Automatisierung

In einer Zeit, die von grundlegenden technologischen Transformationen und neuen geopolitischen Rahmenbedingungen geprägt ist, steht der öffentliche Sektor vor der Herausforderung, zunehmend komplexe Prozesse und Maßnahmen effektiv umzusetzen und dabei Informationssicherheits- und Datenschutzstandards einzuhalten. Die Zusammenarbeit über Ressort- bzw. Behördengrenzen hinweg unterliegt besonderen Anforderungen, da hier auch unterschiedliche Organisationsstrukturen der beteiligten Institutionen zum Tragen kommen. Plattformen für Austausch und Wissensmanagement nehmen in diesem Kontext eine zunehmend wichtige Rolle ein. Sie haben sich als zentrale Werkzeuge etabliert, die eine effektive Kollaboration der Akteure ermöglichen.

Auch wenn Künstliche Intelligenz auf jeder Agenda steht, bleiben viele der angestoßenen Initiativen hinter ihren Erwartungen zurück. Der Grund ist selten technischer Natur, die Probleme liegen vielmehr in einem Vorgehen, das KI als isolierte Projekte und Einzelmaßnahmen versteht. Ein vierstufiges Framework zeigt, wie sich mit einem AI-First-Ansatz erste Experimente zu einem tragenden Element der Infrastruktur transformieren lassen

Die 6. jährliche Horváth-Studie "CxO Priorities" zeigt, dass die Neuordnung der Weltwirtschaft auch die deutsche Industrie maßgeblich verändert. Sie hat unter anderem gravierende Folgen für die Verteilung von Investitionen, bei denen Unternehmen zunehmend die operative Exzellenz in den Mittelpunkt stellen. Doch wie lässt sich die operative Exzellenz nachhaltig steigern? Die größten Stellhebel liegen in der Prozessanalyse und -optimierung sowie dem gezielten Einsatz von KI.

Wenn erfahrene Teammitglieder das Unternehmen verlassen - altersbedingt oder durch einen Jobwechsel -, droht erfolgsentscheidendes Fachwissen verloren zu gehen. Eine geeignete, KI-basierte Wissensstrategie bietet Organisationen die Chance, Spezialkenntnisse systematisch zu erfassen, kontextbezogen verfügbar zu machen und Mitarbeitenden wertvolle Unterstützung an die Hand zu geben.

Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz ein. Laut einer Umfrage des Digitalverbandes Bitkom nutzt etwa jedes dritte deutsche Unternehmen (36 Prozent) bereits KI-Anwendungen. Zudem plant oder diskutiert fast jeder zweite Betrieb (47 Prozent) den KI-Einsatz. Doch die Nutzung ist derzeit noch sehr punktuell und fällt vor allem in die Bereiche Kundenkontakt (88 Prozent) sowie Marketing und Kommunikation (75 Prozent). In anderen Geschäftsbereichen kommen intelligente Anwendungen seltener zum Einsatz, beispielsweise im Controlling und Rechnungswesen (17 Prozent), in der Personalabteilung (14 Prozent) oder beim internen Wissensmanagement (11 Prozent). Doch KI kann den Arbeitsalltag in vielerlei Hinsicht noch stärker erleichtern und vor allem Mitarbeiter bei Routineaufgaben in Verwaltungsprozessen entlasten. Damit die Anwendungen jedoch ganzheitlich zur Prozessautomatisierung beitragen, müssen Unternehmen zunächst einmal ihre Digitalisierung vorantreiben, um überhaupt mit dem Einsatz von KI beginnen zu können - etwa im Dokumenten-, E-Mail- oder Wissensmanagement. Hier ist eine schnelle Arbeitsentlastung möglich, und das schafft Vertrauen für zukünftige KI-Lösungen bei Mitarbeitern und im Management.

