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Künstliche Intelligenz / Robotic
Der Einsatz von KI-Lösungen ist heute ein allgegenwärtiges Thema. Für deren Einführung müssen Unternehmen einige Voraussetzungen erfüllen. Diese betreffen nicht nur die IT-Landschaft und die Vorbereitung der Organisation. Ein weiterer wesentlicher Aspekt ist es, die eigenen Mitarbeiter von den Vorteilen solcher Lösungen zu überzeugen. Denn gerade in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) haben sich diverse Mythen über KI in den Köpfen festgesetzt. Werden diese nicht entkräftet, kann es passieren, dass die eigene Belegschaft KI-Projekte boykottiert und diese damit scheitern. Dieser Artikel ordnet die wichtigsten Mythen rund um KI ein und zeigt, wie Unternehmen ihnen mit einem gut aufgesetzten Change-Management begegnen können.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
Die meisten Unternehmen haben den Mehrwert von generativer KI inzwischen erkannt und wollen entsprechende Dienste einführen, um ihre Mitarbeiter zu entlasten und Abläufe effizienter zu gestalten. Oft nutzen die Mitarbeiter sogar schon einige Tools - was ebenso wie eine überhastete Einführung mit Risiken insbesondere für Datenschutz und Datensicherheit verbunden ist. Um diese Risiken zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst Antworten auf die sechs Fragen finden.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
Die Technologie der Künstlichen Intelligenz ist in ihrem Potenzial mit der Erfindung der Dampfmaschine oder dem Siegeszug des Internets vergleichbar. Was wir aktuell erleben, ist also nicht weniger als eine epochale Disruption, die die Art, wie Menschen weltweit leben und arbeiten, grundlegend verändern wird. Doch die Einführung und Umsetzung von KI-Lösungen ist kein Selbstläufer! Im Gegenteil: Es gibt eine ganze Reihe von Faktoren, die sich gegenseitig beeinflussen und verstärken. Die entscheidenden Faktoren im Überblick!
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Fujitsu hat die Studie "2024 Fujitsu SX Survey - Accelerating Sustainability Transformation with AI" veröffentlicht. Der Bericht analysiert die Ergebnisse einer umfassenden Umfrage unter 800 Führungskräften (CxOs) aus 15 Ländern weltweit und bietet Einblicke in globale Trends der Nachhaltigkeitstransformation (SX1). Besonderes Augenmerk liegt dabei auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Nachhaltigkeitstransformation und den Auswirkungen dieser auf Unternehmen und Gesellschaften. Dabei zeigt sich unter anderem: Der Einsatz von KI wird sich in den nächsten drei Jahren auf komplexe Entscheidungsprozesse ausweiten.
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WISSENplus Wandel im Teaming ist ein natürlicher Prozess. Das Augenmerk auf ein paar Besonderheiten dieser Entwicklung zu richten, schafft einen Zugang zum Verständnis für das Modern Teaming. Neuerung und Veränderungen sind im Team sowie am Arbeitsplatz als auch im alltäglichen Umfeld Normalität. Modern Teaming ist einerseits eine Fortsetzung des Teamings mit ein paar Anpassungen, die all den Veränderungen geschuldet sind. Andererseits wird mit der modernen Teamarbeit ein - ohne die beliebte Begrifflichkeit strapazieren zu wollen - Paradigmenwechsel vollzogen. Denn die Veränderungen, die im Zusammenhang mit New Work geradezu hineingebrochen sind, haben die Teamarbeit stellenweise grundlegend modifiziert und damit teilweise das Fundament erneuert.
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WISSENplus Digitale Zwillinge ermöglichen die virtuelle Simulation von Systemen, Maschinen oder sogar realen Fabriken, ohne dass die Produktionsanlagen gestoppt werden müssen. Mit dem Einsatz digitaler Zwillinge können selbst große Systeme als Ganzes getestet werden. Für Unternehmen bedeuten sie mehr Sicherheit und Zuverlässigkeit: Denn durch die Anwendung eines digitalen Zwillings können Produktionsprozesse optimiert und Probleme anhand existierender Daten erfasst und gelöst werden, bevor sie in der physischen Realität überhaupt entstehen.
