Viele Branchen haben das Potenzial von KI erkannt, sei es beim Schreiben von Code oder im Bereich humanoider Roboter. Es gibt bereits KI-generierte Bilder, Videos und Musik. Mathematische Tools erweisen sich als vielversprechend, um Lösungen für Probleme zu finden, die selbst die fähigsten Köpfe seit langem beschäftigen. Sprachmodelle könnten in der Lage sein, die komplexen Strukturen der Biologie zu entschlüsseln.

Unternehmen benötigen viele Kompetenzen, um auf Dauer erfolgreich zu sein. Mit ihrem Auf- und Ausbau sind zahlreiche Lernprozesse verbunden - auf der individuellen und organisationalen Ebene. Und damit einher gehen stets auch Prozesse des individuellen und organisationalen Verlernens - sei es, weil gewisse Aufgaben nicht mehr, seltener oder anders als bisher erledigt werden. Zum Beispiel, weil das Unternehmen sich neu im Markt positionierte und deshalb auch neu strukturierte oder neue technische Verfahren einführte oder die Kundenerwartungen sich geändert haben.

Unternehmen müssen sich ständig verändernden Rahmenbedingungen anpassen. Das passiert oft nebenher und als alltäglicher Prozess. Mitunter ergibt es Sinn, größere Veränderungen durch einen strukturierten Transformationsprozess in Angriff zu nehmen. Ein Prozess, den Unternehmer oft scheuen, denn Veränderung bedeutet Unruhe und nicht selten auch vermehrte Konflikte - ein Zustand, den man gerne meidet. Wie lassen sich solche Unruhen konstruktiv für die Unternehmensentwicklung nutzen, um aus der Transformation die gewünschten Wachstumsimpulse zu erzielen?

Führung hat ein Problem: Sie denkt zu viel über andere nach - und zu wenig über sich selbst. In unzähligen Meetings wird über Leistung, Wandel und Motivation gesprochen. Über KPIs, Kultur und Konflikte. Aber wann, bitte, wurde in Ihrer Organisation zuletzt darüber gesprochen, wie es den Führungskräften wirklich geht? Nicht strategisch. Nicht operativ. Sondern menschlich? Die Wahrheit ist unbequem, denn viele führen im Autopilot-Modus: getrieben, erschöpft, innerlich leer. Sie reagieren, statt zu gestalten. Doch Führung ohne Selbstklärung ist keine Führung. Es ist Managementtheater mit wechselnden Masken. Der folgende Beitrag stellt ein Modell vor, das genau dort ansetzt: beim blinden Fleck der Führung. Das Leadership Canvas Model (LCM) ist kein weiteres Tool zur Effizienzsteigerung, vielmehr ein Spiegel und damit vielleicht genau das, was Führung heute am meisten braucht: radikale Ehrlichkeit mit sich selbst.

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

Noch vor wenigen Jahren genügte es für Unternehmen, relevante Schlüsselbegriffe (Keywords) zu platzieren, um bei Google & Co. sichtbar zu sein. Doch der Aufstieg KI-gestützter Suchagenten wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity verändert diese Landschaft grundlegend. Suchmaschinen der neuen Generation bieten nicht mehr nur Verweise auf Webseiten an, sondern geben konkrete, direkte, präzise und kontextbezogene Antworten. Wer hier nicht auftaucht, wird schlicht übersehen.

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

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

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

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

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

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.

Die digitale Transformation verändert nicht nur Technologien, sondern auch das Selbstverständnis von Führung. Klassische Modelle stoßen an ihre Grenzen - nicht zuletzt, weil digitale Tools und insbesondere KI den Führungsalltag zunehmend verändern. Führungskräfte stehen heute vor der Aufgabe, technologische Möglichkeiten mit menschlichem Potenzial zu verbinden und damit die Grundlagen moderner Führung neu zu definieren.

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

Dateien effizienter im Team bearbeiten, Aufgaben zentral und in Echtzeit steuern und weniger Zeit für Recherche und Analyse großer Informationsmengen verschwenden: Genau das versprechen KI-Tools wie ChatGPT, Notion und NotebookLM. Doch was leisten diese Tools tatsächlich im Arbeitsalltag? Wo liegen ihre konkreten Produktivitäts-Vorteile? Für welche Zielgruppen im Unternehmen und welche konkreten Aufgaben eignen sie sich besonders gut? Wie sieht es mit der Integration in bestehende Systeme aus? Und wie produktiv sind die Tools in der Team-Arbeit?

Künstliche Intelligenz 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.

