KI bewahrt das Wissen aus Legacy-Systemen
KI-gestützte Legacy-Transformation: Viele Unternehmen ersetzen Legacy-Systeme nach dem „Rip and Replace“-Prinzip – durch komplette Neuentwicklungen. Das ist oft mit Wissensverlust verbunden, denn in Legacy-Systemen steckt häufig implizites Know-how, das Wettbewerbsvorteile bringt. Dieses Wissen ist nur selten im Detail dokumentiert und lässt sich nur schwer explizit erfassen. Deshalb kann es bei einer Neuentwicklung häufig nicht ausreichend berücksichtigt werden. Als […]
KI-Governance: Was der AI Act für Unternehmen jetzt bedeutet
Der EU AI Act setzt dafür den regulatorischen Rahmen – und im Hintergrund läuft die Uhr. Noch bewegen sich viele Unternehmen in der Europäischen Union zwischen Pilotprojekten und punktuellen Anwendungen. Zeitgleich entwickeln sich agentische KI-Systeme mit hoher Geschwindigkeit weiter und halten zunehmend Einzug in den operativen Alltag. Was vor Kurzem noch als Zukunftsszenario galt, wird in immer mehr Unternehmen zur […]
Agentische KI: Der Mensch wird zum Entscheider
Agentische KI in Unternehmen: Glauben wir der alten Lebensweisheit, ist nichts so sicher wie der Wandel. Aktuell erleben wir einen enormen Wandel. Erst der technologische Big Bang in Form von großen Sprachmodellen, dann kamen leistungsfähige Chatbots, Copiloten und Spezialisierungen wie industrielle Künstliche Intelligenz (KI). Mit etwas Abstand erkennen wir heute, dass all das nur an der Oberfläche dessen kratzt, was gerade […]
Wissensmanagement mit KI: So bleibt Erfahrungswissen im Unternehmen
Deutschen Unternehmen droht in den kommenden Jahren ein erheblicher Verlust an Erfahrungswissen. Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes könnten dem deutschen Arbeitsmarkt bis 2039 rund 13,4 Millionen Erwerbstätige verloren gehen. Schon heute sind 24 Prozent der Beschäftigten älter als 55 Jahre. Damit hat Deutschland die ältesten Erwerbstätigen in der Europäischen Union. Wenn erfahrene Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter […]
KI im CRM: Warum moderne Kundenpflege intelligenter werden muss
Klassisches CRM stößt an Grenzen Kundenbeziehungen werden anspruchsvoller. Unternehmen kommunizieren heute über zahlreiche Kanäle, sammeln Daten aus unterschiedlichen Kontaktpunkten und müssen immer schneller auf individuelle Erwartungen reagieren. Gleichzeitig steigt der Druck, Marketing, Vertrieb und Service effizienter zu gestalten. Klassische CRM-Systeme, die vor allem Kundendaten verwalten und Kommunikation dokumentieren, reichen dafür allein immer seltener aus. KI […]
Wenn Lieferketten reißen: Wie KI-Agenten in Echtzeit gegensteuern können
Lieferkettenstörungen sind heute keine Ausnahme mehr. Geopolitische Spannungen, Engpässe oder Zollkonflikte können Warenströme jederzeit ins Stocken bringen. Unternehmen müssen schnell reagieren, Alternativen bewerten und Entscheidungen auf aktuelle Daten stützen. Agentenbasierte KI kann dabei helfen.
KI-Sicherheit in Unternehmen: Falsche Entscheidungen werden zum größten Risiko
KI-Sicherheit endet nicht beim Schutz von Daten. Wenn Systeme Entscheidungen auf Basis fehlerhafter oder manipulierter Informationen treffen, entstehen neue Risiken für Kunden, Mitarbeitende und Unternehmen. Warum Sicherheitsverantwortliche jetzt umdenken müssen.
Wenn Business Software beginnt, selbstständig zu handeln
Business Software steht vor einem grundlegenden Rollenwechsel. ERP-, CRM- und andere Unternehmensanwendungen sollen künftig nicht mehr nur Prozesse abbilden und Daten verwalten. Mit dem Einzug Generativer KI entwickeln sich Systeme zunehmend zu aktiven Prozesspartnern, die Informationen einordnen, Entscheidungen vorbereiten und operative Abläufe eigenständig unterstützen.
Fünf Szenarien für KI-Agenten im Dokumentenmanagement
KI-Agenten verändern das Dokumentenmanagement grundlegend: Statt Informationen nur bereitzustellen, greifen sie aktiv in Prozesse ein, treffen Entscheidungen und steuern Abläufe. Fünf praxisnahe Szenarien zeigen, wie Unternehmen Dokumente künftig als Grundlage für autonome, intelligente Geschäftsprozesse nutzen können.
IT-Agenten brauchen Daten und Kontext sofort
Künstliche Intelligenz hat hierzulande die Experimentierphase hinter sich gelassen. Über den Projekterfolg entscheiden nicht mehr nur die Sprachmodelle. Die Lösungen brauchen Daten und Kontext in Echtzeit, und sie müssen zudem nachvollziehbare Ergebnisse liefern.