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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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...
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...
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....
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...
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...
In vielen Unternehmen wird Künstliche Intelligenz noch immer wie ein besonders leistungsfähiges Software-Upgrade behandelt. Man testet Tools, kauft Lizenzen, verteilt Zugänge und hofft, dass Produktivität und Qualität automatisch steigen. Doch genau hier liegt der Denkfehler: KI ist kein Feature und auch kein magischer Knopf, der Prozesse automatisch optimiert. Wer generative KI erfolgreich einset...
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 verspricht erhebliche Produktivitätsgewinne in der Wissensarbeit: Texte, Analysen, Konzepte oder Codes können in kürzester Zeit erstellt werden. In vielen Organisationen wird KI daher primär als Effizienzwerkzeug eingeführt - mit messbaren kurzfristigen Erfolgen. Eine aktuelle PwC-Studie beziffert das Produktivitätswachstum im Zeitraum 2018 - 2024 in den Branchen, die am stärksten ...
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