Künstliche Intelligenz wird im Umfeld von Business Software eingesetzt, um Informationen aus ERP, CRM, MES oder Dokumenten zusammenzuführen, Handlungsempfehlungen abzuleiten oder Prozesse intelligent zu automatisieren. Erfahren Sie, wie Sie durch die passende KI-Architektur die Produktivität steigern und den Umgang mit Informationen über Systemgrenzen hinweg meistern.
Künstliche Intelligenz wird im Umfeld von Business Software eingesetzt, um Informationen aus ERP, CRM, MES oder Dokumenten zusammenzuführen, Handlungsempfehlungen abzuleiten oder Prozesse intelligent zu automatisieren. Erfahren Sie, wie Sie durch die passende KI-Architektur die Produktivität steigern und den Umgang mit Informationen über Systemgrenzen hinweg meistern.
Immer häufiger wird in der IT-Community darüber diskutiert, ob Low-Code-Plattformen angesichts leistungsfähiger KI-Assistenten und agentischer KI an Bedeutung verlieren. Systeme, die Anwendungen erstellen, testen und teilweise sogar bereitstellen können, gelten bereits als mögliche Nachfolger. Doch so eindeutig ist die Entwicklung nicht: Low-Code-Plattformen und KI erfüllen unterschiedliche Aufgaben – und können sich in vielen Szenarien sinnvoll ergänzen.
Um die Schnittstelle zwischen Operational Technology und IT zu verbessern, bietet sich eine Vereinfachung an. Mit hyperkonvergenten Systemen müssen Unternehmen weder die bisherige Komplexität in einen Schaltschrank zwängen, noch alles in die Cloud verlagern.
Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzwesen zeigen sich deutsche Unternehmen bislang zurückhaltend. Das zeigt eine IDC-Studie im Auftrag des Standardsoftwerkers Sage. Mangelnde Transparenz und Schatten-KI zählen demnach zu den größten Hürden.
Mit Künstlicher Intelligenz hat eine Versicherung ihren zentralen Posteingang fast vollständig automatisiert. Rund 95 Prozent aller Dokumente werden nun korrekt klassifiziert. Das Volumen der Nachbearbeitung sinkt um knapp 20 Prozent.
Trotz aller regionalen und globalen Krisen erwarten Management und externe Stakeholder profitables Wachstum, stabile Margen und hohe Lieferzuverlässigkeit. Um diesen Spagat zu meistern, braucht es die richtigen Metriken. Ein gezielt ausgewähltes Set von Supply-Chain-Kennzahlen kann dabei helfen, den Einfluss der Lieferkette auf das Unternehmensergebnis sichtbar zu machen.
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Künstliche Intelligenz verändert die Rolle von CEOs grundlegend. Künftig führen sie nicht mehr nur Menschen, sondern auch autonome KI-Agenten. Damit verschieben sich Verantwortlichkeiten, Entscheidungsprozesse und Anforderungen an Führung deutlich.
Die Entscheidung für ein Manufacturing Execution System beeinflusst heute nicht mehr allein die Digitalisierung der Produktion, sondern auch ihre Zukunftsfähigkeit. Damit verändern sich auch die Anforderungen an den Auswahlprozess.
Digitale Zwillinge gelten in der Industrie als Wettbewerbsfaktor. Die technologischen Voraussetzungen dafür sind weitestgehend vorhanden. Laut einer Bitkom-Umfrage fehlen jedoch bei mehr als der Hälfte der Betriebe die nötigen Daten. Moderne ERP-Systeme schließen diese Lücke.
Servicecenter von Airlines, Reiseanbietern und Versicherungen müssen gerade Umbuchungen und Reklamationen schnell bearbeiten. Viele Projekte mit Künstlicher Intelligenz im Kundenservice scheitern am Datenzugriff, an der Prozessintegration und unklaren Übergaben.
Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit der Einführung von KI-Agenten. Weniger Aufmerksamkeit erhält bislang jedoch die Frage, wie diese digitalen Mitarbeitenden ausgewählt, eingelernt und gesteuert werden. Genau hier hilft ein Blick auf das Personalmanagement.
Fashion-Kunden verlangen eine Customer Journey über alle Kanäle und Touchpoints hinweg. Die veralteten ERP-Systeme vieler Händler bilden das nicht ab. Zu empfehlen ist hier die Transformation mit einer Cloud-basierten Landschaft.
Der Druck auf Unternehmen, KI wirtschaftlich einzusetzen, wächst kontinuierlich. Gleichzeitig fällt es vielen schwer, die tatsächlichen KI-Kosten realistisch einzuschätzen. Fünf typische Kostenfallen sollten Unternehmen dabei berücksichtigen.
Mit bedarfsgerechter Planung steuert ein Tiefkühlspezialist die Logistik seines aktionsgetriebenen Geschäfts. Nach dem Umstieg auf eine Cloud-basierte Variante mit Künstlicher Intelligenz will der Lieferdienst Markttrends künftig noch schneller erkennen und darauf reagieren.
Viele Datenschutzverletzungen geschehen versehentlich – etwa wenn Mitarbeiter eine E-Mail oder einen Freigabe-Link an den falschen Empfänger schicken. Künstliche Intelligenz erhöht die Gefahr, dass sensible Daten abfließen. Fünf Gegenmaßnahmen begrenzen das Risiko.
Viele deutsche Unternehmen überschätzen offenbar ihren Fortschritt bei der E-Rechnung. Laut einer aktuellen Quadient-Studie beschreiben drei Viertel der befragten Fach- und Führungskräfte ihre Rechnungsprozesse als digitalisiert. Tatsächlich erfüllen jedoch erst 6 Prozent die gesetzlichen Anforderungen an die E-Rechnung.
Von der Bedienungshilfe über vorformulierte Texte bis hin zu teilautomatisierten Workflows – in dieser Schrittfolge integriert ein Stuttgarter Standardsoftwerker Künstliche Intelligenz in seine Systeme. Der Fokus liegt dabei auf Praxistauglichkeit und Business-Nutzen.
Steigende Anforderungen, mehr Automatisierung und komplexere Materialflüsse machen die Lagerverwaltung zum Wettbewerbsfaktor. Doch wann reichen die Funktionen des ERP-Systems aus – und wann ist ein spezialisiertes Warehouse Management System sinnvoll?
Künstliche Intelligenz gilt vielerorts als IT-Thema. Die Technologie rückt in den Mittelpunkt, noch bevor ein Use Case steht. So entstehen teure Experimente ohne Mehrwert. Besser ist es, mit den Fachbereichen Anwendungsfälle mit einem klar definierten Nutzen zu identifizieren.
Legen Cyberkriminelle geschäftskritische IT-Systeme lahm, sind viele Unternehmen mit dem Wiederherstellen überfordert. Ein Incident Response and Revcovery Team benennt die zehn größten Hürden und schlägt Lösungen vor.
Angebote kalkulieren, Fachwissen sichern oder Kundenanfragen effizient bearbeiten: KI-Agenten übernehmen im Handwerk zunehmend Aufgaben, die bislang Zeit, Erfahrung und viel Routine erforderten. Zwei Praxisbeispiele zeigen, wie individuell entwickelte ChatGPT-Agenten Betriebe im Arbeitsalltag konkret entlasten.
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