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In dieser Folge von Digitalwandler erklärt der fünffache Microsoft Most Valuable Professional (MVP) Ralf Richter, was die MVP-Rolle wirklich bedeutet, wie Community-Arbeit Innovationen antreibt und welche praktischen Prinzipien beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen zählen. Ralf erklärt, wie und wann KI-Projekte wirklich Sinn ergeben und weshalb KI den Menschen nicht die Jobs wegnimmt, sondern neue Rollen schafft. Um Mitarbeitende fit für die KI-Zukunft zu machen, legt er besonderes Augenmerk auf praktischen Wissenstransfer.

Diese Inhalte erwarten Sie in der Episode 

1. Was ist ein Microsoft Most Valuable Professional?

Ralf stellt klar, dass ein MVP kein undifferenzierter Microsoft-Fan ist, sondern ein spezialisierter Community-Leader, der sein technisches Wissen teilt und durch direkten Austausch mit Microsoft-Produktteams echten Mehrwert für Projekte schafft. Der Titel bringt Sichtbarkeit, kurze Wege zu Produktentscheidern und damit strategische Vorteile für Unternehmen.

„Ein Microsoft MVP ist Experte in seinem Gebiet und teilt diese Expertise. Ein MVP ist ein Community Leader.“ 

2. Wie wird man Microsoft MVP?

Der Weg zum MVP läuft über Nominierung und kontinuierliches Engagement: Meetups, Knowledge-Sharing und nachhaltige Vernetzung. Ralf betont, dass die Community-Arbeit selbst das Ziel ist — der Titel ist das Ergebnis dieser beständigen Arbeit und hilft, technisches Wissen breit verfügbar zu machen.

3. Wann sich der Einsatz künstlicher Intelligenz auszahlt

Ralf erklärt, wie er gute Use Cases für KI identifiziert: Künstliche Intelligenz lohnt sich dort, wo sie echte Erleichterung bietet — etwa durch Automatisierung repetitiver Aufgaben, Entlastung von Mitarbeitenden oder deutlich schnellere Prozesse. Für ihn entscheidend ist die zunächst immer die Überlegung, ob und wie künstliche Intelligenz einen Prozess optimieren kann.

„Das fängt mit der Fragestellung an: Wenn ich ein Projekt aufsetze, wofür setze ich dieses Projekt mit AI auf?“

4. Die Kraft von Communities: Theorie-Praxis-Transfer

Für erfolgreichen Theorie-Praxis-Transfer empfiehlt Ralf einfache Sprache, konkrete Use Cases und bewährte Formate wie Brown Bags oder Meetups. Den Austausch innerhalb der Community findet er wichtig und empfiehlt daher allen, die mit dem Gedanken spielen, eine eigene Community ins Leben zu rufen: Einfach starten!

 

 

Transkript der Folge 4

Community statt Konkurrenz – Wie Microsoft Most Valuable Professionals den digitalen Wandel antreiben

Begrüßung

Philipp Ebnet, CGI: Hallo und herzlich willkommen zur neuen Folge unseres Podcasts Digitalwandler. Ich bin Philipp und ich bin kürzlich auf Microsoft MVPs gestoßen, also auf Most Valuable Professionals. Und ich habe mich da gefragt, was genau verbirgt sich eigentlich hinter diesem Begriff? Und da habe ich mir gedacht, das ist doch ein gutes Thema für den Podcast. Und damit ich mich da nicht alleine damit beschäftigen muss, habe ich mir einen Gast eingeladen ins virtuelle Studio, der mir das sicherlich sehr gut erklären kann, weil er ist bereits fünf Mal Microsoft MVP geworden, unter anderem im Bereich Cloud und AI. Ich habe mir heute Ralf Richter eingeladen. Hi Ralf erstmal.

Ralf Richter, CGI: Servus zusammen.

Philipp Ebnet, CGI: Ralf ist nicht nur Microsoft MVP, sondern hat auch schon über zwei Jahrzehnte Berufserfahrung in der IT, hat sich auf Cloud, DevOps und KI-Technologien spezialisiert. Ist in vielen verschiedenen Branchen unterwegs gewesen, zum Beispiel in der Medizintechnik, Finanzwesen, Automobilindustrie oder Fertigung. Ist auch Vorstand des DOAG, also der Deutschen Oracle Anwendergruppe. Das ist ein Verein, der Mitglieder im IT-Umfeld begleitet und auf dem Berufsweg begleitet.

Und Ralf ist auch als Berater und Trainer tätig und begleitet in seinen Projekten strategisch und methodisch die Projekte und ist Advisor auf C-Level. Ralf ist sehr intensiv in der IT unterwegs, würde ich sagen, und eben wie anfangs erwähnt, fünfmal MVP. Und ich will heute ein bisschen erfahren, was genau verbirgt sich hinter dem Begriff, was ist auch mein Vorteil als Unternehmen, wenn ich einen MVP beschäftige oder wie hilft mir ein MVP in meinen Projekten weiter.

