KI-Einführung im Unternehmen: Make or buy? Mit Thomas Fontaine von Mazda

Episode von Datendurst mit Tim Ebner von Tim Ebner · 5. Juni 2026 · 49 min

In diesem Podcast-Interview diskutieren Thomas Fontaine von Mazda und Tim, wie Unternehmen KI sinnvoll und effizient einführen können. Thomas von Mazda teilt Einblicke in die Make-or-Buy-Entscheidungen bei KI, kluge organisatorische Rahmenbedingungen, die Nutzung von Databricks und die Bedeutung von Governance und Qualität bei KI-Projekten.

Takeaways

Hektisch und schnell einzuführen, ist nicht verlässlich.

Qualität und Governance sind entscheidend.

Databricks ist wie Google Cloud Platform on steroids.

Kapitel

00:00:00 Intro und Vorstellung von Thomas Fontaine

00:04:24 [Anzeige] Haufe Akademie: Weiterbildung zum KI-Manager

00:05:38 Die rhetorische Frage: Kann man KI schnell und hektisch einführen?

00:06:36 Gen AI vs. Machine Learning: Was bringt Unternehmen wirklich voran?

00:07:32 Warum ChatGPT bei Podcast-Kapiteln halluziniert

00:09:59 Schatten-IT: Wenn die private Kreditkarte zum KI-Tool führt

00:11:14 Governance-Grundlagen: Qualität, Datenschutz und EU AI Act

00:13:41 Wie Mazda seinen mehrstufigen KI-Governance-Prozess aufgesetzt hat

00:16:04 Synergien erkennen: Wenn ein Agent-Wunsch zur Databricks-Lösung wird

00:17:16 Cross-funktionale Teams: Freiwillige Arbeit mit echtem Impact

00:20:03 AI ist eine Make-or-Buy-Entscheidung

00:21:22 Embedded AI: Wenn Qualtrics plötzlich OpenAI nutzt

00:23:50 Kundenfeedback in 15 Sprachen: übersetzt und klassifiziert mit Databricks

00:28:30 Die AI-Matrix: Schritte zur richtigen Make-or-Buy-Entscheidung

00:32:08 Prozesse vor Technologie: Warum Lift-and-Shift scheitert

00:33:41 Mehrwert messen und dokumentieren für mehr Budget

00:36:51 Was Databricks in Sachen KI alles kann

00:40:19 Geil: Das Dashboard, mit dem man chatten kann

00:46:57 Outro und Verabschiedung

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Vorschau

In zwei Wochen sprechen Oliver Ulbrich und Tim darüber, warum Dashboard-Projekte so häufig scheitern. Anhand eigener Erfahrungen zeigen die beiden, welche Fehler sie selbst gemacht haben, was sie daraus gelernt haben und warum die Anforderungsanalyse heute einen zentralen Bestandteil ihrer Projekte ausmacht. Außerdem verraten sie, welche Vorgehensweisen ihre Dashboards heute erfolgreicher machen und für deutlich bessere Ergebnisse bei Umsetzung, Review und Übergabe sorgen.

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