Die Fertigung gilt als vielversprechendes Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten stehen jedoch Aufwand und Ertrag in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind fünf Irrtümer und Fehlentscheidungen.
Die Fertigung gilt als vielversprechendes Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten stehen jedoch Aufwand und Ertrag in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind fünf Irrtümer und Fehlentscheidungen.
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.
Ein Abo-Modell, das die Arbeit aller KI-Agenten abdeckt – das war einmal. Künftig fällt für das Agentensystem nicht nur eine monatliche Pauschale an, sondern auch nutzungsabhängige Gebühren. Um den Kostenrahmen nicht zu sprengen, braucht nun jeder Anwendungsfall einen Business-Case.
Siemens und IFS wollen industrielle KI und digitale Zwillinge enger miteinander verzahnen. Ziel ist es, Daten aus Entwicklung, Fertigung und Anlagenbetrieb durchgängig nutzbar zu machen und damit Produktivität, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Beim Betriebsmodell der Business-Software verhaken sich manche Unternehmen in Glaubenskriege. Cloud und On-Premises gelten als unversöhnliche Gegensätze. Im Mittelstand dominiert ein pragmatisches Vorgehen, das beide Varianten nach Bedarf kombiniert.
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Immer mehr Unternehmen testen KI-Agenten, die selbstständig Informationen beschaffen, Prozesse anstoßen oder Entscheidungen vorbereiten. Währenddessen treten mit dem EU AI Act neue regulatorische Anforderungen in Kraft. Dadurch entsteht eine neue Herausforderung: Wie lassen sich autonome KI-Systeme kontrollieren, dokumentieren und rechtskonform betreiben?
Beim SAP Business Warehouse naht das Wartungsende. Unternehmen müssen sich entscheiden zwischen BW/4HANA und der Business Data Cloud. Das ist keine rein technische Frage, sondern eine strategische Weichenstellung für die künftige Datenarchitektur.
Künstliche Intelligenz ist in vielen mittelständischen Unternehmen angekommen. Doch zwischen ersten Pilotprojekten und einer unternehmensweiten Nutzung klafft häufig eine große Lücke. Eine aktuelle Studie zeigt, warum sich der KI-Reifegrad vieler KMU auf niedrigem Niveau bewegt.
Bisher beschleunigen Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz bestehende Prozesse. Die nächste Stufe nennt sich Agentic AI. Hier arbeiten intelligente IT-Systeme eigenständig zusammen. Der Mitarbeiter ist dann kein Prozessverwalter mehr, sondern ein Entscheider.
Künstliche Intelligenz (KI) gibt jedem Amateur mächtige Werkzeuge in die Hand, um Unternehmensnetze zu attackieren. Nach einem Angriff haben die Opfer kaum eine Chance, ihre Daten wiederherzustellen. Nötig ist daher ein Resilienzansatz, der selbst KI einsetzt.
Deutschen Unternehmen geht in den nächsten 15 Jahren viel Erfahrung verloren. Ein Drittel der Erwerbstätigen verabschiedet sich in die Rente – und nimmt sein Wissen mit. Dennoch sollen Prozesse und Kundenservice weiter reibungslos funktionieren. Wissensmanagement mit KI kann helfen, dieses Wissen zu sichern und langfristig nutzbar zu machen.
Verlassen erfahrene Fachkräfte die Unternehmen, werden ERP-Systeme zum Schutzschild gegen den Brain Drain. Unternehmen digitalisieren in diesen Systemen Erfahrungswissen und vermeiden den Verlust wichtiger Prozesskompetenz.
Viele Unternehmen haben in Digitalisierung investiert – und kämpfen trotzdem mit Medienbrüchen, doppelten Daten und unklaren Verantwortlichkeiten. Der Engpass liegt oft nicht in einzelnen Systemen, sondern im fehlenden Gesamtbild.
Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einführen, bevor sie ihre Daten und Prozesse im Detail kennen, handeln sich ein teures Problem ein. Intelligente Systeme ohne Kontrolle werden schnell zu einer Risiko- und Haftungsfrage.
Cyberkriminelle nehmen gerade Produktionsanlagen und kritische Infrastruktur ins Visier. Frühwarnsysteme analysieren den Datenverkehr im Netzwerk, erkennen Angriffe bereits im Entstehen und ermöglichen schnelle Gegenmaßnahmen, die Ausfälle verhindern.
Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen und setzen Künstliche Intelligenz bereits produktiv ein. Laut einer aktuellen Studie bleibt die KI-Skalierung über einzelne Anwendungsfälle hinaus jedoch eine zentrale Herausforderung.
Acht Jahre nach Einführung der DSGVO steigen mit NIS2 und DORA die Anforderungen an Datensicherung, Datenschutz und Cyberresilienz erneut. Zusätzlich verschärfen leistungsfähige KI-Modelle die Lage, weil sie Cyberangriffe schneller, gezielter und umfangreicher machen können.
Fachkräfte gewinnen und halten, die Cloud-Transformation in Behörden und der Umstieg von SAP Human Capital Management (HCM) auf SAP SuccessFactors – das sind die Themen der Personaltage der SAP-Benutzervereinigung DSAG in Heidelberg.
Der digitale Produktpass ist ein wichtiger Baustein für eine nachhaltige Industrie. Er bündelt Informationen über das gesamte Produktleben. So entsteht eine durchgängige Datenbasis für effizientere Lieferkettenprozesse.
Bei der Abwehr von Cyberangriffen spielen Netzwerke eine wichtige, aber oft unterschätzte Rolle. Ein IT-Dienstleister hat ein Framework entwickelt, mit dem Unternehmen in fünf Stufen ein sicheres Netzwerk aufsetzen und betreiben.
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