"Zukunft soll man nicht voraussehen wollen, sondern möglich machen", lautet ein Aphorismus von Antoine de Saint-Exupéry (1900-1944). Ossip Flechtheim, der 1943 den Begriff "Futurologie" prägte, würde dem wohl entgegenhalten, dass Voraussehen und Machen von Zukunft keine Gegensätze sind. Langfristig erfolgreich sind Organisationen, die beides beherrschen: Zukunft vorauszusehen und möglich zu machen. Schon lange bevor in den 1990er Jahren der Begriff der "Lernenden Organisation" populär wurde, taten Unternehmen wie die Shell Corporation genau das: Systematisch, achtsam und kreativ erarbeiteten sie Szenarien möglicher Zukünfte, um für unterschiedliche Entwicklungen gewappnet zu sein. Corporate Foresight (CF), auf Deutsch: organisationale Vorausschau, wird dies genannt. Aufgrund der Schnelllebigkeit und Volatilität unserer Welt ist die Corporate Foresight heute nötiger - aber auch herausfordernder - als je zuvor.
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Unternehmen stehen heute unter erheblichem Transformationsdruck. Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, veränderte Marktbedingungen und wirtschaftliche Unsicherheiten erfordern eine kontinuierliche Anpassung von Strategien, Prozessen und Strukturen. Transformation wird dabei häufig als größeres organisatorisches Projekt verstanden – wie z.B. die Einführung neuer Informationssysteme, die Reorg...
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...
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...
Generative KI verändert, wie Unternehmen arbeiten - und sie schafft eine neue Anforderung: Wissen muss nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Assistenten und KI-Agenten zuverlässig nutzbar sein. Denn Agenten erledigen Aufgaben nicht „im Chat“, sondern greifen auf Informationen zu, folgen Regeln und Prozessen und liefern Ergebnisse - idealerweise mit Quellen und Nachvollziehbarkeit. Der Alltag z...
Dateien effizienter im Team bearbeiten, Aufgaben zentral und in Echtzeit steuern und weniger Zeit für Recherche und Analyse großer Informationsmengen verschwenden: Genau das versprechen KI-Tools wie ChatGPT, Notion und NotebookLM. Doch was leisten diese Tools tatsächlich im Arbeitsalltag? Wo liegen ihre konkreten Produktivitäts-Vorteile? Für welche Zielgruppen im Unternehmen und welche konkreten A...
Digitale Lösungen gehören in vielen Unternehmen längst zum Arbeitsalltag. Angebote entstehen im CRM, Rechnungen werden elektronisch verarbeitet und Belege digital abgelegt. Trotzdem bleibt der erhoffte Produktivitätsgewinn häufig hinter den Erwartungen zurück. Der Grund liegt oft weniger in den eingesetzten Anwendungen als in den Übergängen zwischen ihnen....
Ob Unternehmen heute tatsächlich einen realen Mehrwert aus dem Einsatz von KI ziehen, hängt davon ab, wie konsequent gewonnene Erkenntnisse in Entscheidungen und Prozesse integriert werden. KI ist am wirkungsvollsten, wenn sie Informationen im Kontext analysiert und nicht isoliert oder in einzelnen Silos. Ziel ist es, diesen Kontext direkt in die Workflows einzubetten, in denen Entscheidungen g...
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...
