezug auf Updates, Patch-Management etc.

Mythos 2: Die Cloud ist sicher.

Grundsätzlich ist sie sicher, aber wie du sie einrichtest, liegt an dir.

Mit Cloud-Produkten begibt man sich halt immer in eine Abhängigkeit.

Schau dir deshalb genau an, unter welchen Parametern du in die Cloud gehst.

Mythos 3: Digitalisierung ist ein IT-Thema.

Die IT ist definitiv wichtig bei der Digitalisierung, aber wichtiger ist, dass die Themen ins Business reinkommen.

Mythos 4: Digitalisierung ist ein 3-Jahres-Projekt.

Was Digitalisierung erfordert, ist ein generelles Umdenken vonbestehenden Prozessen.

Sowas wie: Brauch ich das alles wirklich? Gibt es nicht auch smartereMöglichkeiten zur Lösung?

Eigentlich ist es damit ein kontinuierliches Hinterfragen der eigenen Prozesse und kein Projekt, das irgendwann fertig ist.

Mythos 5: Mehr Tools = mehr Digitalisierung.

Das machen viele: Man schmeißt Tool auf ein Problem und hofft, das es sich dadurch erledigt. Klappt halt nicht.

Mythos 6: Digitalisierungsprojekte scheitern an der Technik.

In der Masse scheitert Digitalisierung an fehlender Kommunikation und fehlendem Willen, Digitalisierung wirklich zu betreiben.

Mythos 7: Wir warten noch auf den perfekten Moment.

Wir sind sowieso schon hinterher. Es wird nie den perfekten Moment geben. Der ist jetzt. Warte nicht, leg los. Akzeptiere, dass du Zwischenlösungen brauchst.

Mythos 8: Datenstrategie = Backup + Archiv.

Eine Datenstrategie ist so viel mehr. Sie hilft zu beschreiben und zu definieren, welche Daten du warum erfasst und wie du sie verfügbar und zugreifbar machst. Das Backup hat damit fast nichts zu tun.

Mythos 9: Cybersicherheit macht die IT.

Nein, es ist Aufgabe des ganzen Unternehmens.

Nur ein kleiner Anteil der Angriffe geht tatsächlich über die IT. Leider werden Security-Themen oft verkompliziert, sodass die Menschen es nicht nachvollziehen können.

Mythos 10: Wir passen uns an die Standard-Software an oder wir kaufen eine Standard-Software und die passt sich an uns an.

Dadurch gibt es einen Prozessbruch zwischen den Bausteinen.

Mythos 11: Vendor-Login verhindern mit Multicloud-Ansatz.

Selbst mit einfacher Cloud-Verwaltung sind die meisten Unternehmen überfordert. Wie soll das dann mit Multi-Cloud funktionieren?

Mythos 12: IT-Strategie ist Kosten reduzieren.

Ist unter kaufmännischen Gesichtspunkten nachvollziehbar, aber das geht oft auf Kosten von Qualität und Performance.

Mythos 13: IT-Strategie ist aufwendig.

Dann fangen wir lieber gar nicht erst an Eine Strategie ist ein Satz an Regeln, der die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass du ein Ziel erreichst. Dann ist das gar nicht mehr so wild und nicht so aufwendig.

Mythos 14: Strategie ist die Planung für die nächsten Jahre.

Strategie ist kein Plan. Es sagt dir nur, welche Planungen du anfasst undwelche du bleiben lässt.

00:00:00 Strategie und Digitalisierungsstrategie

00:00:27 Cloud ist unsicher

00:01:33 Cloud ist sicher

00:02:45 Digitalisierung ist ein IT-Thema

00:03:29 Digitalisierung ist ein 3-Jahres-Projekt

00:04:19 Mehr Tools = mehr Digitalisierung

00:05:34 Digitalisierungsprojekte scheitern an der Technik

00:06:44 Warten auf den perfekten Moment

00:07:35 Datenstrategie = Backup + Archiv

00:08:30 Cybersicherheit macht die IT

00:09:51 Wir passen uns an die Standard-Software an

00:11:20 Vendor-Login verhindern mit Multicloud-Ansatz

00:12:50 IT-Strategie ist Kosten reduzieren

00:14:02 IT-Strategie ist aufwendig

00:17:06 Strategie ist die Planung für die nächsten Jahre

Alle Welt redet über AI, aber nur wenige reden darüber, wie es in die Anwendung kommt und welche echten Use Cases es gibt.