1827 wurde mit der Gründung der Hamburger Sparkasse, kurz Haspa, eine hansestädtische Institution ins Leben gerufen. Mit zwei Mitarbeitern - einem Buchhalter und einem Boten - ging es los, die sorgfältig alle Einzahlungen dokumentierten. Heute, 200 Jahre später, geht es zwar nicht mehr um Bücher, sondern um Prozesse und Workflows, doch die Sorgfalt ist nach wie vor gegeben und lebt auch im IT-Service fort. Damit das so bleibt, setzt das Unternehmen auf eine ITSM-Software made in Germany.

Wenn Qualität Wirkung zeigt: Warum Prozesse mehr als Abläufe sind. Wie Unternehmen mit smarter Prozessdokumentation, transparenter Zusammenarbeit und digitalen Tools neue Standards im Qualitätsmanagement setzen.

Ein neuer Kollege tritt seinen ersten Arbeitstag an. Laptop, Zugänge, erste Aufgaben - alles scheint vorbereitet. Doch als er versucht, sich in die Prozesse einzuarbeiten, beginnt das eigentliche Rätselraten: Wo ist die aktuelle Anleitung? Welche Version gilt? Und woher bekommt er die Hintergrundinformationen, die sein Vorgänger "irgendwo" abgelegt hat? Was folgt, ist ein typisches Ritual in vielen Organisationen: suchen, klicken, filtern, nachfragen. Die vorhandenen Informationen sind da - aber verstreut, redundant oder schwer zugänglich. Wissen existiert, doch es ist unsichtbar. In solchen Momenten zeigt sich: Wissen zu haben genügt nicht - es muss auch verfügbar sein. Nur wenn Informationen gezielt auffindbar und im Arbeitskontext nutzbar sind, entfalten sie ihren Wert.

AI Distillation ist kein neues Thema, aber es gibt aktuelle Trends, die die KI-Landschaft nachhaltig verändern. Dazu zählen die White-Box-Destillation für firmeninterne Entwicklungen, die Gray-Box-Destillation in Open-Source-Ökosystemen und die Black-Box-Destillation zur Kostenreduzierung. Die Techniken werden zur weiteren Demokratisierung von KI beitragen, wobei der Fokus auf spezialisierten, kosteneffizienten Lösungen liegt.

Die Umsetzung neuer Regularien wie DORA, NIS2 oder des EU AI Act stellt Unternehmen vor vielfältige Herausforderungen. Die erforderliche Stärkung der Resilienz betrifft die gesamte IT, auch Datenbanken sind davon betroffen. Ihre Absicherung ist von entscheidender Bedeutung und Automatisierung ist dabei ein wichtiges Hilfsmittel.

In der industriellen Produktentwicklung entsteht und zirkuliert ein enormes Maß an Wissen - über Materialien, Baugruppen, Berechnungsverfahren und funktionale Abhängigkeiten zwischen Komponenten. Dieses Wissen bildet den eigentlichen Wertschöpfungskern technischer Entwicklung, bleibt jedoch häufig in fragmentierter Form erhalten: In individuellen Erfahrungsbeständen, in Tabellen, in unstrukturierten Dokumenten oder in isolierten Softwaretools. Wer versucht, bestehende Produktvarianten gezielt wiederzuverwenden oder auf neue Anforderungen anzupassen, stößt daher schnell an systemische Grenzen. Relevante Daten sind schwer auffindbar, Zusammenhänge zwischen Konstruktionsmerkmalen bleiben implizit, und der Aufwand, bestehende Lösungen zu identifizieren und zu bewerten, übersteigt oft den Nutzen. In der Praxis führt dies nicht selten dazu, dass Produkte trotz vorhandener Ähnlichkeiten vollständig neu konstruiert werden. Ein Vorgehen, das zeitaufwendig, kostenintensiv und im Kontext der Digitalisierung ineffizient ist. Das am Fraunhofer IPK entwickelte methodische Vorgehen adressiert genau diese Herausforderung. Es zielt darauf ab, Entwicklungswissen so zu formalisieren, dass es sowohl für Maschinen als auch für Fachkräfte in Konstruktion, Simulation oder Angebotserstellung verständlich und wiederverwendbar ist. Die zentrale Grundlage bildet dabei eine Ontologie: ein semantisches Informationsmodell, das die Begriffe, Beziehungen und Regeln eines technischen Domänenwissens strukturiert beschreibt und damit eine gemeinsame Sprache zwischen Menschen und Maschinen schafft.

