Gastbeitrag

Künstliche Intelligenz hat hierzulande die Experimentierphase hinter sich gelassen. Über den Projekterfolg entscheiden nicht mehr nur die Sprachmodelle. Die Lösungen brauchen Daten und Kontext in Echtzeit, und sie müssen zudem nachvollziehbare Ergebnisse liefern.

Low-Code und KI beschleunigen die Entwicklung von Anwendungen – doch ohne klare Regeln wächst die Schatten-IT. Fehlende Transparenz, Sicherheitsrisiken und Integrationsprobleme sind die Folge. Wer Innovation und Kontrolle verbinden will, braucht Governance, klare Prozesse und Zusammenarbeit.

Bevor eine Datenbank entsteht, braucht es einen klaren Bauplan: das Datenmodell. Die Wahl des passenden Modelltyps entscheidet darüber, ob eine Dateninfrastruktur langfristig stabil wächst. Wird die falsche Struktur gewählt, entstehen Probleme, die später nur mit hohem Aufwand zu beheben sind. Datenmodelle können hier unterstützen.

Wenn Bewerbungen liegen bleiben, entscheiden andere schneller: Intelligente Sprachsysteme können hier unterstützen, Engpässe im Bewerbungsprozess auflösen und Talente schneller ins Gespräch bringen.

Eine schlichte Tabellenkalkulation reicht beim Start eines Unternehmens gut aus, wird aber später schnell zur Bremse. Dies zeigt ein Händler von Logistik-Zubehör, der schließlich mit einer Cloud-basierten ERP-Lösung die Effizienz und Resilienz im Betrieb deutlich erhöht hat.

ERP-Systeme bilden das operative Rückgrat vieler Unternehmen. Entsprechend weitreichend sind die Auswirkungen einer Investitionsentscheidung in diesem Bereich – sowohl organisatorisch als auch wirtschaftlich. Dennoch erfolgt die Auswahl neuer ERP-Lösungen in der Praxis häufig unter Zeitdruck und mit unzureichender methodischer Struktur. Doch genau hier lauern die meisten Risiken – lange bevor das eigentliche Implementierungsprojekt beginnt.

Agentic AI verdrängt Software – diese Angst lässt gerade an der Börse die Kurse von IT-Anbietern einbrechen. Anwender sollten sich von diesem Szenario nicht kirre machen lassen. Bis Künstliche Intelligenz dieses Versprechen erfüllt, dauert es noch lange. Ein Kommentar.

Die Public Cloud verliert im KI-Zeitalter zunehmend an Bedeutung, wie der aktuelle Enterprise AI Infrastructure Survey 2026 belegt. So haben in den letzten zwei Jahren 93 Prozent der Unternehmen bereits einige KI-Workloads zurück auf ihre lokalen Server verlagert, sind gerade dabei oder planen es. Dafür gibt es drei leicht nachvollziehbare Gründe.​

E-Rechnung, IT-Sicherheit, Nachhaltigkeits-Reporting und stringente Kalkulation – betriebswirtschaftliche Software (ERP) führt diese Elemente zusammen. Nötig dafür sind gute Stammdaten. Am erfolgreichsten sind die Unternehmen mit den stimmigsten Prozessketten.

Ein eng getakteter Kommissionierprozess, ein automatisiertes Shuttlelager und mittendrin ein manueller Handgriff, der alles verlangsamt. OPO Oeschger suchte eine Lösung, die sich in vorhandene Strukturen einfügt, ohne sie zu verändern. Eine roboterbasierte Lösung, die mit künstlicher Intelligenz arbeitet und sofort funktioniert konnte überzeugen.