Podcast thumbnail for Innovation unter schwierigen Bedingungen

Innovation unter schwierigen Bedingungen

Claim This Podcast

by Daniel Greitens

18 episodes
Updated Daily
Accepts GuestsHas Sponsors

Podcast Overview

„Innovation unter schwierigen Bedingungen“ ist eine Serie über die Realität von Großprojekten – dort, wo Ideen auf Regulatorik treffen, Visionen mit Legacy-Systemen ringen und Teams unter hoher organisatorischer Last liefern müssen. Statt Innovations-Buzzwords, Post-it-Workshops und Feel-Good-Rhetorik zeigt die Serie, wie Innovation wirklich funktioniert: als sozial-technisches System, das nur gelingt, wenn Vision, Discovery, Architektur, Organisation, Governance und Teampsychologie präzise ineinandergreifen. ★ LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/danielgreitens ★ Web: http://www.orgenic.de

Language

🇩🇪

Publishing Since

11/27/2025

Reach the team behind Innovation unter schwierigen Bedingungen

Verified contact details for this show aren't on file yet — sign up to get notified when they land.

Recent Episodes

Episode thumbnail for 18 - KI kann besser Software entwickeln als Menschen

April 6, 2026

18 - KI kann besser Software entwickeln als Menschen

<p><br></p><p>Kann KI besser Software entwickeln als Menschen? Steile These – aber genau darum geht es in dieser Episode von „Innovation unter schwierigen Bedingungen&quot;. Daniel Greitens beleuchtet, warum KI-gestützte Softwareentwicklung der klassischen menschlichen Arbeitsweise in vielen Punkten überlegen ist – und wo die Grenzen liegen.</p><p>Ausgangspunkt sind die grundsätzlichen menschlichen Herausforderungen in Softwareprojekten: enorme Informationsmengen, hoher Abstimmungsaufwand zwischen Kompetenzen, Prozesstreue unter Druck und die oft vernachlässigten „unbequemen&quot; Tätigkeiten wie Dokumentation und Testing. KI-Programmierung ist erstaunlich menschlich – und damit zunächst genauso anfällig für Spaghetti-Code und Kontextverlust.</p><p>Der entscheidende Unterschied: Mit dem richtigen Setup aus Skills, Agenten und Hooks lassen sich definierte Kompetenzen – von Requirements Engineering über Architektur bis QA – als parallele Perspektiven in einem einzigen Entwicklungsprozess bündeln. Daniel zeigt, wie diese Skills sich gegenseitig triggern, korrigieren und sogar widersprechen können – und wie ein lernender Backfix-Skill die Qualität kontinuierlich steigert. Besonders die kaum diskutierten Hooks erweisen sich als Gamechanger für Prozesssicherheit.</p><p>Die Episode behandelt unter anderem: warum das Kontextfenster die zentrale Schwachstelle bleibt, wie Skills und Agenten menschliche Teamkommunikation ersetzen, weshalb Coding als Kernkompetenz an Bedeutung verliert, welche neuen Kompetenzen stattdessen gebraucht werden, und warum die Marktvolatilität und absehbar steigende KI-Lizenzkosten das eigentliche Risiko darstellen.</p><p>Fazit: Wer jetzt nicht einsteigt, riskiert doppelte Kosten – hohe Personalaufwände plus steigende KI-Gebühren. Die Episode richtet sich bewusst an Führungskräfte und Nicht-Techniker, die verstehen wollen, was von der Softwareentwicklungsseite gerade mit Wucht auf sie zurollt.</p>

Episode thumbnail for 17 - Eigene KI-Tools für Führungskräfte

March 23, 2026

17 - Eigene KI-Tools für Führungskräfte

<p>In dieser Episode von „Innovation unter schwierigen Bedingungen&quot; zeigt Daniel Greitens, was KI heute wirklich kann – und zwar ohne eine einzige Zeile Code.</p><p>👉 Keine Technik-Vorkenntnisse. Kein Programmier-Hintergrund. Trotzdem hilfreiche kleine Anwendungen, die echte Probleme lösen.</p><p>Im Mittelpunkt steht nicht der nächste Chatbot-Hype, sondern ein Werkzeug, das Führungskräfte sofort produktiv nutzen können: die Generierung kleiner, zweckgebundener Anwendungen mit Claude Code. Daniel ordnet ein, was das ist – und was nicht.</p><p>Die Episode zeigt anhand konkreter Alltagsbeispiele:</p><ul><li>wie eine Anforderungsrecherche zu Onlinezugangsgesetz und Verwaltungsdigitalisierung als interaktive Anwendung in wenigen Prompts entstand,</li><li>wie eine Ausschreibungsanalyse mit automatischem Alerting gebaut wurde – inklusive API-Anbindung an öffentliche Portale, ohne manuelles Programmieren,</li><li>warum lokale Anwendungen immer dann sinnvoll sind, wenn Daten das eigene System nicht verlassen sollen.</li></ul><p>Der Showdown: 2 Gigabyte Produktionsdaten von Bosch, eine offene KI-Challenge zur Vorhersage von Qualität, ein Prompt – und nach exakt 8 Minuten eine vollständige Qualitätsprognose, lokal berechnet mit &quot;mal eben&quot; angelerntem eigenen KI-Modell, visuell aufbereitet. Kein Data-Science-Hintergrund erforderlich.</p><p>Ergänzt wird die Episode durch klare Warnhinweise:</p><ul><li>warum solche Anwendungen keinesfalls produktiv eingesetzt werden sollten,</li><li>wie man verhindert, dass sensible Daten unbemerkt in die Cloud wandern,</li><li>weshalb ein eigener, vom Unternehmensnetzwerk getrennter Rechner die richtige Basis ist,</li><li>und warum Token-Limits aktiv gesetzt werden müssen – bevor der Agent losläuft.</li></ul>

