KI-Antwortsysteme verändern den Weg vom ersten Informationsbedarf bis zum Kauf. Doch zwischen Anspruch und Umsetzung klafft eine Lücke: Laut Lünendonk wollen 79 Prozent der befragten Unternehmen mehr in Digital Experience investieren, während erst ein Drittel generative KI zur Steuerung der gesamten Customer Journey nutzt. [1] Für IT- und Geschäftsverantwortliche heißt das: Daten, Prozesse und Sichtbarkeit…
KI muss sich im Prozess rechnen, nicht nur im Benchmark glänzen. Eine Studie der Bertelsmann Stiftung zeigt: In Softwareentwicklung, Bankgeschäft und Private Equity sind Produktivitätsgewinne bislang besser belegt als neue Erlöse. Leistungsfähige Open-Weight-Modelle erweitern dabei die Auswahl – oft zu niedrigeren Nutzungspreisen. Für CIOs zählt deshalb das Zusammenspiel von Qualität, Gesamtkosten, Daten und Governance. [1]…
Wie lässt sich KI in der Produktentwicklung einsetzen, ohne die Kontrolle über Daten, Architektur und Kosten aus der Hand zu geben? Mit EDAG.ai stellt die EDAG Group einen Ansatz vor, der Modelle mit Engineering-Wissen, Werkzeugen und Unternehmensprozessen verbindet. Im Zentrum steht ein anpassbarer Engineering Harness statt eines weiteren Standardmodells. Für IT- und Entwicklungsverantwortliche rücken damit…
KI-Coding-Agenten machen Berechtigungen zu einer Managementfrage: Entscheidend ist nicht allein, welche Aufgabe erteilt wird, sondern welche Werkzeuge, Daten und Systeme dafür erreichbar sind. Sicherheitsleitfäden empfehlen begrenzte Rechte, überprüfbare Aktionen und menschliche Freigaben für besonders folgenreiche Schritte. Der Beitrag ordnet diese Anforderungen ein. [1][2] Die Telemetriezahlen und der beschriebene Kontrollansatz stammen aus einer Anbieter-Pressemitteilung vom 21.…
Mit KI-Agenten wird aus einer fehlerhaften Antwort schnell eine geschäftskritische Aktion. Unternehmen brauchen deshalb mehr als Modellschutz: Gefragt ist eine Sicherheitsarchitektur, die Identitäten, Daten, Berechtigungen, Endgeräte, Überwachung und Wiederherstellung miteinander verzahnt – und autonome Systeme jederzeit kontrollierbar hält. Management Summary KI-Sicherheit ist Architekturaufgabe: Schutz muss Infrastruktur, Modelle, Daten, Identitäten, Anwendungen und Endgeräte durchgängig umfassen. Agenten…
KI-Funktionen wandern näher an ERP, MES und Shopfloor. Für Fertigungsunternehmen entscheidet dabei weniger das Schlagwort als die belastbare Verbindung von Daten, Rollen und Prozessen. Der Beitrag zeigt, welche Einsatzfelder sich abzeichnen, welche Voraussetzungen gelten und warum ein begrenzter Pilot häufig der sinnvollste Einstieg ist. Management Summary Vom Assistenten zum Prozessbaustein: Branchenspezifische KI soll Informationen aus…
Ein Überblick über die zentralen Trends des DHL Logistics Trend Radar 8.0. Künstliche Intelligenz rückt in der Logistik von der Assistenz in die operative Steuerung. Damit verändern sich Handel, Lieferketten und Arbeitsplätze gleichzeitig. Für das Management zählt jetzt nicht der nächste isolierte Pilot, sondern ein belastbares Betriebsmodell, das Daten, Governance, Cybersicherheit und Qualifizierung zusammenführt. KI…
Viele KI-Projekte überzeugen im Labor – und scheitern dennoch auf dem Weg in den Regelbetrieb. Für IT- und Geschäftsentscheider kommt es deshalb darauf an, Skalierung nicht als spätere technische Aufgabe zu behandeln, sondern Business Case, Daten, Integration, Governance und Betrieb bereits im Proof of Concept verbindlich zu planen. Management Summary Vom Test zum Betrieb: Ein…
Strategische Relevanz und Umsetzung von KI-Agenten klaffen deutlich auseinander. Überführung von KI-Pilotprojekten in den Produktivbetrieb ist eine große Herausforderung. Investitionen in Daten, Plattformen und KI-Kompetenz im Fokus. Autonome KI-Agenten gelten als nächste Evolutionsstufe künstlicher Intelligenz. Sie assistieren nicht nur, sondern können Aufgaben eigenständig planen, Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen. Damit vollzieht sich der Übergang…
Cloud Computing, künstliche Intelligenz und IoT haben Unternehmen neue technologische Möglichkeiten eröffnet. Entscheidend ist, daraus konkreten Mehrwert zu schaffen. Gerade in der Logistik zeigt sich: Wertschöpfung entsteht dort, wo bislang getrennte Welten zusammenspielen: Fahrzeuge, Ladeinfrastruktur, Energie, Gebäude, Konnektivität und digitale Dienste. Die Zukunft gehört nicht Einzellösungen, sondern offenen Ökosystemen, die Technologien, Daten und Partner verbinden.
