Was allerdings oft noch fehlt, sind klare Vorgaben bzw. ein fester Rahmen für den Umgang mit den neuen digitalen Tools. Wofür genau nutzt man Teams? Braucht es parallel dazu auch eine Ablage in den Netzwerkstrukturen? Wann schickt man noch ein Protokoll? Oder reicht die Dokumentation in Teams aus? Hier sind die Unternehmen gefordert, Guidelines für die virtuelle Zusammenarbeit aufzustellen. Idealerweise in Kooperation mit den Beschäftigten, schließlich haben sie den digitalen Wandel in der Anfangszeit der Pandemie überhaupt erst mit Leben gefüllt. Durch ihr Engagement sind neue kollaborative Entscheidungswege entstanden. Im Zuge von Trial & Error wurden einzelne Herangehensweisen auch wieder verworfen, andere hingegen favorisiert. Warum war das so? Wo liegen die Ursachen? Und die Beweggründe? Dieses Erfahrungswissen muss unbedingt Eingang finden in die Virtual Guidelines für die digitale Zusammenarbeit 4.0. Nur so gelingt eine praxisorientierte Digitalstrategie. Und nur so erfahren die Mitarbeiter die Wertschätzung, die ihnen gebührt. Hinzu kommt: Wenn die Fachkräfte einbezogen sind, erhöht das die Identifikation und damit die Akzeptanz eines entsprechenden Frameworks. Und genau das ist wichtig, denn die Digitalisierung wird uns weiterhin beschäftigen und den Arbeitsalltag der Zukunft bestimmen. Daher gilt es, ein Regelwerk zu formulieren, das die Bedürfnisse der Mitarbeiter ebenso berücksichtigt wie die Vision des Unternehmens. Wo wir auf dem Weg zur Smart Work derzeit stehen und welche Chancen sowie Herausforderungen noch auf uns warten, das lesen Sie im Titelthema ab Seite 20.
KI-Systeme zeigen immer mehr Eigenschaften und Fähigkeiten, die vor nicht allzu langer Zeit noch als ureigen menschlich galten. Sie reagieren scheinbar empathisch, spiegeln Stimmungen und wirken zunehmend wie ein echtes Gegenüber. Gleichzeitig können sie jedoch "halluzinieren" - also überzeugend formulierte, aber falsche Informationen erzeugen. Deshalb sollte man ihren Aussagen und Empfe...
Eine aktuelle Studie des Branchenverbands Bitkom zeigt, dass viele Nutzer dem Einsatz von KI weiterhin skeptisch gegenüberstehen. Zugleich verbindet sich mit der Technologie das Risiko sogenannter Halluzinationen und fehlerhafter Ergebnisse. Der Ansatz "Human in the Loop" minimiert diese Vorbehalte und Risiken weitgehend durch Kontrolle der Ergebnisse und Training von KI-Modellen....
Automatisierte Produktionsabläufe mit Künstlicher Intelligenz, schnellere Fertigung durch 3D-Druck oder humanoide Roboter, die gefährliche Schweißarbeiten übernehmen - Deutschlands Fabriken werden digitaler. Die deutsche Industrie bewertet den Einsatz digitaler Technologien in der Produktion weit überwiegend positiv: 81 Prozent der deutschen Industrieunternehmen sehen Industrie 4.0 als Chance, nu...
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 ...
KI-Agenten, die eigenständig handeln, mehrstufige Workflows automatisieren und als vollwertige Teammitglieder in Microsoft 365 arbeiten: Das ist der Kern der aktuellen Copilot-Neuerungen. Wer jetzt die richtigen Weichen stellt, verschafft sich einen echten Vorsprung....
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...
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....
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