Zweiter Teil einer Episode des Podcasts «À la French», aufgezeichnet beim DevSummit: Dieses Interview bringt Mathieu Grymonprez, Global CDO der Adeo-Gruppe (Leroy Merlin, Obramat, Weldom), mit den Moderatoren Jean-Baptiste Kempf (Schöpfer von VLC), Steeve Morin und Mehdi Medjaoui zusammen. Mathieu, seit 26 Jahren im Unternehmen und seit 8 Jahren CDO, zeichnet einen Werdegang vom Netzwerksicherheitsingenieur (seine erste Check-Point-Firewall) bis zur Leitung von „Digital Tech and Data“ nach: Nach der dringenden Behebung eines Oracle-Datenbankausfalls in Brasilien (2012) und anschließender Überholung des lokalen IT-Systems während sechs Jahren Auslandsaufenthalt rationalisierte er die 24 IT-Systeme/Standorte/PIMs der Gruppe zu digitalen Plattformen (Kunde & Handel, Supply Chain, Retail, Konzern), gestützt auf einen Tech-Radar, dokumentierte APIs und Microservices (die zu „big products“ wurden).
Seine These: jede Transformation wird an zwei Fronten gleichzeitig gewonnen, Kultur und Struktur, und das Playbook der digitalen Transformation (V-Modell → agil, Produkt, mehr make als buy) wird mit KI neu aufgeführt. Auf der Kulturseite: sich neu ausrichten, um die Technologie anzunehmen, kritisches Urteilsvermögen bewahren und vor allem Verantwortlichkeit – die Verantwortung bleibt menschlich, „es ist nicht die Schuld des Agenten“. Auf der Strukturseite: die Dokumentationsschuld abbauen, Rechte und Berechtigungen der Agenten verwalten. In Erinnerung an das Scheitern der „Retail Apocalypse“ (Amazon, zu spät verhandelter E-Commerce) lautet die Devise „wir lassen uns nicht noch einmal überraschen“: KI ernst nehmen, aber mit denselben Werten (Pragmatismus, Kundenservice, führende Marke). Wenn ChatGPT einen besseren Warenkorb zusammenstellt als die hauseigene App, „ist das mein Problem“.
À la French
Im Vorstand spricht Mathieu nie über Technologie, sondern über Kundenerfahrung und ROI; er beantragt nicht einmal ein KI-Budget, sondern finanziert das Neue aus den Einsparungen (Komprimierung von JIRA-Tickets), nach einer Wiederverwendungslogik im Dienst des Verkäufers in der Filiale. Er erwartet nicht das Ende der Entwickler, sondern eine Lawine an Anfragen (P10-Projekte werden zu P2). Bei den Kosten zeigt er sich zuversichtlich: Das Token-FinOps wird dem Cloud-FinOps folgen, angetrieben durch Inferenz-Chips (TPUs) und aufholende Open-Source-Modelle (Gemma 4 auf einem Laptop). Die Modellvariation ist jedoch ein reales Produktionsproblem (erneutes Testen, Requantisierung, stilles Downgrade), und Google verfüge über ein „Production Awareness“, das OpenAI oder Anthropic noch nicht hätten. Seine größte Sorge: der Lock-in der Unternehmensintelligenz (agentisches Harness, „adeo.md“), daher die Aufmerksamkeit für Standard-Kubernetes, API-Portabilität und Gedächtnis. Er verweist auf den fehlenden Open-Source-Baustein – die Agenten-Orchestrierung (Registry, Lebenszyklus, Berechtigungen, Skills) – sowie auf das Unternehmensgedächtnis („wenn es nicht logisch ist, ist es historisch“). Sein abschließender Rat: Transformation ist maßgeschneidert; die Technologie vor allem verstehen, um sich nicht „von den Spitzhacken-Verkäufern über den Tisch ziehen zu lassen“.