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Von KI über Edge Computing bis hin zu Programmiersprachen und den neuesten Libraries - in kaum einer Branche wirbeln neue Trends und Hypes den Markt so durcheinander wie in der IT. Dabei wächst in vielen Unternehmen die Angst, den Anschluss an neue Technologien zu verschlafen und in die Bedeutungslosigkeit abzurutschen. Das FOMO-Phänomen (Fear Of Missing Out), also die Angst, etwas Wichtiges zu verpassen, überlagert dabei nicht selten rationale Entscheidungen. Die Praxis zeigt allerdings, dass die reflexartige Adaption neuer Technologien nicht nur selten einen Mehrwert bietet, sondern auch negative Folgen für Unternehmen haben kann.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in Unternehmen nimmt kontinuierlich zu. Er ist aber mit zahlreichen Herausforderungen verbunden, die von der Entwicklung über die Bereitstellung bis zur Verwaltung von KI- und ML-Modellen reichen. Folglich muss ein Unternehmen eine KI-Initiative immer als abteilungsübergreifende Teamaufgabe betrachten. Eine offene Hybrid-Cloud-Plattform kann dabei das ideale Fundament für den Aufbau und Betrieb einer KI-Umgebung sowie die Einbindung aller Prozessbeteiligten bilden.

Der Einsatz von KI-Lösungen ist heute ein allgegenwärtiges Thema. Für deren Einführung müssen Unternehmen einige Voraussetzungen erfüllen. Diese betreffen nicht nur die IT-Landschaft und die Vorbereitung der Organisation. Ein weiterer wesentlicher Aspekt ist es, die eigenen Mitarbeiter von den Vorteilen solcher Lösungen zu überzeugen. Denn gerade in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) haben sich diverse Mythen über KI in den Köpfen festgesetzt. Werden diese nicht entkräftet, kann es passieren, dass die eigene Belegschaft KI-Projekte boykottiert und diese damit scheitern. Dieser Artikel ordnet die wichtigsten Mythen rund um KI ein und zeigt, wie Unternehmen ihnen mit einem gut aufgesetzten Change-Management begegnen können.

Die meisten Unternehmen haben den Mehrwert von generativer KI inzwischen erkannt und wollen entsprechende Dienste einführen, um ihre Mitarbeiter zu entlasten und Abläufe effizienter zu gestalten. Oft nutzen die Mitarbeiter sogar schon einige Tools - was ebenso wie eine überhastete Einführung mit Risiken insbesondere für Datenschutz und Datensicherheit verbunden ist. Um diese Risiken zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst Antworten auf die sechs Fragen finden.

Die Technologie der Künstlichen Intelligenz ist in ihrem Potenzial mit der Erfindung der Dampfmaschine oder dem Siegeszug des Internets vergleichbar. Was wir aktuell erleben, ist also nicht weniger als eine epochale Disruption, die die Art, wie Menschen weltweit leben und arbeiten, grundlegend verändern wird. Doch die Einführung und Umsetzung von KI-Lösungen ist kein Selbstläufer! Im Gegenteil: Es gibt eine ganze Reihe von Faktoren, die sich gegenseitig beeinflussen und verstärken. Die entscheidenden Faktoren im Überblick!

Fujitsu hat die Studie "2024 Fujitsu SX Survey - Accelerating Sustainability Transformation with AI" veröffentlicht. Der Bericht analysiert die Ergebnisse einer umfassenden Umfrage unter 800 Führungskräften (CxOs) aus 15 Ländern weltweit und bietet Einblicke in globale Trends der Nachhaltigkeitstransformation (SX1). Besonderes Augenmerk liegt dabei auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Nachhaltigkeitstransformation und den Auswirkungen dieser auf Unternehmen und Gesellschaften. Dabei zeigt sich unter anderem: Der Einsatz von KI wird sich in den nächsten drei Jahren auf komplexe Entscheidungsprozesse ausweiten.

