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.
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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....
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Generative KI hat den Arbeitsplatz im Sturm erobert. Sie schreibt E-Mails, fasst Meetings zusammen, unterstützt bei Analysen und liefert kreative Impulse - oft schneller, als Unternehmen passende Richtlinien entwickeln können. Während viele Arbeitgeber den Einsatz von KI ausdrücklich begrüßen, wächst gleichzeitig ein Phänomen, das zunehmend zur strategischen Herausforderung wird: die stille, inoffiz...
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...
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....
Halluzinationen großer Sprachmodelle wie ChatGPT stellen eine reale Gefahr für die Markenreputation dar – und sie sind oft schwer zu erkennen. Sprachmodelle wurden nicht darauf trainiert, Fakten zu überprüfen, sondern Texte zu erzeugen, die plausibel und überzeugend wirken. Das zeigt auch ein offizieller Evaluierungsbericht von OpenAI: Auf dem hauseigenen Fakten-Benchmark erreichten die getestet...
