Logitechs KI-Transformation von innen: Von KI-Neugierde zur Kompetenz

Galen Low: Organisationen, die das Gefühl haben, erst am Anfang ihrer KI-Transformationsreise zu stehen, würden sich manchmal wünschen, eine Kristallkugel zu besitzen. Deshalb habe ich das nächstbeste eingeladen – den Leiter für globale KI einer bekannten Technikmarke, die gerade ihr zweites Jahr einer ambitionierten, weltweiten KI-Transformation beginnt.

Gemeinsam sprechen wir über die Herausforderungen des ersten Jahres und wie die Teams diese gemeistert haben. Wir werden offenlegen, auf welche Schlüsselkompetenzen das Unternehmen im zweiten Jahr und darüber hinaus setzt, und ein wenig philosophieren, ob KI uns vielleicht alle zu Gamern gemacht hat. Viel Spaß bei dieser Folge.

Willkommen beim Digital Project Manager Podcast – der Show, die Führungskräften hilft, smarter zu arbeiten, reibungsloser zu liefern und ihre Teams im KI-Zeitalter selbstbewusst anzuleiten. Ich bin Galen, und wir tauchen jede Woche in praxisnahe Strategien, neue Trends, erprobte Frameworks und gelegentliche Anekdoten von der Projektvorderfront ein. Egal ob Sie riesige Transformationsprojekte leiten, KI-Workflows strukturieren oder einfach nur das Chaos bändigen wollen – Sie sind hier genau richtig. Los geht’s.

Heute sprechen wir darüber, wie das zweite Jahr der KI-Transformation für ein globales Technologieunternehmen aussieht und was andere Branchen und Organisationen unterschiedlicher Größe aus deren Erfahrungen lernen können.

Mein heutiger Gast ist Eric Porres, Leiter für globale KI bei Logitech. Bei Logitech verantwortet Eric die strategische Entwicklung und Implementierung von KI über die gesamte Organisation hinweg und nutzt KI, um Innovation, kognitive Erweiterung und nachhaltiges Wachstum für Logitechs Produkte, Erfahrungen sowie den täglichen Betrieb zu schaffen.

Davor war Eric bereits viermal CMO, führte Marketing- und AdTech-Unternehmen zu preisgekrönter Arbeit und gründete selbst eine Digital-Marketing-Agentur, Underscore Marketing. Außerdem war er im Vorstand von Two Twelve, dem Interactive Advertising Club in New York, und spricht regelmäßig auf Branchenevents.

Eric, vielen Dank, dass du heute hier bist.

Eric Porres: Galen, danke für die Einladung. Es ist schön, an diesem frostigen Tag in New York hier zu sein.

Galen Low: Wir sitzen beide im Eis. Ich bin nördlich von dir in Toronto, und der Schnee reicht mir buchstäblich bis zur Taille. Das war verrückt.

Eric Porres: Für dich ist es schlimmer. Hier sind es nur 38 Zentimeter Schnee – könnte schlimmer sein, denke ich.

Galen Low: Ich liebe diese Aussage. „Nur“ 38 Zentimeter, oder? Ich freue mich wirklich, heute einzutauchen. Wir hatten im Vorfeld einige gute Gespräche. Natürlich möchte ich deine KI-Transformationsreise beleuchten, aber ich glaube, wir können heute auch in viele Richtungen gehen. Einen groben Plan habe ich, aber vielleicht behandeln wir es als Skizze.

Mein Gedanke war, dass ich zu Beginn die Bühne bereite und dich dann gleich mit einer großen, haarigen Frage überrasche, auf die meine Zuhörerinnen und Zuhörer gespannt sind. Danach würde ich gerne drei Bereiche besprechen: Erstens, was waren die größten Herausforderungen und größten Erfolge deiner Organisation in den ersten 12 Monaten als Leiter für globale KI?

Als Nächstes würde ich gerne einige der Taktiken beleuchten, die die Transformation bei Logitech am meisten beeinflusst haben, und wie ihr diese messt. Zum Schluss könnten wir noch ein wenig in die Zukunft blicken: Was muss sich für alle verändern, damit wir weiterhin im Tempo der KI mithalten können?