Nicht nur über Digitalisierung reden, sondern diese auch theoretisch und praktisch zu planen und dann durchführen, ist das Anliegen einer jeden Digitalisierungsstrategie in einer privaten oder öffentlichen Einrichtung. Denn nur mit dieser gelingt letztlich die Umsetzung von Digitalisierung direkt aus der Praxis heraus mit einem progressiven Ergebnis. Viele Abteilungsleiter einer Informationseinrichtung wie in einem Archiv, denen die Planung von Digitalisierungsvorhaben als eines ihrer wichtigsten Aufgabenfelder im Alltag zufällt, haben dennoch oft zu unkonkrete Vorstellungen, was denn eigentlich alles digitalisiert werden sollte. Das trifft auch auf kirchliche Archive in Deutschland zu, von denen die einen schon sehr große Schritte getan haben. Andere stehen aus verschiedensten internen Gründen, sei es finanziell, personell oder ressourcenbedingt, jedoch erst am Anfang. Insbesondere fehlt es Verantwortlichen oft auch an dem Willen zur Entscheidung, was denn eigentlich genau in ihrem Archiv digitalisiert werden soll. Der Autor, der Leiter eines kirchlichen Archives ist, hat in den letzten Jahren einige gute Fortschritte auf diesem Gebiet gemacht.

Künstliche Intelligenz hat der Prozessautomatisierung in den Unternehmen einen enormen Schub verliehen. Indem sie agentenbasierte Planung und Selbstoptimierung von Abläufen ermöglicht, kommen wir dem Ideal des Autonomous Enterprise einen Riesenschritt näher.

Künstliche Intelligenz verändert den Umgang mit Wissen radikaler als jede Technologie zuvor. Nicht, weil sie nur schneller sucht, sondern weil sie Wissen dialogfähig macht: Wir "befragen" unser kollektives Gedächtnis, und anstatt bloße Treffer zu erhalten, bekommen wir Kontexte. Aus Archiv wird Gespräch, aus Ablage wird Aktivierung. Das ist die technische Revolution, die die aktuelle KI-Welle verspricht. Die stille, weitaus schwierigere Revolution findet jedoch in unseren Köpfen statt: Wissenskultur muss sich neu sortieren, weg vom Besitz hin zur individeuellen Beziehung mit Wissen.

Die dfv Mediengruppe hat ihr Intranet grundlegend modernisiert. Herausgekommen ist eine Plattform, die Mitarbeitende gezielt informiert, Prozesse automatisiert und Wissen effektiv zugänglich macht. Wie das neue Social Intranet zur Drehscheibe der internen Kommunikation wurde, zeigt dieser Praxisbericht.

Bei den Polizeibehörden im Saarland und in Rheinland-Pfalz sorgte eine steigende Zahl an Zuwanderungs- und Asylanträgen in den vergangenen Jahren für eine stark wachsende Nachfrage nach Aufenthaltsgenehmigungen. Die zentrale Herausforderung dabei: Die obligatorische Sicherheitsüberprüfung war vollständig manuell organisiert, mit entsprechend hohem Personalaufwand. Mit einer automatisierten Lösung transformierten die beiden Polizeibehörden ihre Verwaltungsprozesse.

Wofür lässt sich die Künstliche Intelligenz nutzen? Inwieweit wird sie unser Leben und die Arbeitswelt verändern? Das ist zurzeit noch weitgehend unklar! Entsprechend viele Projekte finden aktuell in den Unternehmen statt, um dies auszuloten.

Während Unternehmen quer über den Globus Milliarden in KI investieren und für die Zukunft technologisch aufrüsten, übersehen sie schnell einen nach wie vor entscheidenden Faktor für den wirklich lohnenden Einsatz: den Menschen. Dabei ist es gerade dessen KI-Kompetenz, die darüber entscheidet, ob Technologie Wert schafft oder Investitionen einfach verpuffen.

