Einkauf mit Künstlicher Intelligenz: Präzisere Lieferantenauswahl durch KI & Expertenwissen
Künstliche Intelligenz verändert das Beschaffungswesen. Algorithmen liefern immer präzisere Empfehlungen beim Sourcing, aber dennoch bleibt die menschliche Komponente unverzichtbar. Das beste Ergebnis entsteht dann, wenn IT-gestützte Automatisierung und persönliche Beratung im Tandem auftreten.
KI-Strategien: Die Technikbrille reicht nicht aus
Projekte mit Künstlicher Intelligenz stehen auf der Wunschliste vieler Unternehmen weit oben. Die Technologie alleine garantiert keinen Erfolg. Um sich Wettbewerbsvorteile zu erarbeiten, sind eine klare Strategie und ein umfassender Transformationsansatz nötig.
US-Studie: 95 Prozent aller KI-Projekte sind Flops
95 Prozent der US-Unternehmen erzielen mit Künstlicher Intelligenz keine Erträge. Das berichtet eine Studie des Massachusetts Institute of Technology. Als Gründe für das Scheitern benennen die Forscher funktionale Defizite der Tools. Dennoch entwickelt sich vielerorts eine Schatten-IT.
KI-gestützte Wissensbereitstellung für Industrie und Service
Digitales Wissensmanagement für produzierende Unternehmen – darauf zielt eine Cloud-Lösung auf Basis Künstlicher Intelligenz. Der Hersteller will das Wissen der Unternehmen intelligent vernetzen und dort verfügbar machen, wo gerade gebraucht wird.
Eine EU-Cloud als Basis für Künstliche Intelligenz
Digitale Souveränität und abgesicherte Innovationen rund um Künstliche Intelligenz – darauf zielt das Souvereign Cloud Portfolio von SAP. Die Auswahl zwischen dem Betrieb in der EU-Cloud und der Inhouse-Bereitstellung soll auch den öffentlichen Sektor und stark regulierte Branchen ansprechen.
Künstliche Intelligenz erzeugt Schattenkosten
Hohe Aufwände für Training, Datenpflege, Governance sowie für Wartung und Support – die Liste der Kostentreiber intelligenter IT-Systeme ist lang. Damit Projekte erfolgreich sind, benötigen Unternehmen klare Ziele und eine kontinuierliche Erfolgskontrolle.
Autonome KI-Agenten in ERP-Systemen: Die nächste Evolutionsstufe der Unternehmenssoftware
Künstliche Intelligenz erweitert ERP-Systeme. In der ersten Stufe bleiben die Systeme reaktive Werkzeuge, später treffen autonome IT-Agenten Entscheidungen und ergreifen Maßnahmen. Die Grundlage für den Projekterfolg sind gut gepflegte Daten, eine skalierbare Architektur sowie das Überwachen aller Arbeitsschritte.
Risiken Künstlicher Intelligenz werden unterschätzt
Von Künstlicher Intelligenz erwarten sich viele Entscheider deutliche Wettbewerbsvorteile. Wie eine Umfrage zeigt, fehlt es jedoch vielerorts an klaren Prozessen und Verantwortlichkeiten. Schutzmechanismen gegen die Risiken haben nur wenige Entscheider im Blick.
Vorausschauende Wartung mit KI: EnergyFaultDetector erkennt Anomalien im Energiesektor
Technische Fehler in einem Windrad erkennen, bevor es zum Ausfall kommt – darauf zielt eine von Fraunhofer entwickelte Open-Source-Lösung. Algorithmen analysieren Maschinen- und Sensordaten. Das System lässt sich an unterschiedliche Anlagen anpassen.
5 Trends prägen die digitalisierte Automobillogistik
Chipkrise, Lieferengpässe, Hackerattacken: Die Automobillogistik steht unter Dauerstrom. Wer digitalisieren will, braucht robuste Standards. Künstliche Intelligenz hilft, sofern die Datenqualität stimmt. Bei der Cybersecurity kooperieren alle Partner in der Supply Chain.