Me, Myself & IT Leadership

Me, Myself & IT Leadership

by Daniel Jauss
Season 1
#13 (DE): Leadership Entscheidungen bei rasanter Veränderung
AI
In dieser Folge von **Me, Myself & IT Leadership** geht es um eine Führungsfrage, die in vielen Unternehmen immer akuter wird: Wie entscheidet man gut, wenn sich Technologie, Märkte und Rahmenbedingungen schneller verändern als klassische Entscheidungsprozesse? Daniel und Nova sprechen darüber, warum in dynamischen Umfeldern nicht die falsche Entscheidung der größte Kostenblock ist, sondern oft die verzögerte Entscheidung. Es geht um Analyse ohne Scheinsicherheit, um Konsens als Stärke und Risiko, um Reversibilität, Portabilität und darum, warum Unternehmen gerade in knappen Zeiten oft ausgerechnet mit Langsamkeit reagieren. **Themen der Folge:** - Warum Entscheidungszyklen in Konzernen oft nicht mehr zum Tempo technologischer Veränderung passen - Weshalb perfekte Analyse bei KI, Cloud und Plattformthemen schnell zur Illusion wird - Warum Konsens Entscheidungen absichern kann, aber spätere Korrekturen erschwert - Reversibilität als zentrales Entscheidungskriterium - Portabilität als praktische Antwort auf schnelle Technologiewechsel - Two-Way-Doors und One-Way-Doors in der Umsetzung - Warum Teams eskalieren, obwohl sie unter langsamen Entscheidungen leiden - Wie falsche Anreizsysteme Nicht-Entscheidungen belohnen - Warum Budgetknappheit Entscheidungswege oft verlängert statt verkürzt - Was KI-Hype mit ungeklärter Verantwortung zu tun hat - Welche Rolle Führungskräfte einnehmen müssen, wenn Technologiezyklen immer kürzer werden **Kernaussage:** In schnellen Märkten gewinnt nicht automatisch die Organisation mit der einen perfekten Entscheidung. Es gewinnt die Organisation, die schneller bewusst revidierbare Entscheidungen trifft — und ihre Architektur, Verträge und Verantwortlichkeiten so baut, dass Kurskorrekturen möglich bleiben. **Hosts:** Nova und Daniel Jauss **Podcast:** Me, Myself & IT Leadership
#13 (EN): Decision Making In Rapid Change
AI
In this episode of **Me, Myself & IT Leadership**, Nova and Daniel discuss one of the most pressing leadership challenges in technology today: how to make good decisions when markets, technologies, and operating conditions move faster than traditional corporate decision cycles. The conversation explores why, in fast-changing environments, the biggest cost is often not the wrong decision — but the delayed one. Daniel explains why perfect analysis can become an illusion, why consensus can both help and slow organizations down, and why reversibility and portability are becoming essential leadership principles. **Topics in this episode:** - Why corporate decision cycles often no longer match the speed of technological change - Why perfect analysis can create false confidence in fast-moving topics like AI, cloud, and platforms - How consensus can protect decisions but make later corrections harder - Reversibility as a core decision criterion - Portability as the practical answer to fast technology shifts - Two-way doors and one-way doors in real implementation work - Why teams escalate decisions even when they suffer from slow decision-making - How incentive systems reward non-decisions and punish mistakes - Why budget pressure often makes organizations slower instead of faster - What the AI hype reveals about unclear responsibilities - What leadership needs to do when technology cycles keep getting shorter **Core idea:** In fast markets, the winning organization is not necessarily the one that makes the one perfect decision. It is the organization that makes faster, consciously revisable decisions — and designs its architecture, contracts, and responsibilities so that course corrections remain possible. **Hosts:** Nova and Daniel Jauss **Podcast:** Me, Myself & IT Leadership
#12 (DE): IT Leadership News Juli 2026
AI
Die Themen dieser News-Folge: von Anthropic, das deutsche offene KI-Modell Soofi S, europäische Cloud-Souveränität, Bewegungen bei OVH Cloud und StackIT — und die Frage, ob „AI-Native SAFe“ ein hilfreicher Governance-Ansatz oder eher ein Warnsignal für neues Framework-Theater ist. Themen dieser Folge: • Der autonome KI-Angriff auf Hugging Face — was wirklich passiert ist • Warum OpenAIs Cyber-Testumgebung zum Problem wurde • Zero-Day-Marktplätze verständlich erklärt • Die Asymmetrie zwischen angreifender und verteidigender KI • Warum lokale oder souverän betriebene Modelle für Cyberabwehr wichtig werden • Anthropic: Fable 5, Opus 5 und die neue Modelllandschaft • Soofi S: ein offenes deutsches KI-Modell für industrielle Anwendungen • IPCEI-CIS und Europas Weg zu digitaler Souveränität • OVH Cloud, StackIT und souveräne Cloud Architekturen AI-Native SAFe, KI-Governance und die Gefahr von Frameworks vor Praxis
