Wo KI beginnt, hört Routine auf – Alwine über echte Effizienz durch AI

Schon im ersten Semester war für Alwine klar: Daten sind mehr als nur Zahlen – sie sind der Schlüssel 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 über aktuelle Trends und wie sie ihre Begeisterung für 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 für ein GenAI Tool zur Unterstützung im Rahmen von Softwareentwicklungsprojekten. Intern leite ich mit zwei weiteren Kollegen*innen den KI-Squad im Value Stream Technology.

Welche Aufgaben und Prozesse beschäftigen dich aktuell?

Mein Fokus liegt derzeit auf den Einsatz und der Nutzung von KI, um möglichst viele Herausforderungen zu lösen, damit Routinearbeiten endlich vollumfänglich abgegeben werden können. In Softwareentwicklungsprojekten reicht das von Anforderungserhebung bis hin zur Testautomatisierung.

Wann hat sich dein Interesse für 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 „Datenbanken”. Es hat mich fasziniert, wie schnell wir aus Daten wertvolle Informationen extrahieren konnten. 2019 habe ich beim Kunden einen ersten Chatbot eingeführt, der bis heute täglich genutzt wird und einen großen 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 stärker 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 Künstlicher Intelligenz? 

Mich begeistert vor allem das Prinzip, aus Daten der Vergangenheit etwas Neues für 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: Routinetätigkeiten lassen sich mittlerweile abgeben – und wir gewinnen Zeit für die wirklich spannenden Aufgaben.

Wie hat dein Studium deine Perspektive auf das Thema KI verändert 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 Verständnis für rekurrente neuronale Netze (RNNs), Long-Short-Term-Memory (LSTM) und GPT-Modelle aufgebaut. Heute weiß ich genau, wie RNNs funktionieren – und auch, warum GPTs in vielen Aspekten LSTM Netzen überlegen sind.

Als dann Ende 2022 der große Hype um generative KI losging, hat das natürlich auch mein Studium schnell beeinflusst – und mein Interesse nochmal verstärkt.

Wie teilst du dein Wissen und deine Begeisterung für KI mit anderen? Welche Formate und Wege nutzt du dafür?

Ich bin sehr aktiv auf LinkedIn und teile dort regelmäßig neue Konzepte, die ich selbst gelernt habe. Außerdem 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 über deren Einsatzmöglichkeiten.

Wenn Kolleg*innen mal nicht in Projekten eingebunden sind, entwickeln wir gemeinsam Proof of Concepts – ein sinnvoller Weg, um Wissen rund um KI praxisnah weiterzugeben. Und privat habe ich sogar einen eigenen Podcast ins Leben gerufen: Einfach KI – da geht’s, wie der Name schon sagt, um alles rund um künstliche Intelligenz.

Welche KI-Trends oder Entwicklungen verfolgst du aktuell besonders intensiv – und warum?

Ich finde es spannend zu sehen, wie sich der Fokus gerade verschiebt: Weg vom nächsten Modell mit dem besten Benchmark, hin zu Standards, die wirklich nachhaltige Entwicklungen ermöglichen – wie etwa das Model Context Protocol (MCP).

Außerdem schaue ich mir viele KI-Startups an, um zu sehen, wohin sich der Markt bewegt. Besonders faszinierend finde ich Tools für die Softwareentwicklung. Stichwort: Vibe Coding, oder Lösungen, die schützenswertes Unternehmenswissen unternehmensintern besser zugänglich machen. Das können zum Beispiel Informationen sein, die bei Offboarding-Prozessen leicht verloren gehen.

Welche Ratschläge würdest du jemandem geben, der sich tiefer in das Thema KI einarbeiten möchte?

Einfach loslegen! Such dir ein Problem aus deinem Alltag und überlege, wie ein KI-Tool helfen könnte. Plattformen wie YouTube, HuggingFace oder natürlich ChatGPT sind tolle Einstiegsquellen. Learning by Doing ist hier der beste Weg.

Was ist dein KI-Snack, den du alltäglich einsetzt?

Wenn ich mich schnell in ein Thema einarbeiten muss, setze ich für Recherchen sehr stark auf Perplexity. Das Tool liefert mir übersichtliche Zusammenfassungen und direkt die passenden Quellen dazu. Schneller kann ich mich auf einen Podcast oder eine StartUp Präsentation gar nicht vorbereiten. 😊

Danke, Alwine! Schön, dass du bei uns bist. 

#AIIsNothingWithoutYou