Best Practices

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 zeigt jedoch: Wissen ist vorhanden, aber verteilt. Dateien liegen in M365, auf Fileservern, in Confluence, Jira, DMS, CRM-Notizen oder E-Mails. Und obwohl Teams längst digital arbeiten, gehen weiterhin Stunden pro Woche verloren, weil Informationen gesucht oder doppelt erstellt werden. (APQC beziffert diesen Aufwand im Schnitt auf mehrere Stunden pro Woche je Wissensarbeiter.)

Immer mehr KI-Tools unterstützen dabei, Lernangebote zu konzipieren, Inhalte aufzubereiten oder Trainingsmethoden weiterzuentwickeln. Von der Recherche über die Erstellung didaktischer Materialien bis hin zur Visualisierung von Präsentationen eröffnen sich neue Möglichkeiten, Lernprozesse effizienter und zugleich abwechslungsreicher zu gestalten. Doch welche Anwendungen sind im Arbeitsalltag tatsächlich hilfreich? Und wie lassen sich KI-Tools so einsetzen, dass sie die eigene Expertise sinnvoll ergänzen, statt sie zu ersetzen? Learning Professinal Sabine Prohaska stellt ihre persönlichen KI-Favoriten vor.

Aus den Augen, aus dem Sinn - so geht es vermutlich vielen Leuten beim Thema Abfall. Für die Münchner MARTIN GmbH geht der Job dann aber erst los. Seit über 100 Jahren baut das Unternehmen thermische Abfallbehandlungsanlagen zur Energiegewinnung. Und neuerdings auch mit hochmoderner IoT-Datenauswertung. Um etwa den Zustand der Anlagen oder die Ausschüttung von Emissionen zu überprüfen, kommt mittlerwile eine Data Platform zum Einsatz.

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.

Generative KI, Agentic AI und Physical AI bringen frischen Wind in die Industrie. Während klassische KI längst für Predictive Maintenance und Qualitätskontrolle eingesetzt wird, eröffnen diese Technologien ganz neue Möglichkeiten entlang des gesamten Fertigungsprozesses - von der Konstruktion über den laufenden Betrieb bis hin zur Mensch-Roboter-Interaktion. Doch welche Einsatzszenarien sind für den Fertigungsprozess am wichtigsten?

Studierende nutzen KI längst. Laut Umfragen greifen über 86 Prozent während ihres Studiums regelmäßig auf KI-Tools zurück. Während viele Hochschulen noch über Verbote oder Detektion diskutieren, zeigt die Realität: KI ist Teil des Studienalltags. Die Frage ist nicht mehr, ob Studierende KI nutzen, sondern wie. Kontrolle führt dabei in eine Sackgasse, der Aufbau von Kompetenzen weist hingegen den Weg nach vorn.

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.

Ob im Feedbackgespräch, beim Konfliktmanagement oder bei schwierigen Zielvereinbarungen: Führungskräfte stehen zunehmend unter Druck, in kritischen Gesprächssituationen souverän zu agieren. Doch wie lassen sich diese Soft Skills effizient und praxisnah schulen, insbesondere in global agierenden Unternehmen? Der Automatisierungsspezialist Festo setzt auf eine KI-gestützte Lösung, die realistische Dialoge simuliert.

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.

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.

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.

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.

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.

Viele Intranet-Projekte scheitern an zu großem Anspruch bei unklarer Planung. Ein klar strukturierter 16-Wochen-Fahrplan hilft dabei, die richtigen Schritte in der richtigen Reihenfolge zu gehen - von der Anforderungsaufnahme über den Aufbau redaktioneller Strukturen bis zum Go-live. Ein Praxisbeispiel aus der Medienbranche macht deutlich, wie technische Umsetzung und organisatorischer Wandel zusammenwirken.

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.

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?

Im Verbundprojekt EMPOWER kooperieren fünf Hochschulen für Angewandte Wissenschaften, um den forschungsbasierten Ideen-, Wissens- und Technologietransfer in der Rhein-Main-Neckar-Region zu fördern. Ein wesentlicher Bestandteil des hochschulübergreifenden Verbundprojekts ist das Wissensmanagement, um Kompetenzen und Erfahrungen der Projektmitarbeitenden strukturiert und nachhaltig zu bewahren und zu teilen. Herausforderungen hierbei sind u.a. die unterschiedlichen Standorte und Arbeitskulturen der Verbundpartner. Dieser Beitrag beschreibt den Aufbau, die Etablierung und den Ausbau eines nachhaltigen Wissensmanagements in dem Verbundprojekt. Dabei werden konkrete Beispiele für den Einsatz ausgewählter Wissensmanagement-Werkzeuge präsentiert. Zudem wird der Umgang mit den Herausforderungen der Zusammenarbeit in dem interdisziplinären Verbundprojekt aufgezeigt sowie die Grenzen des Wissensmanagements innerhalb dieser Rahmenbedingungen.