Wandel im Teaming ist ein natürlicher Prozess. Das Augenmerk auf ein paar Besonderheiten dieser Entwicklung zu richten, schafft einen Zugang zum Verständnis für das Modern Teaming. Neuerung und Veränderungen sind im Team sowie am Arbeitsplatz als auch im alltäglichen Umfeld Normalität. Modern Teaming ist einerseits eine Fortsetzung des Teamings mit ein paar Anpassungen, die all den Veränderungen geschuldet sind. Andererseits wird mit der modernen Teamarbeit ein - ohne die beliebte Begrifflichkeit strapazieren zu wollen - Paradigmenwechsel vollzogen. Denn die Veränderungen, die im Zusammenhang mit New Work geradezu hineingebrochen sind, haben die Teamarbeit stellenweise grundlegend modifiziert und damit teilweise das Fundament erneuert.

In den Unternehmen verändert sich zurzeit vieles - nicht nur aufgrund der digitalen Transformation der Wirtschaft und Gesellschaft. Eines verändert sich jedoch kaum: der Mitarbeiter als Mensch. Er wünscht sich weiterhin Halt und Orientierung - und zwar umso mehr je instabiler sein Arbeits- und Lebensumfeld wird. Doch wer soll dem Mitarbeiter im Betriebsalltag dieses Gefühl vermitteln, wenn in den Unternehmen fast alles auf dem Prüfstand steht? Letztlich können dies nur die Führungskräfte sein. Deshalb wird Führung im digitalen Zeitalter immer wichtiger.

Viele Menschen reagieren sehr sensibel, wenn ihre Autonomie real eingeschränkt wird oder sie dies befürchten. Das sollten Führungskräfte wissen, um beispielsweise unnötige Widerstände gegen Changevorhaben zu vermeiden.

Digitale Zwillinge ermöglichen die virtuelle Simulation von Systemen, Maschinen oder sogar realen Fabriken, ohne dass die Produktionsanlagen gestoppt werden müssen. Mit dem Einsatz digitaler Zwillinge können selbst große Systeme als Ganzes getestet werden. Für Unternehmen bedeuten sie mehr Sicherheit und Zuverlässigkeit: Denn durch die Anwendung eines digitalen Zwillings können Produktionsprozesse optimiert und Probleme anhand existierender Daten erfasst und gelöst werden, bevor sie in der physischen Realität überhaupt entstehen.

Generative KI kann Prozesse optimieren und innovative Lösungen bieten. Die Frage, wie erfolgreich ein Unternehmen dabei ist, gewinnt aktuell an Relevanz. Doch ohne geeignete Messmethoden bleibt der tatsächliche Nutzen oft unklar. Zeit für einen Überblick, der Ziele, Herausforderungen und mögliche Lösungen in den Blick nimmt.

Die Arbeitswelt befindet sich in einem stetigen Wandel: Mitarbeitende kommen und gehen, und mit ihnen auch wertvolles Wissen. Der Gallup Engagement Index 2023 zeigt, dass die Zahl der emotional ungebundenen Mitarbeitenden in Deutschland auf dem höchsten Stand seit 2012 ist. Fast die Hälfte - 45 Prozent - der deutschen Arbeitnehmenden ist entweder aktiv auf der Suche nach einem neuen Arbeitsplatz oder offen für neue Herausforderungen. Eine weitere Herausforderung für Unternehmen ist der bevorstehende Austritt der Babyboomer-Generation: Laut dem statistischen Bundesamt fallen bis 2036 knapp 30 Prozent der Erwerbstätigen weg - das sind etwa 12,9 Millionen. Mit ihrem Ruhestand droht ebenfalls ein erheblicher Verlust an Wissen. Noch dazu kommt, dass laut einer von Cornerstone und Lighthouse Research Advisory durchgeführten Untersuchung 62 Prozent der Arbeitnehmenden nicht glauben, dass ihre Arbeitgeber einen Überblick der Fähigkeiten im Unternehmen haben. Unternehmen müssen daher nicht nur den möglichen Verlust von Wissen antizipieren, sondern auch sicherstellen, dass sie die Fähigkeiten ihrer Mitarbeitenden vollständig verstehen, um flexibel auf sich ändernde Anforderungen reagieren zu können.