Was ist ein Microsoft MVP — kurz erklärt

Philipp Ebnet, CGI: Und insofern fange ich einfach mal an, Ralf, kannst du mir mal kurz und knapp erklären, was ist ein Microsoft MVP und was ist ein Microsoft MVP auch nicht. Also was verbirgt sich hinter dem Begriff?

Ralf Richter, CGI: Also, vielen Dank, dass ich hier sein darf, ich freue mich sehr. Kurze Korrektur. Der Verein DOAG heißt nur noch DOAG. Das Kürzel ist der Vereinsname geworden. Es hat nicht mehr den Bezug zu Oracle, es früher war. Das ist mir wichtig, dass das alle wissen, wir sind offen für alle Technologien. Und das wird sich auch in Zukunft immer mehr spiegeln bei unseren Events.

Ja, was ist ein Microsoft MVP und was ist ein Microsoft MVP nicht? Die einhellige Meinung da draußen ist oft der MVP ist super affin in jeder Art und Weise von Microsoft Technologien. Kurze Antwort, nein. Ein Microsoft MVP verfechtet alle Microsoft Technologien jederzeit und überall und ist absolute Fanboy? Nein.

Ein Microsoft MVP ist Experte in seinem Gebiet und teilt diese Expertise. Er ist ein Community Leader und hat sich verdient gemacht in viel Community Arbeit auch darüber, dass er seine Erkenntnisse und das Feedback mit den Microsoft Produktgruppen teilt. Und der Benefit eines MVPs ist tatsächlich, dass er sehr kurze Wege nach Microsoft in die Produktgruppen rein hat.

Auf der anderen Seite ist ein Microsoft MVP ein sichtbares Aushängeschild für jedes Unternehmen, weil ein MVP spricht auf den Bühnen dieser Welt über die Technologien, die selbstverständlich dann auch verbunden werden und verknüpft werden mit dem Unternehmen, für das ein MVP tätig ist. Gleichbedeutend ist es aber auch: diese tiefe Expertise, die er hat, kann er sehr, sehr erfolgreich in den Unternehmen einbringen für die er tätig ist, respektive für die Kunden, für die er tätig ist. Und so damit den entscheidenden Vorteil, den Zeitvorsprung sichern, den ein kritisches Projekt braucht oder den ein innovatives Projekt braucht, um nach vorne zu kommen. MVPs sind aber auch dazu da, zu sagen, „ja, okay, think big, start small“ und dann den Kern einer Geschichte wieder rauszubringen, weil das hat uns auch erfolgreich gemacht.

Wie wird man Microsoft MVP?

Philipp Ebnet, CGI: Alles klar, dann ja, wie, wurdest du denn Microsoft MVP? Also wirst du nominiert oder nominierst du dich selber, nominieren dich deine Kollegen oder?

Ralf Richter, CGI: Das wäre toll, wenn man sich selber nominieren könnte.

Philipp Ebnet, CGI: Ja, genau, also wie läuft das ein bisschen?

Ralf Richter, CGI: Also ich war schon tätig in einzelnen Communities. Ich hab selber eine Community gestartet, weil mir hat das Techbein gefehlt. Es gab bereits eine Azure-Community bei uns in München, aber sie war so auf diesem IT-Professional-Level. So überall nicht Fisch, nicht Fleisch. Es ging mir nicht tief genug und deswegen habe ich die Azure-Dev-Community gegründet in München, um diesen Entwickleranteil, diesen Hands-on-Anteil dabei zu haben. Und habe dann verschiedene Veranstaltungen erfolgreich über die Bühne gebracht. Wir sind schnell gewachsen als Meet-up. Wir mit über 1800 Leuten am Start, die regelmäßig folgen und auftauchen. Wir sind nicht alle immer zusammen dort, aber wir haben diese Reichweite erreicht.

Und haben auch mit Microsoft zusammen das eine oder andere Event auf die Beine gestellt. Und interessanterweise gab es dann ein Gespräch mit einem sehr geschätzten Kollegen, der mit mir über Themen gesprochen hat und anschließend sagte er dann, ja, aber dann kannst du das ja im MVP-Channel nachfragen. Und dann habe ich ihn mit riesig großen Augen angeschaut und habe dann gesagt, „nee, du, so richtig weiß ich grad nicht, über was du redest“. Und ach, du bist kein MVP und ich nein. Und so hat es dann seinen Lauf genommen und ich wurde dann von einem MVP quasi vorgeschlagen oder nominiert und bin dann in diesen Prozess reingeraten und ja, ich hab nichts von dem, was ich getan hab, jemals mit der Motivation gemacht, MVP zu werden, sondern dieser Titel kam zu mir.