Steigender Wettbewerbsdruck, sich wandelnde Märkte, kürzere Produktzyklen - Unternehmen sind heute mehr denn je gefordert, auf neue Situationen gezielt zu reagieren. Hierzu gehört etwa die Einführung oder Migration von Software-Lösungen, die beide in der Regel zahlreiche Veränderungen der bisherigen Arbeitsweise mit sich bringen. Stößt dieser Wandel bei den Betroffenen auf Widerstand, so ist das Projekt zum Scheitern verurteilt: Schließlich entfaltet selbst die beste Technologie nur dann ihren Nutzen, wenn sie auch angewendet wird. Ein aktives Change-Management ist daher über alle Projektphasen hinweg unabdingbar, wird von Unternehmen jedoch häufig unterschätzt.

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.

Schon vor rund zehn Jahren hätte Ingolf Stuber als Inhaber und Geschäftsführer bei Gemeinhardt Service einsteigen können. Denn früh war wahrscheinlich, dass er die Geschäftsanteile von seinem Vater Walter Stuber übernehmen würde, der zusammen mit Dirk Eckart das Unternehmen für Sondergerüstbau auf die Beine gestellt hat. Doch war es dem damals 34-Jährigen und seiner Frau "zu viel": Die eine Tochter war kurz vorher geboren, die andere gerade im Kindergarten angekommen und der Hausbau stand an. Doch am 1. Januar 2026 wird der Generationswechsel dann wirklich vollzogen.

Das Schweizerische Tropen- und Public Health-Institut (Swiss TPH) ist zur Erfüllung seines Mandats gegenüber seinen Geldgebern auf eine gute interne und externe Zusammenarbeit angewiesen: Gebäude und Arbeitsumgebung, Kultur, Strukturen und Werkzeuge sind darauf ausgerichtet, dass die Mitarbeitenden optimal gemeinsam an Forschungs- und Umsetzungsprojekten arbeiten können. Die Arbeitskultur und -umgebung werden laufend weiterentwickelt: kontinuierlich an der digitalen Transformation arbeitend, erfolgt aktuell die Umstellung auf Microsoft 365. Basierend auf Erkenntnissen aus systematisch durchgeführten Befragungen aller Mitarbeitenden und Studierenden wurden die Bedürfnisse u.a. im Bereich Wissensmanagement gezielt erhoben. Dieser Beitrag soll aufzeigen, inwiefern technische Weiterentwicklungen allein die Bedürfnisse der Mitarbeitenden nicht lösen können und welche Ansätze zur weiteren Vereinfachung der Zusammenarbeit aktuell umgesetzt werden.

Haben Sie sich jemals gefragt, warum so viele Entscheidungen, die mit großem Aufwand getroffen werden, am Ende nur halbgare Kompromisse liefern? Demokratische Prozesse, so lobenswert sie sind, führen oft zu einem erschreckenden Ergebnis: dem kleinsten gemeinsamen Nenner. Jede revolutionäre Idee wird stückweise entschärft, bis von ihrer anfänglichen Vision nur noch Mittelmaß bleibt. Ob in Unternehmen, Institutionen oder politischen Gremien - dieser fatale Hang zum Konsens führt dazu, dass mutige Innovationen ausgebremst und wegweisende Ansätze geopfert werden. Doch die Frage bleibt: Warum akzeptieren wir dieses Mittelmaß? Und wie können wir es besser machen?

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.