Ein Blick in aktuelle Unternehmensstrategien der unterschiedlichsten Branchen zeigt, dass Themen wie Digitale Transformation, New Work oder Future Skills zuoberst auf der strategischen Agenda stehen. Wird mit diesem strategischen Fokus das Thema Wissensmanagement in Organisationen zunehmend obsolet? Wir haben Prof. Dr. Andrea Belliger, Expertin für Digitale Transformation, getroffen und mit ihr über die Rolle von Wissensmanagement im Kontext von New Work und Future Skills gesprochen.

Unternehmen, die den KI-Assistenten von Microsoft nutzen wollen, müssen mit einem monatlichen Preis von etwa 30 Euro pro Nutzer rechnen. Daher sollten sie sich vergewissern, dass Sie das KI-Tool von Microsoft auch zielgerichtet nutzen und bedarfsgerecht einsetzen. Damit sich die Investition auch langfristig auszahlt, sollten die Verantwortlichen bei der Implementierung des Microsoft-Copilot-Ökosystems auch Aspekte wie den unternehmenseigenen KI-Reifegrad, Gefahren von Schatten-IT und die Mitarbeitermotivation berücksichtigen.

Mit Hilfe eines gut gepflegten ITSM-Tools lässt sich im Unternehmen eine Wissensdatenbank über wiederkehrende Abläufe aufbauen, dank derer Service-Mitarbeiter schneller und besser auf Vorfälle reagieren können. Fachliche Prozesse werden in einen technischen Rahmen gegossen. Die Service-Qualität steigt und damit auch die Kundenzufriedenheit.

In der heutigen Zeit ist es für Unternehmen sehr wichtig, ihr Wissen zu sammeln, zu speichern und effizient zu verwalten, da es für den Geschäftserfolg entscheidend ist. Techniken der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Wissen zu verarbeiten und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Sie sollen Wissensmanagementprozesse schneller, besser und einfacher machen. Wissensmanagement ist hierbei der Prozess, Informationen und Wissen im Unternehmen zu sammeln, zu organisieren, zu bewahren und bereitzustellen. Eines der Ziele ist dabei, Redundanzen zu verhindern. Wenn das Wissensmanagement einheitlich und zentral gesteuert erfolgt, trägt dies zu einer besser fundierten Entscheidungsfindung bei.

Unternehmen stehen durch den zunehmenden Wissensverlust bei Personalwechsel immer wieder vor großen Herausforderungen. Gerade in der sich rasch verändernden Arbeitswelt ist der nahtlose Personalwechsel von entscheidender Bedeutung. Analysen zeigen, dass sich die durchschnittlichen Fluktuationskosten auf bis zu 15.000 Euro pro Stelle belaufen. Ziel muss es daher sein, das wertvolle Wissen der Mitarbeiter so zu sichern, dass der Betrieb auch ohne sie reibungslos weiterlaufen kann. Das erleichtert nicht nur den Arbeitsalltag aller Beteiligten, sondern auch das Off- und Onboarding in HR-Abteilungen.

Wer die Zukunft erreichen will, muss ein Bild davon haben, wer er in Zukunft sein will und was er dort tut. Nur der, der die Trends der Zukunft versteht und sich mit wachsamem Optimismus zukunftsfit macht, schafft es ins Übermorgen. Aber was übermorgen der Renner sein soll, müssen wir bereits heute vorbereiten. Viele Unternehmen plagt diesbezüglich jedoch kognitive Zukunftskurzsichtigkeit. Für sie klingt Zukunft nach irgendwann. "Das machen wir später" ist in Hochgeschwindigkeitszeiten leider sehr schnell "zu spät". Die Suche nach zukünftigen Wachstumsfeldern muss also frühzeitig beginnen. Eine Zukunftszielbildplanung sorgt für fundierte Einsichten in vorausliegende Entwicklungen im Umfeld des Unternehmens und seines Geschäftszwecks.