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WISSENplus Generative KI kann Prozesse optimieren und innovative Lösungen bieten. Die Frage, wie erfolgreich ein Unternehmen dabei ist, gewinnt aktuell an Relevanz. Doch ohne geeignete Messmethoden bleibt der tatsächliche Nutzen oft unklar. Zeit für einen Überblick, der Ziele, Herausforderungen und mögliche Lösungen in den Blick nimmt.
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WISSENplus Ein Blick in aktuelle Unternehmensstrategien der unterschiedlichsten Branchen zeigt, dass Themen wie Digitale Transformation, New Work oder Future Skills zuoberst auf der strategischen Agenda stehen. Wird mit diesem strategischen Fokus das Thema Wissensmanagement in Organisationen zunehmend obsolet? Wir haben Prof. Dr. Andrea Belliger, Expertin für Digitale Transformation, getroffen und mit ihr über die Rolle von Wissensmanagement im Kontext von New Work und Future Skills gesprochen.
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WISSENplus Unternehmen, die den KI-Assistenten von Microsoft nutzen wollen, müssen mit einem monatlichen Preis von etwa 30 Euro pro Nutzer rechnen. Daher sollten sie sich vergewissern, dass Sie das KI-Tool von Microsoft auch zielgerichtet nutzen und bedarfsgerecht einsetzen. Damit sich die Investition auch langfristig auszahlt, sollten die Verantwortlichen bei der Implementierung des Microsoft-Copilot-Ökosystems auch Aspekte wie den unternehmenseigenen KI-Reifegrad, Gefahren von Schatten-IT und die Mitarbeitermotivation berücksichtigen.
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WISSENplus Mit Hilfe eines gut gepflegten ITSM-Tools lässt sich im Unternehmen eine Wissensdatenbank über wiederkehrende Abläufe aufbauen, dank derer Service-Mitarbeiter schneller und besser auf Vorfälle reagieren können. Fachliche Prozesse werden in einen technischen Rahmen gegossen. Die Service-Qualität steigt und damit auch die Kundenzufriedenheit.
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WISSENplus In der heutigen Zeit ist es für Unternehmen sehr wichtig, ihr Wissen zu sammeln, zu speichern und effizient zu verwalten, da es für den Geschäftserfolg entscheidend ist. Techniken der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Wissen zu verarbeiten und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Sie sollen Wissensmanagementprozesse schneller, besser und einfacher machen. Wissensmanagement ist hierbei der Prozess, Informationen und Wissen im Unternehmen zu sammeln, zu organisieren, zu bewahren und bereitzustellen. Eines der Ziele ist dabei, Redundanzen zu verhindern. Wenn das Wissensmanagement einheitlich und zentral gesteuert erfolgt, trägt dies zu einer besser fundierten Entscheidungsfindung bei.
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WISSENplus "Deutschland, Österreich und die Schweiz haben die Digitalisierung verschlafen". Diese Aussage hört man oft. Die DACH-Region hinke wie die meisten Länder in Europa im Digitalbereich technologisch hinterher, und ihre digitale Wirtschaft liege weit hinter der von Ländern wie den USA, China und Südkorea zurück. "Das stimmt - jedoch nur bedingt", betont Prof. Dr. Georg Kraus, Geschäftsführer der Unternehmensberatung Kraus & Partner, Bruchsal. In der ersten Phase der Digitalisierung, in der die neue digitale Infrastruktur geschaffen werde, lägen zwar außer-europäische Konzerne wie Microsoft, Google, Amazon und Alibaba, aber auch OpenAI und Nvidia "oft meilenweit vorn". Doch in der nächsten Phase der Digitalisierung könne die Wirtschaft im deutschsprachigen Raum ihre Stärken durchaus ausspielen - und zwar überall dort, wo sie traditionell am erfolgreichsten ist: in Nischenmärkten. In ihnen können viele mittelständische Unternehmen, so seine These, in den kommenden Jahren hochprofitable Geschäfte aufbauen.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
Chatbots im Kundendialog oder lieber Large Language Models für die Unternehmenssuche? Künstliche Intelligenz - allen voran Generative KI - hat sich seit dem Go-Live von ChatGPT zum regelrechten Hype-Thema entwickelt. Die Frage ist nicht mehr, ob KI oder nicht, sondern welches KI-Anwendungsszenario zuerst realisiert werden soll. Fast schon instinktiv springen Unternehmen und Organisationen auf den GenAI-Zug auf, wohl wissend, dass ein "Weiter so ohne KI" mittelfristig zum Stillstand führen würde. Und in der Tat verspricht der Einsatz insbesondere von Generativer KI ein intelligenteres Wissensmanagement. Gerade angesichts des demografischen Wandels, aber auch vor dem Hintergrund explosionsartig wachsender Datenmengen ist es im Wissensmanagement mittlerweile fast alternativlos, eine KI-Strategie zumindest zu verfolgen. Und sie anschließend auch konsequent umzusetzen! Doch welche Potenziale ergeben sich daraus?
