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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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...
In Organisationen entscheidet sich Wirklichkeit selten allein über Fakten. Häufig setzen sich zunächst jene Deutungen durch, die emotional anschlussfähig, einfach kommunizierbar und sozial wiederholbar sind. Leistungen werden umgedeutet, Verantwortlichkeiten verschoben, komplexe Sachverhalte auf eingängige Narrative reduziert. Die Folgen sind Verunsicherung, Handlungsdruck und strukturelle Spannun...
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...
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...
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...
Die Anforderungen an Projekte verändern sich grundlegend. Gleichzeitig sind Projekte durch das Zusammenspiel organisatorischer, umfeldbezogener und menschlicher Dynamiken von Natur aus komplex. In Zeiten technologischer Umbrüche, wirtschaftlicher Unsicherheit und zunehmender Transformation reicht es längst nicht mehr aus, Projekte termingerecht und innerhalb des Budgets abzuschließen. Die entscheid...
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 ...
Wir alle kennen die typischen Symptome unzureichenden Wissensmanagements in Organisationen: An Prozess- und Teamschnittstellen gehen Informationen verloren, Entscheidungen sind im Nachhinein nicht mehr nachvollziehbar, Schulungen stehen losgelöst vom konkreten Arbeitskontext, neuen Mitarbeitenden fällt die Einarbeitung schwer, Wissen wird eher individuell genutzt als kollektiv geteilt und Fehler zwa...
