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.
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.
Die steigende Komplexität von IT-Landschaften führt dazu, dass Unternehmen mehrere Monitoring-Lösungen kombinieren. Die Transparenz steigt dabei kaum. Einen Ausweg versprechen Observability-Plattformen, die ein übergreifendes Gesamtbild erzeugen.
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Viele Pilotprojekte mit Künstlicher Intelligenz scheitern. Die Ursache dafür ist laut einer Studie der Universität Paderborn nur selten die Technik. Oft fehlt die Integration in Arbeitsprozesse, es mangelt an der Einbindung der Mitarbeiter sowie an organisatorischer Einbettung.
CRM-Systeme, Marketing Automation und KI versprechen effizientere Kundengewinnung. Doch Technologie allein macht noch keine erfolgreichen Kampagnen. Entscheidend ist, wie Daten, Prozesse und Menschen zusammenspielen, um aus Kontakten langfristige Kunden zu machen.
Bei Datenbank-Deployments können auch kleine Unachtsamkeiten große Probleme nach sich ziehen. Mit den passenden Strategien und Tools vermeiden Administratoren fünf typische Fehler und ersparen sich Projektstress.
Mit dem Cyber Resilience Act der EU wird Security-by-Design ab 2027 für Produkte mit digitalen Elementen zur Pflicht. Um diesen Entwicklungs- und Betriebsansatz ranken sich viele Mythen, die einer kritischen Prüfung nicht standhalten.
Klassische OCR stößt bei komplexen Dokumenten schnell an ihre Grenzen. Intelligente Dokumentenverarbeitung kombiniert KI-Technologien, um Inhalte kontextbezogen zu erfassen, zu validieren und Prozesse effizienter zu gestalten.
Unternehmen wissen heute sehr viel über ihre Kunden, aber sie leiten daraus nicht immer die richtigen Aktionen ab. Die jüngsten Kundenmanagement-Systeme (CRM) treten an, um diese Lücke zu schließen. Sie leiten aus Daten konkrete Handlungsempfehlungen ab.
Cyberangriffe treffen längst nicht mehr nur Server, E-Mail-Systeme oder Cloud-Anwendungen. Immer häufiger geraten Maschinen, Steuerungen und Produktionsanlagen ins Visier der Angreifer. OT-Security wird zur entscheidenden Verteidigungslinie.
Cloud-Infrastrukturen sind technisch sinnvoll. Oft überfordert der Betrieb jedoch das Unternehmen. Kommen Probleme mit den Kosten oder der Compliance hinzu, sollten Verantwortliche ihre Partnerstrategie auf den Prüfstand stellen.
Die Sicherheitsarchitektur für die Digitale Fabrik verändert sich gerade grundlegend: Digitale Zertifikate lösen die Netzwerk-basierten Zugriffe und die Validierung von Protokollen ab. Im Fokus steht nun die Public Key Infrastructure.
Unternehmens-KI stößt an Grenzen, wenn Daten über Systeme, Clouds und Ländergrenzen hinweg genutzt werden sollen. Datenhoheit, Sicherheit und Governance werden damit zur Architekturfrage – und entscheiden zunehmend darüber, wie gut KI skalierbar ist.
Der Technologiewandel erzwingt Änderungen in der Führungsebene. Da Künstliche Intelligenz künftig in viele Arbeitsbereiche vordringt, brauchen Unternehmen laut einer IBM-Studie einen Chief AI Officer. Mitarbeiter benötigen Umschulungen und Weiterbildung, während Talent- und Technologieführung zusammenwachsen.
CRM-Systeme stehen vor einem Rollenwechsel. Sie sollen Kundendaten nicht mehr nur verwalten, sondern daraus verwertbare Impulse für Marketing, Vertrieb und Service ableiten. Künstliche Intelligenz wird damit zu einem wichtigen Hebel für moderne Kundenpflege.
Variantenvielfalt, Materialengpässe, volatile Lieferketten und kurzfristige Aufträge – die künftige Produktionsplanung ist nicht mehr statisch, sondern lernt aus der realen Ausführung. Entscheidend dabei sind gut gepflegte Daten und die Fähigkeit, Plan und Realität abzugleichen.
Software-Updates sind ein zweischneidiges Schwert: Sie lösen ein Problem, können aber ein neues verursachen. Aus der Erfahrung mit vergangenen Vorfällen leitet ein IT-Dienstleister mehrere Best Practices ab.
Lieferkettenstörungen sind heute keine Ausnahme mehr. Geopolitische Spannungen, Engpässe auf Seewegen, überlastete Flughäfen oder Zollkonflikte können Warenströme jederzeit ins Stocken bringen. Unternehmen müssen die Auswirkungen schnell erkennen, Alternativen bewerten und flexibel reagieren. Agentenbasierte KI kann dabei helfen – vorausgesetzt, sie nutzt aktuelle, unternehmensweit verfügbare Daten.
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