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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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 hat in kurzer Zeit ihren Weg in den Arbeitsalltag gefunden. Sie beantwortet Fragen, fasst Inhalte zusammen und unterstützt bei Routineaufgaben. Gleichzeitig wachsen die Erwartungen: Unternehmen wollen Prozesse beschleunigen, fundiertere Entscheidungen treffen und vorhandenes Wissen besser nutzen. In vielen Projekten zeigt sich jedoch, dass leistungsfähige Sprachmodelle allein dafür nicht ausreichen. D...
Aufgrund der sich rasch verändernden wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen stehen viele Unternehmen vor der Notwendigkeit einer tiefgreifenden Transformation. Entsprechend viele Changeprojekte finden in ihnen statt, doch deren Erfolg bleibt oft hinter den Erwartungen zurück: Neue Systeme werden eingeführt, doch nicht genutzt. Strategien werden verabschiedet, doch nicht gelebt. Struktu...
Die anfängliche Euphorie rund um generative Künstliche Intelligenz weicht in vielen Unternehmen einer strategischen Feinjustierung. Doch während Pilotprojekte boomen, stockt häufig die Skalierung in den produktiven Live-Betrieb. Der Grund dafür ist selten die Technologie selbst – vielmehr fehlt es an der notwendigen „KI Readiness“. Wer KI wertschöpfend einsetzen will, muss Wissensmanagement...
KI verspricht mehr Effizienz – doch viele Beschäftigte zahlen dafür mit wachsender Unsicherheit. Zwar sparen Nutzerinnen und Nutzer durch KI im Schnitt 1,5 Stunden pro Tag, zugleich wächst die Sorge vor Fehlern, fehlender Kontrolle und persönlichen Konsequenzen. Die GoTo-Studie „The Pulse of Work in 2026“ zeigt, wie tief die Vertrauenslücke inzwischen reicht. Befragt wurden 2.500 Beschäftigte 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....
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...
KI-Agenten beantworten im Kundenservice Anfragen, greifen auf personenbezogene Daten zu und sprechen Empfehlungen aus. Für Kunden ist dabei nicht immer erkennbar, ob sie mit einem Menschen oder einer KI kommunizieren. Häufig bleibt auch offen, welche Informationen das System nutzt und wie seine Entscheidungen zustande kommen. Diese Transparenzlücken können das Vertrauen beeinträchtigen. Das zeigt ...
