„Wo KI Nicht Eingesetzt Werden Sollte, Ist Wichtiger Als Die Frage, Wo Sie Eingesetzt Werden Sollte“, sagt Brad Freels von Microsoft

Mai 19, 2026

Brad Freels, Azure Data and AI Specialist bei Microsoft, erklärt, wie Unternehmen mit Cloud, Daten und KI echten Nutzen erzielen: indem sie Kunden dort abholen, wo sie stehen, AI Centers of Excellence aufbauen und loslegen, ohne auf „perfekte Daten“ zu warten. Er zeigt, warum die größte Hürde für KI nicht die Technologie ist, sondern Angst und Stillstand. Außerdem erklärt er, wie Partner die Zeit bis zum Nutzen verkürzen, indem sie Microsoft Best Practices auf die jeweilige Kundenumgebung übertragen. Executive-gesponserte Centers of Excellence senken dabei die Reibung im Change Management und schaffen Leitplanken, die Shadow AI und Governance-Probleme verhindern. Zudem zeigt Freels, wo Unternehmen jetzt starten können: mit einer 60-tägigen Fabric-Testversion, dem Neuaufbau eines bestehenden Reports und dem Einsatz von KI, um die bereits vorhandenen, unstrukturierten Daten aufzubereiten. Denn der Wettbewerb wartet nicht, und Unternehmen sollten es auch nicht tun. 

• Was braucht es wirklich, um von Angst vor KI zu einer Kultur zu kommen, die KI aktiv nutzt? 
• Wie können Unternehmen klein anfangen, mit den Daten und Tools, die bereits vorhanden sind, und trotzdem den Weg zu einer unternehmensweiten Transformation ebnen? 
• Welche Leitplanken, welche Unterstützung durch das Management und welche Partnerbeziehungen helfen, KI schneller einzuführen, ohne die Kontrolle zu verlieren? 

Ganzes Interview ansehen (in englischer Sprache):  

Das Interview als Gespräch lesen: 

(Das Interview wurde mithilfe von ChatGPT gekürzt und bearbeitet.) 

Mark Kohout: Hallo und willkommen zum Adastra Podcast. Mein Name ist Mark Kohout. Ich leite die North American Governance Practice bei Adastra, einem globalen Systemintegrator für Daten, KI und Cloud. Heute melden wir uns aus Atlanta, anlässlich der FabCon 2026. 

Bei mir ist heute Brad Freels, Azure Data and AI Specialist bei Microsoft. In seiner Rolle arbeitet Brad Freels eng mit Führungsteams zusammen. Er unterstützt Unternehmen dabei, Microsofts Cloud-, Daten- und KI-Funktionen mit ihren strategischen Zielen in Einklang zu bringen. Er agiert als strategischer Berater, koordiniert komplexe Projekte, moderiert Workshops zur Abstimmung mit Kunden und zur Vorbereitung auf die Umsetzung. Außerdem stellt er sicher, dass Kunden die richtige technische, kommerzielle und operative Unterstützung erhalten, um erfolgreich zu sein. 

Brad Freels, willkommen in unserem Podcast. Sie und ich haben bereits einige Male an Partner- und Kundenprojekten zusammengearbeitet. Es ist schön, dass Veranstaltungen wie die FabCon uns die Möglichkeit geben, uns persönlich zu treffen. Vielen Dank, dass Sie dabei sind. 

Brad Freels: Danke, ich freue mich, hier zu sein. 

Mark Kohout: Fangen wir mit dem Menschen hinter der Rolle an. Was ist Ihr Hintergrund, und wie sind Sie zu Ihrer heutigen Rolle bei Microsoft gekommen? 

Brad Freels: Ich war an der University of Texas. Hook ’em Horns an alle Longhorns-Fans da draußen! Ich habe zuerst BWL studiert. Aber dort gibt es eine Straße namens Sixth Street. Stellen Sie sich die Bourbon Street für Studierende vor. Sagen wir so: In BWL lief es für mich nicht besonders gut. 