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Die Markteinführung von OpenAI ChatGPT hat eine wahre Welle der Begeisterung für generative künstliche Intelligenz (KI), insbesondere für Large Language Models (LLMs) ausgelöst - und ein Ende ist nicht abzusehen. Fast täglich entstehen neue Produkte, Unternehmen und Angebote im Bereich der generativen KI. Auch Unternehmen setzen zunehmend auf LLMs, um sich wettbewerbs- und zukunftsfähig aufzustellen. Viele Führungskräfte vernachlässigen jedoch eine wichtige Komponente einer erfolgreichen generativen KI-Strategie: die so genannte Data Readiness.
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Blicken wir der Realität ins Auge: Geopolitische Krisen verändern Handelsbeziehungen rasant, Lieferketten sind nach wie vor gestört, steigende Energiepreise zerstören die internationale Wettbewerbsfähigkeit und die Binnennachfrage schwindet dank sinkender Kaufkraft. Kurzum: Die deutsche Wirtschaft steht gerade mächtig unter Druck. Doch nicht nur die Rahmenbedingungen ändern sich - auch neue Technologien treiben die Verantwortlichen in den Unternehmen vor sich her. Sie eröffnen einerseits große Potenziale, sorgen andererseits für mehr Wettbewerbsdruck und höhere Kundenanforderungen.
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Aktuell ist die Welt geprägt von den Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI). Von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Entscheidungsfindung in komplexen Systemen - KI ist überall. Doch trotz oder gerade wegen ihrer allgegenwärtigen Präsenz ist KI auch ein Feld, das von Mythen und Missverständnissen umgeben ist. Diese reichen von übertriebenen Befürchtungen, dass KI bald die menschliche Arbeitskraft vollständig ersetzen könnte, bis hin zur Vorstellung, dass KI-Systeme völlig objektiv und fehlerfrei arbeiten. Diese Mythen beeinflussen nicht nur die öffentliche Wahrnehmung von KI, sondern können auch Entscheidungen in Politik und Wirtschaft verzerren. Es ist daher wichtig, diese Mythen zu entlarven und ein realistisches Bild von den Fähigkeiten und Grenzen der KI zu zeichnen.
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Ob für das Training von KI-Modellen, die smarte Nutzung erneuerbarer Energien oder die Forschung rund um personalisierte Medikamente - Daten werden für Wirtschaft und Gesellschaft immer wichtiger. Doch in der großen Mehrheit der deutschen Unternehmen bleiben Daten weiterhin ungenutzt. Nur 6 Prozent gehen davon aus, dass sie das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden Daten vollständig ausschöpfen. 31 Prozent schöpfen es eher stark aus, 42 Prozent eher wenig und 18 Prozent meinen, dass sie das Potenzial überhaupt nicht ausschöpfen.
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Künstliche Intelligenz ist nach wie vor das größte Thema der Tech-Branche - und der Trend wird sich fortsetzen: Kaum eine andere technologische Errungenschaft verändert sich aktuell schneller. Wie ist der aktuelle Umsetzungsstand in den Unternehmen? Und wie und wo kommt generative KI heute und in Zukunft zum Einsatz?