Eric Porres: Ja, ich gebe mein Bestes. Ist das nicht aus „Caesar“ – Ambitionen sollten von härterem Stoff gemacht sein? Also ambitionierte Agenda, aber feinfühlig, wie eine Skizze von Miles Davis und „Kind of Blue“. Ich weiß, was du meinst. Das hier ist kein voraufgezeichnetes Gespräch, wir haben auch kein Skript, wir haben uns bisher nur einmal getroffen.

Es war ein gutes Gespräch. Wir wissen also nicht, wohin das heute führt. Aber wir halten es spannend und unterhaltsam – nicht unbedingt in der Reihenfolge.

Galen Low: Live und ungestüm. Ich dachte, ich starte mit einer großen, haarigen Frage und gebe erst einmal etwas Kontext dazu. Als du vor etwa einem Jahr als Leiter globale KI bei Logitech gestartet bist, hast du dir die Mammutaufgabe vorgenommen, KI-Innovation für die gesamte Organisation mit über 7.000 Mitarbeitern voranzutreiben. Nun steht ihr vor Jahr zwei.

Meine große, haarige Frage ist: Wird die nächste Phase der Transformation als „Business as Usual“ weitergehen oder ist der Weg grundsätzlich anders und verlangt nach anderen Herangehensweisen und Lösungen?

Eric Porres: Das ist eine gute Frage, Galen. Ich würde die Transformation folgendermaßen sehen: Die KI-Transformation ist genauso sehr eine menschliche Transformation und ein Wandel von Verhaltensweisen wie technologische Innovation, oder?

Wir sind schließlich ein Schweizer Unternehmen, wollen den Frieden wahren und die Tokens dort einsetzen, wo sie im Unternehmen den größten Wert schaffen. Wir erleben dabei, wie Menschen mit KI interagieren – in Konversationen, als Schnittstelle zum Nutzer. Entwickler beispielsweise sagen: „Version 5.1 war gut, aber ich will 5.2 testen." Plötzlich kommt 4.5 raus ... ach, jetzt vielleicht Gemini 3? Man will sich nicht auf einen technischen Stand festlegen.

Der Wandel im menschlichen Verhalten ist wichtiger als jede Technologie, die uns in den nächsten Jahren begegnet. Der wichtigste Wert, nach dem ich schaue – in meinem Team und bei mir selbst – ist die „Neugierquotient“.

Man muss neugierig sein. Wer nicht wagt, der nicht gewinnt – oder zumindest nicht erlebt. Und wir sind privilegiert: Jede:r der 7.000+ bei Logitech kann jetzt mit den drei führenden KI-Modellen der Welt arbeiten. Was für eine Chance, dies nach Hause, in Schulen, andere berufliche oder private Kontexte zu tragen und als Boten aus der „Zukunft“ unterwegs zu sein.

Galen Low: Ich liebe diese Perspektive. Als ich die Frage formuliert habe, dachte ich genau daran – die Technologie entwickelt sich rasend schnell, also wird Jahr zwei sicher anders: andere Herausforderungen, neue Versionen der LLMs, neue Mischungen.

Aber mir gefällt dein Ansatz: Im Kern ist es der menschliche Wandel. Die Technologie ändert sich, aber der Change-Prozess betrifft das Verhalten, nicht nur den Technologie-Stack. Es ist kein reingeholtes Thema, das einfach durch technische Innovation umgestoßen werden kann.

Eric Porres: Genau. Als ich die Rolle übernommen habe, fragten wir uns: Was müssen wir im Zeitalter der KI bedenken, wenn wir historisch eigentlich für Menschen geschrieben haben, um eine ikonische Marke zu werden? Man muss jetzt zweigleisig denken: Zum einen spricht man Menschen mit Gefühl und Herz an, zum anderen muss man KI beziehungsweise die Inhalte so gestalten, dass sie maschinenverständlich und adressierbar werden.

Nicht, dass wir keine rationalen Wesen sind, aber oft handeln wir irrational, besonders bei Kaufentscheidungen oder bei Markenbindung. Das war eine frühe Erkenntnis, die sich jetzt auszahlt: Kürzlich haben wir einen Award bekommen, weil wir als einer der aufstrebenden Stars bei der AI Engine Optimierung gesehen wurden.

