Gastbeitrag

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.

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.

Immer mehr Unternehmen testen KI-Agenten, die selbstständig Informationen beschaffen, Prozesse anstoßen oder Entscheidungen vorbereiten. Gleichzeitig 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.

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. Enterprise-KI kann hier helfen. 

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.