Gastbeitrag
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.
Die Sperrung der KI-Modelle Claude Fable 5 und Claude Mythos 5 von Anthropic wirft eine grundsätzliche Frage auf: Wer kontrolliert künftig die Verfügbarkeit von KI? Ein Kommentar!
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.
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.