Immer mehr Unternehmen setzen KI-Agenten im Kundenservice ein. Doch viele Projekte bleiben hinter den Erwartungen zurück. Sieben Erfolgsfaktoren zeigen, warum die Architektur über den Erfolg von Conversational AI entscheidet.
Die Entscheidung für ein Manufacturing Execution System beeinflusst heute nicht mehr allein die Digitalisierung der Produktion, sondern auch ihre Zukunftsfähigkeit. Damit verändern sich auch die Anforderungen an den Auswahlprozess.
Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit der Einführung von KI-Agenten. Weniger Aufmerksamkeit erhält bislang jedoch die Frage, wie diese digitalen Mitarbeitenden ausgewählt, eingelernt und gesteuert werden. Genau hier hilft ein Blick auf das Personalmanagement.
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?
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.
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.
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.
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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