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WISSENplus Künstliche Intelligenz (KI) gilt mittlerweile als Fundament vieler Zukunftsstrategien in deutschen Unternehmen. Die Mitarbeiter reagieren jedoch häufig besorgt und verunsichert angesichts der starken Veränderungen. Um KI zum Erfolg zu führen, müssen Unternehmen die Menschen von Anfang an mitnehmen. Ein ganzheitliches Adoption & Change Management ist dafür essenziell.
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WISSENplus KI treibt in einer zunehmenden Vielfalt von Unternehmensbereichen erstaunliche Qualitäts- und Effizienzsteigerungen voran. Gerade auch Chatbots erweisen sich dabei oft als eine immer stärker infrage kommende Option in der Optimierung und Automatisierung von Prozessen. Der Einsatz dieser digitalen Assistenten bietet auch im HR-Bereich zahlreiche Vorteile: Als "Ansprechpartner", die 24/7 die täglichen Routineanfragen der Mitarbeitenden rechtssicher beantworten, entlasten sie die Personalexperten, reduzieren Kosten und verbessern die Mitarbeitererfahrung - ein Win-win quasi. Dennoch gibt es Bedenken, die insbesondere durch Zwischenfälle wie bei DPD aufkommen, bei dem ein Chatbot unangemessen auf eine Kundenanfrage reagierte. Eine unangenehme Begebenheit, die insbesondere in sensiblen Bereichen wie HR nicht passieren darf.
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WISSENplus Künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen genutzt, in der Bildung und Weiterbildung jedoch nur vereinzelt, und dann vor allem zum Übersetzen oder Erstellen von Inhalten. Die Technologie kann aber noch viel mehr und könnte das Lernen geradezu revolutionieren.
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WISSENplusEines der wichtigsten Gesprächsthemen in Unternehmen im Jahr 2023 war sicherlich die Verwendung von "Large Language Models" (LLMs) und ihren Auswirkungen auf die Produktion, das Verfassen von Texten oder das Bewerbungsmanagement. Doch auch die berufliche Bildung erfährt viele Innovationen, die auf dem Einsatz von KI-Technologien basieren. Um die Zukunftsfähigkeit dieser Anwendungen besser einschätzen zu können, wurde für die diesjährige Ausgabe der Experten-Befragung mmb Learning Delphi eine ganze Reihe von Fragen zum Thema "Künstliche Intelligenz in der Bildung" gestellt.
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WISSENplus In der dynamischen digitalen Arbeitswelt nimmt die Effizienz von Geschäftsprozessen eine Schlüsselrolle ein. Unternehmen sind bestrebt, ihre Prozesse kontinuierlich zu optimieren, um auf Marktanforderungen reagieren und den immer schneller werdenden Innovationszyklen Stand halten zu können. Im Kundenservice stellt die Automatisierung von Prozessen bei der E-Mail-Bearbeitung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eine vielversprechende Möglichkeit dar, wachsendem Kostendruck und Arbeitskräftemangel gerecht zu werden. Vor diesem Hintergrund ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Potenzial- und Reifegradanalyse von Prozessen für den Einsatz von KI im Kundenservice von hoher Relevanz.
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WISSENplus Viele Logistik-Prozesse sind bereits erfolgreich automatisiert worden. Doch die letzte Meile ist eine große Herausforderung auf dem Weg zum Autonomous Enterprise. Mit KI-gestützten Technologien können Unternehmen ihre Bestandsprozesse analysieren und Zustellungswege optimieren. Anonymisiertes Datenmanagement ermöglicht dabei auch die prädiktive Einflussnahme auf das Entscheidungsverhalten des Kunden.
