Ready.Set.AI – Détails, épisodes et analyse

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Ready.Set.AI

Dr. Christina Lauer

Business & Entrepreneuriat

Fréquence : 1 épisode/19j. Total Éps: 6

KI verändert gerade Geschäftsmodelle. Besonders in Verlagen und Bildungsorganisationen spürt man das – in einem Tempo, das einem den Atem verschlägt.

Manche nennen das Bedrohung. Manche Chance. Beides stimmt.

Ready.Set.AI sortiert, was hinter den KI-Begriffen steckt – technisch, strategisch und menschlich: Wie verändert KI, wie Teams zusammenarbeiten? Was bedeutet das für Rollen und Unternehmenskultur? Und welche Fragen müssen eigentlich gestellt werden, bevor Tools eingeführt wird?

Dafür spreche ich mit Menschen, die KI-Transformation von innen kennen, durchleuchte Tech-Themen ohne Fachjargon – und denke manches auch einfach laut alleine durch.

Ich bin Christina Lauer.

Ich arbeite seit 20 Jahren in Fachverlagen und Bildungsorganisationen – und stelle die Fragen, die jetzt bei KI relevant werden.

30 Minuten – ideal für den Weg zur Arbeit oder den Spaziergang in der Mittagspause.

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Die Zeiten unschuldiger KI-Nutzung sind vorbei | Interview mit Prof. Dr. Katja Nettesheim

lundi 27 avril 2026 • Durée 32:18

Vier von fünf Führungskräften haben keine KI-Strategie — aber 65 Prozent der Mitarbeitenden sind längst bereit. Katja Nettesheim, Strategieberaterin mit fast 20 Jahren Transformationserfahrung, erklärt, warum das kein Technologieproblem ist — und warum die Zeit des unschuldigen Ausprobierens vorbei ist.

[00:00] Die letzten Jahre unschuldiger KI-Nutzung — und warum sie enden
[03:07] Was in der KI-Transformation gerade nicht funktioniert
[05:40] 79 % ohne Strategie, 65 % bereit: Wie passt das zusammen?
[10:33] Hausaufgaben der digitalen Transformation — nachholen oder überspringen?
[14:49] Große Unternehmen und das Tempo-Problem: Schutzbehauptung oder Realität?
[19:46] Drei Perspektiven, ein Thema: Beraterin, CTrO, Aufsichtsrätin
[27:43] Was sich ändern muss, damit Worte Taten folgen
[31:02] Was KI für Katja persönlich verändert hat

Mehr über Katja Nettesheim:

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/transformationtool/
_Mediate: https://www.mediate-group.com/
Culcha: https://www.culcha.com/
KI-K-Initiative: https://ki-k.org/

Zum Nachlesen:

Whitepaper "Hohe Priorität – geringe Wirksamkeit"
Buch "KI-Kompetenz – Für eine Zukunft in Wohlstand"

Über Christina

LinkedIn: www.linkedin.com/in/drchristinalauer

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Was XML schon vor KI richtig gemacht hat | Wissen2Go mit Christina Lauer

Épisode 3

jeudi 18 juin 2026 • Durée 13:22

XML gibt es seit den späten Neunzigern – erfunden, damit derselbe Inhalt als Buch, E-Book, Plattform und Vorlesefassung funktioniert, ohne dass jemand ihn vier Mal anfasst.

Heute stellt sich heraus: Genau diese Vorarbeit ist auch das, was KI-Systeme brauchen, um zuverlässig mit Verlagsinhalten arbeiten zu können.

In dieser Folge erkläre ich, was XML eigentlich ist, was semantische Auszeichnung, Schemaprüfung und Metadaten damit zu tun haben – und warum eine KI, die nur Schriftgröße und Position sieht, raten muss, während eine KI auf sauber ausgezeichneten Daten das nicht muss.

Dazu ein Blick in Maschinenbau und Handel, die aus völlig anderen Gründen beim selben Prinzip gelandet sind. Und nach vorn: Warum Lizenzdeals, Chatbots und KI-gestützte Recherche genau diese Vorarbeit voraussetzen.

Die erste Ausgabe von Wissen2Go – der Reihe, in der ich Grundlagen erkläre, die bei KI den Unterschied machen.