Egal ob GEO, LLMO, AIO – entscheidend ist: Wie präsentierst du dich in diesem neuen Kontext? Das war eine Anerkennung für die Denkarbeit, die wir seit Februar des letzten Jahres investiert haben. Der andere Aspekt, den du angesprochen hast: Beim menschlichen Wandel sind wir von „KI-neugierig“ zu einer KI-kompetenten Organisation geworden. Das bedeutet: Vorher hatte eine kleine Gruppe von Zukunftsenthusiasten mit KI gearbeitet, jetzt haben alle einen gemeinsamen Wissens- und Erfahrungshorizont.

Nun können wir darüber sprechen, wie wir Agenten für einzelne Geschäftsbereiche bauen, oder wie wir alte Systeme zu AI-Workflows weiterentwickeln – oder mit KI anreichern, um Entscheidungen zu verbessern.

War das erste Jahr vor allem Wandel im Verhalten, folgt jetzt die Software- und Prozessänderung. Und noch einen Gedanken dazu, weil du mir die Bühne gibst: Wir haben auf die Wette gesetzt, dass bis Ende des letzten Jahres fast jeder Anbieter entweder MCP oder A2ADK adaptieren würde. Die Frage ist: Wie können wir die UI vom eigentlichen Backend-Protokoll entkoppeln?

Wir reden oft darüber, dass KI angeblich nur ein stochastischer Papagei sei und zum Mittelwert tendiert – was allerdings nicht stimmt, das heißt schlicht, dass schlecht „gepromptet“ wird. Aber auch klassische Software ist darauf ausgelegt, auf den Mittelwert zu zielen: Die UI-Erfahrung etwa bei Salesforce, Workday, Oracle, Google ist auf Durchschnittsnutzung getrimmt. Jetzt öffnet sich eine neue Schicht zwischen Datenbank und User Interface.

Was verhindert, dass wir datengetrieben entscheiden? SaaS war 30 Jahre lang diese Schicht. Doch nun ändert sich das Medium radikal. Das bringt Herausforderungen, aber ich bin optimistisch für eine Zukunft, in der – und das kann nicht jedes Unternehmen – die eigene Software-Engineering-Kompetenz entscheidend ist.

Ich bin privilegiert, in einem Unternehmen mit Engineering-Team zu sein. Wir konnten ein kleines, aber schlagkräftiges Team aufbauen, das unabhängig von Beratern oder externen Dienstleistern Lösungen realisiert. Für Unternehmen mit eigenem Engineering-Potenzial ist das ein Wettbewerbsvorteil. Sie brauchen einen klaren Rahmen: Wenn sie öffentlich sind, welche Daten dürfen sie bewegen, wie läuft Authentifizierung, welche Verbindungen müssen hergestellt, welche Ketten geschlossen werden? Telemetrie, Audit-Logs, all diese Themen hängen zusammen.

Deshalb bin ich auch so optimistisch: Andrew Karpathy hat zum Jahresanfang gesagt, dies wird das Jahrzehnt der Agenten – und das sehe ich auch so.

Galen Low: Ich liebe Jazz. Und genau daher freue ich mich so über deinen Besuch. Ich mag deinen Punkt zur Nutzerschnittstelle als Ausgleichsfaktor: Es wird alles zugänglicher, die Spielregeln werden angeglichen – der Unterschied wird im Umgang mit Daten und deren Nutzung deutlich. Es geht nicht um die technische Fähigkeit, ein Tool zu bedienen, sondern darum, die richtige Frage zu stellen.

Eric Porres: Jawohl, voll on point. Es geht um das Warum und das Wie – darin steckt der eigentliche Wert.

Galen Low: Ich finde deinen Nachsatz spannend: Wenn du sagst, das ist das Jahrzehnt der Agenten, denkt man vielleicht, man müsse jetzt selbst tief in die Entwicklung einsteigen. Aber dein Vorschlag: Wer ein gutes Entwicklerteam hat, sollte ihnen die Freiheiten geben, die sie brauchen – sie verstehen die Finessen. Es reicht nicht, nur weil man die Rohre verbinden kann, auch gleich die ganze Hausinstallation selbst zu machen.

Der Fokus im zweiten Jahr liegt jetzt auf Werkzeugen, auf Reife, auf Skalierbarkeit, nicht einfach „weil man kann“, sondern um nachhaltige Systeme aufzubauen.

