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Oft entwerfen Unternehmen am "grünen Tisch" Geschäftsprozesse in ihrer Organisation neu. Dann funktioniert deren Einführung meist nicht so reibungslos wie geplant, denn: Wenn sich die Abläufe und Strukturen ändern, muss sich auch das Verhalten der Mitarbeiter ändern.

In einer dynamischen Arbeitsumwelt wird es zukünftig verstärkt darauf ankommen, fachliche und soziale Kompetenzen zu vernetzen und erlerntes "Können" auch anzuwenden und somit handlungskompetent zu agieren. Eine fundierte Methodenkompetenz wird dann für den persönlichen und für den Erfolg des Unternehmens von großer Bedeutung sein. Elementar ist daher die Befähigung der Mitarbeiter, das Erlernte zielgerichtet und systematisch in den Geschäftsprozessen einzusetzen, also am Ort der Wertschöpfung.

Die Arbeitswelt verändert sich gerade stark - und dadurch auch die Kompetenzen, die jetzt und zukünftig gefordert sind. Entscheidend dabei ist nicht nur die Frage, um welche Kompetenzen es sich dabei im Einzelnen handelt, wozu es mittlerweile viele Diskussionen und Studien gibt. Entscheidend ist vor allem die Frage, wie diese Kompetenzen durch geeignete Aus- und Weiterbildungskonzepte entwickelt und ausgebaut werden können. Und vor allem, wie die Mitarbeitenden bei der zunehmenden Zahl an Trainings und Webinaren die Lust am Lernen behalten.

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.

Eines 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.

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.

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.

Über 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.

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.

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?

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.

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.

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.

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.

Nicht erst durch Corona hat die digitale Kommunikation weltweit einen signifikanten Fortschritt erlebt. So kommt es immer mehr dazu, dass Berufstätige tagtäglich im Homeoffice oder mobil arbeiten. Dabei gehört die Teilnahme an virtuellen Meetings zum Alltag für viele Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer. Besonders diese Entwicklung birgt jedoch auch die Gefahr für eine neuere Art der körperlichen und mentalen Belastung, bekannt als "Zoom-Fatigue".

Mit der wachsenden Popularität von Cloud-Lösungen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre IT-Sicherheit an die neue Realität anzupassen. Vereint die Infrastruktur sowohl lokale Systeme als auch Cloud-Technologien, muss die Security-Strategie einen identitätsbasierten, holistischen Ansatz verfolgen, der auch Cloud-basierte Tools umfasst.

Generative 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.

Der 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.

Was haben der "Friends"-Star Courteney Cox, das Model Elle Macpherson, die Schauspieler Sandra Bullock, Nicolas Cage, Russel Crow und Keanu Reaves sowie Sänger Lenny Kravitz und die frühere First Lady Michelle Obama gemeinsam? Sie sind allesamt prominente Vertreter der Generation der Babyboomer. Und noch mehr: Sie sind alle im Jahr 1964 geboren - ein Jahr, das hierzulande geradezu als historisch gilt. Es ist nämlich das kinderreichste Jahr Deutschlands. In beiden Teilen der Republik wurden damals laut statistischem Bundesamt knapp 1,4 Millionen Babys geboren. Zum Vergleich: 2023 lag der Wert mit lediglich 519.000 Geburten bei weniger als der Hälfte.

Hybrid 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.

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.

Kubernetes hat die Orchestrierung von Containern beherrschbar gemacht. Die Bedienung der Open-Source-Plattform ist allerdings keinesfalls trivial. Die hohe Komplexität verführt im praktischen Einsatz selbst Experten zu Fehlern. Die Folgen können gravierend sein - sind aber vermeidbar.

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.

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.

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.

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.

"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.

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?

Wissen gibt es im Überfluss - auch und gerade in Unternehmen. Die Herausforderung besteht darin, aus dem vorhandenen Wissensbestand diejenigen Wissensbausteine zu extrahieren, die situations- und bedarfsbedingt relevant sind. Doch genau an dieser Stelle scheitert die organisationsweite Suche noch viel zu häufig. Zum einen, weil ein Großteil des Wissens schlicht und ergreifend gar nicht dokumentiert ist, sondern ausschließlich in den Köpfen einzelner Experten schlummert, Stichwort: Kopfmonopole. Zum anderen aber auch, weil zahlreiche Wissensbausteine - und die ihnen zugrundeliegenden Daten und Informationen - in heterogenen Lösungen, lokalen Speichersystemen oder analogen Archiven lagern, auf die die Suchlösung im Zweifel nur partiell Zugriff hat. Fehlende Tags und Metadaten tun dabei oft ihr Übriges. In der Folge investieren Mitarbeitende viel zu viele Ressourcen in die Suche nach den richtigen Informationen - und verlieren damit nicht nur wertvolle Zeit, sondern auf längere Sicht auch ihre Motivation. Ein Aspekt, den sich Unternehmen in Zeiten von demografischem Wandel und Fachkräftemangel nicht (mehr) leisten können.