Das will Christof Layher ändern!

Deswegen interviewt er in der neuen Folge vom ChaosHacker-Talk Carsten Jasper.

Der ist bei den Charles River Laboratories für die Themen Quality- und Riskmanagement zuständig und hält außerdem noch Trainings bei PTS.

Seinen Schwerpunkt hat er im Bereich Risikomanagement gefunden und verfolgt dort kritisches Denken und einen wissenschaftsbasierten Ansatz.

Sein Credo: Machen, und denken!

Die beiden haben sich in Vorbereitung auf die Folge einen Use Case von ATEM Structural Discovery angeschaut. Die möchten mithilfe von Elektronenmikroskopie Vektoren für die pharmazeutische Industrie prüfen.

Der Füllgrad der Vektoren (also der Viren) ist dabei einQualitätskriterium.

Diesen Füllstand kann man auf einem Bild mit verschiedenen Graustufen nur erahnen, da sich dies im Nanometerbereich befindet.

Doch diese Viren kann man in 3D-Modelle packen und daraus dannsynthetische Daten generieren. Diese hat das Unternehmen per unsupervised learning an die AI gegeben. Daraus ist ein Algorithmus entstanden, der nun die Daten auswerten kann.

So ein AI-Projekt ist jetzt kein klassisches IT-Projekt wie eineERP-Einführung. Es erfordert viel mehr einen forschenden Ansatz, mit dem sich IT-Abteilungen oft schwer tun.

Carsten nennt diese Form der Arbeit einen konstruktivistischen Ansatz, wobei das cross-funktionale Arbeiten auch sehr wichtig ist: Verschiedene Teams bringen verschiedene Blickwinkel ein!

In diesem Projekt z.B. könnte man davon ausgehen, dass unsupervised learning in Kombination mit synthetischen Daten gar nichtvalidierungsfähig ist. Doch hier fängt kritisches Denken an.

Man muss nicht immer den kompletten Weg bis zum Ende verstehen, in der Pharma-Branche ist das allerdings oft der Ansatz.

Doch was passiert in so einer Struktur mit dem Risikomanagement? Carsten arbeitet dann gerne erstmal mit einem Fließtext. DennRisikomanagement ist zum großen Teil ein gesunder Menschenverstand.Klassische Methoden haben alle ihre Daseinsberechtigung, müssen aber nicht immer genutzt werden. Zudem ist ein Freitext oft besser lesbar und verständlich als eine riesige Excel-Liste.

Carsten erzählt zudem von seiner Arbeit als Trainer. Er mag gerneinteraktive Formate, in denen er wieder den Ansatz desKonstruktivismus verfolgt. Damit kombiniert er verschiedeneLernformate und verpackt das Wissen in kleinere Päckchen.

Für ihn ist klar: Auch unsere heutige Welt ist konstruktivistisch!

Die Pharma-Branche kommt aus einer skalierenden, aber einfachstrukturierten Welt, jetzt ist diese Welt chaotisch.

Nur durch innovatives Denken wird Wissen generiert. Und die Mitarbeitenden wollen das auch – man muss ihnen nur den Raum dafür lassen!

00:00:00 Vorstellung Carsten Jasper

00:01:28 AI Use-Case in der Produktion

00:07:49 Konstruktivistischer Ansatz

00:11:55 Critical Thinking

00:17:14 Risikomanagement

00:26:49 Weiterentwicklung und Training

00:35:56 Haltung des Unternehmens

00:43:25 Zwei Fragen an Carsten

Wie kann man ein ganzes Land digitalisieren? Und was für Parallelen gibt es da zum regulierten und pharmazeutischen Umfeld?

