Business Process Management

Scanner als Enabler des Smart Workplace: Wie intelligente Erfassung die Workflow-Automatisierung vorantreibt

Der Smart Workplace steht für eine digital vernetzte Arbeitsumgebung, in der Informationen und Geschäftsprozesse unabhängig von Ort, Endgerät oder Medium jederzeit verfügbar sind. Mitarbeitende greifen auf Dokumente zu, bearbeiten Vorgänge digital und arbeiten standortübergreifend zusammen. So weit die Theorie. Die Realität in vielen Unternehmen sieht jedoch anders aus: Verträge, Rechnungen, Personalunterlagen oder Lieferscheine treffen nach…

Rohstoff aus der Luft: Grünes Methanol trotz Wasserknappheit

CO₂ und Wasser für grünes Methanol direkt aus der Luft: Eine Jülicher Studie zeigt, dass dies auch in wasserarmen Regionen weltweit möglich wäre. Entscheidend für die Kosten sind vor allem gute Wind- und Solarstandorte. Methanol steckt in Kunststoffen, Lacken und vielen weiteren Chemieprodukten und gewinnt zudem als klimafreundlicher Schiffskraftstoff an Bedeutung. Bislang wird es jedoch meist…

Vertrauenswürdige KI beginnt mit Wissen – drei Schritte für Agentic AI im Unternehmen

Agentic AI verspricht Unternehmen den nächsten Produktivitätssprung – vorausgesetzt, KI-Agenten arbeiten auf einer belastbaren, kontextualisierten und kontrollierten Wissensbasis. Enterprise AI Search wird damit zur strategischen Grundlage für vertrauenswürdige KI, die nicht nur informiert, sondern Entscheidungen vorbereitet und Prozesse in definierten Grenzen anstößt. Management Summary Agentic AI verlagert KI vom reinen Antwortsystem hin zu Anwendungen, die…

Das eigentliche KI-Limit: die Betriebsrealität

 Management Summary Die eigentliche Grenze von Enterprise-KI liegt nicht allein bei Modellen, GPUs oder Inferenzleistung, sondern in der betrieblichen Realität der zugrunde liegenden Dateninfrastruktur. Je produktiver KI eingesetzt wird, desto stärker steigen Anforderungen an Datenlebenszyklen, Resilienz, Governance und autonome Betriebsmodelle. KI verschiebt den Infrastrukturengpass: Nicht nur Rechenleistung, sondern Datenmanagement, Betrieb und Governance entscheiden über Skalierbarkeit.…

Agentic AI richtig bauen: Von Systems of Insight zu Systems of Action

Agentic AI markiert den nächsten Reifegrad der Unternehmens-KI: weg von reinen Antwortsystemen, hin zu steuerbaren Systemen, die Entscheidungen vorbereiten, Workflows auslösen und Prozesse dynamisch verbessern. Entscheidend ist dabei nicht das einzelne Sprachmodell, sondern eine belastbare Architektur aus Datenqualität, Orchestrierung, Governance, Testing und menschlicher Aufsicht. Im Interview erklärt Martin Kraft von DRUID AI worauf es dabei…

Was Unternehmen von der Formel 1 über Echtzeit-KI lernen können

Die Formel 1 demonstriert anschaulich, warum Echtzeitdaten, Kontext und schnelle Entscheidungsfähigkeit für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen entscheidend sind. Wie Rennteams nur dann Wettbewerbsvorteile erzielen, wenn sie Telemetriedaten im richtigen Moment richtig interpretieren, müssen auch Unternehmen ihre KI-Systeme mit aktuellen, vertrauenswürdigen und kontextreichen Informationen versorgen. Der eigentliche Nutzen entsteht dort, wo KI nicht…

Agentic Payment verändert die Spielregeln für Unternehmen

Die KI sucht aus. Die KI bezahlt. Quelle: © Freepik, Starline   Dass künstliche Intelligenz Geschäftsprozesse automatisiert, ist für Unternehmen nichts Neues. Eine neue Qualität entsteht jedoch, wenn KI-Systeme selbst wirtschaftlich relevante Handlungen ausführen. Genau das passiert bei Agentic Payments, wo ein digitaler Agent im Auftrag eines Nutzers Produkte auswählen und eine Zahlung initiieren kann.…

