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Digitale Souveränität ist zu einem zentralen Schlagwort der Verwaltungsmodernisierung geworden. Doch was bedeutet sie konkret - und wie lässt sie sich praktisch umsetzen? Johanna Wende, Leiterin des Geschäftsbereichs Government bei IBM Deutschland, erklärt im Interview, warum digitale Souveränität vor allem Wahlfreiheit bei Technologien bedeutet, welche Rolle eine übergreifende Datenstrategie spielt und warum Kompetenzaufbau sowie Wissensmanagement entscheidend sind, damit Verwaltungen langfristig handlungsfähig bleiben.

Automatisierte Produktionsabläufe mit Künstlicher Intelligenz, schnellere Fertigung durch 3D-Druck oder humanoide Roboter, die gefährliche Schweißarbeiten übernehmen - Deutschlands Fabriken werden digitaler. Die deutsche Industrie bewertet den Einsatz digitaler Technologien in der Produktion weit überwiegend positiv: 81 Prozent der deutschen Industrieunternehmen sehen Industrie 4.0 als Chance, nur 16 Prozent sehen darin ein Risiko. Gleichzeitig ist Industrie 4.0 ein Wettbewerbsfaktor. Für fast alle deutschen Industrieunternehmen (94 Prozent) ist Industrie 4.0 sehr wichtig oder gar unverzichtbar, um im internationalen Wettbewerb zu bestehen (unverzichtbar: 30 Prozent; sehr wichtig: 64 Prozent). Nur knapp 4 Prozent halten Industrie 4.0 hingegen für unwichtig. Das sind Ergebnisse einer repräsentativen Befragung im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, die anlässlich der Hannover Messe unter 555 Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes ab 100 Beschäftigten in Deutschland durchgeführt wurde.

Die Cloud gilt als Kerntechnologie für die Digitalisierung. Doch viele Unternehmen sind sich noch unsicher, wie sie die Transformation angehen sollen. Die Wahl des ersten Hyperscalers will gut überlegt sein, denn sie schafft die technische Grundlage für die künftige Geschäftsentwicklung.

Viele Unternehmen versuchen mit Anreizen wie Prämien und Boni die Motivation ihrer Mitarbeiter zu erhöhen. Doch diese so genannte extrinsische Motivation erweist sich meist als Strohfeuer. Nachhaltiger wirkt ein Steigern der inneren bzw. intrinsischen Motivation.

Die Migration in die Cloud sollte eigentlich eine Einbahnstraße sein. Für die meisten Unternehmen ist sie das offenbar nicht. Eine aktuelle Studie zeigt, dass viele von ihnen der Cloud zwar nicht den Rücken kehren, aber angesichts von höheren Kosten und zunehmenden Anforderungen an die Datensouveränität ihre Workload-Aufteilung neu ausrichten.​

Die digitale Transformation fordert ein völlig verändertes Kompetenzprofil von Mitarbeitenden. KI-Souveränität, Data-Science-Kompetenzen und agile Selbstorganisation werden in einer volatilen Arbeitswelt zu Basisanforderungen. Starre Hierarchien der Vergangenheit werden mit flexiblen Arbeitsformen kontrastiert, die eine Grundlage bieten, wie Unternehmen den Spagat zwischen technologischem Anspruch und der Berücksichtigung menschlicher Bedürfnisse meistern können. Ein Fokus liegt dabei auf der Eigenverantwortung beim Wissenserwerb als Schlüssel zum langfristigen Erfolg in einer vernetzten Welt.

In diesem Jahr erreicht der Hype-Zyklus von KI seinen ersten Tiefpunkt und wir erleben eine Welle von eingestellten Projekten. Viele Unternehmen müssen erkennen, dass sie KI ohne ganzheitliche Strategie eingesetzt haben. Folgerichtig wird es eine deutliche Verlagerung von taktischen Maßnahmen hin zu strategischen Ansätzen geben. In den nächsten Monatn gehören diejenigen zu den Gewinnern, die diszipliniert und methodisch mit KI umgehen. Als wichtigste Faktoren dafür schälen sich erstens eine robuste Strategie und zweitens eine klare Zielvorstellung heraus. Unternehmen, die KI in strukturierte Arbeitsabläufe mit transparenter Governance und klar definierten menschlichen Kontrollpunkten einbetten, werden sich als die Gewinner der Post-Hype-Ära herausstellen - die Zeit der reinen Jubler dagegen ist vorbei. Umso wichtiger wird es sein, die Voraussetzungen dafür zu schaffen, die enormen Möglichkeiten von KI organisatorisch richtig umzusetzen. Agentenbasierte KI ist dabei nur ein Teil des Puzzles. Es geht um weit mehr als nur Automatisierungsoptionen. Wichtig sind Risikokontrolle, Governance und ein klares Verständnis dafür, wo und wie der Mensch sinnvoll eingebunden werden kann.

Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie selbst, sondern an fehlender Wertlogik, isolierten Pilotansätzen und mangelnder Integration in reale Prozesse, Entscheidungen und Systemlandschaften. Weil Technologie alleine nicht ausreicht, um Prozesse, Geschäftsmodelle und Entscheidungslogiken nachhaltig zu verändern, gilt es, die fünf entscheidenden Prinzipien einer wirklich erfolgreichen KI-Transformation zu berücksichtigen.

Digitale Transformation ist heute allgegenwärtig. Cloud-Lösungen, künstliche Intelligenz, Automatisierung und neue Kollaborationstools versprechen Tempo, Effizienz und Innovation. In vielen Organisationen bleibt die Wirkung jedoch hinter den Erwartungen zurück. Ein häufiger Grund: Die Technik funktioniert; die Veränderung hingegen nicht. Während Prozesse digital werden, bleiben die Arbeitsweisen gleich. Zusammenarbeit funktioniert nur fragmentiert. Wissen steckt weiterhin in Silos und kreative Potenziale liegen brach. Das Kernproblem liegt selten in der Technologie. Es liegt im Verständnis von Transformation. Denn digitale Transformation wirkt erst dann, wenn sie neue Formen der Zusammenarbeit ermöglicht. Sie entfaltet ihre Kraft, wenn Menschen vernetzt denken, gemeinsam gestalten und Wissen teilen. Erst dann wird Veränderung zur Bewegung. Und erst dann kann Transformation zu einer echten Erfolgsbewegung werden.

Der Einsatz KI-gestützter Chatbots nimmt in Organisationen kontinuierlich zu. Trotz technologischer Fortschritte bleibt die tatsächliche Nutzung jedoch häufig hinter den Erwartungen zurück. Ein wesentlicher Grund dafür liegt in fehlendem Vertrauen in die Verlässlichkeit der Systeme und enttäuschten Nutzungserwartungen. Entscheidend für ihre Akzeptanz sind daher neben wahrgenommener Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit insbesondere transparente Systemgrenzen, eine verlässliche Wissensbasis sowie geeignete Mechanismen zur Vermeidung von Fehlinformationen. Diese Erkenntnisse ergeben sich aus der Entwicklung des Studienberatungs-Chatbots "Helia" an der Hochschule Burgenland. Das Projekt zeigt, welche technischen und organisatorischen Maßnahmen dazu beitragen können, Vertrauen in KI-gestützte Chatbots aufzubauen und ihre nachhaltige Nutzung zu fördern.

In vielen Industrieunternehmen verzögern sich Abläufe immer noch durch manuelle Routinetätigkeiten. Das Prüfen von Kundenaufträgen, das Überwachen von Lagerbeständen oder die Materialbeschaffung binden Mitarbeitende und ziehen Prozesse in die Länge. Dabei könnten all diese Aufgaben längst sicher und zuverlässig automatisiert erledigt werden. Doch wie kann der "Kollege KI" den Alltag erleichtern und für mehr Effizienz sorgen?

In Organisationen entscheidet sich Wirklichkeit selten allein über Fakten. Häufig setzen sich zunächst jene Deutungen durch, die emotional anschlussfähig, einfach kommunizierbar und sozial wiederholbar sind. Leistungen werden umgedeutet, Verantwortlichkeiten verschoben, komplexe Sachverhalte auf eingängige Narrative reduziert. Die Folgen sind Verunsicherung, Handlungsdruck und strukturelle Spannungen. Narrative Konflikte lösen sich selten kurzfristig. Organisationale Systeme reagieren träge, während Deutungsmuster sich über Jahre stabilisieren oder verändern. Dieser Beitrag geht davon aus, dass solche Prozesse nicht linear verlaufen, sondern in typischen systemischen Zeiträumen. Wirksame Intervention erfordert daher Phasensensibilität und die Ausrichtung an drei Wirkhebeln: Dokumentation (zeitliche Kohärenz), Träger (psychische Stabilität und Integrität) sowie Zeit (systemische Ermüdung). Ziel ist nicht der Sieg über Narrative, sondern die langfristige Wiederherstellung von Kohärenz, Handlungsfähigkeit und organisationaler Integrität.