In den vergangenen Jahren wurde zunehmend über eine neue Arbeitswelt gesprochen, in der sich mehrere Generationen gleichzeitig zurechtfinden müssen. Besonders in der deutschen Gesellschaft zeichnet sich der demografische Wandel derzeit deutlich ab: Die Arbeitnehmenden werden im Durchschnitt älter, während die jüngeren Generationen Y und Z schrittweise in den Arbeitsmarkt eintreten. Ein zentrales Problem stellt dabei die niedrige Geburtenrate dar, die Unternehmen in Zukunft dazu zwingen könnte, vermehrt auf Automatisierungsprozesse, Roboter und Künstliche Intelligenz zurückzugreifen, um offene Stellen zu besetzen. Gleichzeitig hat sich durch die veränderte Altersstruktur ein so genannter Arbeitnehmermarkt gebildet, bei dem qualifizierte Arbeitskräfte mehr Auswahlmöglichkeiten haben und höhere Ansprüche stellen können. In diesem Kontext stellt sich die Frage, wie die Erwartungen an Arbeit und Führung in einer generationsübergreifenden Arbeitswelt aussieht und welche Kompetenzen Führungskräfte brauchen, um diesen Wandel zu gestalten?

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.

Seit August 2024 ist der EU AI Act teilweise in Kraft. Die neue Verordnung bringt weitreichende Anforderungen mit sich - angefangen bei der Risikoklassifizierung bis hin zur Pflicht zur Mitarbeiterschulung. Für Unternehmen ergibt sich daraus eine doppelte Aufgabe: Sie müssen regulatorischen Vorgaben gerecht werden und gleichzeitig den Mehrwert von Künstlicher Intelligenz (KI) effizient erschließen. KI gilt branchenübergreifend als Hebel für Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit....

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.

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

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

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

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

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.

Weltweit sehen sich Unternehmen mit einer Zunahme von Betrugsfällen konfrontiert, auch weil gewiefte Kriminelle zunehmend KI einsetzen. Deren Funktionalitäten nutzen etwa Deepfake-Software, automatisierte Phishing-Systeme, Chatbots und fortschrittliche Datenanalysen, die Betrugsversuche vereinfachen.

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?

Aktuell stehen viele Unternehmen vor der Notwendigkeit, außer ihren Strategien, auch ihre Strukturen und Prozesse zu überdenken, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Ursachen hierfür können sehr unterschiedlich sein. Meist führen jedoch mehrere Faktoren dazu, dass in Unternehmen allmählich die Erkenntnis reift: Wir müssen etwas tun, um unsere Marktfähigkeit zu bewahren oder im Extremfall gar wieder zu erlangen.

In einer Welt, die von ständiger Erreichbarkeit, hohen Leistungsanforderungen und einem immer schnelleren Tempo geprägt ist, erleben viele Menschen eine zunehmende mentale und körperliche Erschöpfung. Der Druck, permanent produktiv zu sein, führt zu chronischem Stress, der langfristig in einem Burn-out münden kann. Fehlende Erholungsphasen, Überforderung und der Drang nach Perfektion verstärken diesen Effekt zusätzlich.

Unternehmen in Deutschland haben nicht nur Schwierigkeiten, qualifizierte Fachkräfte zu gewinnen, sondern auch, bestehende Talente zu halten und zu motivieren. Laut Gallup Engagement Index planen fast 20 Prozent der Beschäftigten, ihren Job in den nächsten drei Jahren zu wechseln, während 45 Prozent offen für neue berufliche Herausforderungen sind. Dies stellt für Unternehmen ein erhebliches Risiko dar. Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems liegt in der intrinsischen Motivation der Mitarbeitenden, die nicht durch kurzfristige Anreize, sondern durch eine Veränderung der Unternehmenskultur gefördert wird. Flexible Arbeitsmodelle, eine dynamische Lernkultur und moderne Technologien spielen dabei eine zentrale Rolle.

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.

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.

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

KI als neues Element in der Arbeitswelt tangiert als lernendes System bestehende Prozesse und Aufgaben. Im Unterschied zu klassischen analogen und digitalen Werkzeugen kann KI kognitive, repetitive Aufgaben übernehmen, in einem gewissen Rahmen datenbasiert Entscheidungen treffen und kommunizieren. In Folge lassen sich immer mehr KI-Anwendungen als Assistenz- und Kommunikationstool in vielen Einsatzbereichen nutzen. Die Grenzen zwischen reiner Nutzung, wie wir es auch von klassischen Werkzeugen wie z.B. einem Hammer oder einem PC kennen, und Interaktion sind dabei fließend. So ist KI beispielsweise in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, Muster und Trends zu erkunden, zu recherchieren oder Zusammenfassungen zu erstellen. Viele kognitive Aufgaben lassen sich dadurch substituieren oder mit Unterstützung der KI anders durchführen. Gleichzeitig lässt sich KI als eine Art Dialogpartner einsetzen, um sich beispielsweise für Gespräche mit Kunden oder Mitarbeitenden vorzubereiten, über bestimmte Sachverhalte im Dialog zu informieren oder zu lernen.

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.