Die disruptive Einführung generativer Künstlicher Intelligenz - allen voran durch Dienste wie ChatGPT - hat die IT- und Cybersicherheitslandschaft in den vergangenen zwei Jahren grundlegend verändert. Was zunächst als experimentelles Tool begann, ist heute ein strategischer Bestandteil moderner Sicherheitsarchitekturen. Gleichzeitig hat die stetig wachsende digitale Komplexität in Unternehmen einen kritischen Punkt erreicht: Die Vielzahl unterschiedlicher Security-Tools führt zu Intransparenz, Mehraufwand und erheblichen Risiken. 2026 markiert einen Wendepunkt. Die IT-Branche bewegt sich auf einen fundamentalen Paradigmenwechsel zu. Automatisierung wird vom Nice-to-have zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor, und der klassische Perimeter tritt endgültig in den Hintergrund. Stattdessen gewinnt ein identitäts- und workloadbasierter Zero-Trust-Ansatz an zentraler Bedeutung. Insgessamt fünf Trends werden das Jahr 2026 prägen.

Viele IT-Projekte scheitern nicht an der Technologie oder dem Budget, sondern an Führungsschwäche. Zwischen Moderationswahn, Mikromanagement und verpassten Entscheidungen versanden dabei nicht selten Deadlines und Motivation. Wer Verantwortung trägt, aber sie nicht übernimmt, sorgt für Stillstand. Hier lernen Sie Projektleiter-Typen kennen, die jeder in der Praxis schon einmal getroffen hat.

Die Digitalisierung des Bildungsbereichs ist in Chemnitz kein Zukunftsprojekt mehr, sondern Gegenwart. Dafür sind aber verlässliche und skalierbare IT-Strukturen nötig. Wie das funktioniert, zeigt die Stadt seit zwei Jahrzehnten mit einem eigenen Schulrechenzentrum. Das SyS-C ist zu einem entscheidenden Bestandteil des digitalen Unterrichts geworden - organisatorisch, technisch und strategisch. Wichtiges Element ist eine IT-Service-Management (ITSM)-Software.

Künstliche Intelligenz ist inzwischen in nahezu allen Büros angekommen. Mitarbeiter:innen nutzen diverse Tools - nicht nur zur Generierung von Bildern und Videos - sondern auch zur Erstellung von Texten, Schulungsunterlagen und Präsentationen. Gerade beim Erfassen von Dokumenten mit wichtigem Wissen ist der tatsächliche Verfasser ein entscheidender Vertrauensfaktor. Warum Inhalte ohne erkennbaren Urheber an Wert verlieren - trotz oder vielleicht sogar gerade wegen Künstlicher Intelligenz - erfahren Sie in diesem Artikel.

Chatbots haben bereits in vielen Unternehmen Einzug gehalten und sich dort bewährt. Doch das ist erst der Anfang, denn sie sind lediglich die Vorstufe zu einer KI-Revolution, die an kaum einer Branche spurlos vorbeigehen wird: Agentic AI.

Die Zukunft hat schon begonnen: Mit AI Agents können Unternehmen ihre Prozesse nicht einfach nur automatisieren, sondern verfügen über weitgehend autonome Systeme, die kontextbasierte Entscheidungen treffen. Für ein Maximum an Transparenz, Sicherheit und Kontrolle ist das Zusammenspiel mit dem Menschen aber auch weiterhin das Erfolgsrezept. Was macht das neue Dreamteam so besonders?