"Deutschland, Österreich und die Schweiz haben die Digitalisierung verschlafen". Diese Aussage hört man oft. Die DACH-Region hinke wie die meisten Länder in Europa im Digitalbereich technologisch hinterher, und ihre digitale Wirtschaft liege weit hinter der von Ländern wie den USA, China und Südkorea zurück. "Das stimmt - jedoch nur bedingt", betont Prof. Dr. Georg Kraus, Geschäftsführer der Unternehmensberatung Kraus & Partner, Bruchsal. In der ersten Phase der Digitalisierung, in der die neue digitale Infrastruktur geschaffen werde, lägen zwar außer-europäische Konzerne wie Microsoft, Google, Amazon und Alibaba, aber auch OpenAI und Nvidia "oft meilenweit vorn". Doch in der nächsten Phase der Digitalisierung könne die Wirtschaft im deutschsprachigen Raum ihre Stärken durchaus ausspielen - und zwar überall dort, wo sie traditionell am erfolgreichsten ist: in Nischenmärkten. In ihnen können viele mittelständische Unternehmen, so seine These, in den kommenden Jahren hochprofitable Geschäfte aufbauen.

Chatbots im Kundendialog oder lieber Large Language Models für die Unternehmenssuche? Künstliche Intelligenz - allen voran Generative KI - hat sich seit dem Go-Live von ChatGPT zum regelrechten Hype-Thema entwickelt. Die Frage ist nicht mehr, ob KI oder nicht, sondern welches KI-Anwendungsszenario zuerst realisiert werden soll. Fast schon instinktiv springen Unternehmen und Organisationen auf den GenAI-Zug auf, wohl wissend, dass ein "Weiter so ohne KI" mittelfristig zum Still­stand führen würde. Und in der Tat verspricht der Einsatz insbesondere von Generativer KI ein intelligenteres Wissensmanagement. Gerade angesichts des demografischen Wandels, aber auch vor dem Hintergrund explosionsartig wachsender Datenmengen ist es im Wissensmanagement mittlerweile fast alternativlos, eine KI-Stra­­tegie zumindest zu verfolgen. Und sie anschließend auch konsequent umzusetzen! Doch welche Potenziale ergeben sich daraus?

Die heutigen Märkte verändern sich schnell und oft auch radikal. Im Management hat sich hierfür der Begriff VUCA eingebürgert. Das Akronym steht für "volatility" (Volatilität), "uncertainty" (Ungewissheit), "complexity" (Komplexität) und "ambiguity" (Ambiguität). Doch VUCA ist überholt, jetzt gilt für Führungskräfte das BANI-Prinzip, sagt der Management-Experte Dr. Harald Schönfeld. BANI steht für "brittle" (brüchig), "anxious" (ängstlich), "non-linear" (nicht linear) und "incomprehensible" (unverständlich).

Die Markteinführung von OpenAI ChatGPT hat eine wahre Welle der Begeisterung für generative künstliche Intelligenz (KI), insbesondere für Large Language Models (LLMs) ausgelöst - und ein Ende ist nicht abzusehen. Fast täglich entstehen neue Produkte, Unternehmen und Angebote im Bereich der generativen KI. Auch Unternehmen setzen zunehmend auf LLMs, um sich wettbewerbs- und zukunftsfähig aufzustellen. Viele Führungskräfte vernachlässigen jedoch eine wichtige Komponente einer erfolgreichen generativen KI-Strategie: die so genannte Data Readiness.

Blicken wir der Realität ins Auge: Geopolitische Krisen verändern Handelsbeziehungen rasant, Lieferketten sind nach wie vor gestört, steigende Energiepreise zerstören die internationale Wettbewerbsfähigkeit und die Binnennachfrage schwindet dank sinkender Kaufkraft. Kurzum: Die deutsche Wirtschaft steht gerade mächtig unter Druck. Doch nicht nur die Rahmenbedingungen ändern sich - auch neue Technologien treiben die Verantwortlichen in den Unternehmen vor sich her. Sie eröffnen einerseits große Potenziale, sorgen andererseits für mehr Wettbewerbsdruck und höhere Kundenanforderungen.

