Künstliche Intelligenz verspricht der öffentlichen Verwaltung mehr Effizienz, schnellere Auswertungen und besseren Zugang zu komplexen Wissensbeständen. Doch je sensibler die verarbeiteten Daten sind, desto drängender wird die Frage, wie sich Datenschutz, Sicherheit und digitale Souveränität beim Einsatz moderner KI-Systeme gewährleisten lassen. Confidential AI zeigt, wie Behörden die Potenziale generativer KI nutzen können, ohne die Kontrolle über kritische Informationen aus der Hand zu geben.
Governance, Datensouveränität und Skalierbarkeit wichtiger als einzelne KI-Modelle. Nach Jahren rasanter Innovation bei künstlicher Intelligenz zeichnet sich im Markt für Contact-Center-Technologien ein deutlicher Strategiewechsel ab: Unternehmen verabschieden sich zunehmend von einer Vielzahl isolierter KI-Werkzeuge und setzen stattdessen auf integrierte Plattformen. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Analyse der Schweizer Spitch AG, die eine hochskalierbare…
KI-Investitionen erzielen oft nur begrenzten Nutzen, weil KI-Tools nicht tief in Kernprozesse und Unternehmenssysteme integriert wurden. Eine konsequente Integration erfordert gemeinsames Sicherheits- und Rollenmanagement, einheitliche Datenzugriffe, Aktionsfähigkeit der KI mit eingebetteten Compliance- und Kontrollmechanismen sowie Privacy-by-Design-Architekturen, damit Präzision, Datenschutz und Auditierbarkeit gewährleistet sind. Durch kontextualisierte KI in vertrauten Systemen lassen sich repetitive HR- und Finance-Aufgaben automatisieren, Supportanfragen reduzieren, Entscheidungsprozesse beschleunigen und messbare betriebliche Effekte erzielen, sofern Führung, Governance und Change-Management die verantwortungsvolle Einführung begleiten.
Management Summary KI-Initiativen entfalten ihren geschäftlichen Nutzen nur dann nachhaltig, wenn Unternehmen über konsistente, vertrauenswürdige und direkt nutzbare Business-Ready Data verfügen. Fragmentierte Systeme, doppelte Datensätze und mangelhafte Datenqualität bleiben zentrale Risikofaktoren und können KI-Projekte bereits vor der Skalierung ausbremsen. Die Forrester-TEI-Ergebnisse zeigen, dass strukturierte Datentransformation messbare wirtschaftliche Effekte liefert – darunter 218 Prozent ROI, 4,1…
Management Summary Cybervorfälle bleiben für deutsche Unternehmen ein operatives Kernthema: 75 Prozent der befragten Organisationen waren in den vergangenen zwölf Monaten betroffen. Phishing und Social Engineering dominieren weiterhin die aktuelle Bedrohungslage und stehen für 56 Prozent der erfassten Sicherheitsvorfälle. KI-gestützte Angriffe rücken strategisch in den Fokus: 45 Prozent sehen darin das größte Cyberrisiko der kommenden…
Management Summary Generische KI erzeugt teure Altlasten: Viele Finanzabteilungen haben in den letzten 12–18 Monaten isolierte KI‑Tools eingeführt, die weder integriert noch auditierbar sind. Das Ergebnis: Datenchaos, Compliance‑Risiken und fehlende Skalierbarkeit – ein wachsendes finanzielles Risiko für CFO‑Organisationen. CFOs verlangen messbaren Nutzen statt Hype: Die Stimmung kippt. Finanzverantwortliche fordern ROI, Risikominimierung und Lösungen, die mit…
Unternehmen unterschätzen das Risiko der digitalen Identitäten. KI-Identitäten greifen bereits auf Kernsysteme zu, jedoch hat nur ein Bruchteil der Organisationen klare Richtlinien, Kontrolle und Lifecycle Management dafür implementiert. Während Regulierungen wie NIS2, DORA und der EU AI Act strengere Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit fordern, bleibt die dringende Aufgabe, Identitäten transparent zu machen, Zugriffe in Echtzeit zu steuern und ungenutzte oder unsanktionierte Identitäten automatisiert stillzulegen.
Neocloud-Anbieter werden bis 2030 20 Prozent des 267-Milliarden-Dollar-Marktes für KI-Cloud-Lösungen erobern. Laut Gartner, einem Analyse- und Beratungsunternehmen für Wirtschaft und Technologie, werden Neocloud-Anbieter bis 2030 rund 20 Prozent des 267 Milliarden US-Dollar schweren Marktes für KI-Cloud-Lösungen für sich gewinnen. Der Begriff »Neocloud« bezeichnet Cloud-Anbieter, deren Angebote speziell auf KI-Anwendungen und rechenintensive High-Performance-Workloads ausgelegt sind.…
Produktionsbetriebe gelten als eines der größten und vielversprechendsten Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz. Doch häufig stehen Aufwand und Ertrag, Erwartungen und Ergebnisse von KI-Projekten in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind charakteristische Irrtümer und Fehlentscheidungen, die es zu vermeiden gilt. In der Fertigung scheitern teure, ambitionierte KI-Initiativen allzu oft an den Tücken der betrieblichen Praxis.…
Die nächste große Sicherheitskrise wird nicht mit einem Klick beginnen. Nicht mit einer Phishing-Mail. Nicht mit einem kompromittierten Passwort. Nicht mit einem Mitarbeiter, der einen Fehler macht. Die nächste große Sicherheitskrise beginnt mit Maschinen, die selbstständig handeln. Genau das erleben Unternehmen derzeit. KI-Assistenten schreiben Code. Sie installieren Software. Sie analysieren Daten. Sie treffen Entscheidungen. Immer schneller. Immer autonomer. Und häufig mit weitreichenden Zugriffsrechten. Was als Produktivitätsgewinn begann, entwickelt sich zur neuen Angriffsoberfläche moderner Unternehmen.
