Philipp Seuring begann seine Karriere vor mehr als 20 Jahren als Softwareentwickler bei sd&m und verantwortet heute das Applications-Geschäft von Capgemini in Deutschland. Im Interview spricht er darüber, wie Artificial Intelligence das Geschäftsmodell von IT-Dienstleistern verändert, warum klassische Shoring-Modelle neu austariert werden müssen, was technologische Souveränität tatsächlich bedeutet – und weshalb er jungen Menschen weiterhin zu einer Karriere in der Informatik rät.
DANIEL NERLICH: Herr Seuring, Sie sind vor mehr als 20 Jahren als Softwareentwickler bei sd&m gestartet und verantworten heute das Applications-Geschäft von Capgemini in Deutschland. Welche Station hat Sie als Führungskraft besonders geprägt?
PHILIPP SEURING: Sehr prägend war für mich die Verantwortung für unseren Hamburger Standort zu Beginn der Corona-Pandemie. Die Automobilindustrie war damals bereits in Kurzarbeit, kurz darauf kamen Homeoffice, gesundheitliche Fragen und weitere betriebliche Entscheidungen hinzu.
Als eher technologisch geprägte Führungskraft habe ich Verantwortung in dieser Situation noch einmal auf einer völlig anderen Ebene erlebt. Es ging plötzlich sehr unmittelbar um Menschen, Gesundheit und wirtschaftliche Konsequenzen. Das ist mir stark in Erinnerung geblieben.
Sie haben über zwei Jahrzehnte unterschiedliche Entwicklungsstufen desselben Unternehmensumfelds erlebt – von sd&m bis Capgemini. Was hat Sie gehalten?
Vor allem die Vielfalt der Aufgaben und die Möglichkeit, für Kunden einen sichtbaren Unterschied zu machen. Ich habe in sehr unterschiedlichen Branchen gearbeitet: angefangen in der Automobilindustrie, später in der Logistik und im Public Sector.
Mich hat immer begeistert, mich in neue Zusammenhänge hineinzudenken: Wie funktioniert Transportlogistik? Wie lassen sich Serviceprozesse verbessern? Wie kann Technologie für eine Stadt einen konkreten Nutzen schaffen? Man sieht, dass das, was wir entwickeln, tatsächlich eingesetzt wird. Diese Kombination aus Neugier und sichtbarem Impact hat mich immer wieder motiviert.
Sie kommen selbst aus Softwareentwicklung und Architektur. Wie stark prägt diese technologische Herkunft Ihre heutige Führungsarbeit?
Sehr stark. Ich möchte Dinge weiterhin verstehen – und zwar auch in einer gewissen Tiefe. Das wird angesichts der Geschwindigkeit technologischer Veränderungen natürlich anspruchsvoller.
Diese Herkunft prägt sowohl meine Entscheidungen als auch den Austausch mit unseren Teams. Viele Rollen, die unsere Mitarbeitenden heute ausüben, habe ich selbst einmal erlebt. Deshalb interessiert mich sehr: Wie macht ihr das heute? Welche Herausforderungen habt ihr? Was hat sich verändert? Diese Neugier ist geblieben.
Ihr Portfolio im Applications-Bereich reicht von Individualsoftware über SAP bis zum Application Management. Wo liegen derzeit die größten Transformationsaufgaben Ihrer Kunden?
Die Transformationen unserer Kunden lassen sich immer weniger einer einzelnen technologischen Disziplin zuordnen. Sie sind geschäftsgetrieben und deshalb deutlich breiter.
Unsere Kunden müssen größere Teile ihrer Applikationslandschaft verändern. Dafür braucht es Branchenwissen, Plattformen wie SAP, Individualsoftware und den anschließenden Betrieb. Genau diese Kompetenzen müssen zusammenspielen.
Vor 20 Jahren war das deutlich stärker getrennt. In meinen ersten Softwareentwicklungsprojekten auf Java Basis in der Automobilindustrie gab es zwar Integrationen, SAP-Systeme und Projekte waren jedoch davon getrennt. Application Management wurde nicht sofort mitgedacht. Heute ist die bestehende Landschaft da, muss weiterlaufen und gleichzeitig kontinuierlich verändert werden. Deshalb werden auch unsere Projektteams wesentlich interdisziplinärer.
