Die Zukunft ist wie ein Laufband. Wer stehen bleibt, fällt sofort hinten runter. Und das Laufband ist auf superschnell eingestellt. Zudem lauern Ungewissheiten an jeder Ecke. Geopolitische Aktivitäten, der sich dramatisierende Klimawandel und die Neukombination bislang getrennter Technologien und Industrien sorgen für vielerlei Wechselwirkungen, die sich im Vorfeld gar nicht absehen lassen. Jede technologische Verbesserung führt dazu, dass die nächste Verbesserung rascher erreicht werden kann. In einem derart dynamischen, unvorhersehbaren Umfeld ist es unmöglich, im Voraus zu wissen, was funktionieren wird und was nicht. Wer zögerlich wartet, wie sich das Ganze entwickelt, wird nicht schnell genug sein, um die Vorsprünge anderer einzuholen. In diesem Kontext gehören nicht nur Geschäftsmodelle, sondern auch klassische Change-Prozesse auf den Prüfstand.
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Wenn erfahrene Anlagenfahrer altersbedingt ausscheiden, geht wertvolles Erfahrungswissen verloren – sofern es nicht in historischen Prozessdaten dokumentiert ist. Diese Daten bilden damit das Gedächtnis betrieblicher Systeme. Sie dokumentieren, wie Prozesse in der Vergangenheit funktioniert haben, wo Engpässe auftraten, welche Ressourcen veraltet waren und wie sich äußere Rahmenbedingungen ausgewirkt ...
Viele Organisationen stehen vor einer strategischen Herausforderung, die häufig unterschätzt wird: Mit dem altersbedingten Ausscheiden erfahrener Mitarbeitender geht nicht nur Arbeitskraft verloren, sondern vor allem organisationsspezifisches Erfahrungswissen. Dieses Wissen ist selten dokumentiert. Es steckt in Routinen, situativen Entscheidungen, impliziten Heuristiken und über Jahre entwickelten ...
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....
Generative KI erreicht zunehmend auch die Werkshallen. Gerade in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie kann sie dazu beitragen, Wissen leichter zugänglich zu machen, Arbeitsanweisungen schneller bereitzustellen und Sprachbarrieren zu überwinden. Damit wird GenAI zu einem wichtigen Produktivitätswerkzeug für Beschäftigte in der Produktion....
Während sich Unternehmen intensiv mit KI, Digitalisierung und Fachkräftemangel beschäftigen, bleibt ein entscheidender Risikofaktor oft unbeachtet: das Erfahrungswissen ihrer Mitarbeitenden. In den kommenden zehn Jahren gehen 30 Prozent der heutigen Fachkräfte in Rente. Mit ihnen droht jenes Wissen zu verschwinden, das nicht dokumentiert ist - etwa, wie man im technischen Service eine Fehlersuche effizi...
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...
Seit mehreren Jahren ist von einer "neuen Arbeitswelt" die Rede, in der sich mehrere Generationen gleichzeitig zurechtfinden sollen. Mit Blick auf die deutsche Gesellschaft wird der demografischen Wandel relativ deutlich. Bezogen auf den Arbeitsmarkt bedeutet das, dass Arbeitnehmende immer älter werden, während jüngere Genrationen - wie die Gen Z - schrittweise auf den Markt drängen. Die ...
Erstmals nutzt laut Bitkom mit 57 Prozent die Mehrheit der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz. Noch vor einem Jahr waren es gerade einmal 36 Prozent. Die Entwicklung ist rasant - und gleichzeitig von großer Unsicherheit begleitet. So befürchten nach Angaben einer aktuellen GoTo-Studie 83 Prozent der Beschäftigten, dass Fehler beim KI-Einsatz für sie persönlich Konsequenzen haben könnten - b...