Explizites Wissen darüber, weshalb Fehler passieren, wie man sie gut aus der Welt schafft und was man fundiert daraus lernt, ist fundamental. Denn wenn das Umfeld komplex und die Zukunft unvorhersehbar ist, werden Fehlversuche zur Normalität. Um sich eine fehlertolerante Lernkultur zu erschließen, sind Storylistening, Storytelling und eine Erzählwerkstatt erste Wahl

Eine neue globale Befragung von 3.700 Business- und IT-Entscheidern, davon 200 in Deutschland, ergab, dass 70 Prozent der Entscheider in Deutschland (67 Prozent weltweit) bereits unter Druck standen, KI-Projekte trotz Sicherheitsbedenken zu genehmigen. 17 Prozent von ihnen (14 Prozent global) bezeichneten diese Bedenken sogar als "extrem", wurden aber dennoch übergangen, um mit Wettbewerbern und internen Anforderungen Schritt zu halten. Das ist eines der zentralen Forschungsergebnisse von TrendAI™, einem Geschäftsbereich des KI-Sicherheitsexperten Trend Micro.

Ich kann mich noch gut erinnern - ein Teilnehmer in meinem Digital Business Modeling-Kurs hatte mich dreimal darauf aufmerksam gemacht: "Joachim, du zeigst immer wieder Sweetspots auf, allerdings fehlt mir die Tiefe." Der Wissensdurst des Teilnehmers war erstaunlich, und ich hatte Schwierigkeiten, zu identifizieren, welches Wissen der Teilnehmende genau braucht. Ehrlicherweise hatte ich den Begriff "Sweetspot" zum ersten Mal gehört und wusste nur ansatzweise, was er damit meint. In meiner Reflexion fand ich dann doch ziemliches Interesse daran, mich näher damit zu beschäftigen und habe daraus ein kleines Modell entwickelt.

Wissensmanagement ist ein strategisches Thema in Organisationen. Und eines, das in der Praxis oft hinter den Erwartungen zurückbleibt. Wikis werden angelegt und nicht gepflegt. Schulungen vermitteln Wissen, das im Arbeitsalltag nicht umgesetzt wird. Wertvolles Erfahrungswissen bleibt in Abteilungen oder bei einzelnen Personen. Unsichtbar für den Rest der Organisation. Interne Communities of Practice sind ein Ansatz, der dieses Problem strukturell adressiert. Ein kontinuierliches Ökosystem: Mitarbeitende, die sich rund um ein gemeinsames Thema oder eine gemeinsame Praxis vernetzen, Wissen teilen und voneinander lernen, über Abteilungs-, Standort- und Hierarchiegrenzen hinweg.

Geschichten sind mehr als nur eine schöne Verpackung für Inhalte. Sie entscheiden darüber, was wir verstehen, woran wir uns erinnern - und was wir weitererzählen. Gerade im Wissensmanagement wird das oft unterschätzt. Unternehmen investieren in Tools, Prozesse und Strukturen. Doch das strategisch wichtige Erfahrungswissen steckt nach wie vor in den Köpfen der Mitarbeitenden. Und es zirkuliert nicht von selbst. Es wird erst lebendig, wenn Menschen es teilen: in Geschichten. Im Dialog. Im gemeinsamen Verstehen. Diese Ausgabe von "wissensmanagement - Das Magazin für Digitalisierung, Vernetzung & Collaboration" widmet sich deshalb ab Seite 18 der Macht der Geschichten und dem Storytelling sowie Storylistening aus verschiedenen Perspektiven.

Das Christliche Jugenddorfwerk Deutschland - einer der größten Sozialverbände - zeigt, wie ein modernes Social Intranet nicht nur den Informationsfluss verbessert, sondern echte Teilhabe ermöglicht und ein neues Gemeinschaftsgefühl entstehen lässt - von der Kita bis zur Werkstatt, vom Vorstand bis zum Außendienst.