#12 (EN): IT Leadership News July 2026
AI
Topics in this news episode: • The autonomous AI attack on Hugging Face — what really happened • Why OpenAI’s cyber test environment became a problem • Zero-day marketplaces explained in plain language • The asymmetry between attacking and defending AI systems • Why locally or sovereignly operated models matter for cyber defense • Anthropic: Fable 5, Opus 5 and the evolving model landscape • Soofi S: an open German AI model for industrial applications • IPCEI-CIS and Europe’s path toward digital sovereignty • OVH Cloud, StackIT and sovereign cloud as a real architecture decision • AI-Native SAFe, AI governance and the risk of putting frameworks before practice
#11 (DE): Wenn der Vorhang fällt, schau hinter die Kulissen
AI
Wenn der Vorhang fällt – schau hinter die Kulissen Wie entsteht dieser Podcast eigentlich? In dieser Folge legen Daniel und Nova nichts weg – schonungslos offen, Schritt für Schritt. Von der ersten Idee über das Skript, die KI-Stimme, den Produktions-Agenten bis hin zu Instagram und den Stellen, wo es wirklich weh tut. Themen dieser Folge: - Warum Transparenz das Versprechen dieses Podcasts ist – von Anfang an - Die Podcast-Pipeline: Skript, Stimme, Veröffentlichung – wie alles zusammenhängt - Warum Daniel inzwischen selbst ins Mikrofon spricht, obwohl er einen Stimmklon hat - Wo Automatisierung einfach war – und wo sie an Zugangshürden scheitert (Stichwort LinkedIn) - Der Unterschied zwischen einem funktionierenden Piloten und einem dauerhaften Betrieb - Take-Away in drei Schritten: wie du selbst anfängst, ohne ein Vollzeitprojekt zu starten - Sonderhinweis: diese Folge erscheint zusätzlich auf Hindi – als Live-Beweis für die Geschwindigkeit der Automatisierung Me, Myself & IT Leadership – der Podcast für IT-Führungskräfte zwischen Technologie, Strategie und Menschlichkeit.
#11 (EN): When the curtain falls
AI
When the Curtain Falls – A Look Behind the Scenes How is this podcast actually made? In this episode, Daniel and Nova hold nothing back — radically open, step by step. From the first idea to the script, the AI voice, the production agent, Instagram, and the places where it really hurts. Topics in this episode: - Why transparency has been the promise of this podcast from the beginning - The podcast pipeline: script, voice, publishing — how everything connects - Why Daniel now speaks into the microphone himself, even though he has a voice clone - Where automation was easy — and where it fails because of access barriers, especially LinkedIn - The difference between a working pilot and sustainable operations - A three-step take-away: how to start yourself without turning it into a full-time project - Special note: this episode is also released in Hindi — as live proof of the speed automation makes possible Me, Myself & I.T. Leadership — the podcast for I.T. leaders between technology, strategy, and humanity.
#11 (HIN): पर्दा गिरा, सच दिखा
AI
पर्दा गिरा – पर्दे के पीछे की सच्चाई यह पॉडकास्ट असल में बनता कैसे है? इस एपिसोड में Daniel और Nova पूरी पारदर्शिता के साथ पर्दे के पीछे ले जाते हैं — पहली सोच से लेकर स्क्रिप्ट, AI voice, production agent, Instagram workflow और उन जगहों तक जहाँ automation आसान नहीं रहती। इस एपिसोड में: - शुरुआत से transparency क्यों इस podcast का वादा रही है - Podcast pipeline: idea, script, voice, publishing — सब कैसे जुड़ता है - Daniel अब German episodes में कई बार खुद microphone पर क्यों बोलते हैं, voice clone होने के बावजूद - AI automation कहाँ बहुत तेज़ है — और कहाँ access barriers, खासकर LinkedIn, limits बना देते हैं - एक working pilot और sustainable operations के बीच असली फर्क - Leadership takeaway: छोटे से शुरू करो, pipeline बनाओ, फिर सच में operate करना सीखो - Special note: यह episode German और English के साथ Hindi में भी उपलब्ध है — automation की speed का live proof Me, Myself & IT Leadership — IT leaders के लिए podcast, जहाँ technology, strategy और humanity साथ आते हैं.
