Digitale Transformation nachhaltig: 10 Expertenperspektiven

Die kurze Antwort

Digitale Transformation nachhaltig zu gestalten bedeutet nicht, möglichst viele Technologieprojekte zu starten. Es bedeutet, den richtigen Zeithorizont zu halten, den Mehrwert vor dem Projekt zu definieren und Organisationsstrukturen zu schaffen, die Veränderung nicht blockieren. Das ist der Kernbefund, der sich durch alle zehn Gespräche zieht.

Die Gäste sind sich in einem Punkt einig: Technologie ist nicht das Problem. Lawrence Egor sieht das Risiko darin, den Blick auf die Zukunft zu verlieren – und gleichzeitig den gegenwärtigen Wert zu versäumen. Nils Reimers betont, dass KI ein mächtiges Werkzeug ist, aber kein autonomer Akteur. Reni mahnt, das Risiko des Nichtstuns systematisch zu unterschätzen. Joschka Buel beschreibt das konkrete Handwerk: Wissen aus hunderten unstrukturierten Dokumenten so aufbereiten, dass es verlässlich übertragbar wird.

Wo die Gäste divergieren: im Tempo. Roman und Andrej plädieren für Reaktionsfähigkeit und iteratives Wachstum. Alexander Martin und Anastasia zeigen, dass ohne Echtzeit-Datenverfügbarkeit und neuartige Messmethodik selbst gute Strategien ins Leere laufen. Die Spannbreite reicht von operativer Umsetzungsgeschwindigkeit bis zu strategischer Geduld – und genau diese Spannung ist das Kernthema dieses Roundups.

Zentrale Erkenntnisse aus 10 Experteninterviews

• Mehrwert vor Technologie: Reni und Joschka Buel sind sich einig – KI-Projekte ohne definierten Nutzen erzeugen Kosten, keine Ergebnisse. Wer den Use Case nicht kennt, sollte nicht starten.
• Parallelität von Horizont und Gegenwart: Lawrence Egor und Roman betonen unabhängig voneinander, dass strategische Weitsicht und operative Anpassungsfähigkeit gleichzeitig gefordert sind – nicht abwechselnd.
• Datenverfügbarkeit ist Transformationsvoraussetzung: Alexander Martin und Joschka Buel zeigen aus unterschiedlichen Industrien (Produktion vs. Pharma), dass fehlende oder ambigue Daten jede digitale Initiative strukturell gefährden.
• KI verändert Kultur, nicht nur Prozesse: Nils Reimers hebt hervor, dass die gesellschaftliche und organisationale Wirkung von KI weit über Effizienzgewinne hinausgeht – neue Märkte, neue Bewertungsmaßstäbe, verändertes Unternehmertum.
• Mittleres Management als Scheitelpunkt: Reni und Andrej identifizieren unabhängig voneinander das mittlere Management als kritische Schicht – weder strategisch noch operativ ausreichend eingebunden.
• Wachstum ist nicht linear: Andrej bringt es auf den Punkt – Wachstum kommt in Schüben, und Führung muss sich darauf einstellen, nicht darauf bestehen, dass Transformation planbar verläuft.
• Neue Messgrößen für neue Realitäten: Anastasia zeigt am Beispiel digitaler Biomarker, dass nachhaltige digitale Transformation neue Metriken erfordert – jenseits konventioneller Kennzahlen.

Was die Experten sagen

Lawrence Egor, Takeda

Lawrence Egor verantwortet bei Takeda ein Strategieplanungsmodell, das auf einen 6-Monats-Zyklus verkürzt wurde – mit dem Ziel, in volatilen Märkten sowohl zukunftsfähig als auch gegenwartsnah zu bleiben.

“if you don’t look ahead then you miss all the Future Ready things that should be there and then you have companies that outsmart you outsmart your company and then if you don’t stay present and in the focus then you miss the ability to get value and build value proposition from what you’re doing”

Egor beschreibt ein Dilemma, das viele Organisationen kennen: Wer nur auf Sicht fährt, wird überholt. Wer nur strategisch plant, verliert den operativen Grip. Für eine digitale Transformation nachhaltig zu verankern, braucht es beides – einen klaren Zukunftshorizont und die Disziplin, im Jetzt Wert zu schaffen.