Risiken gehören zum Unternehmensalltag - ob extern oder intern, wirtschaftlich oder strategisch, rechtlich oder finanziell. Peter Drucker, Wirtschaftsvordenker und Ur-Vater des Wissensmanagements, sagte einmal "Es gibt Risiken, die einzugehen du dir nicht leisten kannst und es gibt Risiken, die nicht einzugehen du dir nicht leisten kannst!". Neben der Weisheit, das eine vom anderen zu unterscheiden, braucht es in den Unternehmen hauptsächlich eines: Führungskräfte und Mitarbeiter, die potenzielle Risiken schnell erkennen, bewerten und bewältigen können. Oder, wie Warren Buffett, einer der erfolgreichsten Investoren aller Zeiten, feststellte: "Risiken entstehen, wenn man nicht weiß, was man tut!"

Dass der Fachkräftemangel keine Erfindung pessimistischer Wirtschaftspropheten ist, spüren nicht nur die Unternehmen, sondern auch ihre Kunden Tag für Tag. Die Verkaufsstärke leidet, die Servicequalität nimmt ab und ein prekärer Verlust an organisationalem Wissen und Innovationskraft ist zu verzeichnen. In diesem Szenario kommt es im Unternehmen darauf an, alle möglichen personellen Energien maximal auszuschöpfen. Eines der Topmittel gegen den Fachkräftemangel ist es, Menschen in die für sie richtigen Positionen bringen. Das Zauberwort lautet hier "Talent-Fit": Passt dieser Mensch fachlich, persönlich und kulturell in die Organisation, an den Ort seines Einsatzes und zu der ihm zugedachten Rolle?

Viele Unternehmen ahnen nicht, welche ungenutzten Potenziale in ihnen schlummern: in den Führungskräften und Mitarbeitenden, in deren Kompetenzen, in den Prozessen und Abläufen, in den Führungsstrukturen. So kommt es zur Potenzialvergeudung, manchmal sogar zur Potenzialvernichtung. Und das allein aufgrund der Tatsache, dass die Entscheider in den Firmen keinen oder nur einen unzureichenden Überblick über die vorhandenen und brachliegenden Potenziale haben. Aber das lässt sich ändern.

Aktuell 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?

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.

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.

Eine Cloud-Migration ist letztlich nie abgeschlossen. Unternehmen sollten deshalb nicht in Cloud-Projekten denken, sondern eine Lifecycle-Denkweise einnehmen. Nur so kann der Enttäuschung von nicht endenden Cloud-Projekten vorgebeugt werden. Damit kommen auf mittlere Sicht auch die Vorteile von Cloud-Plattformen und -Services wie hohe Innovationskraft, Effizienz, Agilität und Skalierbarkeit vollständig zum Tragen.

Im Personalwesen wirkt die Technologie als Katalysator für revolutionäre Veränderungen. Ein Großteil der Personalprozesse ist bereits automatisiert. HR Analytics, also der Einsatz von Datenanalysen in der Personalarbeit, ist eine noch relativ junge Entwicklung. Durch den Einsatz von Daten und Algorithmen können Schwachstellen schnell und zuverlässig aufgedeckt und die Entscheidungsfindung in allen Bereichen von der Rekrutierung bis zur Personalentwicklung verbessert werden. Damit ist das Personalwesen bestens gerüstet für eine stark vernetzte Zukunft. Doch wie genau kann HR Analytics in Unternehmen eingesetzt werden?

Im Alltag haben wir es überwiegend mit Bildschirmen und Maschinen zu tun. Der persönliche Kontakt oder die Interaktion mit Menschen sinkt Schritt für Schritt. Sei es beim Self-Checkout an der Kasse, bei der Gepäckaufgabe am Flughafen oder der Bezahlung des Taxis. Doch was für viele im privaten Umfeld selbstverständlich geworden ist, gilt nicht zwingend im Business-Kontext. Vor allem nicht bei kleinen und mittleren Unternehmen. Von der Buchhaltung über die Rechnungstellung bis hin zur Kundenkommunikation oder Vermarktung der eigenen Dienstleistungen und Produkte arbeiten Handwerksbetriebe, Steuerbüros oder der Einzelhandel oft noch analog. Sellwerk, das Netzwerk des Mittelstands, hat durch eine Befragung zum Thema Digitalisierung ein Stimmungsbild deutscher KMU eingeholt – das Digitalisierungsbarometer. Die Antworten ermöglichen Rückschlüsse auf Chancen und Herausforderungen, die mit der technischen Transformation einhergehen.

In vielen Unternehmen und Branchen ist mobiles Arbeiten nicht mehr wegzudenken. Gerade bei Frontline Workern ­- sei es im Außendienst, an Kraftwerken und Anlagen, im Einzelhandel oder auf der Baustelle - gehören mobile Endgeräte daher mittlerweile zur Standardausstattung. Dass hier Konzepte wie Unified Communication and Collaboration (UCC) erforderlich sind, um eine reibungslose standortunabhängige Kommunikation zu gewährleisten, liegt auf der Hand. Doch diese Ansätze übersehen häufig einen echten Produktivitätskiller: ungepflegte Adressbücher auf den mobilen Endgeräten und damit veraltete oder fehlende Kontaktdaten wie etwa Kundentelefonnummern. Genau hier kommen moderne Tools ins Spiel.