Dann bin ich zur Mathematik gewechselt, mit dem Plan, Mathelehrer und Basketballtrainer zu werden. Meine Mutter war über 20 Jahre lang Highschool Lehrerin. Als ich ihr von meinem Plan erzählte, sagte sie: „Ich freue mich sehr für dich. Du wirst großartig darin sein.“ Dann sagte sie einen Satz, der mein Leben verändert hat: „Aber bei deinem Geschmack, Brad, wirst du mit einem Lehrergehalt nicht überleben.“ 

Brad Freels: Also blieb ich bei Mathematik, wechselte aber in Richtung Programmierung. Damit hatte ich mich schon seit der Middle School beschäftigt. 2001 kam ich zu Microsoft, als technische Unterstützung für Vertriebsteams. Meine Aufgabe war es, Kunden Technologie verständlich zu erklären. Dort war ich von 2001 bis 2012. Danach wechselte ich in den Vertrieb. 

Viele fragen mich immer, warum ein Techniker in den Vertrieb geht. Ich war damals für SharePoint und Search zuständig, als SharePoint gerade richtig durchstartete. Wir haben unser Ziel weit übertroffen und hatten ein großartiges Jahr. Als technischer Vertriebler kaufte ich mir einen neuen Fernseher und hängte ihn an die Wand. Am nächsten Tag holte mich der Sales-Kollege, den ich unterstützte, in einem neuen Auto ab. Fernseher oder Auto? Ich entschied mich fürs Auto. 

Danach verbrachte ich etwa zehn Jahre in Start-ups, darunter auch einige KI-Unternehmen. Vor rund viereinhalb Jahren kehrte ich dann zu Microsoft zurück, als Data and AI Specialist. 

Mark Kohout: Mit diesem Hintergrund, analytisches Denken, Musik, Basketball, lassen Sie uns über Ihren Ansatz sprechen. Konkret: Wie bringen Sie Führungsteams mit Microsofts Cloud- und KI-Funktionen zusammen und verknüpfen diese mit der übergeordneten Geschäftsstrategie? 

Brad Freels: Die wichtigste Frage, die ich bekomme, lautet: „Wie ziehe ich Nutzen aus KI?“ Der größte Erfolg entsteht, wenn man Kunden dort abholt, wo sie stehen. Kunden befinden sich an sehr unterschiedlichen Punkten auf ihrer KI-Reise. Manche haben Angst, andere sind schon mit 150 km/h unterwegs. 

Mein erster Impuls ist, mehr über sie zu verstehen. Warum fragen sie nach KI? Welche Informationen haben sie bereits? Lernen sie von anderen Unternehmen, oder kommt der Druck von innen? Sobald ich diesen Kontext verstehe, weiß ich, wie ich sie begleiten kann. 

Wenn sie noch zurückhaltend sind und ich anfange, über die Einführung von 10.000 Agents in zwei Wochen zu sprechen, erreiche ich sie nicht. Man muss sie Schritt für Schritt begleiten, ihnen das Wissen geben, das sie für den nächsten Schritt brauchen, und gleichzeitig das langfristige Zielbild aufzeigen. 

Mark Kohout: Also fast wie ein Business Consultant: Man muss die Abläufe, Strategien, Ziele und Besonderheiten jedes einzelnen Unternehmens verstehen. 

Brad Freels: Absolut. Es ist fast genauso wichtig, ihnen zu zeigen, wo sie KI nicht einsetzen sollten. Manche sehen KI als Hammer und alles andere als Nagel. Ihnen zu helfen zu verstehen, wo KI nicht hingehört, kann wichtiger sein als die Frage, wo sie eingesetzt werden sollte. 

Mark Kohout: Es ist also auch eine Form von Leadership: Man skizziert, wie ein gutes Zielbild aussieht, entwirft eine Vision für die Zukunft und entscheidet dann, ob man auf dieser Reise mit tausend Schritten zuerst den linken oder den rechten Fuß setzt. 

Ein Thema, das in meinen Gesprächen mit Führungskräften von Microsoft immer wieder aufkommt, ist die Rolle von Partnern in Ihrem Ökosystem. Wie steigern Partner den Nutzen von Azure Services für Kunden? 