Darüber spricht Christof Layher, Host vom ChaosHacker-Talk diesmal mit Björn Beck. Der leitet das Innovationslabor von Baden-Württemberg und war früher mal Richter.

Der Verwaltungsapparat hat viele Parallelen zur Life Science-Branche – beide sind stark reguliert.

Und diese Regularien kommen nicht von irgendwoher, sondern es gibt sie, weil es einen Geschäftspartner (in diesem Fall die Patient:innen oder die Bürger:innen) gibt, die darauf angewiesen sind, dassordentlich gearbeitet wird. Dazu gehört auch eine gewisse Sicherheit bei den Daten.

Außerdem eint die beiden Branchen, dass man um sie „nicht rumkommt“. In anderen Branchen kann man sich für einen Player entscheiden, bei der Verwaltung gibt es die Möglichkeit nicht, in der Pharma ist die Entscheidungsvielfalt sehr begrenzt.

Björn erzählt, dass die Bandbreite der Kundschaft sehr weit ist, vonIT-affinen Digital Natives bis zum Senior, die mit ihrem Handy nicht so gut klarkommen. Die tun sich mit Digital Only oder Digital First sehr schwer.

Und die darf man nicht zurücklassen!

Durch die Entbindung der Mitarbeitenden von automatisierbaren Arbeiten entsteht so mehr Raum, um sich um die menschlichen Themen zu kümmern.

Die Digitalisierung kann man dabei ganz einfach anfangen: Welche Prozesse und Daten haben wir und wie können wir die besser organisieren?

Ein DMS (Document Management System) kann dabei einDigitalisierungsverhinderer sein.

Denn das sorgt oft dafür, dass man die Prozesse aus dem Analogen einfach ins Digitale nachbaut.

Björn erzählt von der E-Akte, bei der weiterhin kein Standard etabliert ist, um die Akten zu verschicken, beispielsweise von der Kommune an das Land oder die Justiz.

Der bestehende Standard ist so gebaut, dass er auf alle E-Aktensysteme passt – dadurch ist er total unterspezifiziert.

Für Christof ist der Schlüssel zur Digitalisierung, dass man Ownership über die Daten hat.

Das ist vor allem wichtig, wenn man in Richtung AI gehen will.

Dafür gibt es in Baden-Württemberg die Plattform F13.

Diese fungiert als Middleware und legt beispielsweise Rollenkonzepte fest.

Damit will Björn anschlussfähiger für die Wirtschaft werden. Denn Länder müssen nicht alles selbst machen, es darf und soll Konkurrenz entstehen. Er hat kein Interesse an geschlossenen Systemen.

Durch Wirtschaftsförderung für Start-ups entsteht dann eine neue Innovationsdynamik. Baden-Württemberg hat hierfür auch die Vergabe-Vorschriften verändert.

„Billiger“ wäre es wohl gewesen, einen Hyperscaler einzukaufen, doch das hat keinen Nachhaltigkeitseffekt. Damit wäre diese Aktion langfristig nicht wirtschaftlicher gewesen. Und das Ziel ist es, ökonomisch und souverän zu arbeiten.

Außerdem sind wir oft schon genug abhängig von den großen Firmen,beispielsweise Microsoft oder Google.

Björn findet es auch gar nicht notwendig, immer in die Cloud zu gehen, gerade in der Verwaltung. Denn bei der Nutzung von On-Premise ist die Abhängigkeit von großen Dienstleistern nicht so hoch.

Und wenn wir mal an das Schadenspotential denken (Bürgerbüros könnten nicht mehr öffnen, die Rente könnte nicht ausbezahlt werden, Ampeln würden nicht funktionieren...), dann sind eigenständige Lösungen oft sinnvoller.

Zum Schluss gibt Christof den Tipp: Der harte Blick auf den ROI ist der Weg zum Mittelmaß. Manchmal muss man auch länger investieren, um erfolgreich zu sein.

