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 ...
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...
Halluzinationen großer Sprachmodelle wie ChatGPT stellen eine reale Gefahr für die Markenreputation dar – und sie sind oft schwer zu erkennen. Sprachmodelle wurden nicht darauf trainiert, Fakten zu überprüfen, sondern Texte zu erzeugen, die plausibel und überzeugend wirken. Das zeigt auch ein offizieller Evaluierungsbericht von OpenAI: Auf dem hauseigenen Fakten-Benchmark erreichten die getestet...
Unternehmen stehen heute unter erheblichem Transformationsdruck. Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, veränderte Marktbedingungen und wirtschaftliche Unsicherheiten erfordern eine kontinuierliche Anpassung von Strategien, Prozessen und Strukturen. Transformation wird dabei häufig als größeres organisatorisches Projekt verstanden – wie z.B. die Einführung neuer Informationssysteme, die Reorg...
KI verändert als lernendes System Arbeitsprozesse und Aufgaben. Im Unterschied zu vielen bekannten Werkzeugen kann KI kognitive und repetitive Tätigkeiten übernehmen, datenbasiert Entscheidungen vorbereiten und zugleich als Dialogpartner fungieren. Die Grenzen zwischen der Nutzung als Unterstützungstool - wie wir sie von klassischen Werkzeugen oder dem PC kennen - und interaktiver Zusammenarbeit s...
Künstliche Intelligenz hält Einzug in immer mehr Unternehmen. Texte entstehen in Sekunden, Informationen werden automatisch zusammengefasst und KI-Agenten übernehmen zunehmend Routineaufgaben. Doch je selbstverständlicher der Einsatz neuer Technologien wird, desto deutlicher zeigt sich: KI allein verändert noch keine Organisation. Der smarte Arbeitsplatz entsteht nicht alleine durch neue Tools, so...
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...
Wer mehr arbeitet, leistet mehr. Auf den ersten Blick klingt das plausibel. Auch in der aktuellen Debatte über längere Arbeitszeiten und die Rückkehr ins Büro hält sich diese Annahme hartnäckig: Mehr Präsenz soll automatisch zu mehr Produktivität führen. Doch stimmt das tatsächlich? Produktivität hängt weit weniger von der Zahl der Arbeitsstunden oder der physischen Anwesenheit ab als von d...