Brad Freels: Ohne Partner könnten wir nicht bestehen. Wir können die Anforderungen unserer Kunden nicht allein in der nötigen Breite erfüllen. 

Wenn ich Kunden gemeinsam mit meinen technischen Kollegen berate, tun wir das aus Best-Practice-Sicht: also so, wie die Produktgruppe empfiehlt, den jeweiligen Service zu nutzen. Was ich in der begrenzten Zeit mit jedem Kunden nicht sauber leisten kann, ist, diese Best Practices auf die konkrete Kundenumgebung zu übertragen. 

Genau hier kommen Partner ins Spiel. Statt dass Kunden sich allein durch die Implementierung kämpfen, kennen Partner unsere Best Practices bis ins Detail. Das ist ihr Tagesgeschäft. Gleichzeitig lernen sie die Umgebung des Kunden kennen und übertragen diese Best Practices in die konkrete Umsetzung. Das Ergebnis: Die Zeit bis zum Nutzen verkürzt sich deutlich. 

Wenn Kunden es allein versuchen, stoßen sie auf ein Hindernis nach dem anderen und warten dann tagelang auf einen Termin mit uns. Partner verkürzen die Time-to-Value und sorgen dafür, dass die Implementierung korrekt erfolgt, mit der richtigen Security, Governance und den passenden Aufbewahrungsrichtlinien. 

Mark Kohout: Partner übertragen also Microsofts Best Practices in die Welt des Kunden, weil sie mehr Zeit mit ihm verbringen und tiefer in die Zusammenarbeit einsteigen. Wie verändert sich die Rolle von Partnern, wenn die Nutzung von Azure Data und KI weiter zunimmt? 

Brad Freels: Wenn man hier über die Konferenz läuft, hört man überall dasselbe Thema: Alles verändert sich unglaublich schnell. Viele IT Verantwortliche, mit denen ich arbeite, versuchen einfach nur, den laufenden Betrieb stabil zu halten. Da bleibt kaum Zeit, sich auch noch mit dem neuesten Modell zu beschäftigen, das letzte Woche veröffentlicht wurde. Das fühlt sich an wie ein Schleudertrauma. 

Genau darauf sind Partner spezialisiert. Ihre Rolle wird künftig noch wichtiger, weil Kunden mit all diesen Veränderungen allein kaum Schritt halten können. Wenn Partner diese Expertise einbringen, gewinnen Kunden Sicherheit: Sie setzen die richtige Technologie für das richtige Problem ein. 

Mark Kohout: Beginnen wir mit dem Punkt, der oft am Anfang steht: Data Readiness. Was ist Ihr wichtigster Rat für Unternehmen, die Azure nutzen möchten, um Transformation voranzubringen und Wettbewerbsvorteile aus Daten zu gewinnen? 

Brad Freels: Das ist ein sehr häufiges Thema. Was ich oft höre, ist: „Unsere Daten sind noch nicht bereit“ oder „Wir müssen unsere Daten erst bereinigen.“ Das verzögert einfach alles. 

Meine wichtigste Botschaft lautet: Warten Sie nicht. Legen Sie jetzt los. Verantwortungsbewusst, nicht leichtfertig. Finden Sie heraus, was Sie mit den Daten tun können, die Sie heute haben, in dem Zustand, in dem sie heute vorliegen. 

Ihre Wettbewerber machen genau das. Wenn sie vor Ihnen fortgeschrittene Funktionen nutzen, geraten Sie ins Hintertreffen. Scheitern Sie schnell und lernen Sie daraus. Wenn etwas schiefgeht, muss aber sichergestellt sein, dass nicht alle Ihre Daten öffentlich werden. Es gibt Wege, deutlich schneller startklar zu sein, als viele glauben. 

Mark Kohout: Ein Thema, das ich auf der FabCon immer wieder höre, ist der Neustart, den eine Plattform wie Fabric ermöglicht. Sie bündelt alle Funktionen, die Unternehmen brauchen, um Daten zu kontrollieren, zu bearbeiten und vorzubereiten. Selbst wenn in Altsystemen wichtige Kontrollmechanismen fehlen, bietet Fabric die Möglichkeit, voranzukommen, ohne sich zuerst durch die gesamte technische Altlast kämpfen zu müssen. 