00:00:00 Vorstellung Björn Beck

00:01:44 Regulierter Bereich

00:05:30 Digital first

00:08:33 Zeit sparen als Antrieb für Digitalisierung

00:10:40 Erstmal die Basis fit machen

00:15:24 DMS als Digitalisierungsverhinderer

00:19:36 Standards etablieren

00:23:25 F13 und Middleware

00:31:06 Innovationsdynamik

00:34:45 Wirtschaftlich und nachhaltig denken

00:38:25 Cloud vs. On-Premise

00:44:04 Souveränität

00:57:52 Zwei Fragen an Björn

SAP einführen im GXP-Umfeld mit wöchentlichen Releases? Na, da können wir aber mal gespannt sein!

Denn darüber spricht Christof Layher, Host vom ChaosHacker-Talk diesmal mit Patrick Martin.

Der ist Head of IT Applications bei Wörwag Pharma und kümmert sich deswegen um alle IT-Systeme – sowohl SAP als auch Non-SAP.

Seit 2003 gibt es im Unternehmen SAP, die Validierung sollte dann 2021 mit einfließen. End-to-End wurden also alle Prozesse validiert, die als GXP-relevant eingestuft wurden – zuerst die Non-GXP-Prozesse, dann die GXP-Prozesse.

Dokumentation gab es schon früher, doch dem Team war es wichtig, dass diese auch einer Inspektion standhalten würde.

Christof hat dabei die These: Mit guten Process Owners steht und fällt die komplette Validierung.

Patrick erklärt, dass die S4-Conversion in nur 11 Monaten durchgepowert wurde. Super sportlich! Die internen Ressourcen waren begrenzt, deswegen haben sie sich externe Unterstützung dazugeholt, alles gemeinsam erarbeitet und somit Upskilling betrieben.

Der externe Dienstleister hatte eine Digital Process Landscape, ein Framework, auf dessen Basis sich das Team die Prozesse angeschaut hat.

Mittlerweile gibt es im Unternehmen zu jedem Modul einen internen Consultant – es fand also ein Übergang von externen zu internen Ressourcen statt.

Somit liegt das Fachwissen im Unternehmen.

Die Inhouse Consultants sind eine Mischung aus System Owner, Product Owner und Admin.

Im Mittelstand hat man ja öfter mehrere Hüte auf.

Doch wie lief das Ganze nun ab?

Wörwag hat mit einer drei-System-Landschaft gestartet: Development, Test und Produktiv.

Nach3 Monaten stellten sie fest: Eine 4-System-Landschaft funktioniert besser, um validierte und nicht-validierte Tests durchzuführen.

Auch der zwei-wöchentliche Transport-Rhythmus wurde auf wöchentlich umgestellt, um agiler handeln zu können.

Das waren riesen Learnings für die IT!

Und damit arbeiten sie ganz anders als andere in ihrem Bereich, in der Pharma wird oft nur einmal im Quartal transportiert.

Patrick erklärt noch, wie der Periodic Review funktioniert. Er gibt den Tipp: Erstmal sollte man sich Gedanken dazu machen, was überhaupt in den Review gehört – und welches Thema will man sich wie oft anschauen. Nicht jede Woche muss alles durchgekaut werden.

Patrick ist übrigens auch stellvertretender Sprecher für den DSAGArbeitskreis Life Science und Prozesse. Die Deutsche SAPAnwendergemeinschaft vertritt die Unternehmen hin zu SAP und Patrick ist begeistert davon, wie die Kommunikation funktioniert.

SAP hat mit so vielen Lösungen reagiert, dass die Kunden nun weniger weit sind als die verfügbaren Lösungen.

Zum Schluss geht es noch um das Thema Fehlerkultur. Denn ohne die Möglichkeit, Fehler zu machen, kann so eine Entwicklung nicht stattfinden.

Fehler starten immer klein – erst wenn man nicht darüber spricht, werden sie zu riesigen Problemen.

