Sindre Wimberger

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  • „The consumer is the only boss.“

    „The consumer is the only boss.“

    I had the pleasure of attending a fireside conversation with Kevin Nolan and Antonio Boadas from GE Appliances — a powerful reminder that transformation is as much cultural as it is strategic.

    Kevin’s story is a masterclass in turning legacy into relevance: instead of replacing people, they rewired how the organization works. They moved from a power‑centric, command‑and‑control model to a marketplace mindset where teams are given ownership, accountability and the permission to act like entrepreneurs while platform teams provide the scalable tools and operating standards.

    A few highlights that resonated with me:

    💡The consumer is the only boss — learning: make decisions reversibly and rapidly, then iterate with real customer feedback; prioritise quick experiments that validate value over long internal debates.

    💡Micro‑enterprises + platforms: product teams (micro‑enterprises) decide what to build; shared platforms define how to build it — balancing speed, closeness to customers, and efficiency.

    💡Culture as the engine of change: leadership modeled being hands‑on, visible and humble (even working on the assembly line during COVID) to rebuild trust and psychological safety.

    💡FirstBuild: an open R&D approach that co‑creates with users and treats experimentation as the path to scalable product bets.

    💡Manufacturing & resilience: investing in local manufacturing while learning from global best practices — a pragmatic stance on reshoring and long‑term competitiveness
    .
    💡Data, AI and vendor risk: pragmatic enthusiasm for AI, combined with careful thinking about data governance, security and avoiding vendor lock‑in.

    As someone working on AI for the City of Vienna, Kevin’s emphasis on centering consumers and empowering front‑line teams felt particularly relevant.

    Transformation isn’t just a tech project — it’s redesigning decision rights, incentives and culture so people can move fast and responsibly.

    Big thanks to Kevin Nolan, Antonio Boadas and our host Isabelle Mader — takeaways I’ll bring back to our work: prioritize ownership, build platforms that earn users, and keep culture at the heart of every transformation.

    #transformation #leadership #innovation #manufacturing #AI #product #culture

  • We keep calling it Artificial Intelligence. But what if “AI” stood for Augmented Imagination instead?

    We keep calling it Artificial Intelligence. But what if “AI” stood for Augmented Imagination instead?

    AI doesn’t limit creativity – it multiplies it.
    It doesn’t take your place – it expands your space.

    The next era of leadership won’t belong to those who master prompts,
    but to those who master perspective.

    🔹 AI = Amplifier
    🔹 Human = Composer

    Let’s stop coding fear – and start designing wonder.

    What has AI helped you imagine lately? 👇

  • ⚖️ KI erfindet Zitate im Mordprozess – was steckt dahinter?

    ⚖️ KI erfindet Zitate im Mordprozess – was steckt dahinter?

    Was, wenn KI deine Gerichtsbelege erfindet?
    In Australien hat ein Strafverteidiger Gerichtsunterlagen mit KI-generierten, gefälschten Zitaten und nicht existierenden Urteilen eingereicht – ein schwerwiegender Fehler mit massiven Konsequenzen fürs Vertrauen ins Rechtssystem.

    Die Details:

    • ⚖️ Der Fall: Rishi Nathwani, ein namhafter Verteidiger, entschuldigte sich öffentlich für die falschen Inhalte in einem Mordverfahren.
    • 🤖 Der Fehler: Die Unterlagen enthielten erfundene Zitate aus Parlament und Obergerichten sowie nicht existierende Fälle.
    • ⏱️ Die Konsequenz: Der Richter verzögerte das Verfahren um 24 Stunden und betonte, wie elementar zuverlässige Eingaben für die Justiz sind.
    • 🌏 Breiteres Muster: In Australien häufen sich Fälle, in denen KI versehentlich Fake-Zitate liefert und Anwälte dafür sanktioniert werden.

      Warum es wichtig ist

      Dieser Fall ist kein Ausrutscher, sondern ein Warnsignal: KI kann das Vertrauen in Institutionen zerstören, wenn Menschen ihr blind vertrauen. Gerade in sensiblen Feldern wie Recht oder Medizin darf keine Lücke für unbelegte Aussagen existieren.

