Das zeigt sich beispielsweise im Bereich Human Resources: Wenn die Beschäftigten vermehrt aus dem Home-Office heraus agieren, können sie ihr berufliches Handeln weitgehend selbst bestimmen. Genau das gelingt allerdings nur, wenn das Unternehmen die Voraussetzungen dafür schafft - nämlich Datenflüsse zu automatisieren, Routineprozesse zu standardisieren und Aufgaben aus dem Bereich der Personalverwaltung durch Self Services in den Verantwortungsbereich des einzelnen Mitarbeiters zu verlagern. Somit fördert sinnvolle Automatisierung die Möglichkeiten der Individualisierung. Das gilt auch beim Recruiting: Werden zeitaufwändige Workflows rund um die Mitarbeitersuche - wie der Versand von Antwortschreiben - mit Hilfe künstlicher Intelligenz automatisiert, können sich die HR-Experten auf die individuelle Betreuung der potenziell neuen Mitarbeiter fokussieren.
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Ähnliches lässt sich in vielen anderen Abteilungen beobachten und auch auf die Kundenbeziehungen übertragen: Statt Produkte "von der Stange" ist zunehmend eine individuelle Fertigung bis hin zur Losgröße 1 gefragt. Diese Herausforderung ist durchaus zu bewältigen, aber nur auf Basis maximaler Automatisierung im Hintergrund. In Marketing & Vertrieb spielt schon heute die automatisierte Analyse von Big Data eine zentrale Rolle, um die eigene Zielgruppe besser kennen zu lernen und punktgenau ansprechen zu können. Mit Robotic Selling lässt sich sogar das Kundenverhalten exzellent voraussagen. Wie das funktioniert und welche Mehrwerte daraus entstehen, lesen Sie im aktuellen Titelthema ab Seite 16.
Übrigens: Automatisierung und Individualisierung sind zwei der wesentlichen Aspekte, die sich auch in den Praxisvorträgen der 17. Virtuellen Wissensmanagement-Tage wiederfinden. Seien Sie dabei, wenn sich am 21. Juni 2021 die Tore zur nächsten digitalen Knowledge Week öffnen. Alles Wissenswerte finden Sie unter: www.wima-tage.de.
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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In einer Zeit, die von grundlegenden technologischen Transformationen und neuen geopolitischen Rahmenbedingungen geprägt ist, steht der öffentliche Sektor vor der Herausforderung, zunehmend komplexe Prozesse und Maßnahmen effektiv umzusetzen und dabei Informationssicherheits- und Datenschutzstandards einzuhalten. Die Zusammenarbeit über Ressort- bzw. Behördengrenzen hinweg unterliegt besonderen An...
Hybrides Arbeiten ist vom Krisenmodus zum Standard geworden. Für viele Wissensarbeitende gehört die durch Homeoffice gewonnene Flexibilität inzwischen zu den beliebtesten Benefits und gilt heute vielerorts als nicht mehr verhandelbar. Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis jedoch eine strukturelle Herausforderung: Besonders für junge Talente droht die Freiheit hybrider Arbeit in Isolation umzuschlag...
Produktionsbetriebe gelten als eines der größten und vielversprechendsten Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz. Doch häufig stehen Aufwand und Ertrag, Erwartungen und Ergebnisse von KI-Projekten in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind charakteristische Irrtümer und Fehlentscheidungen, die es zu vermeiden gilt....
Generative KI verändert, wie Unternehmen arbeiten - und sie schafft eine neue Anforderung: Wissen muss nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Assistenten und KI-Agenten zuverlässig nutzbar sein. Denn Agenten erledigen Aufgaben nicht „im Chat“, sondern greifen auf Informationen zu, folgen Regeln und Prozessen und liefern Ergebnisse - idealerweise mit Quellen und Nachvollziehbarkeit. Der Alltag z...
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In den vergangenen Jahren hat sich Customer Experience stark professionalisiert: Wir haben gelernt, Kundensignale systematisch zu erfassen und diese über Dashboards, automatisierte Reports und NPS‑Tracking im Unternehmen verfügbar zu machen. Diese Grundlagenarbeit war wichtig - und sie war eine echte Stärke moderner CX‑Teams. Noch nie wussten Unternehmen so viel über ihre Kunden wie heute. Und doch ...
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