Inhalt

[00:00] Neues Format: Wissen to go

[01:15] Neue Geschäftsmodelle in Verlagen – und wo die Lücke ist

[03:00] Die Randspalte, die KI falsch versteht

[05:00] XML: warum „was es ist" wichtiger ist als „wie es aussieht"

[07:30] Schema-Prüfung und Metadaten – das, was Markdown nicht kann

[10:30] Schulbuch, Maschinenbau, Handel – dieselbe Lösung aus drei Gründen

[12:30] Was du am Montag tun kannst

Über Christina Lauer:

Web: christina-lauer.de
LinkedIn: www.linkedin.com/in/drchristinalauer

Warum manche Verlage bei KI weit vorne sind – und andere nicht | Interview mit Carsten Schwab

lundi 8 juin 2026 • Durée 38:28

Carsten Schwab hat als Buchhändler angefangen, dann Verlagswirtschaft in Stuttgart studiert und früh verstanden, dass Inhalte eine Struktur brauchen – bevor sie ein Produkt werden können. Bei S. Fischer hat er das mit dem XML-First-Workflow umgesetzt. Zur Buchmesse 2009 kamen die ersten direkt aus XML generierten ePubs auf den Markt.

Im Gespräch geht es darum, was seitdem passiert ist – und warum die Verlage, die damals diese Entscheidung getroffen haben, heute bei KI-Projekten einen echten Vorsprung haben. Carsten erklärt, wie RAG-Systeme funktionieren, warum kuratierte Verlagsinhalte genau der Rohstoff sind, den solche Systeme brauchen, und welche Frage er in jedem Gespräch zuerst stellt: Welches Problem eurer Kunden wollt ihr damit lösen?

Außerdem: Warum Softwareeinführungsprojekte scheitern, was die Taskforce IT Standards im Börsenverein entwickelt hat – und was sich an Rollen und Verantwortlichkeiten im Verlag ändern muss.

Für alle, die verstehen wollen, warum strukturierte Daten keine reine IT-Frage sind, sondern eine strategische Entscheidung.

[00:00] Gastvorstellung – Carsten Schwabs Weg vom Buchhändler zur XPS

[03:17] Die schwarze Kunst – wie aus Druckerschwärze Daten wurden

[09:14] XML-First bei S. Fischer – und was die Branche daraus gemacht hat

[21:14] Prozesse vor Software – was die Taskforce IT Standards entwickelt hat

[28:09] KI im Verlag: die eine Frage, die vorher geklärt sein muss

[44:06] Carstens persönliche KI-Erfahrung – und warum ihm die Fantasie fehlt

Mehr über Carsten:

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/carsten-schwab/
XPS eXtensible Publishing Solutions: https://xps-ag.zuerich/

Zum Nachlesen:
Leitfaden des Börsenvereins: ""

Der digitale Dachboden: KI macht nur das Licht an | Wissen2Go mit Christina Lauer

Épisode 6

mercredi 29 juillet 2026 • Durée 24:24

Ein Fachverlag, sechs Wochen bis eine neue Regelung in Kraft tritt, 400 betroffene Inhalte.

Jemand sagt: "Kein Problem, dafür bauen wir einen KI-Agenten." Sofort macht sich Erleichterung breit – obwohl noch niemand weiß, welche der 400 Dateien überhaupt die gültigen sind.

In dieser Folge nehme ich mir den Reflex vor, bei sehr unterschiedlichen Problemen zuerst an KI zu denken.

Ich erkläre, welche vier Denkverzerrungen (Biases) dabei ungewollt mitlaufen – und warum KI oft nur sichtbar macht, was vorher schon unaufgeräumt war.

Ein Bild zieht sich durch die Folge: KI als Licht auf dem digitalen Dachboden. Das Licht zeigt die unbeschrifteten Kisten und vergessenen Ordner – aufgeräumt hat damit allerdings noch niemand.

Das kommt in dieser Folge vor:

Warum der Satz „Dafür bauen wir einen KI-Agenten" in Meetings sofort Erleichterung auslöst – und was dabei überhört wird
Law of the Instrument: warum, wer gerade einen Hammer hat, überall Nägel sieht
Confirmation Bias und die Fragen, die im Projektalltag gern durchrutschen
Déformation professionnelle – wie aus einem gemischten Problem zu schnell ein reines Tool-Projekt wird
Automation Bias, erklärt am Beispiel des Navis
Und am Ende die Frage: Was ist hier eigentlich kaputt?