Weiterhin steigt in vielen Behörden die Zahl der Beschäftigten, die in Ruhestand gehen. Viele nehmen wichtiges Erfahrungswissen zu Spezialgebieten mit. Zusätzlich nimmt aber auch der Anteil derer zu, die lange vor dem Ruhestand den Job wechseln, in Elternzeit gehen etc. Immer häufiger müssen daher neue Beschäftigte eingearbeitet und auch Quereinsteigern erstmal Grundlagen vermittelt werden. Ein strukturierter Wissenstransfer ist hier oft das Mittel der Wahl und kann auch im spezifischen Umfeld von Behörden gut funktionieren. Dabei gelten folgende Erfolgskriterien: Erfahrungswissen braucht Gespräche, sich Übersicht zu verschaffen, ist hilfreich, eine Vielfalt an Instrumenten erweist sich oft als nützlich, quick-and-dirty ist besser als nichts, der Aufbau einer Wissensbasis und eines Wissensmanagements sollte originäre Führungsaufgabe sein oder werden.

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.

Effektives Lernen passiert nicht einfach so. Ganz im Gegenteil. Lernen ist ein aktives Tun eines Individuums, das durch entsprechende Anregung ausgeführt wird. Leider ist es in der Welt der beruflichen Erwachsenenbildung oft so, dass diese Tatsache schlicht ignoriert wird. Wohlmeinende Experten referieren stundenlang, durchaus visuell unterstützt mit wenig originellen und dabei inhaltlich völlig überfrachteten Folien, über ein Thema und demonstrieren dabei vor allem ihre eigene Expertise. Je komplizierter und rhetorisch ausgefeilter, desto besser. So wird Wissen in wohlmeinenden Frontalveranstaltungen präsentiert und gleichzeitig gehofft, dass es einfach aufgesaugt und übernommen wird. Wie eine Eins-zu-eins-Kopie. Doch dadurch entstehen eher innere Rebellion und Aggression - statt dem, was eigentlich erreicht werden soll, nämlich Lernen.

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.

Ein digitaler Klon ist ein neuer, innovativer Kommunikationskanal. Er eröffnet heute schon die Möglichkeit einer zusätzlichen virtuellen Interaktion mit (potenziellen) Kunden, Partnern und Mitarbeitenden. Für Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Wissensmanagement, Personalentwicklung, Organisation, Informationstechnologie, Support, Qualitätsmanagement, Dokumentation und Kommunikation ergeben sich damit ganz neue Chancen. Der Einsatz von digitalen Klonen hat auf längere Sicht sogar das Potenzial, die Nutzung von anderen Kommunikationskanälen stark zu verändern. Denn anders als bei einem simplen Chatbot sind die Antworten beim digitalen Klon nicht vorprogrammiert - er antwortet den Menschen ad hoc.

Die Reise von Demeter zur Einführung eines Intranets begann 2019, vor der Corona-Pandemie. Ursprünglich wollte der Verband nur den Abteilungswechsel einer Kollegin kommunikativ begleiten und eventuellen Wissensverlusten vorbeugen. Doch aus dieser individuellen Herausforderung wurde im Handumdrehen ein unternehmensweites Projekt.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Projektmanagement, wie wir es heute kennen und täglich anwenden, zu revolutionieren. Unternehmen, die KI als Chance zur Automatisierung und Verbesserung sowie wertvolle Ergänzung erkennen, können von vielfältigen Anwendungen profitieren. Voraussetzung ist eine intensive und gezielte Vorbereitung. Führungskräfte und Mitarbeitende müssen zunächst das Wissen haben, um baldmöglichst eigene Erfahrungen zu sammeln. Indem sie ihre Teams entsprechend schulen und eine Kultur der Innovation fördern, können Unternehmen die Vorteile von KI voll ausschöpfen und eine erfolgreiche Zukunft gestalten. KI ist keine Bedrohung, sondern eine Möglichkeit, die es zu nutzen gilt, um die globale Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und die Herausforderungen der modernen Geschäftswelt zu meistern.

Die Bedeutung von Wissensmanagement in der Industrie hat in den letzten Jahren enorm zugenommen. Insbesondere im Maschinenbau, der stark auf Präzision und Effizienz angewiesen ist, spielen optimierte Datenströme und Prozessautomatisierung eine zentrale Rolle. Dabei kann der Maschinenbau von der Telekommunikationsbranche lernen, wie eine durchdachte Struktur für den Umgang mit Daten aussehen sollte. Denn was bereits in vielen Telekommunikationsunternehmen eine feste Institution ist, lässt sich auch auf Fertigungsbetriebe übertragen - die Schaffung einer durchgängigen und flexiblen Infrastruktur. Allein dadurch ist ein Effizienzgewinn erreichbar, der selbst angeschlagene Unternehmen wieder zukunftsfähig machen kann.

