Wer über Künstliche Intelligenz in deutschen Unternehmen spricht, landet schnell bei denselben Begriffen: Effizienz, Automatisierung, Produktivität. Das klingt sauber, modern und oft auch ein bisschen folgenlos. Im Gespräch mit Tobias Hackbarth wird dagegen sehr schnell klar, dass diese Debatte zu kurz greift. Denn dort, wo KI nicht bloß ein Experiment auf dem Laptop ist, sondern Teil einer kritischen Infrastruktur werden kann, stellt sich die Lage anders dar. Bei der Deutschen Bahn geht es nicht um ein paar optimierte Prozesse im Backoffice. Es geht um Systeme, die jeden Tag funktionieren müssen, weil an ihnen nicht nur ein Geschäftsmodell hängt, sondern ein Land.
Hackbarth, der bei DB Systel KI Services verantwortet, beschreibt eine Welt, in der Innovation nicht einfach mit Tempo verwechselt werden darf. Wer von außen auf die Bahn schaut, sieht häufig Verspätungen, alte Strukturen und ein Unternehmen, das als schwerfällig gilt. Wer aber einen Blick hinter die Fassade bekommt, erkennt vor allem eines: enorme Komplexität. Ein Konzern mit Hunderten Tochtergesellschaften, unterschiedlichsten Aufgaben, tausenden Schnittstellen und einem Sicherheitsanspruch, der mit dem eines gewöhnlichen Unternehmens nichts zu tun hat. Ein Fehler in der IT ist hier eben nicht bloß ein ärgerlicher Systemausfall. Im schlimmsten Fall gefährdet er Menschen.
Genau deshalb ist das Spannende an diesem Gespräch nicht die technologische Seite, sondern die organisatorische. Natürlich geht es auch um Bahn GPT, um interne KI Anwendungen, um Large Language Models, Datenschutz und Cloudstrukturen. Aber das eigentliche Zentrum liegt woanders. Es liegt in der Frage, wie man eine so große Organisation überhaupt dazu bringt, mit einer neuen Technologie sinnvoll zu arbeiten. Und genau an dieser Stelle wird Hackbarths Perspektive interessant, weil sie sich wohltuend von der inzwischen üblichen KI Rhetorik absetzt. Er spricht nicht wie jemand, der eine Heilsbotschaft verkauft. Er spricht wie jemand, der jeden Tag erlebt, dass die Technologie oft das kleinere Problem ist.
Die eigentliche Härte liegt in der Organisation
Was viele Unternehmen noch immer unterschätzen, beschreibt Hackbarth fast beiläufig, aber mit großer Klarheit. Ein Tool einzuführen ist leicht. Eine Organisation zu befähigen, dieses Tool sinnvoll zu nutzen, ist schwer. Hinter einer Anwendung wie Bahn GPT steht eben nicht nur ein technischer Rollout, sondern ein ganzer Kosmos aus Schulungen, Abstimmungen, Trainings, Diskussionen mit Gremien und der permanenten Übersetzungsarbeit zwischen IT und operativer Realität. Die Vorstellung, man müsse nur eine Lizenz kaufen und schon beginne die Transformation, wirkt aus dieser Perspektive fast naiv.
Besonders aufschlussreich ist sein Gedanke des problembezogenen Enablements. Dahinter steckt eine Haltung, die in vielen Unternehmen zwar gern behauptet, aber selten gelebt wird. Nicht die Technologie gibt die Richtung vor, sondern das konkrete Problem der Menschen, die arbeiten müssen. Wer KI einführt, ohne vorher zu verstehen, wie diese Menschen tatsächlich arbeiten, baut am Bedarf vorbei. Vielleicht ist genau das einer der Gründe, warum so viele Digitalprojekte in großen Organisationen am Ende mehr Frustration als Fortschritt erzeugen. Sie werden aus der Logik des Tools gedacht und nicht aus der Logik des Alltags.