Wissenstransfer beschreibt die Fähigkeit einer Organisation, Wissen systematisch von einem Akteur zum anderen Akteur zu übertragen. Übertragen bedeutet, dass das Wissen gezielt einem neuen Akteur übergeben wird - mit dem Ziel, dass der Empfänger das übertragene Wissen nutzen kann. Daraus resultiert die Frage, was Wissen überhaupt ist. Nonaka et al. charakterisieren Wissen in diesem Kontext als dynamisch, kontextspezifisch und humanistisch, weil das Wissen in einem sozialen System generiert und eingebettet wird. Im Folgenden werden diese Charaktereigenschaften unter dem Begriff "Verständnisstruktur" subsumiert. Eine Verständnisstruktur dient vorrangig zur Beantwortung der Frage, wie etwas funktioniert - im Sinne von Organisations- und Prozesswissen. Es bezieht sich also auf das intellektuelle Kapital. Es braucht aber auch eine Verständnisstruktur, wie die einzelnen Akteure zusammenarbeiten, damit sich der einzelne Akteur bei einem Wechsel gut in die Teamstruktur einarbeiten kann. Demnach dient der Wissenstransfer einer nahtlosen Integration eines neuen Akteurs in eine Teamstruktur und bezieht sich sowohl auf die Förderung von intellektuellen als auch auf beziehungsbasierten Verständnisstrukturen. Doch wie gestaltet sich ein effektiver Wissenstransfer in modernen Organisationen? Und welche Rolle kann Künstliche Intelligenz (KI) dabei spielen?

Mit AI Distillation ist die IT-Welt um ein Buzzword reicher. Kein Wunder, denn diese Technik im Bereich der KI-Modelle hat sich zu einer echten Erfolgsformel entwickelt. Aber was steckt eigentlich dahinter, wo liegen die Vorteile - und wo die Nachteile? 

ChatGPT und Co. spucken auf Knopfdruck fertigen Programmcode aus. Dafür muss man lediglich seine Ideen für eine Anwendung in einem Prompt in natürlicher Sprache beschreiben. Mit generativer KI können deshalb auch Fachexperten aus den Geschäftsbereichen, die nicht über klassische Programmierkenntnisse verfügen, an der Softwareentwicklung eines Unternehmens mitwirken. Das war bislang eigentlich immer die Domäne von Low-Code-Plattformen, die es ermöglichen, Entwicklungsprozesse durch visuelle Schnittstellen und modulare Bausteine zu vereinfachen und dadurch auch Nicht-Entwickler an Bord zu holen. Läuft generative KI diesen Plattformen jetzt den Rang ab, da sie ganz ohne Modellierung und Konfiguration auskommt und damit die Einstiegshürden weiter senkt? Nein, aber generative KI kann Low-Coding-Plattformen erheblich verbessern. Vorausgesetzt, sie wird richtig angewendet.

Unternehmen sehen sich heute mit einer Flut von Daten konfrontiert, deren strategischer Wert sich nur durch gezielte Auswertung erschließt. Moderne Analyseplattformen wie Microsoft Fabric vereinfachen den Zugang zu datenbasierten Erkenntnissen und stärken so die Marktposition. Der Wert dieser Technologien entfaltet sich jedoch erst durch eine durchdachte Implementierung und strategische Ausrichtung.

"Hallo Magnus! Wir planen bei einem Kunden die Einführung von Viva Engage. Leider sind die Informationen im Wiki veraltet. Saskia meinte, du hättest bereits Erfahrungen damit." "Hallo Daniela! Ja, ich habe die Einführung bei mehreren Kunden begleitet. Ich suche dir die Unterlagen dazu aus dem letzten Projektordner." Solche Dialoge zeigen exemplarisch, wie verstreut Wissen in vielen Unternehmen ist und wie stark der Zugang davon abhängt, wen man kennt. Niemand möchte sich durch seitenlange Dokumentationen kämpfen oder aufwändig recherchieren, um relevante Informationen zu finden - oft ist sogar unklar, ob sie noch aktuell sind. Auch das Aufbereiten von Wissen für andere ist häufig mühsam und zeitaufwändig. Viele fragen sich: "Warum soll ich Zeit investieren, damit andere davon profitieren?" Die Folge: Erfahrungswissen bleibt undokumentiert und Fehler wiederholen sich.

Eine Frage, die M365-Verantwortliche aktuell umtreibt: Wie gelingt es, Microsoft 365 Copilot nicht nur einzuführen, sondern auch produktiv zu nutzen?

