Intelligente Automatisierungs- und Robotersysteme sind heute in digitalen Produktions- und Geschäftsprozessen weit verbreitet. Die Auswahl an Automatisierungstechnologien ist groß. Robotic Process Automation (RPA) erfüllt viele Anforderungen, die notwendig sind, um Unternehmen den Umstieg in die Digitalisierung zu erleichtern. Aktuell sind nur wenig andere Lösungen verfügbar, die sich besser als Startpunkt für eine langfristige Digitalisierungsstrategie eignen.
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Seit August 2026 gelten zentrale Regeln für Künstliche Intelligenz: Der AI Act der EU verschiebt KI-Governance von einer freiwilligen Maßnahme hin zu einer Compliance-Anforderung. Doch wie lässt sich KI-Nutzung kontrollieren, wenn es vielerorts an Transparenz fehlt? Der Flexera State of ITAM Report 2026 zeigt, wie groß diese Transparenzlücke ist: KI-Ausgaben werden zwar erfasst, häufig jedoch nur als...
Künstliche Intelligenz entwickelt sich von einer spezialisierten Technologie zu einer grundlegenden Einflussgröße unternehmerischer Wertschöpfung. Generative KI verändert Wissensarbeit und Kommunikation, KI-Agenten übernehmen zunehmend Aufgaben und Prozessschritte. Mit Physical AI verbindet sich künstliche Intelligenz zudem mit Sensorik, Maschinen und Robotik und kann Entscheidungen unmittelbar in de...
Die anfängliche Euphorie rund um generative Künstliche Intelligenz weicht in vielen Unternehmen einer strategischen Feinjustierung. Doch während Pilotprojekte boomen, stockt häufig die Skalierung in den produktiven Live-Betrieb. Der Grund dafür ist selten die Technologie selbst – vielmehr fehlt es an der notwendigen „KI Readiness“. Wer KI wertschöpfend einsetzen will, muss Wissensmanagement...
Höher, schneller, weiter: Innerhalb weniger Jahre ist Künstliche Intelligenz von einer Zukunftsvision zu einer Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation avanciert. Doch mit ihrer zunehmenden Verbreitung verschiebt sich die entscheidende Frage. Es geht längst nicht mehr nur darum, ob KI leistungsfähig genug ist, sondern wie sich sensible Daten schützen, regulatorische Anforderungen einhalten un...
Technische Produktinformationen sind in Industrieunternehmen häufig über verschiedene Systeme, Formate und Verantwortungsbereiche verteilt. Dadurch bleiben Zusammenhänge verborgen und Daten lassen sich nur mit Aufwand für Prozesse, digitale Services und KI nutzen. Eine semantische Wissensschicht schafft hier den notwendigen Kontext....
KI-Agenten beantworten im Kundenservice Anfragen, greifen auf personenbezogene Daten zu und sprechen Empfehlungen aus. Für Kunden ist dabei nicht immer erkennbar, ob sie mit einem Menschen oder einer KI kommunizieren. Häufig bleibt auch offen, welche Informationen das System nutzt und wie seine Entscheidungen zustande kommen. Diese Transparenzlücken können das Vertrauen beeinträchtigen. Das zeigt ...
Wikis im KI-Zeitalter: Renaissance statt Abschied. Warum die Kombination aus kollaborativer Wissenspflege und semantischen Datenstrukturen die ideale Basis für moderne KI-Assistenten ist....
KI-Agenten sind weit mehr als kleine Copiloten, die nur einzelne Arbeitsschritte unterstützen. Sie verfolgen ein konkretes Ziel und entscheiden selbst, wie sie es erreichen, von der automatisierten Prüfung eingehender Bestellungen bis zur Einholung und dem Vergleich von Lieferantenangeboten. Darin liegt einerseits ihr großer Nutzen, andererseits benötigen sie dafür passende Rahmenbedingungen. Denn wäh...