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WISSENplusÜber den Erfolg von KI-Projekten entscheiden unter anderem auch die Daten. Ein zentrales Gütekriterium ist dabei deren Reifegrad. Aber auch die verschiedenen KI-Methoden sind relevant. Denn je nach Modell ergeben sich für Unternehmen unterschiedliche Einsatzszenarien - von der einfachen Datenstrukturanalysen über die Erstellung von Prognosen bis hin zur vollständigen Automatisierung komplexer Prozesse. Eine Datenstrategie bildet die Basis für das Erreichen eines hohen Reifegrades und damit auch für den Erfolg von KI-Projekten. Welche unterschiedlichen KI-Verfahren es gibt, wofür sie sich am besten eignen und wohin die KI-Reise gehen wird, darüber hat "wissensmanagement" mit Dr. Benjamin Karer, Executive Consultant und "AI Governance Lead" in der Cybersecurity Practice bei CGI Deutschland gesprochen.
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WISSENplus Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und gilt als die Zukunftstechnologie schlechthin. Doch wie steht es um die praktische Umsetzung von KI in den Unternehmen? Laut einer aktuellen Studie nutzen nur 45 Prozent der Unternehmen in der DACH-Region KI-Tools wie ChatGPT und Konsorten. Rund 54 Prozent davon nutzen die KI jedoch nur einmal wöchentlich bzw. vertrauen in 27 Prozent der Fälle nicht auf die Ergebnisse. Ein Grund dafür ist, dass KI nicht einfach aus dem Nichts entsteht, sondern auf einer soliden Wissensbasis aufbauen muss. Dennoch suchen KI-gestützte Tools derzeit oftmals nach Wissen, wo es nichts zu finden gibt. Denn ohne Wissensbasis mit qualitativ hochwertigen Daten, die strukturiert, verständlich und zugänglich sind, kann auch eine firmeninterne, generative KI nicht viel ausrichten, geschweige denn ihr volles Potenzial entfalten. Genau aus diesem Grund spielt Wissensmanagement eine entscheidende Rolle für den Erfolg von KI-Projekten.
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WISSENplus Von Brüssel bis Washington DC finden in diesem Jahr Wahlen statt, welche die politische Landschaft weiter Teile der Welt für die nächsten Jahre bestimmen werden. Die Wahlentscheidungen werden auch Auswirkungen auf die gesamte Weltwirtschaft und jedes einzelne Unternehmen haben. Dabei sind sie mit einer in dieser Dimension neuen Herausforderung konfrontiert: Generative KI
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Künstliche Intelligenz setzt schon seit einigen Monaten dazu an, die Unternehmenswelten zu revolutionieren. Vor allem durch die Verwendung von Large Language Models, kurz LLMS, gelingt es, wertvolle Ressourcen zu sparen und effizienter sowie produktiver zu agieren. Aber gilt das auch für den Bereich der betrieblichen (Weiter-)Bildung?
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Mit der Zunahme von KI-gesteuerten Chat-Dienste werden automatisierte Kundengespräche immer mehr zu einem Wettbewerbsvorteil. Aufgrund ihrer leistungsstarken Fähigkeiten und ihrer weiten Verbreitung ist die generative KI mittlerweile auch in das Blickfeld der Politik gerückt. Die Gesetzgeber der EU haben deshalb neue Vorschriften in das KI-Gesetz aufgenommen, die sich direkt mit dem Aufkommen von hochentwickelten Chatbots und LLMs befassen sollen.
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Alle wollen GenAI und zwar am besten sofort. Ein undurchdachtes "Einfach-mal-drauf-los" ist aber keine gute Idee, denn dabei droht generative KI zu einem teuren, sinnfreien und unter Umständen sogar gefährlichen Abenteuer zu werden. Hier lesen Sie die fünf wichtigsten Fragen, die Unternehmen vorab klären sollten.