→ Ganze Episode: Strategieplanung beschleunigen in volatilen Märkten – Takeda’s 6-Monats-Modell

Nils Reimers, Cohere

Nils Reimers ist einer der führenden Köpfe im Bereich Sentence Transformers und Large Language Models und gibt Einblicke in die reale Wirkung von KI auf Unternehmensstrukturen und Gesellschaft.

“Es wird viele Sachen geben, die platzen und es gibt halt ein paar extremst große, also die Richtung Trillion Dollar Evaluation gehen einfach extrem große Firmen entstehen, neue Marktpotenziale entstehen und halt auch unsere Kultur, unser Menschsein, unser Unternehmstum extremst verändern wird.”

“Es gibt einfach diese Tools, die haben bisher kein Bewusstsein. Also da gibt’s keine Forschung zu Bewusstsein. Das sind unglaublich mächtige Tools. Also wie ein Taschenrechner, der immer schneller ist.”

Reimers entzaubert zwei verbreitete Fehlannahmen gleichzeitig: KI ist weder harmlos noch allwissend. Sie ist ein Werkzeug mit exponentieller Wirkung – und genau deshalb erfordert ihr nachhaltiger Einsatz strategische Klarheit darüber, was man damit eigentlich erreichen will.

→ Ganze Episode: KI-Integration Datenschutz Großunternehmen: Compliance-konform skalieren

Reni, Diabolcom

Reni hat mehrere KI-Implementierungsprojekte begleitet und analysiert systematisch, warum selbst gut konzipierte Strategien in der Umsetzung stecken bleiben.

“überlegt euch bei KI Projekten wirklich eine Strategie und fangt da an, wo es wirklich ein Mehrwert bringt, also wo ihr nicht riesige Projekte fahrt mit einem vollkommen ungewissen Ausgang.”

“Ich glaube, wir überschätzen häufig das Risiko, wenn wir eine Veränderung anfangen und unterschätzen aber vollkommen die Vorteile, Dinge mal wirklich ausprobiert zu haben.”

Das Risikoverhältnis ist kognitiv verzerrt – das ist Renis zentraler Befund. Wer digitale Transformation nachhaltig betreiben will, muss lernen, das Risiko des Stillstands genauso ernst zu nehmen wie das Risiko des Scheiterns. Dazu kommt ein konkretes technisches Detail: Sprache in Prompts beeinflusst KI-Outputs erheblich – selbst doppelte Verneinungen in interner Kommunikation können zu systematischen Fehlinterpretationen führen.

→ Ganze Episode: KI Strategie Implementierung ohne Mehrwert: Warum KI-Projekte scheitern

Joschka Buel, QB Division

Joschka Buel arbeitet an der Schnittstelle von regulatorischer Dokumentation und KI-gestützter Wissensstrukturierung – mit direktem Bezug zur Pharma-Fertigung und Technologietransfer.

“wie kann ich jetzt z.B. wie aus so ein 200 PDFs, sage ich jetzt mal, die am Ende meinen Herstellprozess beschreiben. Wie kann ich daraus einen strukturierten Datensatz machen, den von A nach B zu bringen, sodass jemand anders den auch verstehen kann, ohne eine Ambiguität zu haben.”

“du kannst mit dem Modell am Ende auch Aussagen treffen, den du vertrauen kannst, ja, also der die nicht irgendwie jedes Mal etwas anders sind”

Buel macht deutlich, dass Skalierbarkeit in regulierten Industrien von einem einzigen Faktor abhängt: der Verlässlichkeit der Aussagen, die ein System trifft. Wissenstransfer ohne Ambiguität ist kein Nice-to-have – es ist eine Compliance-Anforderung. Und genau hier liegt das Potenzial strukturierter KI-Anwendungen für Pharma und MedTech.

→ Ganze Episode: Technologietransfer Pharma: Wissen strukturieren und Prozesse skalieren

Roman, SWAT.io

Roman verantwortet Strategieprozesse in einem dynamischen Marktumfeld und setzt auf ein 50/50-Modell: die Hälfte der Kapazität für Planung, die andere Hälfte für Reaktion.

“wir müssen immer wirklich diesen Raum mit einräumen oder so dass du sagst okay ich muss reagieren können und dementsprechend anpassen weil ja anders geht’s einach nicht”

“in zwei Tagen haben halt schnell umgesetzt und genau das hilft mir ja”

Was Roman beschreibt, ist kein Verzicht auf Planung – sondern die bewusste Reservierung von Handlungsspielraum. Digitale Transformation nachhaltig zu führen bedeutet auch: strukturell sicherzustellen, dass Anpassungen möglich sind, bevor sie notwendig werden. Wer jeden Kapazitätsslot verplant, hat keine Transformation mehr – er hat Projektmanagement.