Früher sprach man über COBOL oder Java, heute über AI. Viele Unternehmen haben inzwischen erste Use Cases getestet. Wie gelingt der Sprung vom AI-Piloten in die Kernprozesse?
Das ist eine der großen Fragen im Markt – und noch sind längst nicht alle Antworten gefunden.
Wir betreiben für viele unserer Kunden genau die Systeme, in denen die Kernprozesse laufen — und sehen deshalb beides: eine Menge funktionierender Piloten und die, die den Weg in die Kernprozesse schon gegangen sind.
Entscheidend ist zunächst: AI ist keine klassische Tool-Einführung. Sie eröffnet die Möglichkeit, das Setup eines Unternehmens grundlegend neu zu denken. Nahezu alle Funktionen unserer Kunden sind heute technologiegestützt – von internen Prozessen über Produktentwicklung bis zur Supply Chain. Wenn Technologie erheblich mehr leisten kann, verändert sich auch das Zusammenspiel zwischen Mensch und Technologie.
Dafür müssen Unternehmen an ihre kritischen Geschäftsprozesse herangehen und diese neu denken. Natürlich braucht es Piloten, um Erfahrungen zu sammeln. Anschließend muss aber der Schritt in größere Transformationen erfolgen.
Das braucht Mut, Know-how und Vertrauen zwischen Kunde und Partner. Eine solche Veränderung geschieht nicht als Revolution innerhalb weniger Wochen. Genau da liegt unsere Aufgabe bei Capgemini: den Plan zu bauen, der vom Piloten bis in den laufenden Betrieb trägt, und ihn Schritt für Schritt umzusetzen. Das sind substanzielle Transformationsprogramme, inklusive Change Management und erheblicher Veränderungen in der Organisation..
Wenn AI künftig selbst entwickelt, testet und weitere Aufgaben übernimmt: Was bedeutet das für das Geschäftsmodell eines Technologie- und Beratungsunternehmens wie Capgemini?
Auf einer höheren Ebene bleibt unsere Aufgabe dieselbe: Wir helfen unseren Kunden, ihr Geschäft mithilfe von Technologie besser zu führen.
Was sich im Applications-Bereich fundamental verändert, ist das Know-how, das wir dafür benötigen. Wir müssen heute kaum noch COBOL-Code schreiben. Künftig werden wir auch deutlich weniger klassischen Java-Code schreiben oder Tests in der bisherigen Form durchführen. Die Überschrift bleibt aber bestehen: Wir designen, bauen, implementieren und betreiben geschäftskritische IT-Systeme für unsere Kunden. Unterhalb dieser Überschrift verändert sich nahezu alles.
Das bedeutet enorme Weiterentwicklung für jeden Einzelnen. Gleichzeitig haben wir solche Technologiesprünge schon mehrfach erlebt: vom Mainframe zum Server, vom Client zum Web. Jetzt bauen wir Systeme mit AI. Systeme werden sprechen und Prozesse zunehmend selbstständig ausführen können.
Ein guter Architekt bleibt trotzdem ein guter Architekt. Man muss weiterhin verstehen, wie geschäftskritische Systeme aufgebaut und sicher eingeführt werden. Diese Kompetenz verliert nicht an Bedeutung.
Sie haben selbst unterschiedliche globale Delivery-Modelle erlebt – Onshore in Deutschland, Nearshore etwa in Polen, Offshore in Indien. Verändert AI auch diese Logik?
Auf jeden Fall. Wenn Shoring vor allem als verlängerte Werkbank verstanden wird, auf der Tätigkeiten ausgeführt werden, die künftig AI übernimmt, dann braucht man diese verlängerte Werkbank in dieser Form weniger.
Die Realität ist allerdings längst differenzierter. In Ländern wie Polen oder Indien gibt es enorme technologische Innovationskompetenz, starke Talente und dynamische Startup-Ökosysteme.