Brad Freels: Absolut. Ich würde sogar noch einen Schritt weitergehen. Kunden haben bereits irgendwo Reporting im Einsatz, ob in SQL, Azure oder einem anderen Format. Wenn Sie mit Fabric starten, gibt es eine kostenlose 60-Tage-Testversion. Setzen Sie sie auf. Implementieren Sie einen einzelnen Report, verbinden Sie eine oder zwei Datenquellen, gehen Sie die Transformation durch, erstellen Sie einen Report und stellen Sie ihn bereit. Halten Sie es einfach und klar zeitlich begrenzt. 

Vergleichen Sie das anschließend mit dem, was Sie heute haben. Es wird länger dauern, weil es eine neue Technologie ist. Aber denken Sie daran, was danach passiert: Wenn Sie die nächste Datenquelle oder den nächsten Report brauchen, geht es schneller. So erkennen Sie den Nutzen Schritt für Schritt. Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu erledigen. 

Mark Kohout: Und vielleicht ist einer dieser transformativen Momente einfach: „Hey, ich kann das.“ 

Brad Freels: Genau. Es geht darum, Vertrauen aufzubauen: dass es sicher und schnell geht und dass man echten Nutzen daraus ziehen kann. 

Mark Kohout: Kommen wir zum großen Thema: KI, Large Language Models und Agentic AI. Angesichts der Informationsflut und der rasanten Entwicklung: Wie sollten Unternehmen starten, wenn sie KI einsetzen wollen, um ihr Geschäft zu verändern? 

Brad Freels: Die erfolgreichsten Kunden tun eine Sache, bevor sie überhaupt starten: Sie bauen ein AI Center of Excellence auf. 

Erstens: Wenn es richtig gemacht wird, kommt die Initiative von der Führungsebene. Diese Rückendeckung gibt dem Unternehmen Orientierung. Rund um KI gibt es viel Angst. Je weiter man in einer Organisation nach unten geht, desto stärker wird diese Angst. Menschen machen sich Sorgen, dass KI ihre Jobs übernimmt oder sie schlecht aussehen lässt. 

Mit Rückendeckung von oben entsteht nach und nach eine Kultur, die KI aktiv annimmt, statt ihr auszuweichen. Menschen fragen dann: „Wie kann KI mir helfen?“, statt Wandel zu fürchten. 

Zweitens hilft ein Center of Excellence bei der Technologieauswahl. Wenn Sie stark auf Microsoft setzen, sind einige Technologien bereits vorgezeichnet. Ohne Center of Excellence entstehen jedoch schnell verschiedene Formen von Shadow AI. Eine Abteilung nutzt dieses LLM, eine andere jenes, jemand anderes baut etwas in der Cloud. Dann wird Governance zum Albtraum. 

Drittens gibt es beim Start von KI-Projekten bereits definierte Bewertungsprozesse. Ist das ein KI-Projekt? Brauchen wir etwas Einfaches wie einen Copilot oder etwas Komplexeres wie AI Foundry? Basiert es auf einem LLM oder auf Regression? Für die Umsetzung gibt es einen klaren Ablauf. 

Ein Center of Excellence schafft Leitplanken. Dann beginnen alle, Wissen zu teilen, und der Nutzen, den Unternehmen aus KI ziehen, steigt enorm. 

Mark Kohout: Als jemand, der sich mit Governance beschäftigt, denke ich an „gerade genug Governance“: Frameworks, die Fortschritt ermöglichen und gleichzeitig zur jeweiligen Organisation passen. Ein großer Vorteil von Centers of Excellence ist, dass sie die Anspannung herausnehmen. In unsicheren Umfeldern, in denen Change Management eine große Rolle spielt, hilft eine zentrale Anlaufstelle. Ein Ort für Wissen und bewährte Vorgehensweisen bringt Menschen aus der Starre und ins Handeln. 

Um noch einmal auf Daten zurückzukommen: Müssen Kunden wirklich viel Zeit investieren, um ihren gesamten Datenbestand aufzubereiten, bevor sie mit KI-Lösungen starten? 