Eric Porres: Genau. Die Pro- und Contra-Seite der heutigen Konversationsschnittstellen: Das Positive ist, dass wir seit 30 Jahren daran gewöhnt sind (Danke Google, im geringeren Maße auch Bing, Lycos usw.). Die Herausforderung dabei ist, dass ChatGPT – zum Glück heißt es nicht AnswerGPT – wirklich eine Gesprächsplattform ist. Viele, intern und extern, haben es anfangs wie eine Antwortmaschine genutzt: Frage rein, Antwort raus, fertig.

Aber so läuft es nicht – es geht darum, die richtige Frage zu stellen und mit dem Tool als Denkpartner zusammenzuarbeiten. Wenn einem die Antwort nicht gefällt, stellt man nach, geht in den Dialog. Wie beim ersten Date: Man sagt „Hallo“, andere Person sagt „Hallo“, und das war’s? Nein!

Wer den Schritt von Neugier zu Kompetenz gemacht hat, kann jetzt mittels neuer Modelle wie Claude oder Cowork, auch über Werkzeug- oder Dateimanagement viel weiter gehen und agentische Aufgaben abgeben: z.B. Formulare ausfüllen lassen. Diese persönlichen KI-Agenten sparen Zeit – ein smarter, fähiger Praktikant, für 100 Euro im Monat. Als Individuum ein echter Mehrwert für Alltag und Beruf.

Galen Low: Das Beispiel mit der Form ist super. Das klaue ich mir direkt.

Eric Porres: Genau so: „Oh, Formular ausfüllen – was braucht Claude? Name, Geburtsdatum, etc.“, historische Unterlagen anhängen, machen lassen. In fünf Minuten erledigt, spart 90 Minuten Arbeit.

Galen Low: Kann ich auf das Thema „Lernkurve“ eingehen: Viele starteten an unterschiedlichen Punkten und im Suchmaschinenmodus: eine Frage, eine Antwortseite. Ich habe gehört, du hast eins zu eins mit über 800 Kolleg:innen über KI gesprochen, um diese Kultur zu etablieren. Es ging nicht nur um Training, sondern auch um die Abfrage von Punkten und Einstellungen zu KI. Worauf bist du besonders stolz, was dein Team in den letzten 12 Monaten erreicht hat? Was war dort die größte Herausforderung oder der größte Wandel – sei es im Mindset, Skillset oder Arbeitsweise?

Eric Porres: Ich bin stolz auf das Team, aber was den Unterschied macht, ist der Wandel im menschlichen Verhalten – Kultur ist wichtiger als Technologie. Je mehr Dialoge, desto besser versteht man Schmerzpunkte, Neugier-Gründe etc. Wöchentliche Praxisbeispiele, CEO und Führungsteam als aktive Treiber und Mitgestalter, Umsetzen der Transformation durch die ganze Organisation hinweg – das macht den Unterschied. Von Neugierde zu „Kompetenz plus“.

Wir messen das an Metriken: Vor einem Jahr waren wir, was KI-Intensivnutzer angeht, im niedrigsten Quintil, inzwischen ist der Trend umgekehrt – 80 % intensive Nutzung. Wir haben 6 Reife-Vektoren für KI etabliert: Konsistenz (wie oft KI als Teammitglied genutzt wird), Intensität (Tiefe der Nutzung, z.B. Zahl der Token pro Interaktion), Kreativität (z.B. Custom GPTs, Assistenten für andere bauen), Breite (Vielfalt der Modelle und Tools), Impact (Erfolg und Nachnutzung), Schulung.

Und eine wichtige Denkverschiebung: KI nicht als Werkzeug, sondern als Teammitglied/Kollege akzeptieren. Excel ist ein Tool, KI kann ein:e Kolleg:in sein. Es gibt immer noch Stimmen, die sagen: „KI liefert nur Mittelmaß“ – aber das zeigt, dass sie nie wirklich mit modernen KI-Systemen gearbeitet haben. Wirkliche Erfahrung entsteht erst durch aktives Zusammenarbeiten und Ausprobieren mit KI.

Galen Low: Ich mag diesen Ansatz. Du hast mehrere Datenpunkte aufgeführt, anhand derer ihr die KI-Adoption messt.