→ Ganze Episode: Strategieplanung in dynamischen Märkten anpassen: Das 50/50-Modell

Reni, Diabolcom

In einer zweiten Episode richtet Reni den Fokus auf das mittlere Management als strukturellen Engpass bei der Strategieumsetzung.

“Ich glaube, wir überschätzen häufig das Risiko, wenn wir eine Veränderung anfangen und unterschätzen aber vollkommen die Vorteile, Dinge mal wirklich ausprobiert zu haben.”

“Chgbt hat ein massives Problem mit Verneinung. Und jetzt wissen wir, wie häufig wir im der laufenden Kommunikation Verneinung einsetzen.”

Die Erkenntnis aus dieser Episode geht über KI hinaus: Sprache formt Strategie. Wer in der internen Kommunikation systematisch in Verneinungen denkt, programmiert Risikovermeidung – nicht Veränderungsbereitschaft. Das gilt für Mensch-zu-Mensch-Kommunikation genauso wie für Mensch-zu-Maschine-Kommunikation.

→ Ganze Episode: KI-Strategie Umsetzung mittleres Management: Warum gute Strategien scheitern

Alexander Martin, Solay

Alexander Martin arbeitet mit Industrieunternehmen an der Auflösung von Datensilos in der Produktion und benennt einen oft unterschätzten Kostentreiber.

“da äm entsteht schon ein großer Schaden, wenn Daten nicht in einer, sage ich mal, absehbaren Zeit auch verfügbar sind.”

Der Satz klingt schlicht, trifft aber den Kern: Datenverfügbarkeit ist keine IT-Frage, sondern eine Strategiefrage. Wenn Produktionsentscheidungen auf veralteten oder fragmentierten Datensätzen basieren, ist jede Transformationsinitiative strukturell gefährdet – egal wie gut die Strategie auf Papier ist. Martin zeigt, dass der Abbau von Datensilos eine Voraussetzung ist, keine Maßnahme.

→ Ganze Episode: Datensilos abbauen Produktion Echtzeit: So schaffen es Industrieunternehmen

Andrej, Celonis

Andrej analysiert die Mechanismen hinter gescheiterten Strategieprozessen – mit einem besonderen Blick auf die Frage, wie viel Führung Wachstum eigentlich braucht.

“Wachstum findet ja nicht linear statt. Ja, und Wachstum äm kommt so in Schüen. Wie viel Führung braucht’s eigentlich?”

Die Frage ist provokativ gestellt – und das mit Absicht. Organisationen, die Führung linear skalieren, werden von nichtlinearem Wachstum überfordert. Andrejs Befund aus der Praxis: 70 % aller Strategien scheitern nicht an der Konzeption, sondern an der Führungsstruktur, die für Wachstumsphasen nicht ausgelegt ist. Für nachhaltige digitale Transformation bedeutet das: Führungsmodelle müssen dynamisch sein.

→ Ganze Episode: Strategieumsetzung im Unternehmen verbessern: Warum 70 % aller Strategien scheitern – und wie Sie das ändern

Nils Reimers, Cohere

In einer zweiten Episode vertieft Nils Reimers die Frage, wie Unternehmen KI sicher einführen können – und was das praktisch bedeutet.

“Also, es gibt auch keine Forschung zu Bewusstsein. Es gibt keine Forschung zum Willen. Das sind unglaublich mächtige Tools. Also wie ein Taschenrechner, der immer schneller ist, immer besser – Taschenrechner auf Steroiden.”

Die Metapher „Taschenrechner auf Steroiden” ist präziser, als sie wirkt: Sie beschreibt ein System, das in der Geschwindigkeit und Tiefe skaliert, aber keine eigenen Ziele verfolgt. Für Unternehmen bedeutet das: Die Verantwortung für Ziele, Grenzen und Kontext liegt beim Menschen – nicht beim Modell. Wer das versteht, führt KI sicher ein. Wer das ignoriert, delegiert Verantwortung an ein System, das sie nicht übernehmen kann.