Generative KI verspricht erhebliche Produktivitätsgewinne in der Wissensarbeit: Texte, Analysen, Konzepte oder Codes können in kürzester Zeit erstellt werden. In vielen Organisationen wird KI daher primär als Effizienzwerkzeug eingeführt - mit messbaren kurzfristigen Erfolgen. Eine aktuelle PwC-Studie beziffert das Produktivitätswachstum im Zeitraum 2018 - 2024 in den Branchen, die am stärksten von KI betroffen sind, mit 27 Prozent und sagt bis 2040 eine Steigerung der Arbeitsproduktivität in Deutschland durch KI um 30 Prozent voraus. Doch was, wenn der Preis dieser Produktivitätsgewinne nicht monetär, sondern kognitiv ist? Die langfristige Nebenwirkung der Nutzung von generativer KI im Sinne einer schleichenden Erosion individueller und organisationaler Lern- und Urteilskompetenz erhält bislang weniger Aufmerksamkeit. Möglicherweise könnte sich der Verlust von Lernfähigkeit - und nicht der Verlust von Arbeitsplätzen - als das größere Risiko der KI-Nutzung erweisen.

Künstliche Intelligenz verändert das Wissensmanagement grundlegend. An die Stelle strukturierter Dokumentenablage treten zunehmend produktive Assistenzsysteme. Nur durch ein solches KI-gestützte Upgrade bleibt das organisationale Wissensmanagement langfristig wettbewerbsfähig. Im Gespräch mit "wissensmanagement - Das Magazin für Digitalisierung, Vernetzung & Collaboration" erklärt Volker Braun, warum KI kein Zusatztool (mehr) ist, sondern einen Paradigmenwechsel im Wissensmanagement einläutet: weg von der Suche nach Informationen, hin zu kontextbezogenen Antworten im Workflow. KI- und Wissensmanagement-Experte Volker Braun spricht über Disruption, Governance, implizites Wissen - und darüber, warum Wissensmanagement ohne KI künftig nicht mehr als ein Archiv ist.

Generative KI verändert, wie Unternehmen arbeiten - und sie schafft eine neue Anforderung: Wissen muss nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Assistenten und KI-Agenten zuverlässig nutzbar sein. Denn Agenten erledigen Aufgaben nicht „im Chat“, sondern greifen auf Informationen zu, folgen Regeln und Prozessen und liefern Ergebnisse - idealerweise mit Quellen und Nachvollziehbarkeit. Der Alltag zeigt jedoch: Wissen ist vorhanden, aber verteilt. Dateien liegen in M365, auf Fileservern, in Confluence, Jira, DMS, CRM-Notizen oder E-Mails. Und obwohl Teams längst digital arbeiten, gehen weiterhin Stunden pro Woche verloren, weil Informationen gesucht oder doppelt erstellt werden. (APQC beziffert diesen Aufwand im Schnitt auf mehrere Stunden pro Woche je Wissensarbeiter.)

Immer mehr KI-Tools unterstützen dabei, Lernangebote zu konzipieren, Inhalte aufzubereiten oder Trainingsmethoden weiterzuentwickeln. Von der Recherche über die Erstellung didaktischer Materialien bis hin zur Visualisierung von Präsentationen eröffnen sich neue Möglichkeiten, Lernprozesse effizienter und zugleich abwechslungsreicher zu gestalten. Doch welche Anwendungen sind im Arbeitsalltag tatsächlich hilfreich? Und wie lassen sich KI-Tools so einsetzen, dass sie die eigene Expertise sinnvoll ergänzen, statt sie zu ersetzen? Learning Professinal Sabine Prohaska stellt ihre persönlichen KI-Favoriten vor.

Aus den Augen, aus dem Sinn - so geht es vermutlich vielen Leuten beim Thema Abfall. Für die Münchner MARTIN GmbH geht der Job dann aber erst los. Seit über 100 Jahren baut das Unternehmen thermische Abfallbehandlungsanlagen zur Energiegewinnung. Und neuerdings auch mit hochmoderner IoT-Datenauswertung. Um etwa den Zustand der Anlagen oder die Ausschüttung von Emissionen zu überprüfen, kommt mittlerwile eine Data Platform zum Einsatz.