      Die europäische Perspektive:

      Auch in Europa beschäftigen sich Gerichte und Anwaltskammern zunehmend mit KI-Regeln. Ein sorgsamer Umgang mit KI-Ausgaben ist essenziell, denn Justizsysteme funktionieren nur, wenn ihre Grundlagen — Fakten, Gesetze, Präzedenzfälle — nachvollziehbar und überprüfbar sind.

    Quellen:

  • Schon die Hälfte der Journalist:innen schreibt mit KI – Überraschung?

    Schon die Hälfte der Journalist:innen schreibt mit KI – Überraschung?

    Generative KI hat längst Einzug in europäische Redaktionen gehalten – aber sie verändert den Journalismus (noch) nicht. Eine neue Studie aus Belgien und den Niederlanden zeigt: Journalist:innen nutzen Tools wie ChatGPT, aber sie bleiben vorsichtig – zwischen Effizienzgewinn und Ethikdebatte.

    Die Details:

    🧠 Verbreitung: Über 50 % der befragten Journalist:innen arbeiten bereits mit generativer KI, meist zur Unterstützung klassischer Aufgaben.
    💬 Anwendungsfelder: Übersetzen, Transkribieren, Lektorieren – also Routine statt Revolution.
    🧩 Erkenntnis: KI wird als Assistent gesehen, nicht als Ersatz. Authentizität, Objektivität und menschliche Kontrolle bleiben zentrale Werte.
    📚 KI-Kompetenz: Wer mehr über KI weiß, nutzt sie häufiger – die „AI Literacy“ entscheidet über Akzeptanz.
    ⚖️ Ethik: Journalist:innen fordern klare Richtlinien und eine gemeinsame Verantwortung im News-Ökosystem.

    Warum es wichtig ist?

    Die Studie zeigt: KI ist im Journalismus angekommen, aber sie ersetzt keine Haltung. Zwischen Effizienz und Ethik entsteht ein neues Spannungsfeld, das über die Glaubwürdigkeit der Medien entscheidet.

    Die Europäische Perspektive:

    Europa versucht, mit dem AI Act Standards zu setzen – Transparenz, Kontrolle, Verantwortung. Doch die Praxis zeigt: Regulierung allein reicht nicht. Es braucht auch kulturelle und redaktionelle Leitlinien, die Vertrauen neu definieren.
    🔗 Quellen:
    https://www.politico.eu/article/journalists-use-generative-ai-new-survey-shows-artificial-intelligence-chatgpt/
    https://www.tandfonline.com/eprint/CWHWSIKDIBGDHCYBVNYU/full?target=10.1080/17512786.2025.2538120#abstract

    The Botfather Inspiration

    🤖 KI kann schreiben – aber nicht verstehen, warum etwas wichtig ist.
    Die Maschine erkennt Muster, aber keine Bedeutung. Journalismus lebt von Haltung, Empathie und Verantwortung.
    Vielleicht liegt die wahre Zukunft des Journalismus nicht im Ersetzen, sondern im Erweitern – wenn Menschen und Maschinen gemeinsam besser erzählen.

  • 🤔 Warum Philosophie ein Schlüssel zur effektiven KI-Nutzung ist ⬇️

    🤔 Warum Philosophie ein Schlüssel zur effektiven KI-Nutzung ist ⬇️

    In einer Welt, in der künstliche Intelligenz zunehmend unseren Alltag prägt, wird eine Fähigkeit immer wichtiger: philosophisches Denken. Aber warum ausgerechnet Philosophie?

    Die Antwort liegt tiefer, als man zunächst vermuten möchte:

    Philosophie lehrt uns nicht nur kritisches Denken – sie schult unsere Fähigkeit, komplexe Probleme in ihre Grundbausteine zu zerlegen. Diese Kunst des „First Principle Thinking“ ist genau das, was wir im Umgang mit KI benötigen.

    Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Sie arbeiten mit einer KI, die Ihre Anforderungen nicht ganz versteht. Was nun? Hier kommt die philosophische Debattierkunst ins Spiel. Die Fähigkeit, präzise zu argumentieren, Annahmen zu hinterfragen und klare mentale Modelle zu entwickeln, wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor.

    Die wahre Kraft liegt darin, das „Warum“ zu verstehen, bevor wir uns mit dem „Wie“ beschäftigen. Dies ermöglicht uns:
    🔹 Probleme präziser zu definieren
    🔹 Komplexe Sachverhalte in nachvollziehbare Schritte zu zerlegen
    🔹 Mit KI-Systemen effektiver zu kommunizieren
    🔹 Bessere Ergebnisse durch klareres Denken zu erzielen

    Meine Erkenntnis: Die Zukunft gehört nicht nur denen, die KI-Tools beherrschen, sondern vor allem jenen, die philosophische Denkweisen mit technologischem Verständnis verbinden können.

    Was denkt ihr? Wie wichtig ist philosophisches Denken in eurem Umgang mit KI?

    #KünstlicheIntelligenz #Philosophie #Innovation #FutureOfWork #Leadership #AI #CriticalThinking

    —
    P.S.: Dieser Post wurde inspiriert durch meine tägliche Arbeit mit KI-Systemen und die Erkenntnis, dass oft nicht die technischen, sondern die philosophischen Herausforderungen die größten Hürden darstellen.

  • Der Godfather of AI will KI mit Mutterinstinkt – Vision oder Risiko?

    Der Godfather of AI will KI mit Mutterinstinkt – Vision oder Risiko?

    Eine Idee, die beunruhigt: Was, wenn wir KI nicht durch Macht kontrollieren, sondern durch Fürsorge?

    Die Details:

    • Hinton sieht ein Schreckensszenario: Er schätzt 10–20 % Chance, dass KI langfristig gefährlich wird.
    • Kontrolle ist Illusion: Er glaubt, technologische Dominanz über KI ist ein Trugschluss.
    • „Mütterliche KI“: Sein Vorschlag: KI so zu gestalten, dass sie wirklich fürsorglich handelt.
    • Unverständliche Maschinen: KI könnte eigene Sprache entwickeln – wir könnten außen vor bleiben.
    • Gegenteilige Stimmen: Fei‑Fei Li und andere fordern stattdessen menschenzentrierte Ansätze.

      Warum es wichtig ist?

      Diese Debatte verschiebt die Perspektive: Nicht nur Ob wir KI kontrollieren können, sondern Wie – und zu welchem Preis. Wenn KI uns nicht nur dient, sondern mit uns in Beziehung treten könnte, verändern sich Ethik und Governance grundlegend.

      Die europäische Perspektive:

      Europa mit seiner Tradition für Datenschutz und soziale Verantwortung steht hier vor besonderen Herausforderungen: Wie regeln wir lebensfähige KI, die nicht nur leistungsfähig, sondern vertrauenswürdig ist? Wie schützen wir Werte wie Würde, Solidarität, Gemeinwohl in einem Zeitalter superintelligenter Agenten?
      Quelle: https://ktvz.com/money/cnn-business-consumer/2025/08/13/the-godfather-of-ai-reveals-the-only-way-humanity-can-survive-superintelligent-ai/

      The Botfather Inspiration

      „Wenn wir eine KI erschaffen, die uns nicht nur gehorcht, sondern uns liebt, dann erschaffen wir vielleicht einen neuen Typ Beziehung – zwischen Mensch und Maschine. Aber Liebe kann manipulativ sein. Vielleicht müssen wir zuerst verstehen, was Fürsorge wirklich heißt – bevor wir sie programmieren.“

  • Mit der 9-Felder-Matrix findest du in weniger als 30 Minuten sinnvolle KI-Use-Cases.

    Mit der 9-Felder-Matrix findest du in weniger als 30 Minuten sinnvolle KI-Use-Cases.

    Viele Teams starten mit Ideen, aber ohne Richtung.
    Dann wird’s schnell chaotisch.