Hackbarth beschreibt ziemlich eindrücklich, dass die Vielfalt der Bahn auch bedeutet, dass es nicht den einen Anwender gibt. Es gibt unzählige Jobprofile, Kontexte, Arbeitsrealitäten und Erwartungshaltungen. Manche sitzen den ganzen Tag am Rechner, andere gar nicht. Manche wissen sofort, was ein Sprachmodell kann, andere begegnen ihm zum ersten Mal. Diese Heterogenität macht jede Standardlösung brüchig. Darin liegt aber auch eine wichtige Wahrheit über KI Transformation insgesamt. Sie scheitert selten an der Technik, sondern fast immer an der Annahme, dass Organisationen homogener seien, als sie tatsächlich sind.
Dass dabei die Stimmung eine enorme Rolle spielt, ist ein weiterer Punkt, der im Gespräch fast nebenbei deutlich wird. In jeder Veränderung gibt es die Neugierigen, die Skeptischen und die, die sich innerlich längst verabschiedet haben. Wer KI in die Fläche bringen will, muss also nicht nur Systeme entwickeln, sondern Vertrauen aufbauen. Auch deshalb wirkt Hackbarths Ansatz plausibel. Er kommt nicht mit dem Anspruch, die perfekte Lösung bereits zu kennen. Er fragt nach den Problemen und versucht, von dort aus zu arbeiten. Das klingt banal, ist aber wahrscheinlich der entscheidende Unterschied zwischen einer Technologie, die benutzt wird, und einer, die nur angekündigt wurde.
Souveränität ist kein Gefühl, sondern eine Abwägung
Kaum ein Begriff wird derzeit so schnell moralisch aufgeladen wie digitale Souveränität. Im politischen Raum klingt sie oft wie ein Versprechen, im unternehmerischen Alltag eher wie eine komplizierte Rechenaufgabe. Auch hier bleibt das Gespräch angenehm nüchtern. Hackbarth romantisiert weder die amerikanischen Hyperscaler noch unterschätzt er das geopolitische Risiko. Aber er beschreibt die Realität so, wie große Organisationen sie erleben. Man arbeitet nicht mit abstrakten Haltungen, sondern mit Verträgen, Exit Strategien, Restrisiken und konkreten technischen Maßnahmen.
Das ist deshalb bemerkenswert, weil sich an diesem Thema oft zwei Lager gegenüberstehen. Die einen wollen maximale Unabhängigkeit und am liebsten nur europäische Lösungen. Die anderen argumentieren mit Skalierung, Leistungsfähigkeit und Marktverfügbarkeit. Bei der Bahn scheint man daraus keinen Glaubenskrieg zu machen, sondern einen Entscheidungsprozess. Daten liegen in Europa, Risiken werden bewertet, technische und organisatorische Schutzmaßnahmen kommen hinzu, und am Ende bleibt dennoch ein Restrisiko. Genau darin steckt die vielleicht ehrlichste Beschreibung von Souveränität, die man derzeit hören kann. Souverän ist nicht, wer keinerlei Abhängigkeit kennt. Souverän ist, wer seine Abhängigkeiten versteht und sich auf sie vorbereitet.
Gerade in einer Zeit wachsender geopolitischer Unsicherheit bekommt diese Haltung zusätzliches Gewicht. Die Sorge, dass politische Entscheidungen in den USA direkte Auswirkungen auf europäische Infrastrukturen haben könnten, ist längst keine theoretische mehr. Umso interessanter ist, dass Hackbarth nicht in Alarmismus verfällt, sondern auf Vorsorge setzt. Exit Strategien, flexible Modelle, Alternativen mitdenken. Nicht als Symbolpolitik, sondern als betriebliche Notwendigkeit. Das ist weniger spektakulär als große Souveränitätsreden, aber wahrscheinlich näher an der Realität dessen, was verantwortungsvolle IT Führung in Europa gerade leisten muss.