Neue Technologien bringen stets zusätzliche Risiken mit sich, die verstärkte Investitionen in die IT-Sicherheit erfordern. Das ist bei KI nicht anders. Allerdings birgt sie gleichzeitig auch enormes Potenzial für neue, ausgefeilte Abwehrmechanismen mit hohem Automatisierungsgrad.

Transformation beginnt stets bei den Menschen und einer auf Transformation ausgerichteten Unternehmenskultur. Das zeigt das Beispiel eines Unternehmens, das sich von einer hierarchisch strukturierten Organisation zu einem matrixstrukturierten Unternehmen transformieren will, in dem die Mitarbeitenden eigenverantwortlich und selbstbestimmt agieren.

Ältere Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer leisten - ebenso wie jüngere Beschäftigte - einen wichtigen Beitrag zum betrieblichen Erfolg und auch zum Fortschritt in Fragen der Digitalisierung, sowohl in öffentlichen Ämtern als auch in der Privatwirtschaft. Sie haben im Laufe ihres Berufslebens fachliche Erfahrung und Resilienz erworben und nehmen damit im betrieblichen Workflow eine zentrale, mitunter sogar entscheidende Rolle ein. Dennoch gibt es in vielen Organisationen weiterhin Vorbehalte. In manchen Fällen beruhen diese auch auf konkreten Erfahrungen von Teamleitungen, die älteren Mitarbeitenden die Arbeit mit modernen IT-Techniken nicht uneingeschränkt zutrauen oder negative Erlebnisse gemacht haben. Dieses Thema steht bislang jedoch oft nicht im Fokus des innerbetrieblichen Managements.

In der heutigen digitalisierten Wirtschaft unterstützt Technologie nicht nur das Geschäft - sie ist das Geschäft. Die Aufgaben des Chief Information Officers (CIO) haben sich daher vom Management von Systemen und Infrastrukturen hin zur Gestaltung von Strategien und zur Förderung der Transformation von Unternehmen entwickelt. Jedes Unternehmen ist heute auf digitale Fähigkeiten angewiesen, um zu arbeiten, innovativ zu sein und zu wachsen. Der CIO ist damit einer der wichtigsten strategischen Führungskräfte in der Geschäftsleitung. Seine Aufgabe besteht nicht mehr nur darin, die Systeme am Laufen zu halten, sondern Technologie als Katalysator für Wachstum, Effizienz und Widerstandsfähigkeit zu nutzen. Dies ist das Zeitalter des strategischen CIO - einer Führungskraft, die Technologie mit Zielen und Geschäftsergebnissen verbindet.

Künstliche Intelligenz verändert Geschäftsmodelle, Prozesse und Wertschöpfungsketten grundlegend. Doch während Algorithmen, Modelle und Use Cases viel Aufmerksamkeit erhalten, bleibt ein zentraler Erfolgsfaktor häufig im Hintergrund: die Daten- und Speicherinfrastruktur. Sie entscheidet darüber, ob KI-Projekte skalierbar, wirtschaftlich und dauerhaft erfolgreich umgesetzt werden können. Darüber hat die Zeitschrift "wissensmanagement" mit Sascha Uhl, Senior Solutions Architect bei Cloudian, gesprochen. Demnach zeigt sich: Erst eine leistungsfähige, flexible und sichere Speicherbasis ermöglicht es Unternehmen, die wachsenden Datenmengen aus KI-Anwendungen effizient zu nutzen, Innovationen zu beschleunigen und zugleich Kosten, Sicherheit und Souveränität im Griff zu behalten.

In einer Zeit, die von grundlegenden technologischen Transformationen und neuen geopolitischen Rahmenbedingungen geprägt ist, steht der öffentliche Sektor vor der Herausforderung, zunehmend komplexe Prozesse und Maßnahmen effektiv umzusetzen und dabei Informationssicherheits- und Datenschutzstandards einzuhalten. Die Zusammenarbeit über Ressort- bzw. Behördengrenzen hinweg unterliegt besonderen Anforderungen, da hier auch unterschiedliche Organisationsstrukturen der beteiligten Institutionen zum Tragen kommen. Plattformen für Austausch und Wissensmanagement nehmen in diesem Kontext eine zunehmend wichtige Rolle ein. Sie haben sich als zentrale Werkzeuge etabliert, die eine effektive Kollaboration der Akteure ermöglichen.