→ Ganze Episode: KI sicher einführen: Was Unternehmen jetzt wirklich wissen müssen

Anastasia, HP Health Solutions

Anastasia bringt eine Perspektive ein, die in klassischen Transformationsdiskussionen selten vorkommt: digitale Biomarker als neue Messgrundlage für Innovation in großen Organisationen.

“Maybe it’s the force with which you strike the keypad as you’re typing, maybe it’s the speed, maybe it’s the movement of your eyes or the dilation of your pupils. Right? So there’s all these novel biomarkers that are these digital biomarkers that are taking diagnostics beyond you know the what we conventionally think about as analysis.”

Anastasias Beispiel aus dem MedTech-Kontext hat eine direkte Übertragbarkeit auf Organisationen: Wer Transformation nur mit konventionellen KPIs misst, sieht nicht, was sich wirklich verändert. Neue digitale Realitäten erfordern neue Messgrößen – ob es sich um Diagnostik im klinischen Umfeld oder um Organisationsveränderung im Konzern handelt.

→ Ganze Episode: Innovation in großen Organisationen skalieren: Vom Startup zum Konzern

Das Fazit

Wenn Sie aus diesen zehn Gesprächen eine operative Konsequenz ziehen, dann diese: Starten Sie nicht mit der Technologie. Starten Sie mit der Frage, wo Wert entsteht – und bauen Sie von dort rückwärts. Reni formuliert es direkt: KI-Projekte brauchen eine Strategie, bevor sie ein Budget haben. Das gilt für KI genauso wie für jede andere digitale Initiative.

Datenverfügbarkeit ist dabei keine Infrastrukturfrage, die das IT-Team löst. Alexander Martin zeigt, dass fehlende Echtzeit-Daten in der Produktion strukturellen Schaden verursachen. Joschka Buel demonstriert, dass selbst in hochregulierten Umgebungen wie der Pharmaproduktion verlässliche, ambiguitätsfreie Datenstrukturen erreichbar sind – wenn man sie von Anfang an mitplant.

Andrejs Befund, dass 70 % aller Strategien scheitern, ist kein Qualitätsurteil über die Strategien selbst. Es ist ein Urteil über die Führungsstrukturen, die Umsetzung begleiten. Wer Transformation nachhaltig verankern will, muss Führung dynamisch denken – nicht als festes Organigramm, sondern als anpassungsfähige Kapazität, die mit Wachstumsphasen skaliert.

Lawrence Egors Einsicht aus Takedas 6-Monats-Modell schließt den Kreis: Zukunftsfähigkeit und Gegenwartsfokus sind keine Gegensätze. Sie sind zwei Seiten derselben Disziplin. Wer beide verliert – weil er entweder nur reagiert oder nur plant – verliert den Anschluss. Digitale Transformation nachhaltig zu führen bedeutet, beides strukturell zu sichern.

Bereit für den nächsten Schritt?

Die Muster in diesen zehn Gesprächen sind eindeutig: Nachhaltige digitale Transformation gelingt nicht durch mehr Projekte, sondern durch bessere Priorisierung, klarere Führungsstrukturen und eine ehrliche Auseinandersetzung damit, wo Mehrwert wirklich entsteht. Wenn Sie Ihre Strategieumsetzung auf ein solides Fundament stellen wollen – mit einem Team, das diese Muster kennt und anwendet – sprechen Sie mit uns.

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Häufige Fragen

Warum scheitern so viele digitale Transformationsprojekte?

Die häufigste Ursache ist fehlende Strategiebindung im mittleren Management. Projekte starten ohne klaren Mehrwertfokus, ohne Reaktionsspielraum und ohne Datenverfügbarkeit in Echtzeit. Das Ergebnis: hoher Aufwand, kaum messbarer Nutzen.

Wie lässt sich KI nachhaltig in Unternehmen einführen?

Nachhaltige KI-Einführung beginnt mit einer klaren Priorisierung: Wo entsteht echter Mehrwert? Compliance-Anforderungen (z. B. Datenschutz) müssen von Anfang an mitgedacht werden. Kleine, validierbare Schritte sind großen, riskanten Rollouts überlegen.

Was bedeutet digitale Transformation nachhaltig konkret für Pharma und MedTech?

In regulierten Branchen heißt Nachhaltigkeit vor allem: Wissenstransfer strukturieren, Datenambiguität vermeiden und Prozesse so dokumentieren, dass sie skalierbar und auditierbar bleiben – ohne Abhängigkeit von einzelnen Personen.