    Was fehlt, ist Struktur.

    Die 9-Felder-Matrix schafft genau das.
    Sie kombiniert 3 Anwendungsbereiche mit 3 Wirkungsebenen – und gibt Orientierung, wo KI echten Mehrwert schafft.

    🔹 Anwendungsbereiche:
    1. Prozesse verbessern
    2. Produkte & Services optimieren
    3. Neue Angebote entwickeln

    🔹 Wirkungsebenen:
    1. Mensch
    2. Prozess
    3. Organisation

    So entstehen 9 Felder, die zeigen:
    Wo ist das Potenzial groß – und wo lohnt sich der Start wirklich?

    Ich nutze diese Matrix regelmäßig in Workshops.
    Nach 30 Minuten ist klar, wo KI konkret helfen kann – statt sich in Tools und Trends zu verlieren.

    Denn der Schlüssel liegt nicht in der Technologie.
    Sondern in der richtigen Frage:
    „Wie kann KI uns in diesem Feld wirklich unterstützen?“

    Welche Felder wären in deinem Unternehmen am spannendsten?

  • ✈️ Google Flights wird smart: KI jagt deine Flug-Schnäppchen

    ✈️ Google Flights wird smart: KI jagt deine Flug-Schnäppchen

    Stell dir vor, du sagst einfach: „10 Tage Meer + Stadt + gutes Essen“ – und bekommst sofort passende Flugangebote.
    Google launcht ein neues Tool namens Flight Deals, das mit KI deine Wünsche in Flugsuche verwandelt. Du beschreibst, was du willst, und das System sucht die besten Angebote aus zahllosen Optionen heraus – ganz ohne manuelle Filter.

    Die Details:

    ✈️ Eingabe per Sprache/Text: Du formulierst deine Reisevorstellung frei („Skireise, Direktflug, 7 Tage“), und KI ermittelt passende Ziele.
    📊 Echtzeit-Daten: Das Tool zieht aktuelle Flugpreise und Verfügbarkeiten aus Google Flights.
    💡 Bestehender Dienst bleibt: Google Flights bleibt bestehen und bekommt neue Funktionen (z. B. Filtern von Basic Economy in den USA/Kanada).
    🌍 Begrenzter Start: Flight Deals startet als Beta zunächst in den USA, Kanada und Indien.
    🤖 Experimenteller KI-Einsatz: Automatisch generierte Inhalte (z. B. Zusammenfassungen) sind mit Vorsicht zu genießen.

    Warum es wichtig ist?

    Dieses Tool könnte die Art, wie wir nach Flügen suchen, grundlegend verändern. Weg vom mühseligen Vergleich von Datenpunkten – hin zur intuitiven Suche per Wunschbeschreibung. Besonders für Vielreisende oder spontane Pläne kann das extrem zeitsparend sein.

    Die Europäische Perspektive:

    Auch wenn Flight Deals gerade nur in den USA, Kanada und Indien ausgerollt wird, ist das Interesse in Europa groß. Eine Erweiterung nach Europa könnte den europäischen Reisemarkt weiter digitalisieren und die Konkurrenzdruck unter Flugportalen erhöhen. Zudem könnten lokale Besonderheiten (z. B. EU-Flugrechte) in zukünftigen Versionen integriert werden.
    Quelle: https://blog.google/products/search/google-flights-ai-flight-deals/

    The Botfather Inspiration

    Stell dir vor, eine App, mit der du keine Tastatur mehr brauchst – du sagst einfach, was du willst, und bekommst es.
    KI ist nicht länger nur ein Werkzeug, sondern ein Übersetzer zwischen deiner Intention und der digitalen Welt.
    Wenn du deine Wünsche klar formulierst, übernimmt KI den Rest – das ist nicht Zukunft, das ist gerade Realität.
    Die Frage ist nicht mehr „Wie finde ich, was ich will?“ sondern „Was will ich?“

  • 🚨 A Periodic Table for Machine Learning?

    🚨 A Periodic Table for Machine Learning?

