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Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren zu einem der einflussreichsten Werkzeuge der Digitalisierung entwickelt. Sie ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Doch bei allem Potenzial hängt der Erfolg von KI-Systemen von mehreren entscheidenden Faktoren ab, allen voran von der Datenqualität. Ein KI-System, das mit fehlerhaften, unvollständigen oder verzerrten Informationen arbeitet, kann keine guten Ergebnisse liefern. Der oft zitierte Satz "Garbage in, garbage out" trifft auf KI-Anwendungen in besonderem Maße zu. Gleichzeitig sind eine sorgfältige Planung, in die alle Stakeholder einbezogen werden sollten, und die Schulung der Mitarbeitenden ein Muss.

Der Erfolg von KI-Projekten hängt ganz entscheidend davon ab, dass Unternehmen bereits im Vorfeld genau klären, welche Probleme sie mit Daten und KI lösen wollen, und konkrete Projektziele definieren. Dies ist notwendig, damit die Projektausrichtung stimmt und keine falschen Erwartungen geweckt werden, denn spätere Kurskorrekturen kosten viel Zeit und Geld. Doch auch direkt im Anschluss, wenn die Projektplanungen beginnen und wichtige Details der Problemlösung abgestimmt werden, lauern zahlreiche Fallstricke, die langfristig enorme Probleme verursachen können - bis hin zum vollständigen Scheitern des Projekts.

Künstliche Intelligenz (KI), ursprünglich als Treiber von Innovation und Effizienz gefeiert, wird zunehmend zur Waffe in den Händen von Cyberkriminellen. In einer digital vernetzten Welt nutzen Täter KI, um ihre Methoden zu perfektionieren, Angriffe zu automatisieren und neue Schwachstellen auszunutzen. Die Folge: Eine neue Dimension der Cyberkriminalität, die Privatpersonen, Unternehmen und Regierungen vor beispiellose Herausforderungen stellt. KI verändert nicht nur Wirtschaft und Gesellschaft, sondern ermöglicht auch eine immer raffiniertere Art der Cyberkriminalität.

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.

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.

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.

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.

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.

Der Hype rund um Agentic AI ist riesig – und berechtigt. Denn wir haben es mit nicht weniger als einer neuen Qualität Künstlicher Intelligenz zu tun. Mit Agentic AI verliert KI zunehmend ihren Werkzeugcharakter und entwickelt sich vielmehr zu einem eigenständig agierenden System. Wie weit Agentic AI bereits praktisch gediehen ist, zeigen ihre verschiedenen Ausprägungen und Varianten. Eines der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale ist dabei der Grad der Autonomie.

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.

Ob Künstliche Intelligenz, hybride Cloud-Lösungen oder nachhaltige IT: In den nächsten Monaten dürften einige Trends, die sich bereits länger am Horizont abzeichnen, an Fahrt aufnehmen. Unternehmen müssen sich damit beschäftigen, wollen sie nicht vom Wettbewerb abgehängt werden. Doch welche Entwicklungen sind zu erwarten? Und welche Maßnahmen sollten Unternehmen in Sachen Digitalisierung im Auge behalten und ggf. auch umsetzen?

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.

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.

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.

Anbieter von diversen Lösungen setzen verstärkt auf Künstliche Intelligenz (KI) und suggerieren dabei, dass smarte Algorithmen allein ausreichen, um Wissen effizient nutzbar zu machen. Doch die Realität sieht anders aus: KI verändert die Wissensarbeit zwar grundlegend - und das bereits heute - doch sie kann nur so gut arbeiten wie die Qualität des zugrunde liegenden Wissens. Jedoch ohne klare Prozesse zur Wissenssicherung, Aktualisierung und Integration in den Alltag bleibt auch die beste Technologie wirkungslos.

Spricht man das Thema Löschkonzept an, verursacht das bei den Beteiligten nicht selten reflexartige Bauchschmerzen. Jeder weiß, es gibt zahlreiche Löschpflichten nach der DSGVO und anderen Gesetzen, die aber überwiegend nicht beachtet werden, sondern als große Lücke im Raum schweben. Wer gewillt ist, die Lücke zu schließen, stößt nicht selten auf einen bürokratischen Aufwand, der das Bemühen schnell versanden lässt. Das muss nicht sein, denn schon einfache Software-Lösungen können bei der Umsetzung eines Löschkonzeptes effizient und nachhaltig unterstützen.

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 Pflege und Verbreitung von Informationen haben einen erheblichen Einfluss auf die finanzielle Gesundheit und Widerstandsfähigkeit eines Unternehmens. Mit der exponentiellen Zunahme von Daten, angetrieben durch digitale Technologie und jüngst die Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz, wird die Zentralisierung von Informationen immer entscheidender. Es ist deshalb unerlässlich geworden, eine "single source of truth" einzurichten, um sicherzustellen, dass Informationen zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und für die richtigen Personen zugänglich sind. Dies ist besonders wichtig, wenn Marktveränderungen in Wirtschaft, Technologie und Umwelt absehbar sind und man darauf proaktiv reagieren möchte. Wie lässt sich so ein Vorhaben verwirklichen?