Eric Porres: Richtig, Konsistenz ist z.B.: Nutzt du KI täglich? Intensität: Wie tief gehen die Gespräche? Kreativität: Erstellen von maßgeschneiderten Assistenten, Agenten, Workflows zugunsten anderer. Impact: Wird das Erstellt von anderen genutzt? Breite: Nutzung verschiedener Modelle und Features wie LogiQ, Gemini, Cloud, Google Workspace usw. Schulung: Wir waren früh bei Pro AI von Section School dabei. Dort lernen die Mitarbeitenden, besser zu prompten (RTOB: Rolle, Kontext, Aufgabe, Output, Begrenzungen, Begründungen). 85 % der Firma sind nun Pro-AI-zertifiziert. Das heißt, sie sind auf einem anderen Level im Umgang mit KI.

Galen Low: Spannend, z.B. das Kriterium „Breite“. Kannst du beim Thema „Kreativität“ Beispiele geben, wie ihr eine „Creator-Mindset“ fördert? Gab es Barrieren, wie habt ihr die aus dem Weg geräumt? Besonders auch beim Teilen eigener Lösungen und beim Ermuntern der Führungsebene, Dinge zu teilen, die noch nicht perfekt sind?

Eric Porres: Der Schlüssel ist kontinuierlicher Wertnachweis – durch wöchentliche Demos, gezielte Interventionen, sanfte Motivation und durch das Etablieren einer freiwilligen Community von 130+ AI-Champions aus allen Regionen und Funktionen. Sie bekommen neue Gems, Assistenten, Lösungen zuerst, können Feedback geben, mitarbeiten. Auch in Gruppen wie GChat (1.500), Slack (3.000) gibt’s Raum für Austausch und Kollaboration.

Weiteres Beispiel: Zwei Kolleg:innen aus dem Legal-Team haben „Leo“, einen Legal Expert Optimizer-Assistent gebaut – ohne Programmiererfahrung. Ich arbeite gezielt im 1:1 oder kleinen Gruppen, damit alle eigenständig werden. Es geht um Zusammenarbeit, nicht darum, für jemanden zu entwickeln, sondern gemeinsam. Fortschritt ist wichtiger als Perfektion, denn alles ändert sich ständig. Und typische Herausforderungen, z.B. J-Kurve („Am Anfang dauert es länger, lohnt sich das überhaupt?“), kennen wir aus Change-Management: Delegieren lernen, Verantwortung abgeben.

Das Ziel: Prozesse und Vorlagen schaffen (Systemanweisungen, Antwortleitlinien), die alle im Unternehmen nutzen können, so dass Wissen aus einer Domäne (z.B. Legal) auf andere übertragen werden kann. Das alles wird durch konsequenten Austausch, Beispiele, Training verankert. Und jeder sollte sich eingeladen fühlen, Dinge auszuprobieren, auch wenn sie noch nicht perfekt sind. So entsteht kontinuierlich Lernkurve und breite Befähigung.

Galen Low: Ich mag diesen kollaborativen Aspekt. Schön auch, dass einige schon ein wenig voraus sind, aber nie zu weit, als dass es abschrecken würde. Die Lernkurve wird mit Erfahrung immer kürzer.

Eric Porres: Ja, der Weg von Experimentieren zu Ideation zu Experimentieren und irgendwann vielleicht hin zu Meisterschaft verkürzt sich.

Galen Low: Wie geht ihr mit Überforderung um – z.B. aufgrund der Vielzahl an Tools und Assistenten? Werden in Zukunft alle Assistenten bestehen bleiben, oder wird es einen Fokus auf die Lösungen geben, die den meisten Wert bringen?

Eric Porres: Ich habe keine perfekte Antwort darauf. Wir sind wie in Minecraft: Wer ein neues Tool braucht, baut es schnell selbst. Doch genauso wichtig ist das Thema Wartung und Pflege – häufig eine Schwachstelle bei Startups. Projekt- und Produktmanagement-Skills werden darum wichtiger denn je. Es braucht ein Bewusstsein für Lebenszyklen und Prioritäten. Ich z.B. lasse mich monatlich daran erinnern, meine Systemanweisungen für ChatGPT anzupassen. Kollaboration, Co-Kreation und kontinuierliche Verbesserung helfen, die Übersicht zu behalten. Man muss nicht alle Lösungen dauerhaft am Leben halten, sondern sich auf die wirklich genutzten konzentrieren. Lässt sich meist gut daran erkennen, wenn jemand ein Feature wirklich braucht.