Episode thumbnail for 16: Methoden im Projekt: Werkzeug oder Selbstzweck?

February 22, 2026

16: Methoden im Projekt: Werkzeug oder Selbstzweck?

<p>Methoden gibt es genug.<br>Scrum, SAFe, Design Thinking, Domain-Driven Design, Blue Ocean, Business Model Canvas – die Liste ist endlos.</p><p>Doch diese Episode von <strong>„Innovation unter schwierigen Bedingungen“</strong> stellt eine unbequeme Frage:</p><p>👉 <strong>Sind Methoden in Ihrem Projekt wirklich ein Werkzeug – oder längst zum Selbstzweck geworden?</strong></p><p>Daniel Greitens teilt seine Perspektive aus Großprojekten in Defense, innerer Sicherheit, Versicherungen, Finanzen und Industrie – und zeigt, warum methodischer Overkill oft mehr Schaden anrichtet als fehlende Struktur.</p><p>Im Mittelpunkt steht nicht die nächste „beste Methode“, sondern:</p><ul><li><p><strong>Woran wähle ich Methoden überhaupt aus?</strong></p></li><li><p><strong>Welche Risiken und Nebenwirkungen bringt jede Methode mit?</strong></p></li><li><p><strong>Warum führen pauschale Rollouts fast zwangsläufig zu Over-Engineering?</strong></p></li><li><p><strong>Wie erkenne ich, wann eine Methode Effizienz fördert – und wann sie Fokus frisst?</strong></p></li></ul><p>Anhand konkreter Beispiele – etwa zu Domain-Driven Design oder SAFe – wird deutlich, wie gut gemeinte Frameworks Budget verbrennen, Teamstrukturen zementieren oder sogar kontraproduktive Komplexität erzeugen können, wenn Zielbild und Problemverständnis nicht klar sind.</p><p>Statt Methodengläubigkeit plädiert die Episode für:</p><ul><li><p>ein klares Verständnis des eigentlichen Problems („Confront the brutal fact“),</p></li><li><p>eine saubere Dramaturgie aus aufeinander aufbauenden Erkenntnissen,</p></li><li><p>bewusste Auswahl und Anpassung von Methoden,</p></li><li><p>und die konsequente Trennung von <strong>Erkenntnisfortschritt</strong> und bloßer Methodentreue.</p></li></ul><p>Mit einem Einblick in einen pragmatischen Werkzeugkasten für Product Discovery zeigt die Folge zudem, wie Methoden modular, zielorientiert und flexibel eingesetzt werden können – ohne in Ideologie oder Bürokratie zu kippen.</p><p><strong>Fazit:</strong><br>Methoden sind keine Religion.<br>Sie sind Werkzeuge.<br>Und wie jedes Werkzeug müssen sie zum Problem passen – nicht umgekehrt.</p>

18 total episodes available

Deep-dive analytics for Innovation unter schwierigen Bedingungen

Frequently asked questions

Have a different question and can't find the answer you're looking for? Reach out to our support team by sending us an email and we'll get back to you as soon as we can.

What is Innovation unter schwierigen Bedingungen?

„Innovation unter schwierigen Bedingungen“ ist eine Serie über die Realität von Großprojekten – dort, wo Ideen auf Regulatorik treffen, Visionen mit Legacy-Systemen ringen und Teams unter hoher organisatorischer Last liefern müssen. Statt Innovations-Buzzwords, Post-it-Workshops und Feel-Good-Rhetorik zeigt die Serie, wie Innovation wirklich funktioniert: als sozial-technisches System, das nur gelingt, wenn Vision, Discovery, Architektur, Organisation, Governance und Teampsychologie präzise ineinandergreifen.

★ LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/danielgreitens ★ Web: http://www.orgenic.de

How often does this podcast release new episodes?

This podcast updates daily.

Where can I listen to this podcast?

This podcast is available on 4 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.

Does this podcast accept guests?

Yes, this podcast regularly features guests.

Legal Disclaimer

Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.

All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.

We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.

While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at hey@podengine.ai for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.

By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.