Beiträge zu Künstlicher Intelligenz, Automatisierung, Machine Learning und intelligenten Technologien.
Unternehmen, die Echtzeitdaten in ihre Arbeitsabläufe integrieren, erzielen in ihren Projekten mit Künstlicher Intelligenz (KI) dreimal häufiger messbare Ergebnisse. Das zeigt eine Studie von IDC.
Projekte rund um Künstliche Intelligenz (KI) treiben Unternehmen verstärkt zum Platform Engineering. Es geht dabei um eine Betriebsform, in der Menschen und IT-Agenten Software gemeinsam entwickeln, bereitstellen und betreiben.
KI-Agenten könnten verändern, wie Unternehmen künftig mit ERP, CRM und anderen Fachanwendungen arbeiten. Statt sich für jeden Vorgang durch Menüs und Masken zu bewegen, werden Anwender zunehmend Ziele vorgeben, während Agenten die notwendigen Systeme im Hintergrund koordinieren. Doch was bedeutet das für Business Software? Ein Interview.
KI beschleunigt die Content-Produktion – aber nicht automatisch die Qualität. Je einfacher Texte erstellt werden können, desto wichtiger wird die Frage, was ein Unternehmen wirklich von seinen Wettbewerbern unterscheidet. Sichtbarkeit beginnt deshalb nicht beim Schreiben, sondern weit davor.
Geht es um Künstliche Intelligenz (KI), haben viele Unternehmen Angst vor Fehlschlägen. Das muss nicht sein. Mit einem strukturierten Vorgehen lassen sich viele Risiken reduzieren. Ein Start mit kleinen Projekten sorgt für Erfolgserlebnisse im Team.
Immer häufiger wird in der IT-Community darüber diskutiert, ob Low-Code-Plattformen angesichts leistungsfähiger KI-Assistenten und agentischer KI an Bedeutung verlieren. Systeme, die Anwendungen erstellen, testen und teilweise sogar bereitstellen können, gelten bereits als mögliche Nachfolger. Doch so eindeutig ist die Entwicklung nicht: Low-Code-Plattformen und KI erfüllen unterschiedliche Aufgaben – und können sich in vielen Szenarien sinnvoll ergänzen.
Künstliche Intelligenz wird im Umfeld von Business Software eingesetzt, um Informationen aus ERP, CRM, MES oder Dokumenten zusammenzuführen, Handlungsempfehlungen abzuleiten oder Prozesse intelligent zu automatisieren. Erfahren Sie, wie Sie durch die passende KI-Architektur die Produktivität steigern und den Umgang mit Informationen über Systemgrenzen hinweg meistern.
Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzwesen zeigen sich deutsche Unternehmen bislang zurückhaltend. Das zeigt eine IDC-Studie im Auftrag des Standardsoftwerkers Sage. Mangelnde Transparenz und Schatten-KI zählen demnach zu den größten Hürden.
Mit Künstlicher Intelligenz hat eine Versicherung ihren zentralen Posteingang fast vollständig automatisiert. Rund 95 Prozent aller Dokumente werden nun korrekt klassifiziert. Das Volumen der Nachbearbeitung sinkt um knapp 20 Prozent.
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.
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