Die digitale Transformation zwingt Organisationen dazu, gewachsene IT-Landschaften zu hinterfragen. Insellösungen, Medienbrüche und heterogene Systemwelten erschweren Skalierbarkeit, Innovationsfähigkeit und Sicherheit. Mit Microsoft 365 (M365) positioniert sich Microsoft nicht mehr nur als Anbieter von Office-Software, sondern als umfassender Plattformanbieter für moderne, integrierte IT-Architekturen. Doch kann M365 tatsächlich den Anspruch eines universellen IT-Betriebssystems als zentrale IT-Architektur für Unternehmen erfüllen? Dieser Fachbeitrag analysiert Potentiale, Limitationen und kritische Erfolgsfaktoren für Entscheider, die M365 als Plattform evaluieren.

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Finanzbranche hat eine lange Historie - vom algorithmischen Handel in den 1980er Jahren bis zu heutigen Anwendungen in der Betrugserkennung oder Kundensegmentierung. Mit generativer KI beginnt nun eine neue Phase. Für viele Banken stellt sich dabei nicht mehr die Frage, ob KI genutzt werden sollte, sondern wie sie sicher und wirksam integriert werden kann. In Zeiten des Wettbewerbs um Talente, steigender Kundenerwartungen und des Drucks auf der Regulatorik- und Kostenseite, kann generative KI zu einer zentralen strategischen Säule in der digitalen Transformation für Banken werden. Kurzfristig als Co-Pilot für mehr Automatisierung, Prozessoptimierung und Personalisierung, langfristig als Motor für adaptive Betriebsmodelle hin zu mehr organisatorischer Resilienz, schnellerer Entscheidungsfähigkeit und konsequenter Datenorientierung. Doch wie strategisch muss die Integration von generativer KI geplant werden? Und was bedeutet das konkret für Banken? Zumal sich die Implementierung von KI für Banken in einem stark regulierten Umfeld deutlich herausfordernder gestaltet als in vielen anderen Branchen.

Microsoft 365 ist längst mehr als ein Office-Paket - und doch: Viele Unternehmen nutzen es immer noch genau so. Während Microsoft seine Suite konsequent zur umfassenden Plattform für digitale Zusammenarbeit, Prozessautomatisierung und Wissensmanagement ausbaut, bleiben viele Organisationen im Denken verhaftet: Zwischen SharePoint und Teams entsteht schnell ein trügerisches Gefühl von Kontrolle - während Wissen in Silos versickert, Governance ausbleibt und Potenziale unberührt bleiben.

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 Aufgaben eignen sie sich besonders gut? Wie sieht es mit der Integration in bestehende Systeme aus? Und wie produktiv sind die Tools in der Team-Arbeit?

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Medizin grundlegend zu transformieren. Von der Präzisionsdiagnostik über personalisierte Therapieansätze bis hin zur Optimierung administrativer Prozesse - KI verspricht eine effizientere und patientenzentriertere Gesundheitsversorgung. Doch neben diesen Möglichkeiten gibt es auch klare Grenzen: Regulatorische Hürden, ethische Fragestellungen und technische Herausforderungen müssen bewältigt werden, um KI erfolgreich und nachhaltig in das Gesundheitssystem zu integrieren.

Ein effizientes Dokumentenmanagement und digitale Signaturprozesse sind entscheidend für Präzision, Sicherheit und Compliance in der Fertigungsindustrie. Angesichts der Herausforderungen, die mit der Verwaltung großer Dokumentenmengen einhergehen, gewinnen Werkzeuge zur digitalen Dokumentenbearbeitung und elektronischen Signatur zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglichen eine schlanke Gestaltung von Arbeitsabläufen, verbessern die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und steigern die Produktivität. Darüber hinaus bietet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erhebliches Potenzial für dokumentenintensive Branchen - insbesondere, wenn es um Automatisierung, Genauigkeit und Innovationsfähigkeit geht.

