Wo KI beginnt, hört Routine auf â Alwine ĂŒber echte Effizienz durch AI
Schon im ersten Semester war fĂŒr Alwine klar: Daten sind mehr als nur Zahlen â sie sind der SchlĂŒssel zu echten Erkenntnissen und diese Faszination hat sie nie losgelassen. Heute ist sie Associate Lead Expert bei Sopra Steria Custom Software Solutions (CSS), einer Tochterfirmer von Sopra Steria. Sie gestaltet KI-Projekte beim Kunden und treibt intern das Thema Generative KI voran. Im Interview spricht sie ĂŒber aktuelle Trends und wie sie ihre Begeisterung fĂŒr KI mit anderen teilt.Hi Alwine, stelle dich doch kurz vor und beschreibe deine aktuelle Rolle bei uns. Sehr gern. Ich bin Alwine und bin seit mittlerweile zwei Jahren bei der CSS. Angefangen habe ich als Senior IT-Consultant, mittlerweile habe ich mich aber als KI-Expertin innerhalb der CSS etabliert. Beim Kunden bin ich Product Ownerin fĂŒr ein GenAI Tool zur UnterstĂŒtzung im Rahmen von Softwareentwicklungsprojekten. Intern leite ich mit zwei weiteren Kollegen*innen den KI-Squad im Value Stream Technology.Welche Aufgaben und Prozesse beschĂ€ftigen dich aktuell?Mein Fokus liegt derzeit auf den Einsatz und der Nutzung von KI, um möglichst viele Herausforderungen zu lösen, damit Routinearbeiten endlich vollumfĂ€nglich abgegeben werden können. In Softwareentwicklungsprojekten reicht das von Anforderungserhebung bis hin zur Testautomatisierung.Wann hat sich dein Interesse fĂŒr Daten gezeigt und wie hast du dies im Verlaufe deiner beruflichen Entwicklung immer wieder ausleben können?Meinen ersten Kontaktpunkt hatte ich bereits 2005 im ersten Semester meines Wirtschaftsinformatik-Studiums in der Vorlesung âDatenbankenâ. Es hat mich fasziniert, wie schnell wir aus Daten wertvolle Informationen extrahieren konnten. 2019 habe ich beim Kunden einen ersten Chatbot eingefĂŒhrt, der bis heute tĂ€glich genutzt wird und einen groĂen Pain Point bei dem Kunden adressiert, damals noch ohne Generative Pre-trained Transformer-Technologie (kurz GPT), sondern mit einem klassischen kleinen neuronalen Netz. Um meine Kenntnisse im Bereich Daten noch stĂ€rker zu vertiefen, habe ich mich 2021 dazu entschieden, nebenberuflich Data Science im Master zu studieren. Seit 2025 leite ich mein erstes KI-Projekt beim Kunden.Was fasziniert dich an deinem Job bei uns und speziell an der Arbeit mit KĂŒnstlicher Intelligenz? Mich begeistert vor allem das Prinzip, aus Daten der Vergangenheit etwas Neues fĂŒr heute und die Zukunft zu schaffen. Das können beispielsweise datenbasierte Entscheidungen sein, die Unternehmen wirklich weiterbringen. Und gerade im Bereich Generativer KI sehen wir einen enormen Effizienzgewinn: RoutinetĂ€tigkeiten lassen sich mittlerweile abgeben â und wir gewinnen Zeit fĂŒr die wirklich spannenden Aufgaben.Wie hat dein Studium deine Perspektive auf das Thema KI verĂ€ndert oder vertieft?Im Studium war ich gezwungen, mir viele Inhalte selbst zu erarbeiten. Das hat mich in die Tiefe gebracht. Ich habe nicht nur die mathematischen Grundlagen wie Integralrechnung verinnerlicht, sondern auch ein tiefes VerstĂ€ndnis fĂŒr rekurrente neuronale Netze (RNNs), Long-Short-Term-Memory (LSTM) und GPT-Modelle aufgebaut. Heute weiĂ ich genau, wie RNNs funktionieren â und auch, warum GPTs in vielen Aspekten LSTM Netzen ĂŒberlegen sind.Als dann Ende 2022 der groĂe Hype um generative KI losging, hat das natĂŒrlich auch mein Studium schnell beeinflusst â und mein Interesse nochmal verstĂ€rkt.Wie teilst du dein Wissen und deine Begeisterung fĂŒr KI mit anderen? Welche Formate und Wege nutzt du dafĂŒr?Ich bin sehr aktiv auf LinkedIn und teile dort regelmĂ€Ăig neue Konzepte, die ich selbst gelernt habe. AuĂerdem nehme ich am unternehmensinternen Regelmeeting zum Thema Generative KI teil. Dort stelle ich auch gerne neue Frameworks vor, die gerade auf den Markt gekommen sind, und diskutiere mit Kolleg*innen ĂŒber deren Einsatzmöglichkeiten.Wenn Kolleg*innen mal nicht in Projekten eingebunden sind, entwickeln wir gemeinsam Proof of Concepts â ein sinnvoller Weg, um Wissen rund um KI praxisnah weiterzugeben. Und privat habe ich sogar einen eigenen Podcast ins Leben gerufen: Einfach KI â da gehtâs, wie der Name schon sagt, um alles rund um kĂŒnstliche Intelligenz.Welche KI-Trends oder Entwicklungen verfolgst du aktuell besonders intensiv â und warum?Ich finde es spannend zu sehen, wie sich der Fokus gerade verschiebt: Weg vom nĂ€chsten Modell mit dem besten Benchmark, hin zu Standards, die wirklich nachhaltige Entwicklungen ermöglichen â wie etwa das Model Context Protocol (MCP).AuĂerdem schaue ich mir viele KI-Startups an, um zu sehen, wohin sich der Markt bewegt. Besonders faszinierend finde ich Tools fĂŒr die Softwareentwicklung. Stichwort: Vibe Coding, oder Lösungen, die schĂŒtzenswertes Unternehmenswissen unternehmensintern besser zugĂ€nglich machen. Das können zum Beispiel Informationen sein, die bei Offboarding-Prozessen leicht verloren gehen.Welche RatschlĂ€ge wĂŒrdest du jemandem geben, der sich tiefer in das Thema KI einarbeiten möchte?Einfach loslegen! Such dir ein Problem aus deinem Alltag und ĂŒberlege, wie ein KI-Tool helfen könnte. Plattformen wie YouTube, HuggingFace oder natĂŒrlich ChatGPT sind tolle Einstiegsquellen. Learning by Doing ist hier der beste Weg.Was ist dein KI-Snack, den du alltĂ€glich einsetzt?Wenn ich mich schnell in ein Thema einarbeiten muss, setze ich fĂŒr Recherchen sehr stark auf Perplexity. Das Tool liefert mir ĂŒbersichtliche Zusammenfassungen und direkt die passenden Quellen dazu. Schneller kann ich mich auf einen Podcast oder eine StartUp PrĂ€sentation gar nicht vorbereiten. đDanke, Alwine! Schön, dass du bei uns bist. #AIIsNothingWithoutYou Du möchtest ebenfalls im Bereich KI durchstarten?
