In der heutigen Zeit ist es für Unternehmen sehr wichtig, ihr Wissen zu sammeln, zu speichern und effizient zu verwalten, da es für den Geschäftserfolg entscheidend ist. Techniken der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Wissen zu verarbeiten und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Sie sollen Wissensmanagementprozesse schneller, besser und einfacher machen. Wissensmanagement ist hierbei der Prozess, Informationen und Wissen im Unternehmen zu sammeln, zu organisieren, zu bewahren und bereitzustellen. Eines der Ziele ist dabei, Redundanzen zu verhindern. Wenn das Wissensmanagement einheitlich und zentral gesteuert erfolgt, trägt dies zu einer besser fundierten Entscheidungsfindung bei.
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Digitalisierung, KI, Fachkräftemangel und neue Formen der Zusammenarbeit verändern Rollen und Kompetenzanforderungen immer schneller. Was Mitarbeitende heute können müssen, kann morgen schon nicht mehr ausreichen. Unternehmen stehen deshalb vor der Frage, wie sie ihre Beschäftigten kontinuierlich weiterentwickeln und gleichzeitig lernfähig, motiviert und wirksam halten. Klassische Seminare allein grei...
Wer abends in einem Kochportal nach einem veganen Rezept sucht und stattdessen ein Gulasch mit Speck angezeigt bekommt, erlebt ein vertrautes Symptom schlecht gepflegter Metadaten: Jemand hat das Schlagwort „vegan“ vergeben, ohne dessen Bedeutung verbindlich festzulegen. Dasselbe Phänomen begegnet Wissensmanagerinnen und Wissensmanagern in nahezu jeder Organisation – ob bei Vertragsentwürfen, ...
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...
Digitale Souveränität wird für viele Unternehmen zum strategischen Thema – besonders bei KI. Doch nicht jeder Anwendungsfall macht einen souveränen KI-Stack sinnvoll, und nicht jede Abhängigkeit ist automatisch ein unkalkulierbares Risiko. Bevor Unternehmen investieren, sollten sie deshalb prüfen, welche Workloads besondere Anforderungen stellen, welche Abhängigkeiten tatsächlich kritisch sind und...
Höher, schneller, weiter: Innerhalb weniger Jahre ist Künstliche Intelligenz von einer Zukunftsvision zu einer Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation avanciert. Doch mit ihrer zunehmenden Verbreitung verschiebt sich die entscheidende Frage. Es geht längst nicht mehr nur darum, ob KI leistungsfähig genug ist, sondern wie sich sensible Daten schützen, regulatorische Anforderungen einhalten un...
KI-Anwendungen lassen sich in der Cloud schnell bereitstellen und flexibel betreiben. Doch nicht jeder Anwendungsfall eignet sich gleichermaßen dafür. Insbesondere bei sensiblen Daten, hohen Anforderungen an Verfügbarkeit und Datenschutz oder sehr kurzen Reaktionszeiten kann eine lokale Verarbeitung die bessere Wahl sein....
Wikis im KI-Zeitalter: Renaissance statt Abschied. Warum die Kombination aus kollaborativer Wissenspflege und semantischen Datenstrukturen die ideale Basis für moderne KI-Assistenten ist....
Seit August 2026 gelten zentrale Regeln für Künstliche Intelligenz: Der AI Act der EU verschiebt KI-Governance von einer freiwilligen Maßnahme hin zu einer Compliance-Anforderung. Doch wie lässt sich KI-Nutzung kontrollieren, wenn es vielerorts an Transparenz fehlt? Der Flexera State of ITAM Report 2026 zeigt, wie groß diese Transparenzlücke ist: KI-Ausgaben werden zwar erfasst, häufig jedoch nur als...