Aktuell ist die Welt geprägt von den Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI). Von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Entscheidungsfindung in komplexen Systemen - KI ist überall. Doch trotz oder gerade wegen ihrer allgegenwärtigen Präsenz ist KI auch ein Feld, das von Mythen und Missverständnissen umgeben ist. Diese reichen von übertriebenen Befürchtungen, dass KI bald die menschliche Arbeitskraft vollständig ersetzen könnte, bis hin zur Vorstellung, dass KI-Systeme völlig objektiv und fehlerfrei arbeiten. Diese Mythen beeinflussen nicht nur die öffentliche Wahrnehmung von KI, sondern können auch Entscheidungen in Politik und Wirtschaft verzerren. Es ist daher wichtig, diese Mythen zu entlarven und ein realistisches Bild von den Fähigkeiten und Grenzen der KI zu zeichnen.

Ob für das Training von KI-Modellen, die smarte Nutzung erneuerbarer Energien oder die Forschung rund um personalisierte Medikamente - Daten werden für Wirtschaft und Gesellschaft immer wichtiger. Doch in der großen Mehrheit der deutschen Unternehmen bleiben Daten weiterhin ungenutzt. Nur 6 Prozent gehen davon aus, dass sie das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden Daten vollständig ausschöpfen. 31 Prozent schöpfen es eher stark aus, 42 Prozent eher wenig und 18 Prozent meinen, dass sie das Potenzial überhaupt nicht ausschöpfen.

Ein Blick in aktuelle Unternehmensstrategien der unterschiedlichsten Branchen zeigt, dass Themen wie Digitale Transformation, New Work oder Future Skills zuoberst auf der strategischen Agenda stehen. Wird mit diesem strategischen Fokus das Thema Wissensmanagement in Organisationen zunehmend obsolet? Wir haben Prof. Dr. Andrea Belliger, Expertin für Digitale Transformation, getroffen und mit ihr über die Rolle von Wissensmanagement im Kontext von New Work und Future Skills gesprochen.

Effizienz und Flexibilität sind in durchdigitalisierten Unternehmensfeldern von entscheidendem Vorteil. Dabei spielt die nahtlose Integration zwischen Business, IT und Customer Relationship Management (CRM) die zentrale Rolle. Diese Schnittstelle bildet eine wichtige Erfolgsformel für Unternehmen im Streben nach Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltiger Entwicklung. Die enge Verbindung von Business und IT ermöglicht eine präzise Ausrichtung der IT-Strategie auf die Geschäftsziele. Das wiederum führt zu effizienteren Prozessen und einer agileren Anpassung an Veränderungen. Die Integration von CRM verstärkt diese Vorteile, indem sie eine bedarfsgerechte Anpassung an die Unternehmensanforderungen ermöglicht.

Künstliche Intelligenz ist nach wie vor das größte Thema der Tech-Branche - und der Trend wird sich fortsetzen: Kaum eine andere technologische Errungenschaft verändert sich aktuell schneller. Wie ist der aktuelle Umsetzungsstand in den Unternehmen? Und wie und wo kommt generative KI heute und in Zukunft zum Einsatz?

"Ein Weiser schätzt kein Spiel, wo nur der Zufall regiert", meinte Gotthold Ephraim Lessing (1729-1781). Ein Blick in die Wissenschaftsgeschichte zeigt allerdings, dass bei vielen Entdeckungen, die weise Menschen machten, der Zufall sehr wohl eine Rolle spielte: Christopher Columbus suchte einen Seeweg nach Indien und stieß zufällig auf Amerika. Charles Lockock entdeckte 31 Jahre nach der erstmaligen Isolierung von Brom zufällig, dass dieses eine krampflösende Wirkung hat. Henry Perkin entdeckte zufälligen die Farbe "Lila" im Rahmen der Synthese von Chinin. Alexander Fleming entdeckte durch Zufall Penicillin, weil über Nacht Schimmelpilze in seine Staphylokokken-Kulturen hineingeraten waren. [2] Die Beispiele ließen sich fortsetzen, denn Zufallsfunde gibt es reichlich. "Serendipität" lautet der Fachausdruck dafür. Und obgleich Zufälle nicht steuerbar sind, kann ihre Entdeckung durch das Kultivieren einer organisationalen Wissensökologie befördert werden.