Brad Freels: Nein. Warten Sie nicht. Diese Entwicklung kommt so schnell, und Unternehmen, die sie früh nutzen, werden enorm profitieren. Es gibt Wege, KI verantwortungsbewusst einzuführen. 

KI kann Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Daten Sie haben, welche gut sind und welche nicht. Sie kann Sie bei der Aufbereitung unterstützen: Daten herausziehen, prüfen, Lücken erkennen, fehlende Informationen nachziehen. So kommen Sie an den Punkt, an dem Sie die Daten haben, die Sie für Ihre konkreten Fragen brauchen. 

Mark Kohout: Das ist ein starker Punkt. Nicht warten, denn der Wettbewerb bewegt sich. Mit dem arbeiten, was vorhanden ist, und darauf aufbauen. Gibt es Beispiele, wo das gut funktioniert hat? 

Brad Freels: Ja, Heritage Grocery Group. Wir haben Adastra zur Unterstützung hinzugezogen. Das Unternehmen ist eine hispanische Lebensmittelkette, deren Wachstumsstrategie auf Akquisitionen basiert. Und wie Sie wissen: Bei jeder Akquisition sind Daten oft ein Durcheinander. Manchmal werden sie nie wirklich zusammengeführt. Ich kenne einen Kunden mit 37 ERP-Systemen. Wie soll man so etwas überhaupt steuern? 

Da ihre Strategie auf Akquisitionen basiert, wollte Heritage Grocery Group Daten schnell anbinden und in ihr Reporting integrieren. Mithilfe einiger Ihrer AI Accelerators haben sie genau das geschafft. Sie haben KI genutzt, um Daten vorzubereiten, nur die benötigten Daten herauszuziehen und sie nach der Akquisition zentral für das Reporting bereitzustellen. 

Das ist absolut realistisch und machbar. Man braucht nur klare Richtlinien, Prozesse und Leitplanken, um es verantwortungsvoll umzusetzen. 

Mark Kohout: Es ist also nicht nur Theorie. Es funktioniert tatsächlich. 

Brad Freels: Menschen machen das jeden Tag. 

Mark Kohout: Wir sind fast am Ende. Wenn Sie auf Ihre Karriere zurückblicken: Welche Erfahrungen haben geprägt, wie Sie heute mit Kunden arbeiten? 

Brad Freels: Es gibt nicht diese eine Erfahrung. Aber es gibt eine Fähigkeit, die ich jedem empfehlen würde, besonders in dieser Zeit mit so viel Wandel und schneller Innovation: Neugier. 

Versuchen Sie zu verstehen, wo Menschen stehen, was sie antreibt und wobei sie Unterstützung brauchen. Jeder hat seine eigene Geschichte. Wenn man genau genug zuhört, kann man immer etwas lernen. 

Ich gehe nie zu einem Kunden und nehme an, dass ich schon weiß, was dort passiert. Ich stelle Fragen, sehe mir an, wo das Unternehmen steht, und arbeite dann gemeinsam mit dem Kunden daran, genau das Wissen zu vermitteln, das er braucht. 

Mark Kohout: Brad Freels, neugierig bleiben. Das sind wertvolle Lektionen für Business und Leben. Vielen Dank für dieses aufschlussreiche Gespräch. 

Meine wichtigsten Erkenntnisse: Starten Sie dort, wo Sie heute stehen. Warten Sie nicht jahrelang, bis alles bis ins Detail geplant ist. Lernen Sie durch Umsetzung. Verstehen Sie Centers of Excellence als organisatorischen Anker. Bauen Sie die Nutzung von KI kontrolliert in immer größeren Kreisen aus. 

Es war mir eine Freude, Brad Freels. 

Brad Freels: Danke, Mark Kohout. 

Mark Kohout: An unser Publikum: Wenn Ihnen das heutige Gespräch gefallen hat, liken und abonnieren Sie unseren Kanal für weitere Einblicke in Business Transformation mit Daten und KI. Bis zum nächsten Mal, vielen Dank fürs Zuhören und auf Wiedersehen aus Atlanta von der FabCon 2026.