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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Generative KI sorgt derzeit für einen beispiellosen Schub bei Texten, Konzepten, Programmcode und Strategiepapieren. Der Output wächst rasant – die tatsächliche Wertschöpfung vieler Unternehmen jedoch nicht. Der Grund dafür ist eine folgenschwere Verwechslung: Wer KI einsetzt, glaubt häufig bereits, den eigenen Wandel voranzutreiben. Tatsächlich beginnt Transformation aber erst dort, wo sich A...
Ob Unternehmen heute tatsächlich einen realen Mehrwert aus dem Einsatz von KI ziehen, hängt davon ab, wie konsequent gewonnene Erkenntnisse in Entscheidungen und Prozesse integriert werden. KI ist am wirkungsvollsten, wenn sie Informationen im Kontext analysiert und nicht isoliert oder in einzelnen Silos. Ziel ist es, diesen Kontext direkt in die Workflows einzubetten, in denen Entscheidungen g...
Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiativen mit der Auswahl eines Tools, stellen später aber fest, dass sie den konkreten Nutzen kaum beziffern können. Eine Lünendonk-Studie zeigt, wie groß diese Lücke ist: Nur 30 Prozent der Unternehmen schaffen es, mehr als ein Viertel ihrer KI-Prototypen in den operativen Betrieb zu überführen. Als Ursache nennt die Studie vor allem organisatorische Faktoren, ni...
Python gehört seit Jahren zu den bekanntesten Programmiersprachen der IT-Welt - zuletzt insbesondere im Umfeld von KI-Anwendungen und datengetriebenen Systemen. Im Vergleich zu Programmiersprachen wie Java oder C++ gilt Python als vergleichsweise niedrigschwelliger Einstieg ins Coding. Mit Selbstdisziplin und kontinuierlichem Lernen lassen sich auch ohne Informatikstudium erste Anwendungen entwickeln....
Was müssen Führungskräfte künftig können? Welche Zukunftskompetenzen sind entscheidend, um den Herausforderungen souverän zu begegnen? Bei der Beantwortung dieser Fragen spielt der Umgang mit Künstlicher Intelligenz eine zentrale Rolle. Ein Aspekt bleibt dabei jedoch häufig außer Acht: Viele Entscheider stehen der KI mit Vorbehalten gegenüber, weil sie einen Verlust an Autorität, Identität ...
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...
KI-Systeme zeigen immer mehr Eigenschaften und Fähigkeiten, die vor nicht allzu langer Zeit noch als ureigen menschlich galten. Sie reagieren scheinbar empathisch, spiegeln Stimmungen und wirken zunehmend wie ein echtes Gegenüber. Gleichzeitig können sie jedoch "halluzinieren" - also überzeugend formulierte, aber falsche Informationen erzeugen. Deshalb sollte man ihren Aussagen und Empfe...
Unternehmen investieren heute mehr denn je in Digitalisierung, Automatisierung und künstliche Intelligenz. Trotzdem bleibt die erhoffte Produktivitätssteigerung in vielen Organisationen aus. Laut dem Microsoft Work Trend Index 2025 sehen 53 Prozent der Führungskräfte die Notwendigkeit, die Produktivität ihrer Organisation zu erhöhen. Gleichzeitig empfindet fast jeder zweite Beschäftigte seine Ar...