Und genauso verfolge ich das weiter. Alles, was ich in der Community mache, dient nicht dem Erhalt dieses Titels, sondern diese Community und den Gedanken nach vorne zu treiben. Was zugegebenermaßen seit Corona richtig schwer geworden ist. Aber genau das ist die Idee dahinter eigentlich. Communities zu haben, Wissen zu teilen, sich zu vernetzen. Es ist unwahrscheinlich, wie offen die Leute mit einem reden, wenn wir über technische Details sprechen. Man tauscht dann nicht irgendwie Kundennamen aus, sondern es geht wirklich tief in die Technik rein. Wie könnte man das lösen? Problemstellung XY und so erlangt man weiter Expertenwissen, ohne, dass man richtig viel dafür tun muss und das ist der Benefit eigentlich daraus.

Ist Microsoft MVP nur ein Marketing-Label?

Philipp Ebnet, CGI: Wenn ich jetzt mal ganz kritisch den Einwand bringen würde, MVP klingt erst mal nach Marketing Label. Was wäre da so deine kurze Antwort, um das zu entkräften?

Ralf Richter, CGI: Also das kann man nicht entkräften. Im Grunde genommen ist ein MVP ein Influencer. Neudeutsch. Technische Influencer. So verstehen wir uns auch. Aber uns dient es vor allen Dingen erst mal über den technischen Austausch. Und wir mögen dieses Community-Ding, dies mit den Leuten zusammen coole Sachen auf die Beine stellen, dabei ein gutes Erlebnis zu haben. Das ist das, was ein MVP ausmacht. Es hat natürlich einen Marketing-Touch. Microsoft profitiert davon, dass wir über Microsoft Technologien sprechen. Genauso profitiert ein Unternehmen davon. Aber uns hilft es nur, unser Community-Thema nach vorne zu treiben. Es enabelt quasi auf beiden Seiten.

Aber auch, um die technische Expertise zu haben. Diesen Zugang zu den Microsoft-Experten oder Product Groups bekommst du nicht einfach so. Was da besprochen wird, ist under NDA. Also ich könnte keins dieser Dinge mit euch besprechen hier. Aber ich kann euch versprechen, dass zum Beispiel Feedback, das ihr gebt, von uns an die Produktgruppen weitergetragen wird und höchstwahrscheinlich dann auch, wenn es kritisch genug ist, Einfluss findet dort in dieses Produkt. Und das ist, glaube ich, ein super Benefit.

Deswegen ist es nicht zu entkräften, dass es einen Marketing-Touch hat. Aber die technische Expertise, die geschätzt wird von Microsoft, ist halt einfach auch da. Und genauso werden wir wahrgenommen als Tech-Experten, die nebenbei quasi diesen Marketing-Jingle haben.

Philipp Ebnet, CGI: Genau, jetzt hast du vorhin eingangs schon gesagt, dass MVP nicht bedeutet, dass du alle Microsoft-Produkte kennst und das komplette Ökosystem kennst, sondern korrigier mich, wenn ich falsch liege. Ich glaube, du hast, eine deiner Spezialisierungen ist Microsoft Azure, also Microsoft Azure AI, die Plattform.

Ralf Richter, CGI: Genau, meine Spezialisierung ist die Microsoft Azure Cloud Native Plattform und die Microsoft Azure AI Plattform. Also im Namen ist es Azure AI Foundry. Welche Bereiche sind das? Wir sprechen also nicht so sehr über das Thema virtuelle Maschine in der Cloud, sondern mehr über Cloud Native Services wie Azure Container Apps zum Beispiel, die man neudeutsch Serverless betreiben kann, also ohne dass man die gesamte Infrastruktur eines Kubernetes-Clusters hochzieht. Und die AI Foundry ist ein Sammelsurium an AI-Services wie LLMs, dedizierte kognitive Services wie Speech-to-Text oder andersrum bildgebende Services, die man dort findet, plus dem ganzen Agentic AI-Approach. Man hat dort eine Spielwiese, mit der man mit diesen einzelnen ausprobieren kann. Die Azure Foundry per se ist aber als Idee eine Dev-first-Approach. Das heißt, der Entwickler geht zuerst auf diese Plattform. Man bildet ein Projekt und dieses Projekt, das in der Azure Foundry liegt, AI Foundry liegt, nutzt man später dann auch in der Produktion. Dann allerdings ein bisschen anders aufgestellt, mit den entsprechenden Schutzmaßnahmen, zum Beispiel mit dem Spoke-Hub-Prinzip, dass man da an der Stelle sicher unterwegs ist und produktiv skalieren kann.

Service-Auswahl: Welches AI-Modell für welchen Use-Case?

