Viele Unternehmen experimentieren bereits mit KI, doch aus einzelnen Anwendungen entsteht noch keine tragfähige Unternehmens-KI. Mit wachsender Nutzung steigen die Anforderungen an Steuerung, Integration und strategischer Orientierung. Eine KI-Roadmap kann dabei den notwendigen Rahmen geben.
Viele Unternehmen experimentieren bereits mit KI, doch aus einzelnen Anwendungen entsteht noch keine tragfähige Unternehmens-KI. Mit wachsender Nutzung steigen die Anforderungen an Steuerung, Integration und strategischer Orientierung. Eine KI-Roadmap kann dabei den notwendigen Rahmen geben.
Nicht nur die Automatisierung verändert das vielerorts altbackene Image der Finanzabteilung. Dank Künstlicher Intelligenz werden Controller zum Business-Partner, der Entwicklungen früh erkennt und Führungskräften dabei hilft, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Die Software-definierte Factory verspricht mehr Flexibilität in der Produktion. Doch klassische Steuerungstechnik bleibt unverzichtbar. Gefragt ist ein Zusammenspiel von SPS, Edge und Software, das auch bestehende Anlagen für neue Anforderungen öffnet.
Mit einer nachrüstbaren KI-Plattform wollen Forscher und Entwickler rund um das Fraunhofer IMS den Pseudoausschuss in kamerabasierten Prüf- und Sortieranlagen reduzieren. Die KI soll direkt an der Anlage lernen und Bauteile mit einer Genauigkeit von mindestens 90 Prozent klassifizieren.
Ein Anbieter von Befestigungs- und Montagematerial automatisiert seine Auftragsabwicklung an zwei australischen Standorten. Die geplanten Anlagen kombinieren automatisierte und manuelle Prozesse und sollen die Voraussetzungen für eine schnellere und zuverlässigere Belieferung der Kunden schaffen.
Auch die beste Technologie reicht für ein erfolgreiches Projekt rund um Künstliche Intelligenz (KI) alleine nicht aus. Unerlässlich sind der passende Business Case, gut gepflegte Daten und eine klar geregelte Governance. Change Management bindet die Mitarbeiter ein.
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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.
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.
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?
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.
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