Die Arbeitswelt befindet sich in einem stetigen Wandel: Mitarbeitende kommen und gehen, und mit ihnen auch wertvolles Wissen. Der Gallup Engagement Index 2023 zeigt, dass die Zahl der emotional ungebundenen Mitarbeitenden in Deutschland auf dem höchsten Stand seit 2012 ist. Fast die Hälfte - 45 Prozent - der deutschen Arbeitnehmenden ist entweder aktiv auf der Suche nach einem neuen Arbeitsplatz oder offen für neue Herausforderungen. Eine weitere Herausforderung für Unternehmen ist der bevorstehende Austritt der Babyboomer-Generation: Laut dem statistischen Bundesamt fallen bis 2036 knapp 30 Prozent der Erwerbstätigen weg - das sind etwa 12,9 Millionen. Mit ihrem Ruhestand droht ebenfalls ein erheblicher Verlust an Wissen. Noch dazu kommt, dass laut einer von Cornerstone und Lighthouse Research Advisory durchgeführten Untersuchung 62 Prozent der Arbeitnehmenden nicht glauben, dass ihre Arbeitgeber einen Überblick der Fähigkeiten im Unternehmen haben. Unternehmen müssen daher nicht nur den möglichen Verlust von Wissen antizipieren, sondern auch sicherstellen, dass sie die Fähigkeiten ihrer Mitarbeitenden vollständig verstehen, um flexibel auf sich ändernde Anforderungen reagieren zu können.
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In zahlreichen Digitalisierungsprojekten zeigt sich immer wieder dieselbe Frage: Was bedeutet Digitalisierung in Unternehmen eigentlich konkret? Die Antworten reichen von SAP-Migration über Automatisierung und den Aufbau von Cloud-Plattformen bis hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und aktuell verstärkt zu Agentic AI. Jede dieser Antworten ist für sich richtig und beschreibt doch nur einen Te...
Bis zum Jahr 2036 gehen in Deutschland laut Statistischem Bundesamt fast 19,5 Millionen Menschen der Babyboomer-Generation mit den Geburtsjahren 1957 bis 1968 in den Ruhestand. Jährlich scheiden dabei durchschnittlich rund 1,3 Millionen Erwerbstätige aus dem Arbeitsmarkt aus. Dadurch verschärft sich nicht nur der Fachkräftemangel - in Unternehmen droht zugleich ein erheblicher Verlust an Erfahrungs...
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...
Wissen verschwindet selten plötzlich. Stattdessen geht es meistens leise verloren, wenn erfahrene Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, wenn Teams wechseln, wenn Fluktuation steigt oder sich Aufgaben verschieben. Zurück bleiben oft sauber dokumentierte Prozesse - aber nicht unbedingt das Wissen darüber, warum Workflows und einzelne Arbeitsschritte in der Praxis tatsächlich funktionieren. Genau d...
Unternehmen erzeugen und verarbeiten heute mehr Dokumente als je zuvor. Dazu gehören Rechnungen, Verträge, Lieferscheine und Anträge sowie E-Mails mit Anhängen, Formulare und Belege, die täglich operative Prozesse durchlaufen. Dabei zeigt sich häufig ein zentrales Problem: Viele Dokumente liegen nicht in standardisierter Form vor, sondern in wechselnden Layouts und Formaten, mit unvollständigen ...
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...
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...
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...