Philipp Ebnet, CGI: Jetzt hast du gerade schon gesagt, dass es da viele Services gibt. Wie identifizierst du denn welcher Service zu welchem Use-Case passt? Also ich ich kenn mich mit Azure AI Foundry nicht aus, muss ich ganz ehrlich zugeben, aber ich hab mal so ein bisschen nach Zahlen geguckt und hab einen Bericht gefunden, in dem steht, dass da irgendwie fast 10.000 vorkonfigurierte AIs zur Auswahl stehen. Und da stellt sich mir natürlich erstmal die Frage: Woher weiß ich als Unternehmen dann, welche davon ich überhaupt brauche, vor allem wenn ich dann auch noch meine eigenen selber konfigurieren kann. Also wie würdest du vorgehen oder wie gehst du eben vor, die passende AI zum passenden Use Case zu finden?

Ralf Richter, CGI: Also das, was du sagst, ist in Teilen richtig. Also es gibt weit über 10.000 Open Source LLMs, also Large Language Models, die verfügbar sind in dem Katalog. Plus 1.917 Modelle, wie zum Beispiel OpenAI sind, also quasi Closed LLMs.

Und wenn wir von LLM sprechen, dann rede ich über jede Größe. Das heißt, auch die Small-Language-Models sind dabei mit zu benennen. Also ein Phi-3 zum Beispiel wäre so ein typisches Small-Language-Model, die ich sehr leicht dort deployen kann. Ich habe aber auch 1.400 Connektoren, die ich an Workflows anflanschen kann, an andere Produkte, APIs anflanschen kann, um eben genau an diese Daten dranzukommen, um sie mit dem AI zu verarbeiten, wie beispielsweise: Ich hab eine AI Search, ich hab das Azure Open AI, was ich anflanschen kann, Board Service, Content Safety, Custom Vision.

Das sind so die Dienste, die man da findet. Und wenn ich jetzt überlegen muss, was für mich das richtige Use Case ist, dann muss ich mir erst die Frage stellen, was ist der Value Add, den AI in meinem Projekt ausrichten kann? Weil nur AI ins Projekt reinstopfen, um AI zu haben, wäre der falsche Weg und sehr teuer.

Den Use Case müssen wir uns dann jetzt genau überlegen. Nehmen wir mal an, ich möchte etwas in meinem Service Desk optimieren und vielleicht automatisieren. Da brauche ich dann etwas, das ein Agenten darstellen kann. Und unter einem Agenten brauche ich kein großes Modell, sondern eher ein schlankes Modell, das ich instruieren kann, was es tun soll. Da hätten wir also einen SLM, sowas wie ein Phi. Wenn ich allerdings den Orchestrator oder die Schnittstelle zum User hin habe, da muss ich mir genau überlegen, was muss dieses Modell können, den Benutzer zu verstehen? Schickt der vielleicht einen Screenshot? Also brauche ich ein multimodales Modell, das in der Lage ist, Bild zu verarbeiten, aber auch Text zu verarbeiten, vielleicht auch Sprache zu verarbeiten. Und dann bin ich eher auf einem großen Modell unterwegs, das vielleicht von OpenAI kommt, wie zum Beispiel GPT-5.

Das heißt also ganz konkret, ich muss für den Fall entscheiden, was sind die Anforderungen an meinem Modell. Wenn ich diese Anforderungen habe, kann ich entscheiden, welches Modell darunter ist. Ganz einfach gesprochen, brauche ich etwas, das Text und visuell arbeiten kann. Es ist eher ein großes Modell, multimodal, also sowas wie GPT-5. Wenn ich etwas brauche, das einen dedizierten Task für mich anstößt und verarbeitet, dann ist es eher ein SLM und damit eher so was wie ein Phi-3/4, was auch immer, oder ein GPTO und kann damit dann den Use Case umsetzen bzw. erweitern. Und jetzt ist auch dann vielleicht die nächste aufkommende Frage klar, komme ich in einem Projekt mit einem Modell zurecht? In den meisten Fällen eher nicht.

Philipp Ebnet, CGI: Alles klar. Du hast gerade schon gesagt, dass du selber erlebt hast, dass KI eingebaut wird, damit KI in dem Projekt mit drin steht. Und das ist natürlich nicht zielführend und auch kostspielig. Aber du bist ja sehr in der Community involviert und warst in verschiedenen Branchen unterwegs. Da würde mich jetzt mal interessieren, es werden ja doch viele neue KI-Anwendungen immer entdeckt. Gibt es eine davon, die dich persönlich überrascht hat? Einen Use Case, wo du gesagt hast, da hättest du nicht gedacht, dass KI da helfen kann oder dass KI da auf die Art und Weise, wie sie unterstützt, unterstützen kann. Welche Erfahrungen hast du denn da gemacht?

Ralf Richter, CGI: Ich will da ehrlich sein, nein, ich bin nicht überrascht worden. Ich bin überrascht worden von der Qualität. Das heißt, ich konnte mir schon vorher vorstellen, dass diese Use Cases kommen und dass umgesetzt werden. Allerdings war ich dann ehrlich gesagt angetan von der Qualität, dann dabei entstanden ist.

Die ist nicht immer gut und es hängt auch sehr davon ab, wie man seinen Prompt gestaltet, also die Anfrage gestaltet. Aber einen sehr tollen Use Case habe ich im DevOps-Umfeld kennengelernt und das war GitHub Copilot und die neuen Methoden, die er hat im Agentic-Bereich. Das heißt, wenn ich eine größere, umfangreichere Aufgabe an diesen GitHub Copilot stelle, benutze ich den Agentic-Modus und kann mir ganze Software-Strukturen damit erstellen lassen, die, wenn ich meinen Prompt gut aufgesetzt habe, auch sehr gut umgesetzt werden. Nach Standards etc. pp. Und da war ich schon sehr geflasht. Ich habe versuchsweise Hangman einfach mal programmieren lassen von Copilot und er hat das sehr, sehr gut umgesetzt. Also es war eine funktionierende sofort ausführungsfähige Applikation, die ich live auf der Bühne mit Copilot erstellt habe, also GitHub Copilot.

Und als ich das vorbereitet habe, war so meine Erwartungshaltung, okay, du brauchst zwei, drei, vier Anläufe, bist dann da ein Stück Software rauspurzelt, das funktioniert. Aber im Gegenteil, das hat auf Anhieb funktioniert. Und auch live auf der Stage mit GitHub Copilot einen Change einbauen. Damals war das beim Hangman, wir wollten einfach Vögel durch das Bild fliegen lassen. Und das hat GitHub Copilot einfach übernommen mit einem sehr einfachen Prompt. Von dem ich nicht angenommen habe, dass er das auch nur ansatzweise umsetzen kann. Aber ja, er hat es umgesetzt. Das sind so die Aha- und Überraschungsmomente, die ich habe, wie gut diese Technologie, und das ist jetzt schon sieben Monate her, zu dem Zeitpunkt einfach schon war oder ist.

Das sind so meine Aha-Momente. Ich arbeite schon deutlich länger mit AI. Also früher hat man nicht AI zu diesem Projekt gesagt oder AI-Projekt, sondern das war dann Machine Learning und deswegen hat mich dieser ganze Move nicht so sehr überrascht. Es war für mich klar, dass diese ganzen vielen Ansätze irgendwann mal verschmelzen werden und was sehr smartes dabei rauskommt. Mich hat es deswegen einfach nicht so überholt wie anderen vielleicht.

Wann lohnt sich KI? Prüffragen für Projekte

Philipp Ebnet, CGI: Dann bleiben wir mal bei den Vielzahl an Möglichkeiten, KI einzusetzen. Ob ein Projekt KI braucht oder nicht, Du hast es ja eben gesagt, es ist nicht immer sinnvoll. Wie prüfst du denn, ob das sinnvoll ist oder nicht? Also hast du eine drei-Punkte-Prüfliste, mit der du durchgehst, ob es eben brauchbar ist oder ob es in dem Projekt nur ein Buzzword wäre, KI, oder wie machst du das?

Ralf Richter, CGI: Also ganz ehrlich, das fängt mit der Fragestellung an. Wenn ich ein Projekt aufsetze, wofür setze ich dieses Projekt mit AI auf? Wenn ich mir die Frage ehrlich stelle, mache ich das nur, um AI zu machen, dann hast du das erste KO-Kriterium für dieses Projekt erwischt. Stellst du dieses Projekt auf, weil du beispielsweise an einem Kapazität-Limit angekommen bist? Wir alle haben das Thema Mangel an Ressourcen und dabei ist die Ressource der Mensch, der etwas arbeitet. Und du kannst gegebenenfalls dafür sorgen, dass deine Mitarbeiter entlastet werden.

Nehmen wir wieder das Beispiel Service Desk. Wenn eine Aufgabe repetitiv und wenig kreativ ist, dann kannst du sie mit Hilfe von KI sehr wahrscheinlich automatisieren und damit mehr Raum schaffen und die Schlagzahl der Tickets reduzieren, die in deinem Service Desk aufschlagen, genau das zu erreichen, nämlich, dass deine Mitarbeiter wieder entlastet sind, dass sie Zeit finden für andere Themen, beispielsweise ein kleiner Raum frei wird für Mitarbeiterentwicklung, damit sie sich mehr mit KI auseinandersetzen, zum Beispiel, als simplen, für jeden verständlichen Einsatzzweck. Und das ist genau der Punkt.