Ich habe in solchen Teams gearbeitet, und für mich ist Vielfalt in diesem Geschäft kein Zusatz, sondern ein Qualitätsfaktor: Wer Technologie für international aufgestellte Kunden baut, braucht Teams, die unterschiedliche Märkte, Arbeitsweisen und Perspektiven im Raum haben.
Deshalb verschwindet globale Zusammenarbeit keineswegs. Zuständigkeiten, Kompetenzprofile und die Arbeitsteilung verändern sich. Daraus wird eine neue Balance entstehen.
Welche Fähigkeiten gewinnen damit für den Einzelnen an Bedeutung? Würden Sie jungen Menschen heute noch zu einem Informatik- oder Wirtschaftsinformatikstudium raten?
Absolut. Entscheidend sind Neugier, Lernbereitschaft und Begeisterung für Technologie. Man muss technologische Veränderungen annehmen, mit ihnen arbeiten und den eigenen „Muskel“ im Umgang mit AI entwickeln. Dafür bleibt ein Informatikstudium eine hervorragende Grundlage.
Gleichzeitig gewinnt etwas anderes an Bedeutung: der persönliche Kontakt. Mit einem Menschen direkt zu sprechen, beim Kunden präsent zu sein, Beziehungen aufzubauen und Situationen zwischenmenschlich zu verstehen, bleibt eine besondere menschliche Fähigkeit.
Meine Empfehlung wäre deshalb die Kombination: Technologie konsequent umarmen und gleichzeitig sehr bewusst in persönliche Beziehungen investieren.
Ein weiteres großes Thema ist technologische Souveränität. Wie viel Abhängigkeit können sich Unternehmen künftig noch leisten?
Für mich bedeutet Souveränität nicht Unabhängigkeit. Abhängigkeiten wird es immer geben. Es geht um gemanagte Abhängigkeit. Je größer der Anteil von Software an der Wertschöpfung wird, desto wichtiger wird die Frage, unter welchen Bedingungen diese Systeme betrieben werden können. Bei AI sehe ich insbesondere drei Dimensionen.
Die erste ist Verfügbarkeit. Wenn ein geschäftskritischer Prozess von einem Modell abhängt und dieses aufgrund einer politischen oder unternehmerischen Entscheidung plötzlich nicht mehr verfügbar ist, brauche ich eine Alternative. Aus meiner Zeit als Architekt weiß ich: Wer diese Alternative erst im Ernstfall sucht, hat sie nicht. Austauschbarkeit muss in der Architektur angelegt sein, bevor man sie braucht.
Die zweite Dimension sind Kosten. Wenn AI tief in meinen Kernprozessen steckt, mache ich mich auch von der Preisgestaltung des jeweiligen Anbieters abhängig. Und drittens geht es um Daten. Durch die Nutzung dieser Systeme wird sehr viel Wissen über Unternehmen, Prozesse und Kunden maschinenlesbar aufbereitet. Deshalb muss sehr bewusst entschieden werden, wo Modelle laufen und wo Daten verarbeitet werden.
Für kritische Prozesse kann daraus die Entscheidung entstehen, ein Mindestmaß an eigener, souveräner Infrastruktur vorzuhalten – beispielsweise mit entsprechender Hardware und Open-Weight-Modellen. Wer Abhängigkeiten nutzt, muss Auswege mitdenken.
Führt das wieder zurück von der Public Cloud zu mehr On-Premises-Lösungen?
Eine breite Gegenbewegung sehe ich derzeit noch nicht. Das Thema gewinnt deutlich an Aufmerksamkeit und wird intensiver diskutiert. In großen Volumina sehen wir bislang aber keine generelle Rückkehr zu On-Premises, aber viel Interesse an Sovereign Cloud. Das heißt natürlich nicht, dass sich diese Entwicklung künftig nicht verstärken kann.
Agentische Systeme können künftig zunehmend selbstständig Aufgaben und Prozesse übernehmen. Was bedeutet das für Organisation und Führung?