Über Christina Lauer:
Ich unterstütze Verlag und Bildungsunternehmen dabei Content, Prozesse und Menschen fit für das KI-Zeitalter zu machen.

Mehr über mich auf meiner Website: christina-lauer.de
Oder auf LinkedIn: linkedin.com/in/drchristinalauer

90 Prozent weg – was bei der PDF-Konvertierung in XML verloren geht | Gespräch mit Elena Montero

Épisode 5

jeudi 16 juillet 2026 • Durée 25:01

Viele Verlage und Bildungsanbieter sitzen auf einem großen Schatz an PDF-Inhalten. Wer daraus jedoch ein RAG-System aufbauen möchte, steht vor einer Herausforderung, die häufig unterschätzt wird: PDFs sind für KI nicht automatisch nutzbar.

Gemeinsam mit Elena Montero habe ich darüber gesprochen, warum der eigentliche Engpass oft schon vor der KI beginnt – nämlich bei der Konvertierung in strukturierte Formate wie XML oder Markdown.

In dieser Episode geht es daher unter anderem darum:

warum die Wahl des Konvertierungswerkzeugs entscheidend ist,
weshalb ein auf den ersten Blick gutes Ergebnis täuschen kann,
welche Unterschiede sich zwischen LLMs und klassischen Konvertierungstools zeigen,
und warum es keine Universallösung für alle Dokumenttypen gibt.

Und Elena erzählt mir, wie es ist, im Jahr 2026 eine Ausbildung zur Mediengestalterin zu machen – einen Beruf, der durch KI massiv bedroht ist.

Über Elena Montero Maousidou:

Elena ist 18 Jahre alt und macht eine Ausbildung zur Mediengestalterin Digital/Print bei data2type und parsQube in Heidelberg, parallel zur Berufsschule an der Johannes-Gutenberg-Schule. Im Juni 2026 hat sie auf der XML Prague die Ergebnisse ihrer ersten eigenen Studie vorgestellt – ein Vergleich von sechs Tools zur Konvertierung von PDF in KI-lesbare Formate wie Markdown und XML.

Über Christina Lauer:

Christina unterstützt Verlage und Bildungsanbieter dabei, Content, Prozesse und Menschen fit für das KI-Zeitalter zu machen.

Loslassen lernen – wie DIN Media Lektorat und PM trennte | Interview mit Jessica Gutsche

Épisode 4

vendredi 3 juillet 2026 • Durée 40:25

Wer je ein Projekt von Grund auf entwickelt hat – Konzept, Autorenakquise, erstes Manuskript – und dann selbst lektorieren sollte, kennt das Gefühl. Das Baby liegt auf dem Tisch. Der eigentliche Job wartet. Beides geht nicht gleichzeitig gut.

Bei DIN Media haben sie das erkannt und getrennt, was in vielen Fachverlagen noch zusammengehört: Produktmanagement auf der einen Seite, Content Management auf der anderen.

Jessica Gutsche, Head of Content, hat diesen Prozess von innen erlebt und mitgestaltet – und erzählt, wie das wirklich gelaufen ist.

Wir reden darüber, wie aus Lektoratsassistenz-Rollen echte Content-Spezialistinnen und -Spezialisten wurden, wie man verhindert, dass aus getrennten Bereichen Silos entstehen, und warum DIN Media schon 2018 auf XML umgestellt hat – lange bevor irgendjemand laut über KI-ready Content geredet hat. Und über den Moment, an dem man als Führungskraft einfach sagen muss: Verstecken geht nicht.

Über Jessica Gutsche

Jessica Gutsche ist seit dreieinhalb Jahren Head of Content bei DIN Media in Berlin, einem Medienhaus, das seit über 100 Jahren Normen, Standards und technische Informationen publiziert. Davor hat sie in einem Berliner Wissenschaftsverlag und einer Verlagsagentur gearbeitet. Sie sitzt auf Podien des Börsenvereins und denkt laut darüber nach, wie Content strukturiert sein muss, damit er in zehn Jahren noch funktioniert – nicht nur für Menschen, sondern auch für Maschinen.

Über Dr. Christina Lauer

Website: christina-lauer.de
LinkedIn: linkedin.com/in/drchristinalauer

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