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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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....
Dateien effizienter im Team bearbeiten, Aufgaben zentral und in Echtzeit steuern und weniger Zeit für Recherche und Analyse großer Informationsmengen verschwenden: Genau das versprechen KI-Tools wie ChatGPT, Notion und NotebookLM. Doch was leisten diese Tools tatsächlich im Arbeitsalltag? Wo liegen ihre konkreten Produktivitäts-Vorteile? Für welche Zielgruppen im Unternehmen und welche konkreten A...
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Viele Unternehmen versuchen mit Anreizen wie Prämien und Boni die Motivation ihrer Mitarbeiter zu erhöhen. Doch diese so genannte extrinsische Motivation erweist sich meist als Strohfeuer. Nachhaltiger wirkt ein Steigern der inneren bzw. intrinsischen Motivation....
Künstliche Intelligenz gilt als einer der zentralen Treiber für Effizienz und Innovation in Unternehmen. In der Praxis zeichnet sich jedoch häufig ein anderes Bild: Während einzelne, isolierte Anwendungsfälle beeindruckende Ergebnisse liefern, scheitert die breite Skalierung von KI-Initiativen oft. Viele Projekte bleiben hinter den Erwartungen zurück oder werden nach ersten Tests gar nicht erst i...