Zunächst zwingt uns das zu erheblich mehr Klarheit. Für einen Agenten muss sehr präzise definiert werden: Was ist sein Verantwortungsbereich? Welche Informationen darf er verwenden? Welche Berechtigungen besitzt er?
Damit beginnt schon ein organisatorischer Veränderungsprozess. Verantwortlichkeiten und Prozesse müssen expliziter beschrieben werden. Und diese Veränderungen müssen zur Kultur des jeweiligen Unternehmens passen.
Gleichzeitig verschiebt sich der menschliche Beitrag. Wenn Technologie repetitive Tätigkeiten übernimmt, entstehen Freiräume für Entscheidungen, Lernen, Veränderung und persönlichen Kontakt.
Nehmen Sie ein einfaches Beispiel aus der Gastronomie: Wenn in der Küche eines Schnellrestaurants mehr automatisiert werden kann, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass dort keine Menschen mehr gebraucht werden. Frei werdende Kapazität kann in Begrüßung, Service und Kundenerlebnis fließen. Genau solche Verschiebungen werden wir in vielen Branchen erleben.
Wenn Sie Ihr High-Performance-Team für die kommenden Jahre zusammenstellen: Welche Menschen brauchen Sie?
Geschwindigkeit, Ownership, Commitment, Lernfähigkeit und die Bereitschaft, Bestehendes zu hinterfragen. Besonders stark wird es, wenn Menschen ein tiefes Verständnis für Kunden, Technologie und Branche mit der Haltung verbinden: „Ich habe verstanden, wie wir es künftig anders machen können – und jetzt setze ich es um.“
Viele unserer Teams arbeiten seit Jahren eng mit ihren Kunden zusammen. Sie kennen die Systeme, die Organisation und die Branche. Wenn diese Erfahrung mit neuen Ideen und technologischer Neugier zusammenkommt, entsteht eine enorme Kraft.
Genau solche Menschen brauchen wir, um unsere Kunden bei der Transformation zu unterstützen – und letztlich auch, um technologisch als Wirtschaftsstandort voranzukommen.
Niemand kennt das technologische Zielbild für 2030. Welche Entscheidungen sollten Unternehmen heute treffen, um nicht auf die falsche Technologie zu setzen?
Unternehmen sollten nicht versuchen, heute für die gesamte Organisation die eine perfekte Entscheidung für die kommenden Jahre zu treffen. Sinnvoller ist es, gezielt Bereiche auszuwählen, in denen man mit hoher Geschwindigkeit in die Transformation geht. Dort muss klar sein, wo ein relevanter Mehrwert entstehen kann. Dann trifft man eine Entscheidung, setzt sie um, lernt und überprüft kontinuierlich, ob der eingeschlagene Weg weiterhin trägt.
Auch ich muss viele Entscheidungen mit einem unvollständigen Bild treffen. Entscheidend ist, bewusst festzulegen, wo man beispielsweise die Balance zwischen Zentralisierung und Dezentralisierung oder zwischen Risiko und Effizienz zugunsten von Veränderung verschiebt.
Was würden Sie einem Berufseinsteiger mitgeben, der heute eine ähnlich lange Karriere in Technologie und Consulting beginnen möchte wie Sie vor mehr als 20 Jahren?
Über die Länge seiner Karriere sollte sich ein Berufseinsteiger zunächst einmal nicht allzu viele Gedanken machen. Das habe ich damals auch nicht getan. Mit Offenheit und Neugier hineinzugehen, ist aus meiner Sicht der richtige Ansatz. Die Chancen für junge Menschen sind enorm. Besonders spannend wird die Kombination mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen: Die Jüngeren bringen Energie, Drive und neue technologische Möglichkeiten ein; die Erfahrenen bringen Tiefe, Kontext und Urteilsvermögen.
Wenn daraus echte Teams entstehen, profitieren beide Seiten. IT-Umsetzung, Softwareentwicklung und technologieorientierte Beratung bleiben deshalb ausgesprochen spannende Berufsfelder. Dort wird in den kommenden Jahren enorm viel passieren – und dort können weiterhin großartige Karrieren entstehen.
Vielen Dank für dieses Gespräch, Herr Seuring.