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WISSENplus Gefühlt beeinflusst generative KI unser Arbeits- und Privatleben mittlerweile tagtäglich. Nicht nur die Anwendungen werden immer mehr; auch die Diskussionen über Implikationen, Herausforderungen und Regularien prägen den beruflichen und privaten Alltag. Dies wundert kaum, handelt es sich ja um eine Art von Werkzeug, das die Menschen bisher noch nicht kannten bzw. nutzen konnten. Zielten bisher genutzte Formen der KI primär darauf ab, bestehende Daten zu analysieren, zu klassifizieren oder als Basis für Vorhersagen zu nutzen, werden durch generative KI neue Inhalte erzeugt, die auf gelernten Mustern basieren. Die Vielzahl an konkreten Anwendungen reicht mittlerweile von der Erstellung von Texten, Zusammenfassungen oder Übersetzungen über die Erzeugung von Bildern, Videos oder Fotos bis hin zu durch generative KI realisierte Avatare oder persönliche Assistenten, die unterschiedliche Rollen einnehmen können.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
Laut dem MuleSoft Connectivity Report treiben Unternehmen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) weiter voran. Dem gegenüber steht eine mit den Jahren gewachsene IT-Landschaft, mit der sich dieses Vorhaben nicht „on the fly“ umsetzen lässt.
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WISSENplusGenerative KI ist im Job-Alltag angekommen: Umfragen zufolge verwendet beinahe jeder Zweite beispielsweise ChatGPT bereits im beruflichen Kontext. Doch viele Unternehmen sind noch nicht durchgreifend auf das KI-Zeitalter vorbereitet. Es braucht es zum einen Leitlinien für die Anwendung, außerdem eine hohe Lernbereitschaft der Nutzer. Gefragt ist daher eine Kultur, die KI-Implementierung und -Einsatz überhaupt erst ermöglicht. Eine Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg spielt hierbei eine wichtige Rolle: Fach- und Führungskräfte etwa aus Bereichen wie IT, Information Management, Human Resources und Unternehmenskommunikation sollten die Grundlagen schaffen, um Silos abzubauen und unternehmensweite KI-Lösungen einzuführen.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplusDer Kompetenz zum kritischen Denken kommt aufgrund der im Digitalzeitalter stetig wachsenden Informationsfülle von mitunter zweifelhafter Güte, welche nicht zuletzt durch die sozialen Medien sowie durch auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Applikationen angefacht wird, eine immer größere Bedeutung zu. Kritisches Denken sollte daher gezielt gefördert werden - und zwar sowohl an den Hochschulen als auch in Unternehmen.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplusMehr als 6000 Filialen von knapp 50 Kunden wie Bonita, C&A oder Depot betreut die Seybold GmbH in Stuttgart derzeit mit 24 Mitarbeitern. Allein 2023 kamen 1.000 Läden von Discountern und Supermärkten hinzu, so Geschäftsführer Marcus Seybold, der seine Dienstleistung 2007 gegründet hat. Berufserfahrung sammelte der heute 47-Jährige im dualen Studium bei Kaufland im Fachbereich Handel. Der gebürtige Crailsheimer wechselte bald in den Immobilien-Bereich und konzipierte Abläufe, die die Filialleiter im Umgang mit ihren Gebäuden und Untermietern entlasten.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplusHybrid Work, New Work, New Normal - es kursieren viele Begriffe für moderne Arbeitsmodelle. Fakt ist: Die hybride Arbeitswelt ist in unserer Gesellschaft angekommen. Selbst erklärte Homeoffice-Gegner haben ihre Meinung geändert, um drohende Kündigungen ihrer Mitarbeitenden zu vermeiden. Eine neue Arbeitswelt entsteht aber nicht dadurch, dass man den Beschäftigten erlaubt, von zu Hause aus zu arbeiten. Vielmehr müssen sich Unternehmen mit ihren individuellen Herausforderungen auseinandersetzen und darauf aufbauend passende Lösungen umsetzen.
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Der Hype um ChatGPT veranlasst viele Unternehmen, KI-Anwendungen zu implementieren, um möglichst schnell das umfassende Potenzial von KI zu nutzen. Sie zielen zum Beispiel auf eine Effizienzsteigerung, eine Entlastung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter oder eine Verbesserung des Kundenservices ab. Weitere Anwendungsszenarien betreffen neuartige Datenanalysen oder ein optimiertes Risikomanagement. Projekte werden dabei in der Regel gestartet, ohne dass eine KI-Strategie - also eine ganzheitliche Sicht auf die Einführung - vorhanden ist. Doch eine solche Sicht ist umso wichtiger, je mehr KI-Lösungen eingesetzt werden.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
Viele Wissensmanager arbeiten hybrid. Derzeit kommen sie im Schnitt 3,2 Tage in der Woche in Büro. Das zeigt eine Umfrage der Immobilienfirma Jones Lang LaSalle. Das soll auch so bleiben - geht es nach den Befragten. 65 Prozent der Beschäftigten in Deutschland wollen auch künftig im Office und zuhause arbeiten - wo möglich. Dabei stehen schon heute in jedem dritten Unternehmen ganze Etagen ungenutzt leer. Gleichzeitig entwickeln sich die Technik für Kommunikation und KI rasant weiter.