Außerdem ist es sowieso selten, dass jemand böswillig einen Fehler macht – kann alles passieren!

00:00:00 Vorstellung Patrick Martin

00:01:54 GXP-Prozesse

00:04:13 Dokumentation für einen selbst

00:06:27 Umgang mit Process Ownern

00:11:47 Inspektion

00:15:04 DSAG Arbeitskreis

00:17:08 Schnelligkeit und Change Management

00:25:19 Inhouse-Consultants

00:30:08 Critical Ingredients

00:33:32 Periodic Review

00:36:44 Unternehmenskultur

00:42:27 Qualitätsmanagement

00:46:55 Rückendeckung von der Geschäftsführung

00:49:19 Zwei Fragen an Patrick

Wie digital ist die Life Science-Branche wirklich? Welche Rolle spielt AI bei der Digitalisierung und sind wir bald alle unsere Jobs los?

Darum geht es in der neuen Mythbusters-Edition vom ChaosHacker-Talk, in der Christof Layher Mythen rund um IT in der Pharma-Welt auf den Grund geht.

Diesmal hat er sich das Thema Digitalisierung rausgepickt – darüber wird auch viel diskutiert, vor allem in der Life Science-Branche!

Mythos 1: Regulierung verbietet die Digitalisierung und steht dieser im Weg.

Viele Menschen ruhen sich förmlich darauf aus, dass Behörden kritisch gegenüber Digitalisierung, Modernisierung und neuen Dingen eingestellt sind.

Das ist aber tatsächlich das komplette Gegenteil von dem, was Christof in Gesprächen erlebt – und das ist auch nicht das, was im Gesetz steht.

Die MHRA hat sogar veröffentlicht, dass ein analoger Prozess mindestens genauso gut sein muss wie ein digitaler Prozess und auch die FDA hat auch der GMP nun die C-GMP (current GMP) gemacht, um den Stand von Wissenschaft und Technik explizit zu inkludieren.

Auch Inspektoren sind offen für Gespräche, wenn es noch keine klaren Gesetzgebungen gibt.

Mythos 2: Noch kein Unternehmen in der Life Science-Branche ist komplett digital.

Und daraus folgern viele: Wenn das sowieso noch keiner geschafft hat, dann müssen wir das auch nicht machen!

Dabei ist es aktuell wichtig, einfach anzufangen und die ersten Schritte zu gehen. Für jeden einzelnen Prozess gibt es bereits Beispielfirmen.

Mythos 3: AI wird alle ITler ersetzen.

Christof ist überzeugt: Wir sind noch weit davon weg, dass ein LLM (Large Language Model) jemanden tatsächlich ersetzt. Aber: Alle unsere Jobs werden sich verändern und weiterentwickeln!

Mythos 4: Mit AI kriegt man auch nicht immer super Ergebnisse.

Richtig! Denn AI ist angewiesen auf gute, saubere Daten und einefunktionierende Digitalisierung.

Mythos 5: Digitale Tools sind objektiv und neutral.

Das bezweifelt Christof. Denn auch diejenigen, die Tools entwickeln, sind selbst nicht nur objektiv und neutral. Selbst mit der besten Absicht hat man einen Bias.

Mythos 6: Pharma 4.0 ist Zukunftsmusik und nicht umsetzbar.

Harter Tobak! Denn Industrie 4.0 gibt es jetzt schon seit über 10 Jahren.

Hängt die Pharma-Welt so hinterher?

Christof ist sich sicher, dass das in Pharma auch möglich ist, wenn man seine Hausaufgaben macht!

Mythos 7: Digitalisierung ist ein wichtiges Projekt.

Dafür müssen wir auseinandernehmen, was ein Projekt ausmacht. Das hat ein klares Ziel.

Aber Digitalisierung ist eine Aufgabe des Mindsets und eine Kulturfrage. Das hat nämlich dann kein klares Ziel!