Warum KI in vielen Unternehmen nicht die erwartete Produktivitätswende bringt

KI entscheidet nicht automatisch über Produktivität, Wettbewerbsfähigkeit oder Zukunftsfähigkeit. Der Unterschied entsteht dort, wo CEO und CIO die Technologie gemeinsam aus der Pilotphase in belastbare Betriebsmodelle, klare Datenverantwortung und messbare Geschäftsziele überführen. Wer jetzt nur experimentiert, riskiert neue Abhängigkeiten und verpasste Wertschöpfung; wer konsequent handelt, kann KI zum strategischen Produktivitätshebel machen. Management Summary KI entfaltet…

KI hebt keine Produktivität – solange CEO und CIO sie wie ein IT‑Projekt behandeln

Künstliche Intelligenz entscheidet nicht automatisch über Produktivität, Wettbewerbsfähigkeit oder Zukunftsfähigkeit. Entscheidend ist, ob Unternehmensführung und IT sie gemeinsam aus der Pilotphase in den industriellen Betrieb führen. Für CEOs und CIOs wird KI damit zum Prüfstein: Wer weiter nur experimentiert, riskiert strategische Rückständigkeit; wer jetzt konsequent handelt, kann Prozesse, Geschäftsmodelle und Organisationen neu ausrichten. Management Summary…

25 Top-Trends in der IT für 2027 und darüber hinaus

Die IT-Trends ab 2027 sind keine Spielwiese für Spezialisten mehr. Sie entscheiden darüber, ob Unternehmen schneller lernen, sicherer skalieren und aus Daten tatsächlich Wert schaffen. KI, Automatisierung, Cybersecurity und moderne Datenarchitekturen verschieben die Machtachse im Unternehmen: vom reinen Technologieeinsatz hin zur strategischen Führungsfrage. Wer jetzt nur Tools beschafft, wird Komplexität ernten. Wer Technologie, Governance und…

Der Mittelstand 2027: Warum KI, Datenqualität und digitale Souveränität zur neuen Führungsaufgabe werden

Zwischen Produktivitätsversprechen, Regulierungsdruck und Kontrollverlust entscheidet sich in den kommenden Jahren, welche Unternehmen KI tatsächlich in Wertschöpfung verwandeln – und welche an ungeordneten Daten, überlasteten IT-Teams und fehlender Governance scheitern.   Management Summary KI wird zur Führungsaufgabe: Der Mittelstand muss künstliche Intelligenz nicht nur technisch einführen, sondern als strategisches Organisationsprinzip verankern. Datenqualität entscheidet über Wertschöpfung:…

Go-live ohne Fehlstart: Erfolgsfaktoren für den Rollout neuer Beschaffungsplattformen

Management Summary Der erfolgreiche Go-live einer Beschaffungsplattform entscheidet sich nicht an der Software allein, sondern an einer konsequenten Deployment-Planung mit klaren Prozesszielen, belastbarem Business Case und realistischen Gesamtbetriebskosten. Unternehmen sollten zuerst die konkreten Schmerzpunkte im Einkaufsalltag identifizieren und daraus messbare Ziele ableiten – etwa weniger Freitextanforderungen, weniger Maverick Buying und mehr Transparenz im Bestellprozess. Strukturierte…

KI im Mittelstand: Es geht auch ohne Großprojekt

Mittelständische Unternehmen zögern oft mit der Einführung von künstlicher Intelligenz, weil sie langwierige und kostspielige Großprojekte befürchten. Mit dem richtigen Vorgehen sind diese Bedenken jedoch unbegründet. KMU können den Einstieg pragmatisch gestalten und anschließend durch die Wiederverwendung von Ressourcen den KI-Einsatz effizient ausweiten.   Management Summary KI-Einstieg ohne Großprojekt: Mittelständische Unternehmen können mit einem klar…

