#30 BRACK.ALLTRON-CIO Tobias Quelle: Wie aus starken KI-Use-Cases ein unternehmensweites System wird

Wie bringt ein Händler mit über 1'400 Mitarbeitenden KI vom einzelnen Use Case auf die Ebene des ganzen Unternehmens? Tobias Quelle, CIO von BRACK.ALLTRON und zuvor bei Digitec Galaxus und Otto.de im digitalen Handel unterwegs, nimmt uns mit hinter die Kulissen: von der AI-Engine im Einkauf über Produktdatenanreicherung mit LLMs und Agentic Coding bis zur Shopping-App, die in drei Monaten live ging. Ein Gespräch darüber, warum die Motivation der Mitarbeitenden nie das Problem war, wie ein AI Circle aus 20 Leuten Ordnung in fragmentierte Aktivitäten bringt und weshalb KI aus schlechten Daten keine guten macht.

Gast: linkedin.com/in/tobiasquelle
Host: linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting
Takeaways
• Die Motivation war nie das Problem. 92 Prozent der Mitarbeitenden stehen KI positiv gegenüber, gut 50 Prozent nutzen sie bereits. Gefehlt haben Transparenz, Koordination und Leitplanken – nicht Überzeugungsarbeit.
• Der AI Circle als Nucleus. Rund 20 Personen aus allen Unternehmensbereichen, je 20 Prozent ihrer Arbeitszeit, eigene Sprintlogik und vier Workstreams über 15 Monate: Tools und Datenschutz, Befähigung, Operating Model, Use Cases.
• Geschwindigkeit ist wichtiger als Perfektion. Grosse Vorhaben in kleine Meilensteine brechen, so schnell wie möglich am Kunden testen, Zielwerte vorher definieren – auch wenn der Business Case noch nicht sauber rechenbar ist.
• Ein Formel-1-Motor macht aus einem Traktor keinen Rennwagen. KI löst keine Datenprobleme. BRACK.ALLTRON hat deshalb im Rahmen der IT-Reorganisation einen eigenen Data-Bereich aufgebaut.
• Make if it's core, buy if it's non-core. Tobias' Rat an mittelgrosse Händler: Nur die geschäftskritischen Fähigkeiten selbst aufbauen, für den Rest bewusst externe Katalysatoren holen.
• Der Blick nach vorn: LLMs werden zum ganz normalen Traffic-Kanal, wie es SEO, Newsletter und Direct Traffic sind. Wer seine Produktdaten nicht strukturiert lesbar macht, wird nicht gefunden.
Kapitel
• 00:00 – Intro & Einordnung
• 01:35 – Wie Tobias KI privat und geschäftlich nutzt
• 03:29 – Warum er sich bewusst nicht auf ein Modell festlegt
• 04:32 – Der Auftrag als CIO: 36 neue Jobprofile statt Systemmodernisierung
• 07:12 – Kleine cross-funktionale Teams & die Brücke zum Business
• 09:34 – Fünf Stossrichtungen: wo der grösste KI-Hebel liegt
• 11:56 – Den Überblick behalten: Power to the people
• 14:31 – Lernkultur: Schulterblick statt Schulungskatalog
• 16:11 – Von bottom-up zur Strategie: die konkreten Use Cases
• 20:24 – Der AI Circle: 20 Leute, 20 Prozent Zeit, vier Workstreams
• 23:55 – Die Mitarbeiterumfrage & was daraus folgte
• 25:27 – Wie misst man den Nutzen von KI?
• 29:03 – Business Case ohne belastbare Zahlen
• 31:47 – Datenqualität: der Formel-1-Motor im Traktor
• 35:57 – Was mittelgrosse Händler tun können
• 38:41 – Ausblick: LLMs als neuer Traffic-Kanal
• 41:44 – Fazit & Verabschiedung