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

Künstliche Intelligenz findet vor allem in der Cloud statt. Die Sprachmodelle generativer KI werden dort gehostet, der Zugang erfolgt in der Regel über Cloud-Services. Dieses Konzept stößt allerdings da an seine Grenzen, wo strenge Governance- und Compliance-Richtlinien ins Spiel kommen. Die professionelle Nutzung von KI muss daher eingebettet sein in ein Gesamtkonzept, das Sicherheit und Rechtskonformität ebenso sicherstellt wie den Cloud-Betrieb selbst.

Die 6. jährliche Horváth-Studie "CxO Priorities" zeigt, dass die Neuordnung der Weltwirtschaft auch die deutsche Industrie maßgeblich verändert. Sie hat unter anderem gravierende Folgen für die Verteilung von Investitionen, bei denen Unternehmen zunehmend die operative Exzellenz in den Mittelpunkt stellen. Doch wie lässt sich die operative Exzellenz nachhaltig steigern? Die größten Stellhebel liegen in der Prozessanalyse und -optimierung sowie dem gezielten Einsatz von KI.

Wenn erfahrene Teammitglieder das Unternehmen verlassen - altersbedingt oder durch einen Jobwechsel -, droht erfolgsentscheidendes Fachwissen verloren zu gehen. Eine geeignete, KI-basierte Wissensstrategie bietet Organisationen die Chance, Spezialkenntnisse systematisch zu erfassen, kontextbezogen verfügbar zu machen und Mitarbeitenden wertvolle Unterstützung an die Hand zu geben.

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.

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?

Studierende nutzen KI längst. Laut Umfragen greifen über 86 Prozent während ihres Studiums regelmäßig auf KI-Tools zurück. Während viele Hochschulen noch über Verbote oder Detektion diskutieren, zeigt die Realität: KI ist Teil des Studienalltags. Die Frage ist nicht mehr, ob Studierende KI nutzen, sondern wie. Kontrolle führt dabei in eine Sackgasse, der Aufbau von Kompetenzen weist hingegen den Weg nach vorn.

1827 wurde mit der Gründung der Hamburger Sparkasse, kurz Haspa, eine hansestädtische Institution ins Leben gerufen. Mit zwei Mitarbeitern - einem Buchhalter und einem Boten - ging es los, die sorgfältig alle Einzahlungen dokumentierten. Heute, 200 Jahre später, geht es zwar nicht mehr um Bücher, sondern um Prozesse und Workflows, doch die Sorgfalt ist nach wie vor gegeben und lebt auch im IT-Service fort. Damit das so bleibt, setzt das Unternehmen auf eine ITSM-Software made in Germany.

Ob im Feedbackgespräch, beim Konfliktmanagement oder bei schwierigen Zielvereinbarungen: Führungskräfte stehen zunehmend unter Druck, in kritischen Gesprächssituationen souverän zu agieren. Doch wie lassen sich diese Soft Skills effizient und praxisnah schulen, insbesondere in global agierenden Unternehmen? Der Automatisierungsspezialist Festo setzt auf eine KI-gestützte Lösung, die realistische Dialoge simuliert.

KI ist mittlerweile in den meisten Unternehmen angekommen. Doch obwohl sie Tools schnell einführen, bleiben klare Regeln, Sicherheitskonzepte und Verantwortlichkeiten oft auf der Strecke. So kommt es, dass hiesige Organisationen auch 2026 noch weit weg vom Status "AI Ready" sind.

Trendberichte gibt es viele. Doch was nützt ein globaler Hype, wenn er sich nicht auf den eigenen Unternehmensalltag übertragen lässt? In der aktuellen Ausgabe von "wissensmanagement – Das Magazin für Digitalisierung, Vernetzung & Collaboration" stellen wir daher nicht nur die wichtigsten Entwicklungen rund um Digitalisierung, Künstliche Intelligenz & Co. vor – wir zeigen vor allem: Was davon lässt sich konkret umsetzen? Und wie?

Die didacta 2026 lädt Sie vom 10. bis 14. März 2026 nach Köln ein. Sie ist die zentrale Plattform der Bildungsbranche und damit auch der Frühen Bildung. Zu den aktuellen Themen der Frühen Bildung erwartet Sie wieder ein vielfältiges, praxisnahes und kostenfreies Programm. Jetzt anmelden: Tägliche Auftaktveranstaltungen zur Frühen Bildung im Congress-Centrum Nord. Sichern Sie sich frühzeitig Ihren Platz für die täglichen Auftaktveranstaltungen im Congress-Centrum Nord. Melden Sie sich an und erleben Sie an jedem Messetag Impulse zu drängenden Herausforderungen im Kita-Alltag wie Fachkräftemangel, Überwindung von Sprachbarrieren, neuen Rechtslagen und Inklusion.