Das IT Asset Management wandelt sich durch Cloud, SaaS und dynamische Lizenzmodelle von einer reinen Bestandsaufnahme zu einem aktiven Steuerungsinstrument, das nicht mehr nur fragt, was vorhanden ist, sondern was damit sinnvoll getan werden sollte. Agentenbasierte KI ermöglicht es dabei, Analysen, Entscheidungen und Maßnahmen zu verbinden und Aufgaben wie Lizenzsteuerung, Serviceprozesse und Compliance zunehmend autonom, aber regelbasiert umzusetzen. Voraussetzung für diesen Wandel sind hochwertige, konsolidierte Daten sowie klare Governance-Strukturen, wobei der Mensch weiterhin die Ziele definiert, Verantwortung trägt und die KI steuert.
Die Softwarebranche steht vor einem tiefgreifenden Strukturwandel: KI‑Agenten, datengetriebene Geschäftsmodelle und Plattformökonomien verschieben Wertschöpfung von manueller Ausführung hin zu messbaren Ergebnissen. Unternehmen, die Datenqualität, Domänenwissen, Governance und Outcome‑Orientierung frühzeitig verbinden, sichern sich Wettbewerbsvorteile. 1 Executive Summary und zentrale Erkenntnisse Kurzprofil Der Bitkom‑Bericht skizziert auf Basis qualitativer Interviews mit Führungskräften mögliche Zukunftsbilder bis 2036 und…
Statt für Arbeitszeit wird künftig stärker für messbare Ergebnisse bezahlt. Branchenwissen als Wettbewerbsvorteil für deutsche Anbieter. Bitkom veröffentlicht Studie »Softwarewelt 2036« [1]. Die Softwarebranche muss sich auf tiefgreifende Veränderungen ihrer Geschäftsmodelle einstellen. Weil KI-Agenten zunehmend selbst Arbeit verrichten und nicht mehr nur als Werkzeug bedient werden, verschiebt sich, wofür Kundinnen und Kunden zu bezahlen…
Agentische KI ist der Trend in der Unternehmens-IT. Doch der zunehmende Einsatz autonomer Agentensysteme treibt den Ressourcenverbrauch in die Höhe. Kontextmodelle helfen KI-Agenten, schneller und effizienter ,ans Ziel zu kommen – und ermöglichen Unternehmen, ihre KI-Kosten im Griff zu behalten.
Straßendaten entfalten ihren vollen Wert erst dann, wenn sie nicht nur präzise, sondern auch für Menschen und KI-Systeme gleichermaßen verständlich sind. Agentic-Ready Data übersetzt komplexe Straßeninformationen in nutzbare, semantisch klare Datenstrukturen, die fundierte standortbezogene Entscheidungen beschleunigen. So wird aus technischer Detailtiefe ein strategischer Vorteil für Unternehmen.
Acht von zehn Unternehmen erzielen bereits einen klar messbaren Return-on-Investment (ROI) durch den Einsatz von KI. Unternehmen verzeichnen überdurchschnittliche Effizienzgewinne und planen zugleich, ihre Belegschaft weiter auszubauen. In seinem neuen »State of AI in the Enterprise Report 2026« befragte Box 1.640 IT-Entscheider weltweit zum aktuellen Stand des KI-Einsatzes in ihren Unternehmen. Das Ergebnis zeigt…
KEEQuant, Collaider und noris network demonstrieren ein souveränes KI-Modell, das quantengesicherte Kommunikation, vertrauenswürdige deutsche Infrastruktur und anwendungsbereite KI für vertraulichkeitssensible Anwendungsfälle kombiniert. Viele Organisationen möchten KI für ihre eigentliche Arbeit nutzen, schrecken jedoch davor zurück, wenn sensible Informationen unter einem herkömmlichen Cloud-Modell ihre Umgebung verlassen müssen. Fragen rund um Vertraulichkeit, Governance und langfristige Datenexposition…
90 % der Befragten in EMEA (87 % in Deutschland) haben kein vollständiges Verständnis ihrer KI‑Abhängigkeiten über Anbieter, Modelle und Infrastruktur hinweg. Für 73 % der befragten Führungskräfte in EMEA (65 % in Deutschland) wäre ein Wechsel des primären KI‑Anbieters oder KI‑Modells schwierig. Weltweit schützen Organisationen mit den fortschrittlichsten KI-Kontrollfunktionen 55 % mehr operativen Gewinn…
Das größte Hindernis für die Skalierung von KI sind nicht fehlende Investitionen, sondern Defizite der für den Betrieb nötigen Infrastruktur. In vielen Unternehmen fehlen die nötigen Echtzeitdaten für den weiteren Ausbau von KI. Das bestätigen 70 % der deutschen IT-Führungskräfte im neuen Data Streaming Report 2026 von Confluent [1]. Für den Bericht wurden weltweit…
22 % haben bereits ein Produkt direkt auf Basis einer KI-Empfehlung gekauft. 43 % nutzen KI-Tools wie ChatGPT oder Google Gemini aktiv beim Shoppen. 74 % passen ihr Kaufverhalten aufgrund der wirtschaftlichen Lage an. Nur 9 % vertrauen Deals, ohne sie zu überprüfen. Anlässlich des bevorstehenden Amazon Prime Day hat Akeneo in einer aktuellen…