Montagmorgen, kurz vor dem Jour fixe. Die KI-Anwendung soll heute zum ersten Mal im Fachbereich getestet werden - theoretisch ist alles vorbereitet: Infrastruktur, Datenzugang, Trainingsmaterial. Und doch: Im Projektteam herrscht Verunsicherung. Wer übernimmt die Verantwortung für Ergebnisse? Sind alle ausreichend qualifiziert? Was passiert mit sensiblen Daten? Und vor allem: Wird die neue Lösung wirklich genutzt - oder verläuft auch dieses Vorhaben im Sand?
Solche Szenarien sind längst keine Ausnahme mehr. Laut einer Bitkom-Umfrage setzt inzwischen knapp die Hälfte der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz ein oder plant ihren konkreten Einsatz. 60?Prozent bezeichnen KI als eine der wichtigsten Zukunftstechnologien, 83?Prozent erwarten, dass sie die Wettbewerbsfähigkeit ihrer Branche spürbar verändert. Gleichzeitig zeigt eine gemeinsame Studie von McKinsey und dem Stifterverband: 86?Prozent der Führungskräfte glauben, dass ihre Organisation das Potenzial von KI bislang nicht annähernd ausschöpft. Zwischen Vision und Wirklichkeit klafft eine deutliche Lücke.
Woran liegt das? Häufig fehlt es an klaren Zielbildern, an technischem Fundament, an Datenqualität - oder schlicht an Kompetenzen. Doch es gibt Lösungswege. Im aktuellen Titelthema der Zeitschrift "wissensmanagement" zeigen wir ab Seite 16, wie ein erfolgreicher KI-Einsatz in der Praxis aussieht: Kommunikationsexpertin Gabriele Horcher erklärt, wie digitale Klone erstellt und eingesetzt werden können. IT-Profi Franz Kögl erläutert mehrere ungewöhnliche, aber lohnenswerte Einsatzszenarien KI-basierter Enterprise Search und Dr. Rahild Neuburger beleuchtet, welche neuen Führungsaufgaben sich durch KI ergeben - und welche Kompetenzen damit einhergehen. Außerdem widmen sich Dr. William Cobbah und Dr. Enno Kätelhön dem Spannungsfeld zwischen Innovation und Regulierung. Und Sidra Sammi erinnert schließlich daran, dass trotz aller Technik der Mensch mit seinen Soft Skills der entscheidende Erfolgsfaktor bleibt - im Projektmanagement, aber auch darüber hinaus.
Außerdem möchte ich Sie noch auf den Praxisbericht ab Seite 8 aufmerksam machen: Der Fachartikel berichtet, wie Demeter e.?V. mit viel Pragmatismus eine moderne Intranet- und Wissensplattform auf Basis von M365 umgesetzt hat - ein inspirierender Einblick in nachhaltiges Wissensmanagement. Ich wünsche Ihnen eine wissensintensive Lektüre.
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...
In vielen Unternehmen entsteht derzeit ein neues Missverständnis: Weil künstliche Intelligenz schnell analysiert, formuliert und strukturiert, entsteht der Eindruck, sie könne auch Entscheidungen treffen. Doch genau hier liegt die größte Gefahr. KI-Systeme sind in der Lage, riesige Datenmengen auszuwerten, Muster zu erkennen und Vorschläge zu generieren. Sie berechnen Wahrscheinlichkeiten, vergleiche...
Was müssen Führungskräfte künftig können? Welche Zukunftskompetenzen sind entscheidend, um den Herausforderungen souverän zu begegnen? Bei der Beantwortung dieser Fragen spielt der Umgang mit Künstlicher Intelligenz eine zentrale Rolle. Ein Aspekt bleibt dabei jedoch häufig außer Acht: Viele Entscheider stehen der KI mit Vorbehalten gegenüber, weil sie einen Verlust an Autorität, Identität ...
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...
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...
Technische Produktinformationen sind in Industrieunternehmen häufig über verschiedene Systeme, Formate und Verantwortungsbereiche verteilt. Dadurch bleiben Zusammenhänge verborgen und Daten lassen sich nur mit Aufwand für Prozesse, digitale Services und KI nutzen. Eine semantische Wissensschicht schafft hier den notwendigen Kontext....
KI-Agenten sind weit mehr als kleine Copiloten, die nur einzelne Arbeitsschritte unterstützen. Sie verfolgen ein konkretes Ziel und entscheiden selbst, wie sie es erreichen, von der automatisierten Prüfung eingehender Bestellungen bis zur Einholung und dem Vergleich von Lieferantenangeboten. Darin liegt einerseits ihr großer Nutzen, andererseits benötigen sie dafür passende Rahmenbedingungen. Denn wäh...
KI-Agenten sollen Prozesse koordinieren, Entscheidungen vorbereiten und Routineaufgaben eigenständig erledigen. Eine entscheidende Voraussetzung wird dabei jedoch in vielen Unternehmen unterschätzt: Autonome Systeme können nur mit den Informationen arbeiten, die ihnen tatsächlich zur Verfügung stehen. Eine aktuelle Studie zeigt, wie groß die Lücke zwischen den KI-Ambitionen und der organisatoris...