Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft: Zwischen Kostensenkung und Innovationsmotor
Nach Ansicht vieler Unternehmen gibt es fast keine wirtschaftliche Kennzahl, die Künstliche Intelligenz in der Zukunft nicht verbessern kann. Dies zeigt eine Studie des Datenmanagement-Anbieters Iron Mountain. Eine wichtige Voraussetzung für den Projekterfolg sind gut gepflegte Stammdaten.
KI in ERP-Systemen: Potenziale nutzen, Herausforderungen meistern
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren ERP-Systemen arbeiten. Automatisierte Prozesse, vorausschauende Analysen und eine effizientere Entscheidungsfindung versprechen enorme Vorteile. Doch die Einführung von KI in ERP-Systemen ist mit Herausforderungen verbunden. Unternehmen müssen sich mit Fragen der Datenqualität, IT-Infrastruktur und der Akzeptanz im Unternehmen auseinandersetzen.
Drag-and-Drop-Werkzeug steigert die Datenqualität
Mit einem Drag-and-Drop-Werkzeug, das auf visueller Basis funktioniert, erstellen auch Fachanwender ohne Programmierkenntnisse Datensätze in hoher Qualität. Sie schaffen damit die Basis gesicherter Analysen und eine Grundlage für Anwendungen Künstlicher Intelligenz.
KI im Stammdatenmanagement: Wie Unternehmen ihre Datenqualität verbessern
Fehlerhafte Stammdaten können Unternehmen teuer zu stehen kommen: doppelte Einträge, veraltete Informationen und manuelle Korrekturen kosten Zeit und Geld. Künstliche Intelligenz (KI) schafft hier Abhilfe, indem sie Daten automatisiert bereinigt, vervollständigt und aktuell hält.
KI clever einbinden: Erfolgsfaktoren für die Business-Software der Zukunft
Die KI-Integration in Business-Software bietet immense Chancen, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Um das volle Potenzial von KI zu entfalten, müssen Unternehmen nicht nur technologische, sondern auch organisatorische Hürden überwinden. Dabei sind bestimmte Erfolgsfaktoren entscheidend, um die Einführung von KI-Lösungen nachhaltig und effektiv zu gestalten.
KI in Business-Software: Personalisierung und Ressourcenschonung im Fokus
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als eine der wichtigsten Technologien der digitalen Transformation etabliert. So bietet KI z.B. zahlreiche Möglichkeiten, die Kundenerfahrung zu personalisieren und die Ressourcennutzung in Unternehmen zu optimieren. Diese beiden Aspekte unterstreichen, wie tiefgreifend KI die Arbeitsweise von Unternehmen verändert.
ERP-Tuning: Effizienz durch optimale Datenqualität
Die Qualität von Stamm- und Bewegungsdaten ist ein entscheidender Faktor für die Effizienz eines ERP-Systems. Ein strukturiertes Datenmanagement – von der Systemeinführung bis zum kontinuierlichen Monitoring – sorgt für reibungslose Abläufe und nachhaltige Kostensenkung in der Auftragsabwicklung.
Master Data Management im Schmuckhandel
Der Schmuckhändler Amor GmbH hat sein Master Data Management optimiert. Der Angleich zwischen dem SAP-System und dem Product Information Management läuft weitgehend automatisch. Das steigert die Datenqualität und die Effizienz der Abläufe.
5 wichtige Kompetenzen für Data Engineers
Datengetriebene Entscheidungen, Cloud-Technologien und KI prägen das moderne Datenmanagement und steigern die Nachfrage nach Data Engineers. Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu bleiben, sollten sich Data Engineers auf einige zentrale Fähigkeiten konzentrieren, die ihnen langfristig Vorteile bringen.
Gartner: Warum KI-Projekte scheitern
Der Hype rund um generative Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT hat hohe Erwartungen geweckt, doch nun rücken die Herausforderungen bei KI-Projekten in den Fokus. Laut Gartner sind viele Unternehmen mit der Frage konfrontiert, wann sich ihre Investitionen in KI-Projekte rentieren. Die Prognosen dafür sind leider nicht vielversprechend. Um hier Projektfehlschläge zu minimieren hat SAP eine Partnerschaft mit der Anwenderinitiative applied AI geschlossen.