Der Einkauf als agentische KI-Blaupause im produzierenden Mittelstand

Agentische KI wird im Mittelstand nicht zuerst an der großen Vision gemessen, sondern an belastbaren Prozessen. Der Einkauf bietet dafür ideale Bedingungen: wiederkehrende Vorgänge, klare Regeln, spürbaren Effizienzdruck und eine Datenbasis, die im ERP-System bereits vorhanden ist. Wer hier sauber startet, schafft die Grundlage für autonome Prozessketten in Produktion, Vertrieb und Supply Chain. Management Summary…

Code hat keine Nationalität: KI-Sicherheit wird an der Handlungsgrenze entschieden – und nicht am Modellzugang

Europäische KI-Sicherheit wird nicht durch Modellbesitz entschieden, sondern dort, wo Systeme handeln: bei Identitäten, Rechten, Datenflüssen, Protokollen und der Fähigkeit, im Sicherheitsvorfall unabhängig analysieren zu können. Zwei Vorfälle aus dem Sommer 2026 zeigen, wie schnell externe Zugriffsbeschränkungen, Schutzmechanismen kommerzieller Modelle oder fehlende Kontrollpunkte zur operativen Schwachstelle werden.   Management Summary KI-Souveränität entsteht im Betrieb: Entscheidend…

KI für KMU: Wenn Strategie und Umsetzung auseinanderdriften

  Management Summary KI ist im Mittelstand kein Technologiethema mehr, sondern eine Führungsaufgabe. Entscheidend ist, dass Geschäftsführung, Fachbereiche und IT ein gemeinsames Zielbild entwickeln. Die größte Lücke entsteht zwischen Strategie und Umsetzung. Viele Projekte scheitern nicht an der Leistungsfähigkeit der Systeme, sondern an unklaren Rollen, fehlendem Prozesswissen und unrealistischen Erwartungen. Datenqualität ist der unterschätzte Hebel…

KI muss Geld verdienen: Warum Unternehmen ihre KI-Strategie neu denken müssen

  Management Summary KI muss vom Experiment zum Geschäftsmodell werden: Der eigentliche Wert entsteht nicht durch einzelne Tools, sondern durch skalierbare Anwendungsfälle mit messbarem Beitrag zu Produktivität, Kundenerlebnis und Umsatz. Der Engpass liegt weniger in der Technologie als im Managementansatz: Erfolgreiche Initiativen starten mit einer klaren Business-Frage und nicht mit der Suche nach einem Problem…

Wenn KI-Fehler den Vorstand erreichen: Warum Datenqualität zur Chefsache wird

KI ist in der Unternehmenspraxis angekommen, doch Vertrauen in ihre Ergebnisse entsteht nicht durch Automatisierung allein. Die zentralen Risiken liegen in mangelnder Datenqualität, fehlender Nachvollziehbarkeit und unzureichender Governance – und machen KI damit zu einem strategischen Thema für Vorstand, CFO und Risikomanagement.   Jede vierte Führungskraft gibt an, dass KI-Fehler externe Zielgruppen oder Vorstände erreicht…

Deutschlands starke Compliance-Kultur steht unter neuem Druck

  Management Summary Deutschland startet mit kultureller Stärke: Vertrauen, ethische Führung und Investitionsbereitschaft bilden eine solide Basis für Governance, Risk und Compliance. Die Umsetzung bleibt der kritische Prüfstein: Trotz positiver Kulturwerte zeigen sich Lücken bei Prozessen, Meldekanälen, Reifegraden und der operativen Verankerung regulatorischer Anforderungen. Der Mittelstand steht besonders unter Handlungsdruck: Mittelständische Organisationen weisen bei anonymen…

Die Kosten von KI? Nicht, was Sie vermuten

Weshalb die Operationalisierung von Unternehmensdaten die nächste wirtschaftliche Herausforderung für produktive KI darstellt.   Management Summary KI-Kosten entstehen nicht nur bei der Inferenz: Sinkende Token-Preise sind wichtig, lösen aber nicht die eigentliche Kostenfrage produktiver Enterprise AI. Datenzugriff wird zum zentralen Engpass: Der wirtschaftliche Nutzen von KI hängt davon ab, ob relevante Unternehmensinformationen auffindbar, zugreifbar und…