#10 (DE): Cloud and AI FinOps
AI
Cloud und AI FinOps In dieser Folge sprechen Daniel und Nova darüber, warum Cloud und KI die Kostenlogik in der IT-Führung grundlegend verändern: unbegrenzte technische Leistungsfähigkeit trifft auf begrenzte Budgets — und klassische Planungs- und Steuerungsprozesse reichen dafür nicht mehr aus. Themen in dieser Folge: - Warum Cloud und KI den Wechsel von Kapazitätsmonitoring zu Verbrauchsmonitoring erzwingen - Was FinOps wirklich bedeutet — jenseits von Dashboards und Tooling - Warum Product Owner echte Kostenverantwortung und brauchbare Unit Economics brauchen - Wie KI FinOps unterstützen kann: Anomalie-Erkennung, natürliche Kostenanalyse, Tagging und Rightsizing - Warum KI selbst zum neuen Kostentreiber wird: Subscriptions, Tokens, API-Nutzung und Agenten - Wie Token-Kosten, Modell-Routing, Kontextgröße, Output-Länge und selbst betriebene Modelle auf AI-Budgets wirken - Warum Shadow AI gleichzeitig ein Finanz- und Compliance-Risiko ist - Wie kontinuierlicher Forecast klassische Jahresplanung ersetzen kann - Warum KI-Kosten oft zuerst on top kommen, bevor Effizienzgewinne messbar werden - Daniels persönliche FinOps-Learnings aus Enterprise Cloud und seinem privaten KI-Setup Me, Myself & IT Leadership – der Podcast für IT-Führungskräfte zwischen Technologie, Strategie und Menschlichkeit.
#10 (EN): Cloud and AI FinOps
AI
Cloud and AI FinOps In this English episode, Daniel and Nova discuss why Cloud and AI are changing the cost logic of IT leadership: unlimited technical capacity now meets limited budgets, and the old planning and governance processes no longer fit. Topics in this episode: - Why Cloud and AI require a shift from capacity monitoring to consumption monitoring - What FinOps really means beyond dashboards and tooling - Why Product Owners need real cost ownership and usable unit economics - How AI can support FinOps through anomaly detection, natural-language analysis, tagging support, and rightsizing recommendations - Why AI itself becomes a new cost driver through subscriptions, tokens, API usage, and agents - How token costs, model routing, context size, output length, and self-hosted models affect AI budgets - Why Shadow AI is both a financial and compliance risk - How continuous forecasting can replace annual budget rituals - Why AI costs often arrive on top before efficiency gains become measurable - Daniel’s personal FinOps lessons from enterprise Cloud and his own private AI setup Me, Myself & IT Leadership – the podcast for IT leaders navigating technology, strategy, and humanity.
#9 (DE): Internationale IT Teams – Teil 2
AI
Internationale IT Teams – Teil 2: Vertrauen, Feedback, Hierarchie und Zeit In Teil 2 der Doppelfolge zu internationalen IT-Teams sprechen Daniel und Nova über die kulturellen Mechaniken, die im Alltag oft weniger sichtbar sind – aber Zusammenarbeit massiv prägen: Vertrauen, Feedback, Führung und Zeitverständnis. Nach Teil 1 zu Kommunikation, Entscheidungen, Widerspruch und Überzeugung geht es diesmal um die „langsamen Schichten“ internationaler Zusammenarbeit: Wie entsteht Vertrauen? Warum reicht ein Vertrag manchmal nicht aus? Wie unterschiedlich wird Kritik verstanden? Welche Rolle spielt Hierarchie im Führungsalltag? Und warum ist Pünktlichkeit nicht überall dasselbe Signal? Themen dieser Folge: - Trusting: aufgabenbasiertes vs. beziehungsbasiertes Vertrauen - Warum persönliche Beziehung in Offshore- und internationalen Setups oft produktivitätskritisch ist - Feedback über Kulturen hinweg: direkt, indirekt und leicht missverständlich - Das Lob-Sandwich, französische Direktheit und deutsche Sachorientierung - Leading: Hierarchie, Erwartung an Führung und situatives Auftreten - Scheduling: lineare und flexible Zeit – und warum deutsche Klarheit manchmal hilft - Praktische Empfehlungen für IT-Führungskräfte in globalen Teams Der Take-away: Kulturelle Unterschiede sind keine Folklore und kein Soft-Skill-Nebenthema. Sie sind Betriebssysteme von Zusammenarbeit. Wer sie erkennt und bewusst adressiert, reduziert Reibung, Missverständnisse und versteckte Produktivitätsverluste. Me, Myself & IT Leadership – der Podcast für IT-Führungskräfte zwischen Technologie, Strategie und Menschlichkeit.
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