Wenn Qualität Wirkung zeigt: Warum Prozesse mehr als Abläufe sind. Wie Unternehmen mit smarter Prozessdokumentation, transparenter Zusammenarbeit und digitalen Tools neue Standards im Qualitätsmanagement setzen.

Ein neuer Kollege tritt seinen ersten Arbeitstag an. Laptop, Zugänge, erste Aufgaben - alles scheint vorbereitet. Doch als er versucht, sich in die Prozesse einzuarbeiten, beginnt das eigentliche Rätselraten: Wo ist die aktuelle Anleitung? Welche Version gilt? Und woher bekommt er die Hintergrundinformationen, die sein Vorgänger "irgendwo" abgelegt hat? Was folgt, ist ein typisches Ritual in vielen Organisationen: suchen, klicken, filtern, nachfragen. Die vorhandenen Informationen sind da - aber verstreut, redundant oder schwer zugänglich. Wissen existiert, doch es ist unsichtbar. In solchen Momenten zeigt sich: Wissen zu haben genügt nicht - es muss auch verfügbar sein. Nur wenn Informationen gezielt auffindbar und im Arbeitskontext nutzbar sind, entfalten sie ihren Wert.

Digitale Zwillinge gelten inzwischen als eines der zentralen Konzepte der industriellen Digitalisierung und eröffnen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Diese Möglichkeiten ergeben sich aus der Verbindung physischer und digitaler Komponenten, aus denen der digitale Zwilling entsteht. Zudem können sie Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen. So werden etwa Fehler frühzeitig erkannt und Produkte dank digitaler Repräsentationen präziser entwickelt

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein mächtiges Hilfsmittel beim Führen. Doch sie kann menschliche Führung nicht ersetzen - unter anderem, weil sie keine Verantwortung übernehmen kann und über kein Gewissen und Bauchgefühl verfügt.

Hybride Arbeitsmodelle sind im Alltag vieler Unternehmen angekommen und stellen Führungskräfte und ihre Teams vor neue Herausforderungen. Die Gestaltung belastbarer Teamstrukturen, die Förderung psychischer Gesundheit und das Schaffen eines unterstützenden Arbeitsumfeldes gewinnen damit zunehmend an Bedeutung. Doch wie kann Resilienz unter den Bedingungen räumlicher Distanz entstehen und welche Rolle spielt Führung dabei?

Über 130.000 Fälle von Cybercrime gab es 2024 in Deutschland insgesamt. Und immer öfter geraten Banken, Versicherer und Finanzdienstleister in den Fokus digitaler Bankräuber. Dabei geht es nicht nur um Schäden in Milliardenhöhe, der Finanzsektor ist auch Teil der kritischen Infrastruktur. Um für mehr Sicherheit zu sorgen, hat die EU die DORA-Verordnung auf den Weg gebracht. Die Regularien darin, insbesondere zu Exit-Strategien, sind zwar anspruchsvoll, können aber auch ein Weg hin zur Datensouveränität sein.

AI Distillation ist kein neues Thema, aber es gibt aktuelle Trends, die die KI-Landschaft nachhaltig verändern. Dazu zählen die White-Box-Destillation für firmeninterne Entwicklungen, die Gray-Box-Destillation in Open-Source-Ökosystemen und die Black-Box-Destillation zur Kostenreduzierung. Die Techniken werden zur weiteren Demokratisierung von KI beitragen, wobei der Fokus auf spezialisierten, kosteneffizienten Lösungen liegt.

Die Umsetzung neuer Regularien wie DORA, NIS2 oder des EU AI Act stellt Unternehmen vor vielfältige Herausforderungen. Die erforderliche Stärkung der Resilienz betrifft die gesamte IT, auch Datenbanken sind davon betroffen. Ihre Absicherung ist von entscheidender Bedeutung und Automatisierung ist dabei ein wichtiges Hilfsmittel.