Christof’s Take: Solange man Digitalisierung wie ein Projekt betrachtet, wird das nicht funktionieren!

Mythos 8: Intellectual Property ist wichtig für die Produktion.

Christof gibt hier nochmal einen klaren Denkanstoß. Denn die wenigsten sind sich darüber bewusst, dass auch Code und Software möglicherweise zu Intellectual Property werden können!

Du hast auch Mythen, die Christof besprechen sollte? Dann schreib ihm, z.B. per LinkedIn!

00:00:00 Digitalisierung in Life Science

00:00:43 Regulierung verbietet Digitalisierung

00:02:43 Kein Unternehmen ist digital

00:04:06 AI wird uns alle ersetzen

00:06:56 Digitale Tools ohne Bias

00:08:04 Pharma 4.0

00:08:58 Digitalisierung ist Mindset

00:10:00 Intellectual Property

Maschinenbau und Digitalisierung – passt das überhaupt zusammen?

Ja, auf jeden Fall!

Um das zu diskutieren hat Host Christof Layher in die neue Folge vom ChaosHacker-Talk Timo Steinebrunner eingeladen, Head of Global Sales bei ZAHORANSKY, an die auch der Dank für diese Folge geht.

ZAHORANSKY ist eine der Firmen, die Christof als Hidden Champion bezeichnet, sie produzieren intelligente Maschinen, die AI-ready sind, alsoklassische Anlagen für die pharmazeutische oder die GXP-Industrie.

Sie sind dabei aufgeteilt in zwei Geschäftsbereiche: Oral Care mit dem Thema Zahnbürste und Health Care Solutions.

Auf der einen Seite ist da die Digitalisierung und auf der anderen Seite der klassische Maschinenbau – zwei Themen, die auf den ersten Blick völlig gegensätzlich sind.

Doch wenn Anlagen komplexer werden, dann braucht man für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine entsprechende Tools.

Bei ZAHORANSKY wird das Thema Digitalisierung großgeschrieben, es hängt organisatorisch auch unter dem Vorstand.

Timo erzählt, wie der Weg von analog zu digitalisiert aussah.

Das Unternehmen arbeitet dabei sehr agil und bezieht Kunden mit ein. Denn die sollen frühzeitig ein Bild davon haben, wie die Maschineaussehen soll. Hier spielt rein, dass wir alle sehr visuell orientiert sind.

Trotz diesen modernen Ansätzen, dem Einsatz von KI und sogar Tools wie dem digitalen Zwilling, bleibt ZAHORANSKY bodenständig.

Vielleicht ist auch das ein Grund dafür, dass die Produkte so zuverlässigsind.

Dabei sollen alle abgeholt und integriert werden. Trotz komplexer Themen soll kein „Bullsh*t-Bingo“ betrieben werden, bei dem Menschen auf der Strecke bleiben.

Der technische Dialog ist wichtig.

Und auch wenn das kein traditioneller Verkaufsinhalt ist, müssen sich die Sales-Teams damit beschäftigen – geht es mal zu tief, dann müssen auch Entwickler in Kundengespräche.

Christof und Timo sprechen darüber, wie die Zukunft im Maschinenbau aussehen wird und wie sich auch die Umgebung weiterentwickeln wird.

Wichtig wird auch in Zukunft sein, agil unterwegs zu sein und Produktion langfristig zu denken.

Und sowas beginnt bei der Führungskultur. Fehlerkultur muss inDigitalisierungsprozessen da sein. Mitarbeitende brauchenpsychologische Sicherheit, damit sie ausprobieren und testen – nur so können Innovationen entstehen.

Zum Schluss geht es noch um den Start mit Künstlicher Intelligenz und darum, wie man den EU AI-Act als Unternehmen sinnig umsetzt.

Diese Folge wurde präsentiert mit freundlicher Unterstützung vonZAHORANSKY Health Care Solutions.