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.

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.

Spätestens seit der Corona-Pandemie hat der Stellenwert der mobilen Arbeit in vielen Unternehmen zugenommen. Firmen werben mit der Möglichkeit von Homeoffice und mobilen Arbeitsplätzen, um so ihre Attraktivität am Arbeitsmarkt zu steigern und Fachpersonal zu finden. Hierbei kommt der Microsoft 365 Cloud in vielen Unternehmen eine tragende und effizienzsteigernde Rolle zu. Doch auch Managementsysteme, zum Beispiel für das Qualitäts-, Prozess- und Wissensmanagement, sind seit jeher wichtige Komponenten für effektive, strukturierte und gewinnbringende Prozesse und Arbeitsleistungen. Viele dieser Managementsysteme werden mit speziell auf das System zugeschnittenen Softwarelösungen abgebildet. Das führt vielerorts zu einer heterogenen Systemlandschaft, in der viele unterschiedliche Softwaretools genutzt werden müssen. Doch das ist gar nicht unbedingt nötig! Denn auch M365 bietet mit seinen vielfältigen und umfangreichen Applikationen großes Potenzial, Managementsysteme in Unternehmen abzubilden und die entsprechenden Anforderungen, die die Systeme mit sich bringen, darzustellen, zu pflegen und weiterzuentwickeln.

Die KI bietet Personen, die im Weiterbildungsbereich tätig sind, schon heute viele Möglichkeiten, ihre Arbeit effektiver, zeitgemäßer und adressatengerechter zu gestalten. Wie und mit welchen Tools ihnen dies gelingt, erläutert die Lernkultur-Beraterin und Trainerausbilderin Sabine Prohaska, Wien, im Fachgespräch mit Christoph Wirl. Er ist Chefredakteur des in Österreich erscheinenden Magazins TRAiNiNG.

Bei der Betrachtung der Vermögenswerte eines Unternehmens wird ein entscheidender, Aspekt oft übersehen: das gebündelte Wissen der Organisation. Die Erfahrungen, der Kontext und das Fachwissen, das Mitarbeitende über viele Jahre hinweg erworben haben, bilden eine Art "Gehirn" des Unternehmens, das sein eigenes intellektuelles Kapital trägt. Doch dieses wird oft nicht ausgeschöpft - viel mehr bleiben Informationen fragmentiert, Wissen ist schwer zugänglich, und Mitarbeitende verlieren wertvolle Zeit mit der Suche nach den benötigten Daten. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, um Wissenslücken zu schließen, die Zusammenarbeit zu optimieren und eine solide Basis für fundierte Entscheidungen zu schaffen.

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.

Generative KI stellt mittlerweile ein wichtiges Tool bei vielen Tätigkeiten dar und hilft, Wissen und Kompetenzen der Menschen zu erweitern. Dies heißt aber nicht automatisch, dass menschliche Expertise und menschliches Hintergrundwissen an Relevanz verlieren. Im Gegenteil! Erfahrungs- und Kontextwissen sind wichtig, um mit generativer KI zielorientiert kommunizieren und die Ergebnisse kritisch reflektieren zu können.

Die hiesige Wirtschaft ist nach Angaben des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) mit einem Anteil von über 99 Prozent von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) geprägt. Diese sind insbesondere aufgrund der internationalen Konkurrenz einem hohen Wettbewerbsdruck ausgesetzt. Vor diesem Hintergrund sind sie mehr denn je gefordert, ihre dokumentenbezogenen Prozesse zu optimieren und damit ihre Effizienz zu steigern. Helfen kann dabei eine Kombination aus Dokumenten-Management-Systemen (DMS) und KI. Dafür stellt das DMS unter anderem den jeweiligen Mitarbeitern die Dokumente zur Verfügung und übernimmt deren Archivierung. KI-Modelle hingegen automatisieren Abläufe wie das Klassifizieren von Dokumenten oder das Extrahieren der darin enthaltenen Informationen.

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.

Um die Komplexität cyber-physischer Systeme (CPS) zu bewältigen, ist eine stärkere digitale Integration in den Ingenieurwissenschaften notwendig. Dabei werden häufig die Begriffe digitale Durchgängigkeit und Traceability synonym verwendet, da beide die kontinuierliche Verfügbarkeit und Rückverfolgbarkeit von Daten über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg betonen.

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.

Bei der Einführung neuer Technologien fehlt in der Regel die Erfahrung, sie schnell und effizient umzusetzen. Das gilt auch für generative KI. Ein GenAI-Framework hilft dabei, unnötigen Mehraufwand und Entwicklungsengpässe bei KI-Projekten zu vermeiden und die angestrebten Ziele zu erreichen.