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WISSENplus In den vergangenen Jahren wurde bereits viel über den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) für die Verbesserung einer organisationsinternen Suche berichtet. Die Anwendungsfälle solcher Lösungen reichen von der Website-Suche über die Unterstützung des Kundenservice bis hin zum Wissensmanagement. Diese Anwendungen basieren meist auf der Auswertung mehrerer Informationsquellen, müssen Zugriffsrechte beachten, kurze Antwortzeiten gewährleisten und nicht zuletzt gute Suchergebnisse liefern. Unter einem technischen Blickwinkel sprechen wir hier über so genannte Enterprise Search-Lösungen. Für die Überbrückung der Diskrepanz zwischen den Formulierungen in den zu durchsuchenden Inhalten und dem Sprachgebrauch der verschiedensten Nutzergruppen kommen in letzter Zeit zunehmend KI-basierte Funktionen für die Sprachverarbeitung zum Einsatz.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplus Enterprise-Search-Lösungen erleichtern die Informationsbeschaffung in Unternehmen und Behörden immens. Large Language Models (LLMs) und Generative KI heben neuerdings die Arbeitseffizienz und die Qualität der Suchergebnisse noch einmal auf ein neues Level. So werden aus traditionellen Unternehmenssuchen echte Plattformen für das Wissensmanagement.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplus Die Generative KI und Large Language Models (LLMs) bieten mit ihren enormen Fähigkeiten bei der Sprachverarbeitung und -generierung großes Potenzial für das Wissensmanagement. Aufgrund der gigantischen Datenmengen, mit denen sie trainiert wurden, sind die Ergebnisse sowohl beim Verstehen von Eingaben als auch bei der Ausgabe von Antworten beeindruckend. Der Nutzer hat den Eindruck, er kommuniziere mit einer realen Person. Eine weitere Stärke ist die Fähigkeit, die Anfragen von Nutzern richtig zu verstehen - auch wenn diese sich unorthodox oder unklar ausdrücken. LLMs können trivial gestellte Fragen in die notwendige Suchlogik übersetzen und eventuelle Ergebnisse in einer Art und Weise ausgeben, die der Nutzer versteht.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplus "Wer auf die Suche geht, muss zuvor wissen, wo er suchen soll." Nein, das ist keine Weisheit des Konfuzius, sondern leider noch immer gelebte Realität für viele Mitarbeitende. Neue Lösungen sollen - vor allem mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) - die Enterprise Search zukünftig verbessern. Doch was ist Suche überhaupt? Was kann sie in der Unternehmenspraxis leisten - und was nicht? Hier ist ein Überblick der wichtigsten Suchmethoden und Suchtechnologien.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplus Das klassische Bild der Mitarbeitenden, die ihren Dienst von Montag bis Freitag zwischen 9 und 17 Uhr erledigen, bröckelt. Die neue Arbeitswelt ködert auf der einen Seite mit agilen, asynchronen Arbeitszeitmodellen, ist auf der Schattenseite allerdings geprägt von enormer Volatilität, Leistungsdruck und einem akuten Fachkräftemangel. Kein Wunder also, dass sich Erschöpfung breitmacht. Laut einer aktuellen Studie der Hans-Böckler-Stiftung wünschen sich gut 81 Prozent der Befragten hierzulande eine Viertagewoche. Doch sind diese Herausforderungen für Unternehmen und Angestellte überhaupt mit der Viertagewoche vereinbar?