Zum Video von Christof bei ZAHORANSKY: https://youtu.be/O-Xflwagrqw?si=E9SzcKYxvJklLnV7

Zur Website von ZAHORANSKY: https://www.zahoransky.com/de/healthcare

Zum Podcast von Max Friedrich:

00:00:00 Vorstellung Timo Steinebrunner

00:02:31 Moderner Maschinenbau

00:04:10 Von analog zu digitalisiert

00:05:47 Zusammenarbeit der Teams

00:12:28 Unternehmenskultur für Digitalisierung

00:15:47 Intelligente Anlagen

00:16:18 Buzzwords in der Kommunikation

00:21:39 Team-Kultur für Erfolg

00:25:07 Projektmanagement

00:30:38 Fehlerkultur

00:32:01 Blick in die Zukunft vom Maschinenbau

00:33:36 Start mit KI

00:36:00 Trustworthy AI

00:37:55 Big Picture

00:41:41 Zwei Fragen an Timo

Wie macht man das eigentlich, wenn man „irgendwas mit Daten“ machen will? Was gibt es da alles für Buzzwords und was bedeuten sie? Was ist Power BI und wie führt man das strategisch ein?

Darüber spricht Christof Layher, Host vom ChaosHacker-Talk in der neuen Folge mit Martin Bubenheimer.

Martin ist Power BI Architect bei der Daiichi Sankyo Europe, der zweitgrößten Pharma-Firma in Japan mit dem Schwerpunkt auf Krebs und Kardiologie. Einige Zuhörer:innen werden ihn von AI or DIE kennen.

Der Vorteil von Pharma? Sie können es sich leisten, Geld auf Probleme zu schmeißen.

Trotzdem ist es natürlich sinnig, strategisch zu starten.

Christof möchte wissen, wie man als Unternehmen mit Power BI startet.

Martin erklärt, dass es erstmal Menschen im Unternehmen geben sollte, die schon ein gewisses Hintergrundwissen haben – oder man muss diese Menschen halt einkaufen.

Zum Start geht es erstmal um Governance, ein Thema, das gar nicht so beliebt ist.

Vor allem darf es kein Bremsklotz sein. Man sollte also erstmal den Nutzen verstehen: Warum will ich eigentlich Leitplanken haben?

Governance kann dann Stabilität und Business Continuity garantieren.

Die beiden gehen in die Begriffsdefinition von Data Warehouse und Organisationsstruktur-Formen über.

Und natürlich geht’s auch um das Thema Beratung und Berater:innen – denn das ist besonders in Data gerade echt ein Hype. Das Problem?Berater:innen kommen oft rein und versprechen fancy Dinge.

Doch die tollste Datenstrategie bringt halt nichts, wenn sie nicht zumeinen Leuten passt.

Martin findet es deswegen wichtig, eigene Skills aufzubauen und die Mitarbeitenden passend zu den Themen zu verteilen.

Christof empfiehlt crossfunktionale Teams, denn so kann man am besten voneinander lernen.

Doch wie viele Daten sollte man denn jetzt sammeln?

Für Martin gibt es da eigentlich gar nicht zu viele Daten. Wichtig ist aber, auf die richtigen Daten zu schauen, wenn man dann eine „data driven decision“ treffen möchte. Für ihn stellt sich nicht dieFrage, OB man die Daten nutzt, sondern WANN man sie mal braucht.

Außerdem erzählt Martin, wie Data bei ihm im Unternehmen aufgebaut ist und wieso Data als Teamsport betrachtet werden sollte.

Dabei geht es auch um Process-Mining und um die Vereinfachung von Prozessen.

Er gibt den Tipp, erstmal die Datenqualität zu verbessern, daraus den Prozess sichtbar zu machen und dann diesen zu verbessern.

00:00:00 Vorstellung Martin Bubenheimer

00:01:38 Start mit Power BI

00:05:22 Die Rolle von Governance

00:07:28 Definition von Begriffen

00:14:07 Upskilling oder Beratung?

00:19:58 Data Driven Decision making

00:23:17 Daten sammeln

00:29:09 User Requirements

00:37:48 Semantik der Daten

00:41:12 Eine Frage der Architektur

00:44:44 Data als Team-Sport

00:51:25 Zwei Fragen an Martin

Was hat Verwaltung mit der Life Science-Branche zu tun? Gibt es da Parallelen in Bezug auf Digitalisierung? Und wie geht man mitDatenschutz um?

Darüber spricht Host Christof Layher in der neuen Folge vom ChaosHacker-Talk mit Thorsten Rode, IT-Leiter der Stadt Nettetal. Er hat dort alsSystemadministrator begonnen und ist nun seit 4 Jahren nicht nur für den Bereich IT-Service zuständig, sondern auch für den Bereich E-Government.

Christof hat ein lustiges Zitat über ihn gelesen in Anlehnung an den Claim von Baden Württemberg: Digital hier, aber waren Sie mal in Nettetal?

Doch was verbindet Life Science und Stadtverwaltung?

In beiden Fällen haben wir ein reguliertes Umfeld vor uns, in dem es einige Spielregeln gibt.

Thorsten erzählt, warum und wie Nettetal die Digitalisierung angegangen ist.Denn man muss einen großen Spagat machen, wenn man auf der einen Seite digital sein möchte und gleichzeitig aber auch alleBürger:innen mitnehmen will.

Denn wichtig ist, dass die digitalen Lösungen zusätzliche Kanäle sind. Die 85jährigen Omas und Opas müssen trotzdem noch ins Rathaus gehen dürfen.

Digitalisierung ermöglicht dann aber auch, dass sich Menschen mehr auf genau dieseBeratungsleistungen konzentrieren können.

Außerdem gibt es so mehr Job-Entwicklungsmöglichkeiten in der Stadtverwaltung. Und natürlich hilft die Digitalisierung so auch, dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

Dabei sieht Thorsten die Bürgerinnen und Bürger als Kunden, ähnlich wie man das als modernes Dienstleistungsunternehmen auch tut.

In der technischen Umsetzung ist das gar nicht so einfach.

Wichtig ist es, keine gläsernen Bürger:innen zu kreieren.

Thorsten gibt da vor allem zu bedenken, dass Regierungen nicht die Möglichkeit haben dürfen, auf Knopfdruck alle Informationen über dieBürger:innen zu bekommen.

Er wagt dazu einen Blick in die Vergangenheit und erklärt, dass es die Nationalsozialisten so noch einfacher gehabt hätten – so etwas darf auf keinen Fall passieren.

Auch beim Einsatz von KI muss man diese Risiken mitdenken.

Gleichzeitig ist es sinnvoll, Themen zu verknüpfen und es den Bürger:innen so einfacher zu machen.

Ein Beispiel:

Jemand zieht um und meldet sich um. Dann kann die Person direkt darauf hingewiesen werden, dass Kita, Schule, Hundesteuer und Müll auch umgemeldet werden müssen.

Auch anonymisierte Datensätze können das Leben in der Stadt noch verbessern, beispielsweise beim Quartiersmonitoring. Eine Siedlung mit alten Häusern und älteren Bewohnern bekommt in Zukunft wahrscheinlich neue Besitzer. So kann man direkt Maßnahmen entwickeln, um die Lebensqualität zu verbessern.

Thorsten gibt den Tipp, Quick Wins bei der Entwicklung zu kreieren, um alle Mitarbeitenden bei der Digitalisierung mitzunehmen.

00.00:00 Vorstellung Thorsten Rode

00:03:33 Interdisziplinäres Team

00:06:55 Risikoabschätzung

00:09:58 Vorteile digitaler Verwaltung

00:16:58 Verknüfung von Daten

00:22:06 Datenmanagement

00:23:59 Umgang mit Datenschutz

00:30:03 Kommunikation mit Bürgern

00:35:58 Anonymisierte Datensätze

00:39:45 Bürgerbeteiligung

00:42:39 Angst vor Veränderung

00:49:06 Zwei Fragen an Thorsten