Die nächste Disruption wird menschlicher, nicht technischer
Richtig spannend wird das Gespräch noch einmal, als es um Agentic AI geht. Also um Systeme, die nicht mehr nur antworten, sondern Aufgaben eigenständig übernehmen. Hier kippt die Debatte schnell ins Visionäre, und doch bleibt Hackbarth auffallend geerdet. Er hält Agentic AI für den wirklich disruptiven Schritt, nicht ChatGPT. Aber auch hier verschiebt er den Fokus sofort weg von der Faszination für das Neue hin zur organisatorischen Konsequenz. Denn sobald Agenten eigenständig handeln, reicht es nicht mehr, ihnen irgendeine Aufgabe zu geben. Dann müssen Prozesse sauber beschrieben, Ziele klar formuliert und Verantwortlichkeiten neu gedacht werden.
Das macht die Sache nicht kleiner, sondern größer. Denn plötzlich stellt sich nicht mehr nur die Frage, welches Modell gut genug ist, sondern wer in der Organisation überhaupt in der Lage ist, solche Agenten sinnvoll zu definieren, zu trainieren und weiterzuentwickeln. Die Technologie mag verfügbar sein. Die Reife der Organisation ist es oft nicht. Vielleicht liegt genau darin die nächste große Trennlinie am Arbeitsmarkt. Nicht zwischen denen, die KI nutzen und denen, die sie ablehnen, sondern zwischen denen, die menschliche Arbeit mit digitalen Agenten sinnvoll kombinieren können, und denen, die diese neue Form der Zusammenarbeit nicht gestalten.
Am Ende bleibt aus diesem Gespräch vor allem ein Eindruck zurück, der mit Technologie nur am Rand zu tun hat. Es geht um Haltung. Um Ernsthaftigkeit. Um die Fähigkeit, zwischen Hype und Verantwortung zu unterscheiden. Tobias Hackbarth wirkt nicht wie jemand, der von Zukunft redet, um modern zu klingen. Eher wie jemand, der verstanden hat, dass technologische Entwicklung nur dann etwas wert ist, wenn sie in der Realität trägt. Vielleicht ist das die eigentliche Pointe dieser Folge. Dass Fortschritt dort am glaubwürdigsten wird, wo man am wenigsten Anlass hätte, ihn leichtfertig zu behandeln.
Über Tobias Hackbarth
Tobias Hackbarth ist seit 2019 in verschiedenen Rollen innerhalb der Cloud Migration und künstlicher Intelligenz in der Deutschen Bahn unterwegs. Im Rahmen seiner Tätigkeiten leitet Tobias aktuell ein Programm für die DB Systel, mit dem Ziel den Konzern zu befähigen die Potenziale von KI zu nutzen. Des Weiteren verantwortet er als ProductOwner für mehrere Teams im KI Bereich die Delivery konzernweiter Services.
Wenn du uns dabei unterstützen möchtest, diesen Podcast zu einer Allianz von Zukunftsarchitekten der KI-Transformation zu machen, in der wir offen über Chancen, Risiken und reale Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz sprechen, dann abonniere uns auf YouTube, Spotify oder Apple Podcasts. Dein Abonnement kostet dich nichts, hilft uns aber sehr, noch mehr herausragende Persönlichkeiten für tiefgehende und inspirierende Podcast Gespräche zu gewinnen. Vielen Dank für deinen Support.
Darüber hinaus laden wir dich ein, Teil der Plattform des Bundesverbands für KI-Transformation e.V. zu werden. Hier vernetzen sich mittelständische Unternehmen, KI Expertinnen und Experten, Startups sowie Vertreterinnen und Vertreter aus Forschung und Wissenschaft, um Wissen zu teilen, Erfahrungen auszutauschen und um an konkreten KI-Projekten zu arbeiten. In unserer Podcast Community kannst du dich einbringen, mitdiskutieren und den Bundesverband als Mitglied aktiv unterstützen und mitprägen.
Zur Plattform:
https://www.venture-ai-germany.space
Vernetze dich mit Norman auf LinkedIn:
