EAM#31: AI Memory - Was passiert, wenn AI mehr weiß als das Unternehmen?

Vor 6 Tagen•29:24

AI wird zunehmend Teil von Geschäftsprozessen, Entscheidungen und Wissensarbeit. Dabei entsteht nicht nur Output, sondern auch Kontext, Historie und neues Wissen. In dieser Folge geht es um die Frage, was passiert, wenn dieses Wissen langfristig stärker an AI-Systeme, Agents oder Plattformen gebunden ist als an das Unternehmen selbst.

EAM#30: AI Decision Rights - Wie viel darf AI entscheiden?

06.09.2026•35:34

In dieser Folge geht es um eine zentrale Frage für den Einsatz von AI im Unternehmen: Welche Rolle darf AI in Entscheidungen tatsächlich übernehmen? Besonders spannend ist dabei die Trennung zwischen Entscheidung und Ausführung: Human Decide. AI Perform. Denn hohe Autonomie bedeutet nicht automatisch, dass AI auch die Entscheidungshoheit besitzen muss. Aus Sicht der Enterprise Architecture reicht RAPID allein jedoch nicht aus. Zusätzlich müssen Kriterien wie Kritikalität, Risiko, Reversibilität, Datenqualität und regulatorischer Einfluss berücksichtigt werden.

EAM#29: AI Governance - Wer entscheidet über AI?

30.08.2026•33:19

Mit dieser Folge schließen wir unsere erste AI-Serie ab. In den vergangenen Episoden haben wir den Weg von AI TCO, über AI Demand, Enterprise Architecture und Solution Architecture aufgebaut. Heute folgt der letzte Baustein: AI Governance. AI Governance bedeutet weit mehr als Datenschutz oder Compliance. Sie schafft den organisatorischen Rahmen, damit AI-Initiativen wirtschaftlich, sicher und langfristig erfolgreich betrieben werden können. In dieser Folge sprechen wir darüber, warum Governance bereits mit der ersten AI-Idee beginnt, weshalb klare Verantwortlichkeiten entscheidend sind und wie Enterprise Architecture, Solution Architecture und Governance gemeinsam dafür sorgen, dass AI im Unternehmen steuerbar bleibt. Denn am Ende entscheidet nicht das beste AI-Modell über den Erfolg einer AI-Initiative – sondern die Fähigkeit eines Unternehmens, AI verantwortungsvoll einzusetzen.

EAM#28: AI Architecture (2/2) - Von der Enterprise zur Solution Architecture

23.08.2026•42:12

In dieser Folge schließen wir unsere zweiteilige Serie zur AI Architecture ab. Nachdem wir in EAM#27 die Rolle der Enterprise Architecture betrachtet haben, wechseln wir heute bewusst in die Solution Architecture. Im Mittelpunkt stehen nicht einzelne AI-Technologien, sondern die Architekturentscheidungen, die darüber bestimmen, ob eine AI-Lösung langfristig erfolgreich betrieben werden kann. Du erfährst, welche Bausteine eine moderne AI-Lösung besitzt, welche Aufgaben ein Solution Architect übernimmt und warum eine gute Architektur wichtiger ist als die Wahl eines bestimmten AI-Modells. Außerdem vergleichen wir die drei führenden AI-Plattformen – ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) und Gemini (Google) – aus Sicht eines Enterprise- und Solution Architects.

EAM#27: AI Architecture (1/2) - Ohne EAM keine langfristige AI

16.08.2026•24:01

In dieser Folge beginnt der erste Teil der zweiteiligen Reihe zur AI Architecture. Nachdem wir in den vergangenen Episoden die wirtschaftliche Bewertung von AI (EAM#25) und die Priorisierung von AI Use Cases (EAM#26) betrachtet haben, geht es heute um die strategische Einordnung von AI in die Unternehmensarchitektur. Du erfährst, warum AI keine eigene Architekturdomäne ist, weshalb Business Capabilities und Data Entities weiterhin das Fundament bilden und welche Rolle Enterprise Architecture dabei spielt, AI-Initiativen unternehmensweit steuerbar und skalierbar zu machen. Die technische Umsetzung folgt in der nächsten Episode aus Sicht der Solution Architecture.

EAM#26: AI Demand - Wie EAM AI-Investitionen bewertet

09.08.2026•34:27

Artificial Intelligence bringt Unternehmen nicht in die Situation, zu wenige Ideen zu haben – sondern zu viele. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die richtigen AI Use Cases auszuwählen und gezielt in diejenigen zu investieren, die den größten Business Value schaffen. In dieser Folge betrachten wir AI Demand aus der Perspektive der Enterprise Architecture. Es geht nicht um Formulare oder Genehmigungsprozesse, sondern um eine strukturierte Bewertungsmethodik für AI Use Cases. Außerdem stelle ich das Konzept einer AI Organization und eines AI Architecture Boards vor, die Unternehmen dabei unterstützen, AI-Initiativen strategisch zu priorisieren und nachhaltig zu steuern.