Es ist nicht nur, dass man nett mit dem chatten kann und dass man toll Informationen dabei rauskommt, wobei man sich immer daran erinnern sollte, ist das meine Fachdomäne? Kann ich die Antwort von ChatGPT, Gemini oder den anderen Chats dieser Welt, kann ich das challengen und verstehen und bewerten, ob diese Antwort halluziniert ist oder ob sie eine reelle Antwort darstellt auf meine Frage? In dem Bereich sollte man sich auf jeden Fall bewegen.

Dann kann man damit auch sehr viel Automatisierung und Ressourcen schonend schaffen. Weil oft kommt ja die Frage, was ist der Return of Invest? Ja, wie soll ich dir das beantworten? Beim Service Desk kann ich dir sagen, deine Auslastung deiner Mitarbeiter geht runter, weil die Anfragen der Tickets vielleicht runtergeht, weil du vielleicht einen smarten Chatbot vorne anstellst, anstatt dass jeder ein Ticket aufmacht und dieser Chatbot die Fragen deiner Mitarbeiter beantwortet.

Also, die Frage war ja, wie bewertest du das, wann immer ein Value hinten rausfällt. Also an der Stelle der Return ist, dass der Mitarbeiter mehr Zeit hat, die die Ticketanzahl runtergeht. Ich dadurch nicht noch mehr Leute brauche, sondern mit meinem Stamm zurechtkomme, etc. pp.

Wann immer solche Optimierungen kommen können oder du optimierst einen Prozess und der läuft deswegen schneller durch und kannst die Durchsetzungsfähigkeit oder die Schlagzahl deiner, was auch immer hinter dem Prozess steht, erhöhen und damit dann mehr Revenue generieren zum Beispiel. Alle diese Themen erzeugen Value und wenn die Antwort auf die Frage für das Projekt ist, generiere ich damit echten Value? Wenn da ein Ja hinter steht, dann hast du ein AI-Projekt.

Didaktik: Wie gelingt der Theorie-Praxis-Transfer?

Philipp Ebnet, CGI: Das klingt gut. Jetzt hast du eben als einen Value die Entlastung von den menschlichen Ressourcen genannt. Und da passt auch eine deiner Thesen, die ich mir im Vorfeld notiert habe. Ein Satz, den du mir mitgegeben hast auf den Weg vor unserer Aufnahme ist, dass du sagst, „KI nimmt dir nicht den Job weg, aber die Kolleginnen und Kollegen, die KI lernen und anwenden, die werden dich outperformen.“

Und da passt ja wieder das Community-Thema, dass du als MVP dich auch in der Community engagierst und dein Wissen weitergibst, eben damit die Menschen lernen, mit KI umzugehen. Insofern wäre meine erste Frage da mal, welche eine didaktische Methode würdest du denn empfehlen oder sorgt denn bei dir bei den Architekten-Trainings für den größten Praxis-Transfer?

Ralf Richter, CGI: Indem du nicht in diesen Spezialwortmodus verfällst und die ganzen Fremdwörter benutzt, sondern eine klare, einfache Sprache und einfach immer einen Use-Case mit anführen. Das sorgt für eine hohe Transfermöglichkeit von dem, was du den Leuten mitgeben möchtest.

Und wenn man dann den Use-Case-Bezug dazu noch hat, dann ist das ganz schnell angekommen bei den Kolleginnen und Kollegen. Und sie können das dann adaptieren und für sich verarbeiten.

Wenn man immer in diesem Slang bleibt mit diesen Fremdsprachen oder Fremdwörtern in dieser ganzen Nummer. Man sollte sie benutzen, dass sie schon mal gehört wurden, aber direkt übersetzen und direkt den Kontext herstellen, damit erreichst du die höchste Transferleistung von dem Wissen, das du vermitteln möchtest.

Philipp Ebnet, CGI: Du hast bestimmt schon verschiedene Formate getestet. Wir alle kennen aus dem Unternehmensalltag bestimmt so Sachen wie Brown Bags Meetings oder Office Hours. Welche Formate haben denn für dich oder bei dir die beste Beteiligung erreicht und woran liegt das?

Ralf Richter, CGI: Also Brown Bags und die ganzen möglichen Meeting-Formen, die es da gibt, sind alle wichtig und gut. Man muss sie halt so gestalten, dass sie für den Teilnehmer gut erreichbar sind. Also ein Brown Bag bedeutet ja den Einsatz von privater Zeit. Wenn ich private Zeit investieren muss in etwas, dann muss das Take-Away stimmen. Also nur zusammensitzen und Mittagessen hilft dann also nicht. Also muss auch immer ein Thema anstehen, das die Leute neugierig macht. Das muss im Vorfeld stehen. Wenn ich über welches Format am besten funktioniert spreche, dann:

Auch da ist es so, wenn man gut vernetzt ist, in den Office Hours, die einfache Sprache bemüht und nicht das verkompliziert und verklausuliert und die Hürde gering ist, da reinzukommen, dann erreicht man eine gute, also das Take-Away stimmt, also das Knowledge-Transfer, es gibt ein Stück Pizza. Ich treffe Kollegen, die schon lange nicht mehr gesehen habe. Ich schaffe die Möglichkeit auch, dass ein Netzwerk und Austausch stattfindet. Wenn dieses Takeaway dabei ist, dann hat man eine sehr hohe Quote von Teilnehmer für seine Brown Bags beispielsweise.