Management Summary Die zehn strategischen Leittrends zeigen, dass digitale Transformation nicht mehr primär aus einzelnen Technologien besteht, sondern aus neuen Führungs-, Betriebs- und Wertschöpfungsmodellen. Für das Management ergibt sich daraus die Aufgabe, KI, Daten, Sicherheit, Automatisierung und Nachhaltigkeit nicht isoliert zu betrachten, sondern als miteinander verbundene Architektur für Wettbewerbsfähigkeit, Resilienz und Zukunftsfähigkeit zu steuern.…
Management Summary Kreislaufwirtschaft braucht Datensprache: Materialien können nur dann zirkulieren, wenn Produktinformationen über Systeme, Unternehmen und Lebensphasen hinweg eindeutig verstanden werden. Der Engpass liegt nicht in fehlenden Daten: Relevante Informationen existieren bereits in ERP-, Produkt-, Lieferanten- und Qualitätsmanagementsystemen – sie müssen interoperabel verbunden werden. Identität, Ereignisse und Semantik bilden die Basis: Standards wie GS1…
Daten gelten als Rohstoff des digitalen Handels, doch die meisten Unternehmen schöpfen dieses Potenzial nicht aus. Die Ursache liegt häufig an einer instabilen oder sogar fehlenden Struktur aus ungenauen Kennzahlen und Verantwortlichkeiten. Besonders in Zeiten, in denen schwer absehbar ist wohin KI-Trends das eigene Unternehmen tragen, braucht es ein solides Fundament. Ein neues Whitepaper der Digitalagentur dotSource beschreibt,…
Warum 95 Prozent der KI-Pilotprojekte ohne messbaren Ertrag bleiben und worauf Entscheider jetzt achten müssen. Die Investitionen sind hoch, die Pilotprojekte zahlreich, aber der Durchbruch bleibt für die meisten Unternehmen aus. HTEC, ein globaler Anbieter von Engineering- und KI-Services, hat fünf unbequeme Wahrheiten identifiziert, mit denen sich Unternehmen konfrontieren sollten, bevor sie das nächste…
Die Einführung künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management verspricht Effizienzsteigerungen, höhere Prognosequalität und eine verbesserte Entscheidungsunterstützung. Der tatsächliche Nutzen entsprechender Anwendungen hängt jedoch wesentlich von der Reife der zugrunde liegenden Prozesse sowie von der Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit relevanter Daten ab. Die digitale Transformation industrieller Wertschöpfungssysteme ist eng mit der Erwartung verbunden, operative Prozesse…
Die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Daten sind entscheidend für den Erfolg von Fusionen und Übernahmen, da sie die Grundlage für strategische Entscheidungen und die Integration bilden. Unzureichende Daten-Governance, fragmentierte Verantwortlichkeiten und Legacy-Systeme führen zu Inkonsistenzen, die Synergien mindern und die Agilität im Transaktionsprozess einschränken. Ein erweiterter Ansatz bei Due Diligence umfasst neben Finanzdaten auch…
Bis 2030 wird es die zentrale Aufgabe von D&A-Führungskräften sein, neue vertrauenswürdige Daten, kontextbezogene Grundlagen und fundierte Erkenntnisse bereitzustellen. Unternehmen, die über erfolgreiche KI-Initiativen berichten, investieren, gemessen am Umsatz, bis zu viermal mehr in grundlegende Bereiche wie Datenqualität, Governance, KI-Kompetenzen der Mitarbeitenden und Change Management als solche, die mit KI nur geringe Erfolge erzielen.…
Die Langzeitarchivierung von Daten stellt Organisationen vor große Herausforderungen, da technologische Entwicklungen, regulatorische Anforderungen und die Notwendigkeit dauerhafter Datenzugänglichkeit einen stetigen Anpassungsdruck erzeugen. Mythen wie die Annahme, Daten könnten einfach gespeichert und später problemlos genutzt werden, werden widerlegt – vielmehr müssen Archive aktiv gepflegt, validiert und mit Metadaten angereichert werden, um langfristig nutzbar zu bleiben.…
Warum immer mehr Informationen nicht automatisch zu besseren Entscheidungen führen, sondern neue Kompetenzen erfordern, erläutert Devin Vandreuke, Unternehmensberater für Vertrieb und Vertriebsstrategie. »Im Verkauf des Jahres 2026 ist so gut wie alles messbar. Klicks, Öffnungsraten, Gesprächsdauer, Abschlusswahrscheinlichkeiten, Forecasts in Echtzeit. Dashboards leuchten in allen Farben, Algorithmen rechnen schneller als jeder Vertriebsleiter denken kann und…
Mit Blick auf das Jahr 2026 stehen viele Unternehmen an einem strategischen Wendepunkt ihrer Daten- und KI-Initiativen. Während Themen wie künstliche Intelligenz, Multi-Cloud oder Data Mesh weiterhin präsent sind, zeigt sich in der Praxis ein anderes Bild: Der tatsächliche Mehrwert entsteht weniger durch neue Technologien als durch belastbare Datenfundamente, klare Governance und konsequente Umsetzung. …