In der industriellen Produktentwicklung entsteht und zirkuliert ein enormes Maß an Wissen - über Materialien, Baugruppen, Berechnungsverfahren und funktionale Abhängigkeiten zwischen Komponenten. Dieses Wissen bildet den eigentlichen Wertschöpfungskern technischer Entwicklung, bleibt jedoch häufig in fragmentierter Form erhalten: In individuellen Erfahrungsbeständen, in Tabellen, in unstrukturierten Dokumenten oder in isolierten Softwaretools. Wer versucht, bestehende Produktvarianten gezielt wiederzuverwenden oder auf neue Anforderungen anzupassen, stößt daher schnell an systemische Grenzen. Relevante Daten sind schwer auffindbar, Zusammenhänge zwischen Konstruktionsmerkmalen bleiben implizit, und der Aufwand, bestehende Lösungen zu identifizieren und zu bewerten, übersteigt oft den Nutzen. In der Praxis führt dies nicht selten dazu, dass Produkte trotz vorhandener Ähnlichkeiten vollständig neu konstruiert werden. Ein Vorgehen, das zeitaufwendig, kostenintensiv und im Kontext der Digitalisierung ineffizient ist. Das am Fraunhofer IPK entwickelte methodische Vorgehen adressiert genau diese Herausforderung. Es zielt darauf ab, Entwicklungswissen so zu formalisieren, dass es sowohl für Maschinen als auch für Fachkräfte in Konstruktion, Simulation oder Angebotserstellung verständlich und wiederverwendbar ist. Die zentrale Grundlage bildet dabei eine Ontologie: ein semantisches Informationsmodell, das die Begriffe, Beziehungen und Regeln eines technischen Domänenwissens strukturiert beschreibt und damit eine gemeinsame Sprache zwischen Menschen und Maschinen schafft.

Nicht nur über Digitalisierung reden, sondern diese auch theoretisch und praktisch zu planen und dann durchführen, ist das Anliegen einer jeden Digitalisierungsstrategie in einer privaten oder öffentlichen Einrichtung. Denn nur mit dieser gelingt letztlich die Umsetzung von Digitalisierung direkt aus der Praxis heraus mit einem progressiven Ergebnis. Viele Abteilungsleiter einer Informationseinrichtung wie in einem Archiv, denen die Planung von Digitalisierungsvorhaben als eines ihrer wichtigsten Aufgabenfelder im Alltag zufällt, haben dennoch oft zu unkonkrete Vorstellungen, was denn eigentlich alles digitalisiert werden sollte. Das trifft auch auf kirchliche Archive in Deutschland zu, von denen die einen schon sehr große Schritte getan haben. Andere stehen aus verschiedensten internen Gründen, sei es finanziell, personell oder ressourcenbedingt, jedoch erst am Anfang. Insbesondere fehlt es Verantwortlichen oft auch an dem Willen zur Entscheidung, was denn eigentlich genau in ihrem Archiv digitalisiert werden soll. Der Autor, der Leiter eines kirchlichen Archives ist, hat in den letzten Jahren einige gute Fortschritte auf diesem Gebiet gemacht.

Künstliche Intelligenz hat der Prozessautomatisierung in den Unternehmen einen enormen Schub verliehen. Indem sie agentenbasierte Planung und Selbstoptimierung von Abläufen ermöglicht, kommen wir dem Ideal des Autonomous Enterprise einen Riesenschritt näher.

Künstliche Intelligenz verändert den Umgang mit Wissen radikaler als jede Technologie zuvor. Nicht, weil sie nur schneller sucht, sondern weil sie Wissen dialogfähig macht: Wir "befragen" unser kollektives Gedächtnis, und anstatt bloße Treffer zu erhalten, bekommen wir Kontexte. Aus Archiv wird Gespräch, aus Ablage wird Aktivierung. Das ist die technische Revolution, die die aktuelle KI-Welle verspricht. Die stille, weitaus schwierigere Revolution findet jedoch in unseren Köpfen statt: Wissenskultur muss sich neu sortieren, weg vom Besitz hin zur individeuellen Beziehung mit Wissen.

Die dfv Mediengruppe hat ihr Intranet grundlegend modernisiert. Herausgekommen ist eine Plattform, die Mitarbeitende gezielt informiert, Prozesse automatisiert und Wissen effektiv zugänglich macht. Wie das neue Social Intranet zur Drehscheibe der internen Kommunikation wurde, zeigt dieser Praxisbericht.