Galen Low: Die Minecraft-Analogie gefällt mir. Man kann alles bauen, sollte aber auch entscheiden, was auf dem „Cutting Room Floor“ bleibt – und dabei von der Erstellung lernen. Die KI hilft zudem, Ideen und Projekte zu organisieren, auch ohne perfekte Struktur.

Eric Porres: Ich musste mich von alten Ablagestrukturen verabschieden (Stichwort Gmail statt Outlook-Foldern). Heute: Alles steht jederzeit zur Verfügung, und ich verwalte Wissen über wöchentliche Notizbücher, Podcasts, die ich dann z.B. beim Sport höre. Stichwort: Micro-ROI und kleine, regelmäßige Verbesserungen.

Galen Low: Ich möchte jetzt noch mit Blick auf zukünftige Kompetenzen abschließen: Unsere Titel verlieren zunehmend an Bedeutung, entscheidender werden Skills. Was sind die Schlüsselkompetenzen für Projektleiter und Manager von morgen, vor allem im Hinblick auf KI-Agenten und digitale Zwillinge?

Eric Porres: Entscheidend: Entscheiden, delegieren, zurücktreten. Nicht daran festhalten wollen, alles selbst zu machen. Teams erschaffen Lösungen, Erfolg entsteht gemeinschaftlich. Ich suche nach Menschen mit „M-förmigem“ Know-how (breite Kompetenzen mit spezifischen Vertiefungen, nicht nur ein Spezialgebiet). Für die nächste Generation ist der verantwortungsvolle Umgang mit KI entscheidend. An Schulen, die KI verbieten, wird das Thema verdrängt statt gefördert – das ist ein Fehler.

Mentale Flexibilität, Neugier, Beginner’s Mindset – und die Fähigkeit, Arbeit zu delegieren und sich nicht im Klein-Klein zu verlieren. Mentor:innen-Modell: Wir mentorieren die KI, die KI ist gewissermaßen unser/e Auszubildende/r (und manchmal umgekehrt). Je versierter man darin wird, desto eher kann man Arbeit an Agenten delegieren und neue Kollaborationsformen schaffen. Wichtig ist nicht, immer das neueste Modell zu jagen, sondern das Beste aus den vorhandenen Werkzeugen zu machen.

Galen Low: Das Menschliche bleibt gleich: Die Neugier bildet die Basis für alles, für Kompetenz, für Fortschritt – und für den Wandel. Kleine Fortschritte schaffen langfristig große Wirkung.

Eric Porres: Genau. Micro-ROI, wie im Bestseller „Atomic Habits“ von James Clear beschrieben: 1% Verbesserung pro Tag summiert sich enorm. Diese kleinen Schritte sind langfristig entscheidend.

Galen Low: Perfekte Schlussworte. Eric, danke für das Gespräch – wie findet man dich online?

Eric Porres: Auf LinkedIn und auf meiner Substack Beyond Reason (promptedbyeric.substack.com). Ich schreibe zu allem Interessanten rund um KI, z.B. Agent eCommerce, wie man die neu gewonnene Zeit nutzt, oder zur „Todesursache Dashboard“ und was Konversationslösungen ermöglichen. Dort gibt es außerdem Überlegungen zu „Halluzinationen“ von KI und ihrer möglichen Kreativitätsfähigkeit.

Galen Low: Das verlinken wir in den Shownotes. Ich werde gleich abonnieren. Eric, nochmals vielen Dank für deine Zeit.

Eric Porres: Galen, vielen Dank für die Einladung, tolle Fragen! Mir hat unser Jazz-ähnlicher Dialog eine Stunde lang richtig Spaß gemacht.

Galen Low: Das war’s mit dem Digital Project Manager Podcast. Wenn euch die Folge gefallen hat, abonniert uns gern. Für weitere Taktik-Tipps, Case Studies und Playbooks: Legt euch einen kostenlosen Account auf thedigitalprojectmanager.com an. Bis zum nächsten Mal – danke fürs Zuhören.