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Security and Transformation: Friends or Enemies? | Toni Garcia

Vor 2 Tagen•5:38

Toni Garcia has been CISO and CIO at the same time — in one of the most regulated industries in the world. In this teaser, he tackles three uncomfortable questions: Are security and transformation really opponents? Can agile actually work in pharma? And when does a hacker decide to become a manager? More at Friday

Digitalisierung im Labor ist kein IT-Projekt | Marc Porr

05.06.2026•55:16

Viele Unternehmen behandeln Labore wie ein weiteres IT-System.Genau da fängt das Problem an. In dieser Folge spreche ich mit Marc darüber, warum Digitalisierungsprojekte im Labor so oft scheitern - und warum das nichts mit fehlender Technologie zu tun hat. Die eigentliche Ursache liegt tiefer: falsche Denkmuster, fehlende Trennung von IT und OT, und der Versuch, komplexe physische Prozesse mit klassischen IT-Methoden zu erschlagen. Wir reden über reale Beispiele - von Produktionsausfällen durch simple IT-Mechanismen bis hin zu absurden Sicherheitskonzepten, die in der Praxis nicht funktionieren. Und wir gehen dahin, wo es spannend wird:Wie sieht eine Architektur aus, die wirklich funktioniert?Welche Rolle spielen Standards wie SILA oder OPC UA?Und warum ist „Compliance“ oft selbstgemachtes Chaos? Am Ende bleibt eine unbequeme Erkenntnis:Digitalisierung im regulierten Umfeld scheitert selten an Technik - sondern fast immer an Entscheidungen. ? Key Takeaways Labore sind keine klassische IT-UmgebungWer sie so behandelt, produziert Probleme - technisch, organisatorisch und wirtschaftlich.Das größte Missverständnis: Alles ist „IT“In Wahrheit reden wir über physische Prozesse, Automatisierung und Operational Technology.Digitalisierung scheitert am Anfang - nicht am EndeWenn Anforderungen nicht vom Ergebnis her gedacht werden, baut man am Bedarf vorbei.Security ist nicht gleich SecurityIn der IT zählt oft Vertraulichkeit und Integrität.Im Labor und in der Produktion dominiert Verfügbarkeit.Standards sind notwendig - aber nicht ausreichendSILA, OPC UA & Co. helfen - aber sie lösen nicht das Gesamtproblem.Netzwerksegmentierung ist kein „Nice-to-have“Sondern die Grundlage, um unterschiedliche Sicherheitsniveaus überhaupt betreiben zu können.Die wichtigste Ressource fehlt oft: ÜbersetzerMenschen, die sowohl IT als auch Labor/Produktion verstehen.Compliance ist kein NaturgesetzWenn sie Prozesse blockiert, wurde sie falsch implementiert - nicht falsch vorgeschrieben.DevOps gehört ins LaborVersionierung, Automatisierung, Security Checks - alles gelöste Probleme. Werden nur oft ignoriert.Entscheidungen sind immer unsicherWer wartet, bis alles sicher ist, trifft keine Entscheidungen mehr. ? Inhalte & Referenzen aus der Episode ? „The Mythical Man-Month“ - Frederick P. Brooks Jr.Klassiker über IT-Projektmanagement - erschreckend aktuell, obwohl aus den 70ern.? SILA (Standardization in Lab Automation)Framework zur Standardisierung von Gerätekommunikation im Labor? OPC UA (inkl. LADS)Industriestandard für sichere Maschinenkommunikation - zunehmend relevant im Laborumfeld? Allotrope / AnIMLStandards für strukturierte Labordaten und Ergebnisformate⚙️ DevOps & Git-basierte WorkflowsGrundlage für „Compliance by Design“ und reproduzierbare Prozesse

Der größte IT-Mythos im Labor - und warum er dich Geld kostet

29.05.2026•1:10

Labore gehören zur IT-Landschaft?Klingt logisch. Ist aber falsch. In diesem Teaser sprechen wir über genau diesen Denkfehler - und warum er einer der Hauptgründe ist, warum Digitalisierungsprojekte im regulierten Umfeld scheitern. Außerdem: Warum Cybersecurity in kleinen Unternehmen oft zu spät kommtWieso viele Digitalisierungsinitiativen schon am Anfang kippenUnd warum „mehr Digitalisierung“ nicht immer die richtige Antwort istEin kurzer Vorgeschmack auf die kommende Episode - mit ein paar unbequemen Wahrheiten. Die komplette Folge erscheint nächste Woche.

