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Eine Woche lang Post-its kleben und Leute aus dem Tagesgeschäft ziehen klingt nach Luxus. Für WD-40 DACH wird genau das zum Hebel, um Entscheidungen zu beschleunigen, Silos zu knacken und aus guten Ideen endlich umsetzbare Projekte zu machen. Wir nehmen dich mit hinter die Kulissen eines Innovationsframeworks, das nicht in der Schublade landet, sondern im Arbeitsalltag funktioniert.

Gemeinsam mit Daniel Kalisch, General Manager WD-40 DACH, und unserer Kollegin Sarap erzählen wir, wie alles startet: von der lokalen Strategie nach Covid über strukturierte Interviews quer durch die Organisation bis zur Erkenntnis, dass „viel Energie“ auch chaotisch werden kann, wenn Prioritäten, Scoping und klare Wege fehlen. Daraus entsteht ein Framework, das Governance und Zusammenarbeit verbindet und den Übergang vom Reden ins Doing planbar macht.

Dann wird es konkret: Ein Design Sprint pilotiert das Vorgehen an einem echten Business Case, inklusive Feldarbeit im Store mit Konsument:innen und Handelspartnern. Hypothesen kippen, weil die Realität anders ist als erwartet und genau darin liegt der Wert. Anschließend skalieren wir nicht über mehr externe Beratung, sondern über Befähigung: ein internes Facilitator-Programm mit passgenauen Modulen, offenem Bewerbungsprozess und dem markentypischen Namen „Ground Control Facilitators“. Wir sprechen auch über Reibungspunkte, Rollenfragen, Kommunikationsspannungen und darüber, warum Lernen über Erfahrung in Zeiten von KI noch wichtiger wird.

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KI verspricht Entlastung, doch im Alltag fühlt es sich oft nach mehr Tempo an statt nach mehr Freiheit. Wir nehmen uns mit Wolfgang M. Schmidt die großen Erzählungen rund um Automatisierung, Produktivität und „Ende der Arbeit“ vor und schauen darauf, was in Unternehmen wirklich passiert, wenn Prozesse, Texte und Routineentscheidungen von Modellen übernommen werden.

Wir reden darüber, warum Effizienzgewinne im Wettbewerb fast nie als Freizeit ankommen, sondern als Verdichtung, neue Standards und zusätzlicher Output. Dabei wird „Human-in-the-loop“ zur harten Praxisfrage: Wer liefert Kontext, wer prüft Qualität, wer haftet für Entscheidungen? Und warum wird plötzlich „Taste“ als Kernkompetenz gehandelt, obwohl Geschmack eher aus Erfahrung, Mut zur Auswahl und einer souveränen Haltung entsteht als aus Prompt-Rezepten?

Dann ziehen wir den Rahmen größer: Wertschöpfung aus marxistischer Perspektive, die Illusion von Maschinen, die „selbst Wert produzieren“, und die oft übersehene Materialität der KI-Ökonomie. Hardware, Strom, Lieferketten, Clickworker und sogar ferngesteuerte Robotik zeigen, wie viel menschliche Arbeit weiterhin im System steckt und wie leicht sich Arbeit global dorthin verschiebt, wo sie billiger ist. Am Ende landet die entscheidende Frage bei Weiterbildung, Expertise und Vertrauen in Organisationen: Wie bauen wir Können auf, wenn KI viele Lernschleifen verkürzt?

Wenn dir die Folge neue Gedanken gibt, abonnier den Podcast, teile ihn mit jemandem aus deiner Arbeitswelt und hinterlass uns eine Bewertung mit Kommentar. Welche KI-Anwendung hat deinen Job wirklich verändert?

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Das Internet fühlt sich plötzlich fremd an: zu glatt, zu voll, zu laut und manchmal so künstlich, dass wir selbst echten Menschen nicht mehr trauen. Wir nehmen die Dead Internet Theory ernst, ohne in Verschwörung abzurutschen, und schauen stattdessen auf die Resultate: KI-Slop, Content-Farmen, Bots, Propaganda und eine Aufmerksamkeitsökonomie, die Masse belohnt statt Sinn. Wenn Kommunikation ohne echte Intention entsteht, kippt der Diskursraum und es wird immer schwerer, „gute“ Informationen zwischen den Klatschblättern zu finden.

Gleichzeitig verlagert sich Vertrauen ausgerechnet zu LLMs wie ChatGPT, Claude oder Perplexity, weil sie den Informationsdschungel scheinbar filtern. Wir sprechen darüber, warum das LLM damit zum Gatekeeper wird, wie sich SEO Richtung GEO verschiebt, und weshalb der Wettbewerb der KI-Firmen strukturell zu Monopolen drängt. Dual-Use, Government-Contracts und „too big to fail“ sind nicht nur Schlagworte, sondern echte Pfade, über die KI-Infrastruktur staatstragend werden kann. Hinter dem Hype liegt zudem viel menschliche Arbeit: RLHF, Clickworker und eine „polierte“ Oberfläche, die Desinformation genauso glattziehen kann wie hilfreiches Wissen.

Wir bleiben nicht im Doom hängen, sondern suchen konkrete Gegenentwürfe: Transparenz, Open Source, Datensouveränität sowie EU-Regeln wie Digital Services Act und Digital Markets Act. Und wir zeigen, wie KI auch anders wirken kann, etwa als Moderations- und Auswertungswerkzeug für bessere Diskussionen, inklusive unserer kleinen Habermas-Maschine im Unternehmensalltag. Zum Schluss wird es praktisch: Welche neuen Kompetenzen brauchen wir, um Blackbox-Autorität zu widerstehen, Outputs einzuordnen und Ziele sauber zu setzen, ohne Lernarbeit und Urteilskraft zu verlieren?