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplusAktuell schaltet die Digitalisierung den Turbo an. Neue KI-gestützte Technologien verändern die Spielregeln in der Wirtschafts- und Arbeitswelt radikal. Nur wer hier alte Gewohnheiten loslässt, tradierte Geschäftsprozesse ändert und Disruption als Chance begreift, kann in einer diskontinuierlichen Welt bestehen. Wie aber funktioniert das?
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplus Die künstliche Intelligenz wird künftig der stärkste Changetreiber in unserer Gesellschaft sein. Davon ist Innovations- und KI-Experte Dr. Jens-Uwe Meyer überzeugt. Aber vor allem viele Mittelständler haben die Bedeutung von KI noch nicht vollumfänglich erkannt - bzw. zögern noch, auf den KI-Zug aufzuspringen. Warum Abwarten keine Option ist und wie man sich dem Thema KI am besten nähert, erklärt Dr. Jens-Uwe Meyer im Interview.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
WISSENplus Künstliche Intelligenz sorgt für Bewegung und gleichzeitig für Unruhe. Letztlich hinterlässt das Hantieren mit Daten auch Fragen, manchmal Befürchtungen und gelegentlich Vorbehalte. Die KI hat währenddessen alle Bereiche des unternehmerischen Handelns und betriebswirtschaftlichen Denkens befallen. Das Unternehmenswissen mit KI in Zusammenhang zu bringen, scheint dagegen als Thema noch etwas sperrig zu sein. Gut, der Datenschutz bietet da schon ein breites Betätigungsfeld. Das darf jedoch nicht davon ablenken, intensiver nach Nutzungsmöglichkeiten der KI im Hinblick auf das Unternehmenswissen zu suchen. Zuallererst muss dazu allerdings das Wissen aufgegliedert sein. Was gehört zum Unternehmenswissen? Wie und wo kann KI beim Managen von Wissen eingesetzt werden? Wie klar und zuverlässig lässt sich der Aufwand für den Einsatz abschätzen? Wie lassen sich Wissensinhalte identifizieren? Diese und ähnliche Fragen stehen am Anfang.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
Kommt Generative AI 2024 in der Praxis an? Diese Frage hat der IT-Dienstleister adesso aktuell 400 Führungskräften der deutschen Wirtschaft gestellt. Das Ergebnis ist eindeutig: Unternehmen bereiten sich jetzt auf eine Welt vor, in der die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) so alltäglich sein wird wie heute E-Mails, Instant Messaging oder Collaboration-Tools.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden oft als Schreckgespenst wahrgenommen. Nüchtern betrachtet sind sie jedoch die modernsten Werkzeuge und Methoden zur Sicherung und Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Doch welche Voraussetzungen müssen dafür geschaffen werden und wo liegen die konkreten Vorteile?
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Generative KI ermöglicht es Unternehmen, das Kundenerlebnis mit einer Technologie weiterzuentwickeln, die sich durch Lernen aus ihren eigenen Fehlern und Erfolgen kontinuierlich verbessert. Selbst in diesem frühen Stadium der Technologie sagen Experten wie McKinsey, dass sie die Weltwirtschaft jährlich um bis zu 4,4 Billionen Dollar ankurbeln könnte; Goldman Sachs meint, dass sie das globale BIP um 7 Billionen Dollar steigern und das Produktivitätswachstum "über einen Zeitraum von 10 Jahren um 1,5 Prozentpunkte" erhöhen könnte. Es genügt zu sagen, dass in dieser aufstrebenden neuen Wirtschaftsmacht eine Menge Potenzial verborgen ist.
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Künstliche Intelligenz / Robotic
2023 war das Jahr der generativen KI. Die großen Sprachmodelle, die hinter populären Anwendungen wie ChatGPT stehen, haben die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz bei Textverständnis und Texterstellung auf ein ganz neues Niveau gehoben. Nachdem Unternehmen sich intensiv informiert und teilweise bereits experimentiert haben, werden sie 2024 verstärkt daran gehen, konkrete Lösungen zu implementieren. Fünf Trends zeichnen sich dabei bereits jetzt ab
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