Rechnungen sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken und für das reibungslose Funktionieren unserer Wirtschaft unerlässlich. Dennoch ist es erstaunlich, dass insbesondere kleine und mittlere Unternehmen immer noch häufig auf die traditionelle Papierrechnung zurückgreifen. Bemerkenswert ist, dass trotz moderner Bürotechnik rund 60 bis 70 Prozent des sauberen, weißen Papiers im Müll landen. Zudem verbringen wir täglich fast zwei Stunden mit der Suche nach wichtigen Dokumenten, Informationen und Akten. Das ist nicht nur eine Verschwendung unserer kostbaren Zeit, sondern auch eine unnötige Belastung unseres Budgets. Ein gangbarer Weg aus dieser Situation könnte die Umstellung auf eine digitale Rechnungsverarbeitung sein, die uns im Kampf gegen die gigantischen Papierberge effektiv unterstützen könnte.

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.

Nicht alle Daten sind für Reportings geeignet oder gleichermaßen wertvoll. Die Kunst liegt einerseits darin, die richtigen für den jeweiligen Use Case zu identifizieren. Andererseits müssen Unternehmen sie dann auch sinnvoll auswerten, um den maximalen Nutzen aus ihnen zu ziehen. Doch welche Daten sind die richtigen?

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?

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.

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

"Zukunft soll man nicht voraussehen wollen, sondern möglich machen", lautet ein Aphorismus von Antoine de Saint-Exupéry (1900-1944). Ossip Flechtheim, der 1943 den Begriff "Futurologie" prägte, würde dem wohl entgegenhalten, dass Voraussehen und Machen von Zukunft keine Gegensätze sind. Langfristig erfolgreich sind Organisationen, die beides beherrschen: Zukunft vorauszusehen und möglich zu machen. Schon lange bevor in den 1990er Jahren der Begriff der "Lernenden Organisation" populär wurde, taten Unternehmen wie die Shell Corporation genau das: Systematisch, achtsam und kreativ erarbeiteten sie Szenarien möglicher Zukünfte, um für unterschiedliche Entwicklungen gewappnet zu sein. Corporate Foresight (CF), auf Deutsch: organisationale Vorausschau, wird dies genannt. Aufgrund der Schnelllebigkeit und Volatilität unserer Welt ist die Corporate Foresight heute nötiger - aber auch herausfordernder - als je zuvor.

Lebenslanges Lernen ist heute nötiger denn je. Angesichts globaler Megatrends wie dem demografischen Wandel, dem beschleunigten technologischen Fortschritt und einer zunehmenden weltweiten Vernetzung, gewinnt die kontinuierliche Weiterbildung zunehmend an Bedeutung, um mit den Veränderungen Schritt halten zu können. Eine aktuelle Studie unter deutschen Erwerbstätigen von YouGov im Auftrag des Project Management Institutes (PMI) zeigt jedoch, dass beim Thema Re- und Upskilling ein Riss durch die Generationen geht. Während für junge Talente Weiterbildung inner- und außerhalb der eigenen Arbeitszeit selbstverständlich ist, sinkt bei über 35-Jährigen die Bereitschaft für zusätzliche Schulungen oder Seminare rapide. Hier müssen Unternehmen eine Kultur des Lernens etablieren, die nicht nur alle mitnimmt, sondern auch auf die unterschiedlichen Lernbedürfnisse eingeht.

Die Zeiten, da die Employee Experience nur Personalabteilungen beschäftigte, sind vorbei. Kein Wunder, haben positive Mitarbeitererfahrungen doch großen Einfluss auf die Customer Experience und damit auf den Unternehmenserfolg. Bislang sehen sich die meisten Unternehmen allerdings noch nicht optimal aufgestellt - moderne Technologien können helfen.

Die Personalabteilung muss nicht nur für eine reibungslose Verwaltung der Belegschaft sorgen, sondern auch an der Geschäftstransformation des Unternehmens aktiv mitwirken. Digitale Prozesse sind dafür unverzichtbar. Der Schlüssel zum Erfolg ist eine leistungsfähige HXM-Software (Human Experience Management), die alle Personaldaten zentral vorhält, Workflows steuert und den gesamten Employee Lifecycle abbildet. Dabei geht der Trend zu Lösungen auf Low-Code- bzw. No-Code-Basis.

Egal, in welcher Branche: Will sich ein Unternehmen auf dem Markt behaupten, kann es sich abteilungsspezifische Wissenssilos schlichtweg nicht mehr leisten. Gerade im Hinblick auf Remote- und Hybrid-Arbeit heißt es, kluge Konzepte zu entwickeln, die es erlauben, innerbetriebliches Know-how strukturiert zu verwalten und zugänglich zu machen. Viele Firmen greifen dafür auf Tools wie Microsoft SharePoint zurück - in dem Glauben, dass dies bereits ihr Problem löst. Warum eine Software allein aber nicht ausreicht und was es zu beachten gilt, damit gutes Wissensmanagement gelingt, zeigt dieser Beitrag.