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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KI verspricht mehr Effizienz – doch viele Beschäftigte zahlen dafür mit wachsender Unsicherheit. Zwar sparen Nutzerinnen und Nutzer durch KI im Schnitt 1,5 Stunden pro Tag, zugleich wächst die Sorge vor Fehlern, fehlender Kontrolle und persönlichen Konsequenzen. Die GoTo-Studie „The Pulse of Work in 2026“ zeigt, wie tief die Vertrauenslücke inzwischen reicht. Befragt wurden 2.500 Beschäftigte un...
In vielen Unternehmen entsteht derzeit ein neues Missverständnis: Weil künstliche Intelligenz schnell analysiert, formuliert und strukturiert, entsteht der Eindruck, sie könne auch Entscheidungen treffen. Doch genau hier liegt die größte Gefahr. KI-Systeme sind in der Lage, riesige Datenmengen auszuwerten, Muster zu erkennen und Vorschläge zu generieren. Sie berechnen Wahrscheinlichkeiten, vergleiche...
Produktionsbetriebe gelten als eines der größten und vielversprechendsten Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz. Doch häufig stehen Aufwand und Ertrag, Erwartungen und Ergebnisse von KI-Projekten in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind charakteristische Irrtümer und Fehlentscheidungen, die es zu vermeiden gilt....
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...
KI-Agenten sollen Prozesse koordinieren, Entscheidungen vorbereiten und Routineaufgaben eigenständig erledigen. Eine entscheidende Voraussetzung wird dabei jedoch in vielen Unternehmen unterschätzt: Autonome Systeme können nur mit den Informationen arbeiten, die ihnen tatsächlich zur Verfügung stehen. Eine aktuelle Studie zeigt, wie groß die Lücke zwischen den KI-Ambitionen und der organisatoris...
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...
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...
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....