Die Anforderungen an moderne Arbeitsumgebungen wandeln sich rasant: Flexibilität, Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit sind für Unternehmen essenziell, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Gleichzeitig wünschen sich Mitarbeitende inspirierende, funktionale und gesundheitsfördernde Arbeitsräume. Doch wie lassen sich diese Faktoren in Bauprojekten am besten vereinen? Die Antwort liegt unter anderem in digitalen Planungsmethoden wie Building Information Modeling (BIM). Diese ermöglichen nicht nur eine präzisere Steuerung von Bauprojekten, sondern auch eine reibungslose Zusammenarbeit aller Beteiligten - von der ersten Idee bis zur fertigen Immobilie.

Eine renommierte, deutsche Fluglinie stand vor einer spannenden Aufgabe: Es galt, ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS) einzuführen, das sowohl den Vorgaben des übergeordneten Konzerns als auch den gesetzlichen Anforderungen der EU für die Luftfahrtbranche entspricht. Ziel war es dabei insbesondere, das Risikomanagement der Informationssicherheit mit dem der Flugsicherheit zu verknüpfen, um festzustellen, welche negativen Auswirkungen ein korrumpiertes IT-System auf die Flugsicherheit hat. Heute kann die Abteilung für Informationssicherheit mit der Abteilung für Flugsicherheit fundiert über potenzielle Informations-Sicherheitsrisiken sprechen, die eine Auswirkung auf die Aviation Safety haben bzw. auch bei einem tatsächlichen Sicherheitsvorfall sofort Meldung geben.

Es gibt endlich eine Lösung für den Fachkräftemangel -und sie heißt KI. Dabei geht es nicht darum, neue KI Modelle zu entwickeln, sondern diese passgenau einzusetzen. Moderne GenAI-Modelle erlauben es, wertvolles Mitarbeiter-Wissen auf einfache Art zu konservieren, und das ohne wirklichen Mehraufwand für die Mitarbeitenden. Allerdings hindern Missverständnisse über die Möglichkeiten und die Integration von KI viele Unternehmen daran, bereits bestehende technische Lösungen für ihre Herausforderungen zu erkennen. In Deutschland wird der Einsatz von KI im Produktionsumfeld häufig als teuer, komplex und nur für Experten umsetzbar betrachtet - ein Vorurteil, das den Blick auf ihre Potenziale verengt und Unternehmen daran hindert, wettbewerbsfähig zu bleiben. Connected-Worker-Plattformen bieten eine praktikable Alternative! Unternehmen wie Porsche, Siemens, ThyssenKrupp und der niederländische Fahrradhersteller Gazelle machen nutzen sie bereits - und profitieren auf mehreren Ebenen gleichzeitig.

Wissen ist Macht. Die wenigsten Unternehmen setzen diese Macht allerdings gezielt ein. Im Gegenteil: Nützliche Information schlummern in irgendwelchen Silo-Lösungen und sind für die breite Mehrheit der Mitarbeiter nicht zugänglich. In der heutigen Zeit ist das fatal oder anders formuliert: geschäftsschädigend. KI-Agenten versprechen Abhilfe.

Online-Self-Services haben unser Leben erobert: Chatbots, automatisierte Terminbuchungen und smarte Produktempfehlungen erleichtern unseren Alltag. Doch während KI vieles schneller und effizienter macht, bleibt eines oft auf der Strecke - der menschliche Kontakt. Und genau der wird zunehmend zum Luxusgut.

Wussten Sie, dass nur 33 Prozent der deutschen Unternehmen mit einer "guten digitalen Gesundheit" ins Jahr 2025 gestartet sind? Das ist das Ergebnis der aktuellen Digital Health Studie von Zoho. Gemeint ist damit die digitale Reife von Organisationen - angefangen bei smarten Arbeitsprozessen über die strukturierte Datenhaltung bis hin zum strategischen Technologieeinsatz. Die Studie zeigt: Wer heute keine funktionierenden digitalen Infrastrukturen aufbaut, läuft Gefahr, im Alltag den Anschluss zu verlieren. Das gilt insbesondere auch für das Thema Wissensmanagement. Denn in vielen Organisationen schlummert Wissen in Silos, Tools werden parallel genutzt und der Zugriff auf relevante Informationen bleibt oft dem Zufall überlassen. Der Digital Workplace ist dabei längst mehr als ein reiner Speicherort für Dateien: Er ist das Herzstück moderner Wissensarbeit.