Obwohl Tools wie ChatGPT sehr beliebt und weit verbreitet sind, können die Antworten der generativen KI-Modelle falsch oder veraltet sein. Für den Einsatz im Unternehmensumfeld ist RAG die Lösung für dieses Problem. Die Technologie versorgt das KI-Modell mit aktuellen Informationen und unternehmensinternen Daten. Mit diesem Ansatz sind die generierten Antworten nicht nur aktuell, sondern auch kontextbezogen und bieten einen hohen Mehrwert.

Eine agile Arbeitsweise ist heute essenziell für effiziente und zukunftsgerichtete Organisationen. Der Unternehmenswandel bedingt schnellere Aufgabendurchführung und höhere Flexibilität im Gegensatz zu veralteten Strukturen. Agile Arbeitsweisen steigern die Transparenz der Abläufe; Mitarbeitende und Führungskräfte bemerken dadurch frühzeitig Probleme und Baustellen - und können ihre Aktivitäten dahingehend anpassen. Viele Firmenlenker sehen die Vorteile, auch finanzieller Natur, die ein solcher Change bringt - die damit verbundenen Kosten für entsprechende Dienstleister und die Umstellung im Unternehmen selbst erkennen sie jedoch ebenfalls. Ist es also möglich, vorab Kosten und wirtschaftliche Vorteile zu analysieren? Diese sogar in Zahlen zu benennen? Ein spezielles Change-Berechnungsmodell macht Aufwand und Nutzen von Veränderungsvorhaben sichtbar!

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.

Privat nutzen wir schon längst jeden Tag die Vorteile der digitalen Welt - mit nur einem Tool, dem Smartphone, organisieren wir unser halbes Leben, unser Verhalten haben wir daran angepasst. Auch beruflich digitalisieren wir zunehmend, aber unsere Arbeitsweisen sind seit fast 100 Jahren gleich. KI erhöht den Druck für Unternehmen, sich zu modernisieren. Doch die beste Technik hilft nicht, wenn man nicht weiß, wie man sie erfolgreich nutzt. Digitale Kollaboration - besser auf Neudeutsch: "Digital Co-Creation" - auf einer Plattform ist der Schlüssel zum Erfolg.

72,1 Prozent der Menschen in Deutschland lernen aktuell - und das am häufigsten aus Neugier und dem Interesse, Neues zu lernen. Besonders im Fokus stehen praxisnahe und nachhaltige Lernerfolge, während digitale Technologien wie Künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung gewinnen. Das sind die zentralen Ergebnisse des "IU Lernreport 2024". Die IU Internationalen Hochschule (IU) hat in dieser umfassenden, repräsentativen Studie untersucht, was Menschen in Deutschland zum Lernen antreibt, wie sie lernen und welche Ziele sie dabei verfolgen.

Wissensvermittlung ist ein zentraler Aspekt für Unternehmen - vom Onboarding über Fortbildungen bis zur Einführung neuer Prozesse und Programme. Der Einsatz von KI zur Erstellung von Inhalten und Betreuung der Mitarbeitenden eröffnet dabei völlig neue Möglichkeiten zu intuitiven Lernerlebnissen, die das Personal fördern und Unternehmen entlasten Vier Anwendungsfälle aus der Praxis zeigen, wie die Technologie das Lernen im Unternehmensumfeld auf die nächste Stufe bringt.

Bis Mitte der 2010er-Jahre wählten die meisten Unternehmen in der Regel eine der vier großen relationalen Datenbankplattformen entsprechend ihren Bedürfnissen aus. So fiel die Entscheidung entweder auf Oracle, MySQL, SQL Server oder PostgreSQL. Dass dabei oft Kompromisse eingegangen werden mussten, versteht sich von selbst – und dass sehr viel Legacy aufgebaut wurde, die sich bis heute hartnäckig hält. Unter anderem deshalb sind diese „Big Four“ auch heute noch entsprechend häufig im Einsatz. Durch neue Tools und technologische Möglichkeiten wie KI-Unterstützung oder Automatisierung haben Unternehmen inzwischen jedoch die Freiheit, nicht nur eine Datenbankplattform, sondern eine Vielzahl zu verwenden. Die Folge: Die Datenbanklandschaft ist komplexer als je zuvor.

Viele Unternehmen stehen derzeit vor der Herausforderung, ihre Security-Infrastruktur zu modernisieren. Denn die Bedrohungslage im Cyberraum ist so angespannt wie nie zuvor, so der aktuelle BSI-Lagebericht. Cyberkriminelle greifen überall dort an, wo sie mit wenig Aufwand lukrative Beute erzielen können. Dabei setzen sie modernste Technologie ein und wenden immer raffiniertere Methoden an. Beim sogenannten Whaling nehmen die Angreifer zum Beispiel gezielt hochrangige Führungskräfte ins Visier. Sie entwickeln ausgefeilte, individualisierte Kampagnen, die nur schwer als Betrug zu erkennen sind. Um sich zu schützen, brauchen Unternehmen einen Zero-Trust-Ansatz, leistungsfähige Technologie und schnelle Security-Prozesse. Aber wie lässt sich eine moderne Sicherheits-Infrastruktur am besten aufbauen, ohne dass die Kosten explodieren?