Smartphones, Tablets & Co. erleichtern heute in vielen Bereichen die Arbeit - sei es im Außendienst, im Remote-Office oder auf Geschäftsreise. Das funktioniert allerdings nur, wenn die IT eine effiziente und störungsfreie IT-Infrastruktur schafft, die den Zugriff auf Kundendaten, Dokumente und Anwendungen jederzeit gewährleistet. Doch das ist nicht immer so trivial: Versteckte Hürden wie umständliche Authentifizierungsprozesse via Mobiltelefon oder veraltete Kontaktdaten entpuppen sich als regelrechte Produktivitätskiller. Mit modernen Tools lassen sich diese Störfaktoren jedoch ausschalten.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt mittlerweile als Fundament vieler Zukunftsstrategien in deutschen Unternehmen. Die Mitarbeiter reagieren jedoch häufig besorgt und verunsichert angesichts der starken Veränderungen. Um KI zum Erfolg zu führen, müssen Unternehmen die Menschen von Anfang an mitnehmen. Ein ganzheitliches Adoption & Change Management ist dafür essenziell.

KI treibt in einer zunehmenden Vielfalt von Unternehmensbereichen erstaunliche Qualitäts- und Effizienzsteigerungen voran. Gerade auch Chatbots erweisen sich dabei oft als eine immer stärker infrage kommende Option in der Optimierung und Automatisierung von Prozessen. Der Einsatz dieser digitalen Assistenten bietet auch im HR-Bereich zahlreiche Vorteile: Als "Ansprechpartner", die 24/7 die täglichen Routineanfragen der Mitarbeitenden rechtssicher beantworten, entlasten sie die Personalexperten, reduzieren Kosten und verbessern die Mitarbeitererfahrung - ein Win-win quasi. Dennoch gibt es Bedenken, die insbesondere durch Zwischenfälle wie bei DPD aufkommen, bei dem ein Chatbot unangemessen auf eine Kundenanfrage reagierte. Eine unangenehme Begebenheit, die insbesondere in sensiblen Bereichen wie HR nicht passieren darf.

Oft entwerfen Unternehmen am "grünen Tisch" Geschäftsprozesse in ihrer Organisation neu. Dann funktioniert deren Einführung meist nicht so reibungslos wie geplant, denn: Wenn sich die Abläufe und Strukturen ändern, muss sich auch das Verhalten der Mitarbeiter ändern.

In einer dynamischen Arbeitsumwelt wird es zukünftig verstärkt darauf ankommen, fachliche und soziale Kompetenzen zu vernetzen und erlerntes "Können" auch anzuwenden und somit handlungskompetent zu agieren. Eine fundierte Methodenkompetenz wird dann für den persönlichen und für den Erfolg des Unternehmens von großer Bedeutung sein. Elementar ist daher die Befähigung der Mitarbeiter, das Erlernte zielgerichtet und systematisch in den Geschäftsprozessen einzusetzen, also am Ort der Wertschöpfung.

Die Arbeitswelt verändert sich gerade stark - und dadurch auch die Kompetenzen, die jetzt und zukünftig gefordert sind. Entscheidend dabei ist nicht nur die Frage, um welche Kompetenzen es sich dabei im Einzelnen handelt, wozu es mittlerweile viele Diskussionen und Studien gibt. Entscheidend ist vor allem die Frage, wie diese Kompetenzen durch geeignete Aus- und Weiterbildungskonzepte entwickelt und ausgebaut werden können. Und vor allem, wie die Mitarbeitenden bei der zunehmenden Zahl an Trainings und Webinaren die Lust am Lernen behalten.

Künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen genutzt, in der Bildung und Weiterbildung jedoch nur vereinzelt, und dann vor allem zum Übersetzen oder Erstellen von Inhalten. Die Technologie kann aber noch viel mehr und könnte das Lernen geradezu revolutionieren.