Und das gleiche Konzept zieht sich eigentlich durch alle anderen Community-Veranstaltungen durch. Ist das Takeaway gut? Ist die Umgebung gut? Ist die Zeit gesettelt und die Struktur passt? Dann kann sich so ein Format sehr gut etablieren. Trotzdem bleibt es dabei, dass nach Corona die Schlagzahl der Meetups sich erhöht hat, die Möglichkeit der Remote-Teilnahme deutlich höher gegangen ist. Aber ich bin kein Fan von diesem Remote-Zeug, weil mir geht damit, dass Netzwerken verloren. Mir geht der unerwartete Austausch auf dem Flur, auf dem Weg zum WC oder so. Da geht es einfach verloren, den ich dann aber vor Ort hätte.

Die Menschen konsumieren so ein Medium ja auch ganz anders dann. Also für den, der da vorne steht, bedeutet es fünfmal so viel Energieaufwand, um die Menschen zu erreichen. Für denjenigen, der teilnimmt daran, bedeutet es mindestens ein doppelter Energieaufwand, um folgen zu können. Und noch mal ein Energieaufwand, sich nicht die ganze Zeit ablenken zu lassen. Weil ich sitze ja am Rechner, also bin ich vielleicht per Teams erreichbar. Da kommt eine E-Mail rein, irgendetwas anderes passiert, was meine Aufmerksamkeit zieht. Und das bringt auf beiden Seiten also einen hohen Einsatz mit für Energie, den viele unterschätzen.

Darum bin ich auf der Seite, dass On-Premises, Miteinander, Face-to-Face, vor Ort, der bessere Approach ist, um das Ganze dann umzusetzen. Und meinem Dafürhalten nimmt es jetzt Gott sei Dank auch wieder zu, dass die Leute vor Ort kommen. Die Communities sind etwas geschrumpft und kleiner geworden, was okay ist. Aber dieses ganze Retorte konsumieren aus online, das macht es halt nicht einfacher und nimmt auch ab.

Community gründen: Erste Schritte & Tipps

Philipp Ebnet, CGI: Ja. Du hast ja am Anfang auch gesagt, dass du unter anderem die Community ins Leben gerufen hast, weil es bei dir vor Ort einfach keine Community gab, mit der du zufrieden warst. Was ist denn so ein Tipp, du hättest, wenn ich jetzt selber mich austauschen möchte, aber bei mir vor Ort einfach eine Community noch nicht existiert? Und ich mir eben denke, okay, ich muss das ändern, oder ich möchte das ändern und möchte eine eigene Community ins Leben rufen. Was wäre denn so ein sinnvoller erster Schritt, ich da gehen könnte?

Ralf Richter, CGI: Der sinnvolle erste Schritt ist Gleichgesinnte finden. Das passiert meistens auf anderen Communities tatsächlich, so ist es bei mir auch gewesen. Und dann ein Format festlegen, mit dem man leben kann. Und dann starten. Einfach starten.

Meetup.com ist ein super Approach, um seine Community vor Ort automatisiert bekannt werden zu lassen. Natürlich muss man da auch an der Stelle ein bisschen schauen, dass die Reichweite stimmt. Also auch andere Medien benutzen. Früher war Twitter, also X, noch ein gutes Medium dafür. Das hat nachgelassen. LinkedIn ist jetzt ein bisschen besserer Motor dafür. Aber dann halt einfach darüber sprechen. Kollegen und Freunde informieren. Und dann echt am Ball bleiben und kontinuierlich durchziehen und in Kauf nehmen, dass man halt nur drei, vier Leute vor Ort hat oder zehn. Also mein erstes Mieterparte genau 10 Besucher. Ich bin dann gelandet bei einer Zahl von 250 im selben Jahr von gleichzeitig Teilnehmern vor Ort.

Aber man muss sich auch darüber klar sein, Community ist kein Geschenk. Das ist etwas, was man erarbeitet und ständig bespielen muss. Und man kann nicht die Erwartungshaltung haben, dass das die Community von alleine macht. Und sie nimmt einem Unregelmäßigkeit sehr schnell übel. Also es erfordert einen gewissen Aufwand an Zeit. Darum macht ihr Gedanken darüber, in welcher Frequenz möchtest du das machen. Macht bekannt, dass das ein Approach ist und wenn das angepasst werden soll, dass die Community dann auch gerne mit dir über Feedback das Thema dann anbringen kann und du dann auch gerne bereit bist, das anzupassen. Also hat ganz viel von Miteinander und weniger Gegeneinander.

