Auch wenn Künstliche Intelligenz auf jeder Agenda steht, bleiben viele der angestoßenen Initiativen hinter ihren Erwartungen zurück. Der Grund ist selten technischer Natur, die Probleme liegen vielmehr in einem Vorgehen, das KI als isolierte Projekte und Einzelmaßnahmen versteht. Ein vierstufiges Framework zeigt, wie sich mit einem AI-First-Ansatz erste Experimente zu einem tragenden Element der Infrastruktur transformieren lassen

Von Terminerinnerungen über Anfragen bis hin zu Newslettern - das berufliche Mail-Postfach ist für viele Beschäftigte dauerhaft voll. Wer in seinem Job das Internet nutzt, bekommt im Schnitt 53 berufliche Mails pro Tag. Der Umfang der E-Mail-Kommunikation im Berufsleben nimmt damit im Vergleich zum Vorjahr nochmals deutlich zu. Vor zwei Jahren waren es noch durchschnittlich 40 Mails am Tag und in 2021 26 Mails am Tag, die Berufstätige erhielten. Das sind Ergebnisse einer repräsentativen Befragung im Auftrag des Digitalverbands Bitkom unter 1.002 Menschen ab 16 Jahren in Deutschland, darunter 532 berufstätige Internetnutzerinnen und -nutzer.

Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz ein. Laut einer Umfrage des Digitalverbandes Bitkom nutzt etwa jedes dritte deutsche Unternehmen (36 Prozent) bereits KI-Anwendungen. Zudem plant oder diskutiert fast jeder zweite Betrieb (47 Prozent) den KI-Einsatz. Doch die Nutzung ist derzeit noch sehr punktuell und fällt vor allem in die Bereiche Kundenkontakt (88 Prozent) sowie Marketing und Kommunikation (75 Prozent). In anderen Geschäftsbereichen kommen intelligente Anwendungen seltener zum Einsatz, beispielsweise im Controlling und Rechnungswesen (17 Prozent), in der Personalabteilung (14 Prozent) oder beim internen Wissensmanagement (11 Prozent). Doch KI kann den Arbeitsalltag in vielerlei Hinsicht noch stärker erleichtern und vor allem Mitarbeiter bei Routineaufgaben in Verwaltungsprozessen entlasten. Damit die Anwendungen jedoch ganzheitlich zur Prozessautomatisierung beitragen, müssen Unternehmen zunächst einmal ihre Digitalisierung vorantreiben, um überhaupt mit dem Einsatz von KI beginnen zu können - etwa im Dokumenten-, E-Mail- oder Wissensmanagement. Hier ist eine schnelle Arbeitsentlastung möglich, und das schafft Vertrauen für zukünftige KI-Lösungen bei Mitarbeitern und im Management.

2026 wird das Jahr, in dem KI in vielen Unternehmen erwachsen werden muss. Mit dem Ende der Experimentierphase rücken Fragen in den Mittelpunkt, die über den Erfolg ganzer Strategien entscheiden: Wie lässt sich KI verlässlich betreiben, wie bleibt sie bezahlbar – und wie verhindern Unternehmen neue Abhängigkeiten?

Generative KI, Agentic AI und Physical AI bringen frischen Wind in die Industrie. Während klassische KI längst für Predictive Maintenance und Qualitätskontrolle eingesetzt wird, eröffnen diese Technologien ganz neue Möglichkeiten entlang des gesamten Fertigungsprozesses - von der Konstruktion über den laufenden Betrieb bis hin zur Mensch-Roboter-Interaktion. Doch welche Einsatzszenarien sind für den Fertigungsprozess am wichtigsten?

Künstliche Intelligenz (KI) hält auch 2026 das Dokumentenmanagement fest in der Hand, automatisiert Routinen und steigert die Produktivität spürbar. Parallel dazu wächst der Anspruch, die eigenen Daten besser zu kontrollieren und digitale Souveränität zu stärken. Doch welche Trends werden das DMS im kommenden Jahr bestimmen?