KI-Technologien schaffen langfristige Kundenbeziehungen durch personalisierte Erfahrungen bei jeder Interaktion. Hier lesen Sie vier konkrete Ansätze für Ambient Intelligent Experiences, die Kundenbedürfnisse mit KI-Unterstützung vorausschauend erkennen und kontextsensitiv bedienen.

Von der Produktentwicklung bis zum Customer Service: Künstliche Intelligenz (KI) transformiert zunehmend Unternehmensprozesse und eröffnet neue Möglichkeiten der Wertschöpfung. Dabei ist es entscheidend, KI-Technologien gezielt und praxisorientiert einzusetzen. Verschiedene KI-Ansätze - von analytischen und prädiktiven Methoden bis hin zu den neuen generativen KI-Modellen (GenAI) - bieten unterschiedliche Vorteile für spezifische Anwendungsfälle.

Neben den vielen Anwendungsbereichen von GenAI untersuchte die Studie "Von der Fertigungshalle ins KI-Zeitalter: Haben Sie einen Masterplan oder Nachholbedarf?" auch die Herausforderungen, denen sich das produzierende Gewerbe gegenübersieht. Im Fokus standen in erster Linie Hürden im Bereich Personal, Infrastruktur und ethischer Rahmenbedingungen.

Gar nicht so selten ist bei Innovationen der Zauber der Serendipität mit im Spiel, die Neugierde und einen offenen Blick für Möglichkeiten schließlich belohnt. Zu dieser Innovationskategorie zählen nicht nur Cornflakes, Schneekugeln, Herzschrittmacher, die Mikrowelle und Penicillin, sondern auch die berühmte blaue Pille. Doch muss man warten, bis König Zufall einen beglückt? Oder kann Serendipity herbeigelockt werden?

Zu den Kernthemen fast aller Unternehmen gehört derzeit die Nachhaltigkeit - gerade im Hinblick auf die erforderliche Umsetzung von ESG-Programmen. Ein effizientes Hilfsmittel sind dabei Digitale Zwillinge. Sie können die Etablierung nachhaltiger Prozesse unterstützen und damit den ökologischen Fußabdruck eines Unternehmens entscheidend verringern.

Neue Technologien, allen voran die vielbesagte - zugleich beschworene und gefürchtete - KI scheinen dem Menschen in vielen Bereichen den Platz streitig zu machen. Doch etwas darf dabei nicht übersehen werden: Soft Skills bleiben fest in unserer Hand! Immer noch entscheiden zwischenmenschliche Fähigkeiten über Nichterfolg oder Erfolg. Denn: Unternehmen und Projekte bestehen nicht nur aus Zahlen, Terminen und Budgets, sondern auch aus Emotionen, Empathie und Vertrauen. In Technik und entsprechende Trainings zu investieren, damit Mitarbeitende moderne KI-Anwendungen beherrschen, ist absolut notwendig. Ebenso sinnvoll ist es allerdings, Soft Skills, wie wertschätzende Kommunikation, menschenzentrierte Führung oder effektive Konfliktlösung zu schulen.

In der Diskussion um die Nutzung von generativer KI wird immer wieder ein Zielkonflikt zwischen Innovation und Regulierung thematisiert, die sich angeblich gegenseitig behindern. Aber ist das tatsächlich so? Auf den ersten Blick mag das stimmen, aber letztlich ist die rechtskonforme Entwicklung von KI vor allem eine Frage des richtigen Managements. Compliance-Bedenken dürfen daher keine Ausrede dafür sein, KI nur auf Sparflamme zu nutzen und damit auf Wettbewerbsvorteile zu verzichten.

Enterprise Search ist ihrem ursprünglichen Einsatzzweck längst entwachsen. Mit modernster Technologie inklusive generativer KI ermöglicht sie zahlreiche Anwendungen jenseits der klassischen Suche: von Data Discovery über Vollständigkeitsprüfungen bis hin zu Chatbots.