Philipp Ebnet, CGI: Vor allem dieses Einfach Machen, das finde ich einen guten Hinweis. Ich glaube, daran scheitert es einfach häufig, dass viele gute Ideen da sind, aber die Menschen Angst haben vor diesem, ja, Einfach Machen. Und wenn man es einfach mal macht und dann reinkommt, dann findet man auch den richtigen Weg oder findet immer wieder Verbesserungsmöglichkeiten und kann so nach und nach feinjustieren, nachjustieren.

Worauf Entscheider 2026 achten sollten

Philipp Ebnet, CGI: Insofern, Ralf, eine Frage vielleicht noch zum Ende. Was ist denn so gerade ein wichtiges Thema für dich oder vielleicht auch ein Thema, wo du sagst, das beschäftigt nicht nur dich, sondern da sollten vielleicht auch die Entscheider jetzt genau hinschauen auf dieses eine Thema. Was wird so in den nächsten Monaten deiner Ansicht nach noch an Relevanz zunehmen?

Ralf Richter, CGI: Also wenn wir uns das anschauen im Recap, was ist 2025 passiert? Es sind keine großen neuen Modelle auf dem Markt gekommen, die jetzt großartig irgendwas revolutioniert haben. Der Agentic Approach ist erwachsen geworden, die Modelle sind erwachsen geworden. Wir haben die Regularien, die jetzt keine Schriftdokumente mehr sind, die Termine stehen, wann sie live geschaltet werden. Damit muss man sich auseinandersetzen.

Und wenn wir uns das ansehen, müssen wir uns aber auch die Frage stellen, wie verändert denn KI unseren Alltag und unseren Job? Und ist unser Unternehmen darauf vorbereitet? Ist mein Unternehmen darauf vorbereitet? Wie muss ich meine Jobrolle anpassen oder was ist das, was sich in meiner Jobrolle jetzt vielleicht, was sich da jetzt vielleicht ändert? Wie kann ich mich darauf vorbereiten? Was sind die Dinge, die ich jetzt tun und lernen sollte?

Und da sollten Unternehmen eine Antwort darauf haben. Und dann ist es im Grunde genommen, also in Kombination mit einer AI-Strategie, ein AI-Angebot für seine Mitarbeiter zu haben und keine Angst davor zu haben, das auszurollen, sondern diesen Schritt zu gehen. AI wird in Zukunft wie ein Office auf unserem Laptop ganz normal sein und alltäglich begleiten. Aber auch in der Prozessautomatisierung wird es ganz normal sein und uns begleiten. Wir sollten diese Hemmschwelle abbauen durch Know-how-Aufbau, durch das Anpassen von Jobrollen und damit unsere Mitarbeiter enablen und damit quasi den Weg freimachen für das Finale, es gehört zu unserem Arbeitsalltag dazu zu machen oder zu geben.

Das ist mein Major-Thema gerade. Wie verändert AI Jobrollen? Wie verändert AI Prozesse? Wie verändert AI ganze Bereiche? IT ist auf einmal kein Randspielplatz mehr, sondern gehört mit zu den größten Enablern in Unternehmen, wenn es um AI geht.

Abschluss und Verabschiedung

Philipp Ebnet, CGI: Genau und da ist es eben hilfreich, sich auszutauschen, sich in der Community auszutauschen oder sich eben auch mit den Experten, den Microsoft-MVPs, den Ralf Richters dieser Welt auszutauschen. Insofern bin ich einfach mal so frei und sage, wenn jemand da noch Fragen hat, dann wende dich gerne an Ralf. Ich verlinke sein Profil natürlich in den Show Notes.

Und insofern sage ich jetzt dir schon mal vielen, vielen Dank, Ralf, dass du mir die ganzen Fragen beantwortet hast und mir einen Einblick in einfach diese Welt gegeben hast. Danke dir, dass du heute da warst.

Ralf Richter, CGI: Sehr gerne. Vielen Dank für die Einladung.

Philipp Ebnet, CGI: Ja, immer gerne. Und natürlich auch ein Danke an dich, dass du zugehört hast. Wenn es dir gefallen hat, dann like und subscribe den Podcast gerne, damit du keine Folge verpasst. Ich freue mich schon auf das nächste Mal und bis dahin sage ich ciao, wir hören uns.

 

 

Philipp Ebnet, CGI

Fragen und Anregungen

Wenn Sie Fragen, Anmerkungen oder Themenwünsche für den CGI Podcasts Digitalwandler haben, dann schreiben Sie gerne eine E-Mail an den Host Philipp Ebnet. Gerne können Sie sich auch mit ihm auf LinkedIn vernetzen.