Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Automatisierung verändern Business Software, Geschäftsprozesse und Entscheidungsabläufe. Auf dieser Seite finden Sie Beiträge zu Generativer KI, KI-Agenten, Process Mining, Low-Code, Automatisierung und konkreten Anwendungsfeldern in Unternehmen.
Beiträge zu Künstlicher Intelligenz, Generativer KI, KI-Agenten, Process Mining, Low-Code und Automatisierung in Unternehmen.
Inhalte zu lernenden Systemen, Prognosen, Mustererkennung und Modellen.
Beiträge zu automatisierten Workflows, Prozessen und Unternehmensabläufen.
Themen zu Prozessanalyse, Transparenz und datenbasierter Prozessverbesserung.
KI und Automatisierung greifen in vielen Unternehmensbereichen ineinander. Generative KI unterstützt Wissensarbeit, Kommunikation und Analyse. Machine-Learning-Verfahren helfen bei Prognosen und Mustererkennung. Process Mining macht Abläufe sichtbar, Low-Code beschleunigt die Umsetzung digitaler Anwendungen, und KI-Agenten eröffnen neue Möglichkeiten für automatisierte Workflows.
Siemens und IFS wollen industrielle KI und digitale Zwillinge enger miteinander verzahnen. Ziel ist es, Daten aus Entwicklung, Fertigung und Anlagenbetrieb durchgängig nutzbar zu machen und damit Produktivität, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Beim Betriebsmodell der Business-Software verhaken sich manche Unternehmen in Glaubenskriege. Cloud und On-Premises gelten als unversöhnliche Gegensätze. Im Mittelstand dominiert ein pragmatisches Vorgehen, das beide Varianten nach Bedarf kombiniert.
Die steigende Komplexität von IT-Landschaften führt dazu, dass Unternehmen mehrere Monitoring-Lösungen kombinieren. Die Transparenz steigt dabei kaum. Einen Ausweg versprechen Observability-Plattformen, die ein übergreifendes Gesamtbild erzeugen.
Viele Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, diese zu verknüpfen und für fundierte Entscheidungen nutzbar zu machen. Moderne Datenplattformen und KI können das ESG-Reporting unterstützen.
Die Fertigung gilt als vielversprechendes Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten stehen jedoch Aufwand und Ertrag in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind fünf Irrtümer und Fehlentscheidungen.
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