Eines der wichtigsten Gesprächsthemen in Unternehmen im Jahr 2023 war sicherlich die Verwendung von "Large Language Models" (LLMs) und ihren Auswirkungen auf die Produktion, das Verfassen von Texten oder das Bewerbungsmanagement. Doch auch die berufliche Bildung erfährt viele Innovationen, die auf dem Einsatz von KI-Technologien basieren. Um die Zukunftsfähigkeit dieser Anwendungen besser einschätzen zu können, wurde für die diesjährige Ausgabe der Experten-Befragung mmb Learning Delphi eine ganze Reihe von Fragen zum Thema "Künstliche Intelligenz in der Bildung" gestellt.

In der dynamischen digitalen Arbeitswelt nimmt die Effizienz von Geschäftsprozessen eine Schlüsselrolle ein. Unternehmen sind bestrebt, ihre Prozesse kontinuierlich zu optimieren, um auf Marktanforderungen reagieren und den immer schneller werdenden Innovationszyklen Stand halten zu können. Im Kundenservice stellt die Automatisierung von Prozessen bei der E-Mail-Bearbeitung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eine vielversprechende Möglichkeit dar, wachsendem Kostendruck und Arbeitskräftemangel gerecht zu werden. Vor diesem Hintergrund ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Potenzial- und Reifegradanalyse von Prozessen für den Einsatz von KI im Kundenservice von hoher Relevanz.

Viele Logistik-Prozesse sind bereits erfolgreich automatisiert worden. Doch die letzte Meile ist eine große Herausforderung auf dem Weg zum Autonomous Enterprise. Mit KI-gestützten Technologien können Unternehmen ihre Bestandsprozesse analysieren und Zustellungswege optimieren. Anonymisiertes Datenmanagement ermöglicht dabei auch die prädiktive Einflussnahme auf das Entscheidungsverhalten des Kunden.

Über den Erfolg von KI-Projekten entscheiden unter anderem auch die Daten. Ein zentrales Gütekriterium ist dabei deren Reifegrad. Aber auch die verschiedenen KI-Methoden sind relevant. Denn je nach Modell ergeben sich für Unternehmen unterschiedliche Einsatzszenarien - von der einfachen Datenstrukturanalysen über die Erstellung von Prognosen bis hin zur vollständigen Automatisierung komplexer Prozesse. Eine Datenstrategie bildet die Basis für das Erreichen eines hohen Reifegrades und damit auch für den Erfolg von KI-Projekten. Welche unterschiedlichen KI-Verfahren es gibt, wofür sie sich am besten eignen und wohin die KI-Reise gehen wird, darüber hat "wissensmanagement" mit Dr. Benjamin Karer, Executive Consultant und "AI Governance Lead" in der Cybersecurity Practice bei CGI Deutschland gesprochen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und gilt als die Zukunftstechnologie schlechthin. Doch wie steht es um die praktische Umsetzung von KI in den Unternehmen? Laut einer aktuellen Studie nutzen nur 45 Prozent der Unternehmen in der DACH-Region KI-Tools wie ChatGPT und Konsorten. Rund 54 Prozent davon nutzen die KI jedoch nur einmal wöchentlich bzw. vertrauen in 27 Prozent der Fälle nicht auf die Ergebnisse. Ein Grund dafür ist, dass KI nicht einfach aus dem Nichts entsteht, sondern auf einer soliden Wissensbasis aufbauen muss. Dennoch suchen KI-gestützte Tools derzeit oftmals nach Wissen, wo es nichts zu finden gibt. Denn ohne Wissensbasis mit qualitativ hochwertigen Daten, die strukturiert, verständlich und zugänglich sind, kann auch eine firmeninterne, generative KI nicht viel ausrichten, geschweige denn ihr volles Potenzial entfalten. Genau aus diesem Grund spielt Wissensmanagement eine entscheidende Rolle für den Erfolg von KI-Projekten.

Von Brüssel bis Washington DC finden in diesem Jahr Wahlen statt, welche die politische Landschaft weiter Teile der Welt für die nächsten Jahre bestimmen werden. Die Wahlentscheidungen werden auch Auswirkungen auf die gesamte Weltwirtschaft und jedes einzelne Unternehmen haben. Dabei sind sie mit einer in dieser Dimension neuen Herausforderung konfrontiert: Generative KI