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.
Angriffe auf die digitale Lieferkette entwickeln sich zu einer schweren Cyberbedrohung. Das zeigt die Studie eines Security-Dienstleisters. Zum Schutz vor derartigen Gefahren haben sich acht Maßnahmen bewährt.
Mehr Kontrolle, weniger Abhängigkeit, mehr Sicherheit: Digitale Souveränität klingt nach einem klaren Ziel. Doch der Weg dorthin ist komplexer, als es auf den ersten Blick scheint – und er beginnt nicht mit der Entscheidung für oder gegen eine bestimmte Technologie.
Eine E-Procurement-Lösung kann pünktlich live gehen und ihren Zweck dennoch verfehlen. Sind die Beschaffungskanäle nicht vordefiniert oder fehlen relevante Daten, weichen Mitarbeiter schnell auf Schleichwege aus. Fünf Faktoren sichern bei digitaler Beschaffung den Projekterfolg.
KI beschleunigt die Content-Produktion – aber nicht automatisch die Qualität. Je einfacher Texte erstellt werden können, desto wichtiger wird die Frage, was ein Unternehmen wirklich von seinen Wettbewerbern unterscheidet. Sichtbarkeit beginnt deshalb nicht beim Schreiben, sondern weit davor.
Geht es um Künstliche Intelligenz (KI), haben viele Unternehmen Angst vor Fehlschlägen. Das muss nicht sein. Mit einem strukturierten Vorgehen lassen sich viele Risiken reduzieren. Ein Start mit kleinen Projekten sorgt für Erfolgserlebnisse im Team.
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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.
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.
Viele Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, diese zu verknüpfen und für fundierte Entscheidungen nutzbar zu machen. Moderne Datenplattformen und KI können das ESG-Reporting unterstützen.
Wenn Störungen in der Produktion zu spät erkannt werden, entstehen schnell Terminrisiken, Zusatzkosten und operative Unruhe. Ein MES kann hier Transparenz schaffen, Reaktionen beschleunigen und Abweichungen gezielt steuerbar machen.
Um durchschnittlich 1,9 Prozent sind die Top 25 mittelständischen deutschen IT-Berater- und Systemintegratoren 2025 gewachsen. Kriselnde Branchen erhöhen den Druck zur Erschließung neuer Märkte. Für 2026 erwarten Marktforscher ein Umsatzplus von 8,5 Prozent.
Ersetzen Unternehmen ihre Legacy-Systeme durch Neuentwicklungen, geht dabei häufig wertvolles undokumentiertes Wissen verloren. Vermeiden lässt sich dieser Know-how-Verlust, wenn IT-Architekten die Altsysteme mit Künstlicher Intelligenz (KI) wissenszentriert transformieren.
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?
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