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Mein Werdegang und meine Forschung

Wie bringt man Menschen durch den Übergang in etwas Neues, einen, der sie überfordert, und was bricht dabei warum zusammen? Diese Frage ist der rote Faden — von meiner Forschung bis in die KI-Projekte von heute.

01 · Zur Person
Christian Düsi

Ich bin Product Manager, Data Scientist und Co-Founder, lebe in Mannheim und arbeite an der Schnittstelle von KI, Prozessen und Menschen.

Mein Weg dorthin ist ungewöhnlich: Lehramt an der PH Heidelberg, Promotion in Statistik und Ingenieursdidaktik an der DHBW. Meine Forschungsfrage war immer dieselbe: Wie bringt man Menschen durch den Übergang in etwas Neues, einen, der sie überfordert, und was bricht dabei warum zusammen? 14 Publikationen später ist die Antwort messbar: Nicht die Fähigkeit entscheidet, sondern Erwartung, Wert und Kosten.

Danach die Praxis: Als Data Scientist bei PwC habe ich ein internationales ML/AI-Enablement-Programm mitentwickelt. Bei DB Training verantwortete ich als Senior Product Manager Upskilling und Change Management für eine der größten Belegschaften Deutschlands. Als Bereichsleiter bei der Haufe Akademie habe ich Lernprodukte auf Portfolioebene geführt. Heute leite ich bei der SUSI&James GmbH in Mannheim den Bereich Projekte, AI & Produkte und setze KI-Projekte mit Kunden wie Daimler Buses, Continental und Leica um. Parallel bin ich Co-Founder von Anpai Technologies.

Zertifiziert als Professional Scrum Master (PSM I).

02 · Stationen
SUSI&James GmbH, Mannheim Projekte, AI & Produkte (seit 07/2025)
Anpai Technologies UG Co-Founder
Haufe Akademie Bereichsleiter, Lernprodukte auf Portfolioebene
DB Training Senior Product Manager, zentrale Lernplattform der DB
PwC Data Scientist, Co-Entwicklung eines internationalen ML/AI-Enablement-Programms
DHBW Promotion Statistik / Ingenieursdidaktik
PH Heidelberg Staatsexamen
03 · Forschung

Nicht die Fähigkeit entscheidet

Ich habe gemessen, warum Menschen beim Übergang in etwas Neues scheitern. Fähigkeit allein erklärt nicht, wer durchhält. Erwartung, Wert und Kosten entscheiden — genau die drei Dimensionen, die ich heute im EVC-Modell auf KI-Adoption übertrage. KI-Transformation ist strukturell exakt dieser Übergang.

14 Publikationen auf ResearchGate
PH Heidelberg / DHBW Mosbach
Forschungsschwerpunkte
Selbstwirksamkeit und EVC-Modell in der Studieneingangsphase
Systematische Fehlermuster und Überlinearisierung
Diagnostische Testentwicklung
Prozedurales vs. konzeptionelles Wissen
04 · Öffentliche Arbeit

Ich baue eine wachsende LinkedIn-Präsenz zu KI-Transformation im Mittelstand auf. In einer Referenzwoche: knapp 38.000 Impressions, über 25.000 erreichte Mitglieder.

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