IT Asset Management ist langweilig. Bis das Fehle kostet. | Alexander van der Steeg

22.05.2026•54:22

IT Asset Management hat ein Imageproblem. Klingt nach Inventarliste, Excel und Verwaltung. Also genau nach dem Zeug, das keiner freiwillig anfasst. Im Gespräch mit Alexander van der Steeg wird ziemlich schnell klar:Das Thema ist alles andere als „nice to have“. Es ist die Grundlage dafür, ob du dein Unternehmen überhaupt unter Kontrolle hast. Wir sprechen darüber, warum fehlende Transparenz der eigentliche Risikotreiber istweshalb Excel-Listen in regulierten Umfeldern brandgefährlich werdenund warum viele Unternehmen genau an der Stelle scheitern, bevor es überhaupt losgehtSpoiler:Nicht die Technologie ist das Problem. Sondern die Entscheidung, sich wirklich damit auseinanderzusetzen. Podcast Empfehlung:UNF#CK YOUR DATA - Christian KrugGesprächspartner:Alexander van der Steeg und Christof Layher

Sprache entscheidet: Warum deine KI ohne saubere Begriffe scheitert | Tom Winter

08.05.2026•55:21

Wir reden ständig über Daten, KI und Automatisierung.Aber wir übersehen das Fundament: Sprache. In dieser Folge spreche ich mit Tom Winter über ein Problem, das in fast jedem Unternehmen existiert – und selten sauber adressiert wird:Wir verwenden die gleichen Begriffe, meinen aber unterschiedliche Dinge. Was harmlos klingt, wird im Kontext von KI richtig teuer.Denn Large Language Models arbeiten genau mit diesen Begriffen. Wenn die Bedeutung unscharf ist, skaliert die KI nicht Wissen – sondern Missverständnisse. Wir sprechen darüber, warum Terminologie mehr ist als ein „Wörterbuch“, wie Taxonomien und Ontologien daraus echte Entscheidungsgrundlagen machen und warum viele aktuelle KI-Ansätze genau hier an ihre Grenzen stoßen. Und wir schauen auf eine unbequeme Wahrheit:Digitale Transformation scheitert nicht an Technologie – sondern an fehlendem gemeinsamen Verständnis. Key Takeaways Gleiche Begriffe bedeuten nicht automatisch das Gleiche – Kontext entscheidetTerminologie ist die Grundlage für saubere Kommunikation und DatenverarbeitungTaxonomien und Ontologien machen Bedeutung strukturiert und maschinenlesbarKlassische KI-Ansätze (z. B. RAG) stoßen bei Mehrdeutigkeit schnell an GrenzenOhne semantische Klarheit steigt das Risiko von Fehlinterpretationen und HalluzinationenUnternehmen brauchen keine zentrale Datenbank für alles – aber eine zentrale Referenz für BedeutungDatensilos sind nicht das Problem – fehlende Verbindung zwischen ihnen schonEine saubere semantische Basis ist Voraussetzung für skalierbare, agentenbasierte KI-SystemeSprache ist kein „Soft-Thema“, sondern kritische Infrastruktur für DigitalisierungLinks aus der Episode Buch: Fuzzy ThinkingVerein: Deutscher Terminologietag (DTT)

Daten sind nicht das Problem. Entscheidungen schon. | Thomas Gengler

24.04.2026•50:18

Daten sind überall.Nur bringen sie erstaunlich selten etwas. Warum? Weil Unternehmen glauben, das Problem sei technisch. Ist es nicht. In dieser Folge spreche ich mit Thomas Gengler (Head of BI Services bei der Phoenix Group) über das, woran Dateninitiativen wirklich scheitern: Unterschiedliche Definitionen statt gemeinsames Verständnis„Wir brauchen alle Daten“ statt klarer Use CasesKI-Hype ohne DatenbasisExcel-Schattenwelten trotz moderner BI-ToolsUnd ja - auch über das, was funktioniert. ? Darum solltest du reinhören Wenn du Verantwortung trägst für: ITDatendigitale Transformationoder einfach EntscheidungenDann kennst du diese Situationen. Und wahrscheinlich auch den Frust dahinter. ? Was du mitnimmst Warum Datenintegration selten ein Technikproblem istWieso „alle Daten“ der Anfang vom Ende istWie echte Datenprodukte entstehen (nicht nur Reports)Warum Self-Service kein Risiko ist - sondern PflichtWieso Datenkultur kein Buzzword ist, sondern harte FührungsarbeitUnd ein Satz, der hängen bleibt: KI skaliert deine Datenqualität.Nicht deine Intelligenz. ? Praxis aus einem regulierten Umfeld Wir reden nicht über Startups. Sondern über: internationale Strukturenregulatorische Anforderungenheterogene SystemlandschaftenAlso genau die Realität, in der die meisten Organisationen stecken. ? Empfehlung aus der Folge Lean Startup von Eric Ries Nicht wegen des Buzzwords. Sondern wegen einer unbequemen Wahrheit:Du kannst ein Jahr lang etwas perfekt bauen -und trotzdem komplett am Bedarf vorbeiarbeiten. Christof Layher Thomas Gengler Seine Bücher ? Zum Mitnehmen Daten schaffen keinen Wert. Die Entscheidung, die du damit triffst, schon. Wenn du das Gefühl hast, dein Unternehmen diskutiert noch über Tools statt über Wirkung: Dann solltest du diese Folge hören.