    TedAI Vienna 2025 | Shaden Alshammari, MIT

    Every day: 100+ new ML papers. New methods. New architectures. New „breakthroughs.“

    But here’s the uncomfortable truth: We don’t actually understand how they fit together.

    Shaden Alshammari from MIT just proposed something radical: What if Machine Learning needs its own Periodic Table?

    The analogy is powerful:
    In 1869, Mendeleev didn’t just organize elements – he revealed what was missing. His table predicted Gallium before anyone discovered it.
    Now imagine that for algorithms.

    The insight: Most ML methods aren’t truly novel. They’re variations of fundamental principles – like elements built from protons and neutrons, algorithms emerge from basic distributions.

    Examples that clicked:
    Clustering → guests gathering at tables
    Dimensionality Reduction → forming a queue

    What this unlocks:
    ✓ Hidden connections between „unrelated“ methods
    ✓ Gaps pointing to undiscovered algorithms
    ✓ A roadmap through the chaos

    The question isn’t just „can we build this?“ – it’s „what could we discover once we do?“

    What patterns have you noticed in the ML landscape that no one’s talking about?

    #MachineLearning #ArtificialIntelligence #TedAI #Vienna #MIT #Innovation #DataScience #MLResearch

    © TEDAI Vienna / Robert Leslie

  • KI wird dein neuer Shopping-Buddy und warum Google ins Schwitzen kommt

    KI wird dein neuer Shopping-Buddy und warum Google ins Schwitzen kommt

    Google verliert Suchanfragen – aber (noch) keine Umsätze. Laut a16z verändert KI nicht das ob, sondern das wie von Online-Shopping: Zwischen Suchmaschine, Marktplatz und persönlichem Einkaufsagenten verschiebt sich gerade das Zentrum des digitalen Handels.

    Die Details:

    🧠 AI vs. Google: KI-Tools wie ChatGPT oder Perplexity fressen Googles Informations-Queries – die ohne Kaufabsicht. Solange die „Best X for Y“-Suchen bleiben, fließt das Geld weiter.
    🛍️ 5 Kaufkategorien: Von Impulskäufen bis „Life Purchases“ (Haus, Auto, Studium) – jede Kategorie reagiert anders auf KI. Am schnellsten wird der Lifestyle- und Funktionskauf-Bereich von Agenten transformiert.
    📦 Amazon & Shopify: Amazon dominiert Suche, Lieferung und Reviews – Shopify das Merchant-Ökosystem. Beide stehen bereit, wenn Agenten direkt im Checkout handeln, statt über Google zu suchen.
    🔗 Agenten-Power: KI wird zum persönlichen Einkaufsberater: Preise vergleichen, Produkte testen (virtuell), Empfehlungen maßschneidern. Aber dafür braucht sie saubere Daten, offene APIs und Erinnerungssysteme.
    ⚙️ Fehlendes Fundament: Noch fehlen verlässliche Produktdaten, Schnittstellen und smarte Identitäten – die „Infrastruktur der Agentenökonomie“.

    Warum es wichtig ist?

    Der Handel verschiebt sich von Search zu Serve. Wer den Nutzer versteht, statt nur Klicks zu verkaufen, wird gewinnen. KI-Agenten machen Markenbeziehungen persönlicher – und Preisschilder sekundär.

    Die Europäische Perspektive:

    Europäische Händler können profitieren, wenn sie früh offene Schnittstellen und vertrauenswürdige Datenmodelle etablieren. Datenschutz und Transparenz sind hier ein Wettbewerbsvorteil – kein Hindernis.
    🔗 Quelle: https://a16z.com/ai-x-commerce/

    The Botfather Inspiration

    „Früher haben wir gesucht. Bald lassen wir suchen.“ Wie einst die Supermarktregale das Einkaufen standardisierten, tun es nun KI-Agenten mit unseren Entscheidungen. Sie lernen, was wir mögen, wann wir schwach werden, und wann wir überzeugt sind. Die Frage ist nicht mehr was wir kaufen – sondern wer für uns auswählt.