Vielen Mitarbeitern der Unternehmen fehlt aktuell ein positiver Zukunftsblick. Das mindert auch ihre Arbeitsmotivation. Folglich wird es zu einer zentralen Führungsaufgabe, den Mitarbeitern die nötige Zuversicht zu vermitteln. Dies können Führungskräfte nur, wenn sie selbst glauben: "Wir schaffen das, wenn..."

Aktuell etabliert sich in der Weiterbildungsdebatte ein neuer Begriff: Learnfluencer. Er ist eine Reaktion darauf, dass sich im Zuge der digitalen Transformation der Unternehmen auch deren Lernkultur und Kultur der Zusammenarbeit wandelt.

Komplexe Innovationsvorhaben, wie die digitale Transformation oder die Implementierung Künstlicher Intelligenz (KI), stellen viele Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere, vor Herausforderungen, die sie nicht alleine bewältigen können. Die Komplexität der Aufgabe erfordert neben der technischen Expertise ein vorausschauendes Antizipieren von künftigen Aufgaben und Kompetenzen von Beschäftigten, ein Denken in Szenarien und eine vernetzte, interdisziplinäre Vorgehensweise. Um beispielsweise effektive, praxistaugliche KI-Anwendungen zu implementieren, die neben der Technik auch organisatorische Veränderungen und die Weiterbildung von Mitarbeitenden berücksichtigen, sollten relevante interne (Führungskräfte, Mitarbeitende, Betriebsrat etc.) und externe (Hochschulen, Forschungsinstitute, Verbände etc.) Akteure an der Gestaltung beteiligt werden. Man braucht dafür offene, dynamische Lernökosysteme, die interdisziplinäre Problemlösungen fördern und ein gemeinsames, arbeitsintegriertes Lernen ermöglichen.

William Shakespeares "Julius Caesar" eröffnet eine dramatische Auseinandersetzung mit der Natur von Macht, Loyalität und ethischem Widerstand. Das Stück zeigt, wie dünn die Grenze zwischen Führung und Tyrannei ist - ein Spannungsfeld, das auch in heutigen Organisationen oft zu Konflikten führt. In einer Welt, in der physischer Widerstand wie ein Tyrannenmord undenkbar geworden ist, bleibt Shakespeares Analyse der Machtstrukturen und moralischen Dilemmata hochaktuell. Die Tragödie um Julius Caesar fordert uns heraus, über die Verantwortung von Führenden nachzudenken und zu hinterfragen, was geschieht, wenn Ethik Machtansprüchen weicht. Das Thema gewinnt besondere Relevanz, wenn wir Organisationen betrachten, in denen Machtmissbrauch und mangelnde Verantwortlichkeit tiefgreifende Auswirkungen auf Kultur und Werte hat. Ein Rereading dieses Meisterwerks eröffnet neue Perspektiven und überraschende Parallelen, die weit über die Ereignisse des antiken Roms hinausreichen - und aktueller sind denn je.

Bei einem städtischen Versorger wurde Erfahrungswissen von Experten gesichert. Ausgehend von einer demografischen Analyse zielte man zunächst auf Mitarbeitende, die in nächster Zeit in den Ruhestand gehen. Mehr und mehr aber wurde auch kontinuierliches Wissensmanagement gefördert, um frühzeitig Wissen zu sichern und den regelmäßigen Austausch in Teams zu stärken. Dabei zeigen sich vier Erfolgsfaktoren, die im Weiteren vorgestellt werden: Dialogbegleiter, Team-Workshops, der Einsatz von Wikis und ein frühzeitiger Wissenstransfer als Zielvereinbarung.

Konzepte der digitalen Zwillinge und der Datenräume gewinnen zunehmend an Bedeutung. Digitale Zwillinge sind virtuelle Repräsentationen physischer Objekte oder Systeme, die deren Eigenschaften und Verhalten in Echtzeit widerspiegeln. In Verbindung mit Gaia-X, einer Initiative zur Schaffung einer sicheren und interoperablen Dateninfrastruktur in Europa, eröffnen sich neue Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen, zur Verbesserung der Effizienz und zur Förderung von Innovationen.

Im Räderwerk der ökonomischen und gesellschaftlichen Schicksalsuhr stellt der Ausbildungssektor keine Ausnahme dar. Bildungseinrichtungen müssen auf den Umbruch reagieren und Schulentwicklung ist ein probates Mittel dafür. Sie umfasst den systematischen, zielgerichteten und selbstreflexiven Entwicklungsprozess zur Professionalisierung und kontinuierlichen Verbesserung der Qualität von Ausbildung und der beteiligten Institutionen wie Berufsschule und Betrieb. Zehn Handlungsfeldern müssen sich Bildungsdienstleister stellen, um auch zukünftig bedarfsgerecht auszubilden.

Die Arbeit des Übersetzers wurde in den letzten Jahrzehnten maßgeblich durch den Einsatz elektronischer Datenverarbeitung (EDV) verändert. Von den ersten regelbasierten maschinellen Übersetzungssystemen bis hin zu modernen KI-gestützten Lösungen hat sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt. Doch trotz dieser Fortschritte hat der menschliche Übersetzer aufgrund der nach wie vor bestehenden Einschränkungen der Maschinen weiterhin wichtige Aufgaben.

Ob Applikationen mit High-Code oder Low-Code erstellt werden, hat das C-Level bisher nur wenig interessiert - jetzt ändert es sich allerdings: Das enorme Potenzial der Anwendungsentwicklung mit Low-Code hat sich bis in die Chefetagen herumgesprochen, die nun stärker in die Entscheidungsfindung eingebunden sind und in Low-Code sogar die Zukunft der Softwareentwicklung sehen. Dies belegt die Mendix-Studie "Low-Code Perspective 2024", in deren Rahmen weltweit 2.000 IT-Führungskräfte, darunter 400 aus Deutschland, befragt wurden.

In einer digitalisierten Wirtschaft ermöglichen digitale Technologien auf Basis von Daten und Informationen Wertschöpfung. Dabei werden aktuell insbesondere die Potenziale der künstlichen Intelligenz (KI) als Schlüsseltechnologie diskutiert. Gerade dem deutschen produzierenden Mittelstand bieten sich durch diese Technologie neue Entwicklungspotenziale hinsichtlich Prozess- und/oder Produktinnovationen sowie (Service-)Geschäftsmodellen. Die schon im Jahr 2011 gestartete Initiative "Industrie 4.0" konzentriert sich dabei darauf, die gesamte Wertschöpfungskette durch digitalisierte und automatisierte bzw. autonomisierte Prozessschritte effizienter zu gestalten, so dass der Fokus der Initiative - auch aufgrund des Domänenwissens über Fertigungsprozesse deutscher Industrieunternehmen - primär auf digitalen Prozessinnovationen und deren Implementierung liegt.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten mit Ihrem gesamten Unternehmenswissen so intuitiv und unkompliziert interagieren, wie Sie es von ChatGPT gewohnt sind - aber in Ihrer eigenen, sicheren Cloud-Umgebung. Mit generativer KI lassen sich Lösungen implementieren, die es Ihnen ermöglichen, auf Ihre internen Datenquellen wie PDFs, Word-Dokumente, Teams und SharePoint zuzugreifen - und das alles über eine geschützte Cloud-Infrastruktur.

Immer mehr Unternehmen setzen heute intelligente Technologien wie Chatbots oder virtuelle Assistenten ein. Deren Möglichkeiten sind mittlerweile vielfältig und können so im Rahmen einer ganzheitlichen CRM-Strategie einen großen Beitrag leisten, die Kundenzufriedenheit zu steigern. Darüber hinaus entlasten sie Mitarbeiter von Routineaufgaben und können einen wesentlichen Beitrag leisten, den Geschäftserfolg sicherzustellen.

Generative KI nimmt Mitarbeitern viele zeitraubende Tätigkeiten ab und macht sie effizienter. Kein Wunder, dass sie die praktischen Helfer im Arbeitsalltag nutzen wollen und oft loslegen, ohne auf offiziell vom Unternehmen eingeführte Tools zu warten. Dadurch entstehen allerdings erhebliche Risiken: Es drohen nicht nur Datenschutzverletzungen und der Abfluss sensibler Firmendaten, sondern auch unfaire oder falsche Entscheidungen, wenn Mitarbeiter den KI-Ergebnissen zu sehr vertrauen und Bias oder Fehler übersehen. Hinzu kommen Haftungsfragen, sollte es zu Diskriminierung, Fehlentscheidungen oder Urheberrechtsverletzungen durch den KI-Einsatz kommen. Unternehmen benötigen daher dringend einen Plan, wie sie mit GenAI umgehen und neue Tools sicher einführen können.