Beiträge zu Künstlicher Intelligenz, Automatisierung, Machine Learning und intelligenten Technologien.
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. Wissensmanagement mit KI kann helfen, dieses Wissen zu sichern und langfristig nutzbar zu machen.
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.
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
Viele Pilotprojekte mit Künstlicher Intelligenz scheitern. Die Ursache dafür ist laut einer Studie der Universität Paderborn nur selten die Technik. Oft fehlt die Integration in Arbeitsprozesse, es mangelt an der Einbindung der Mitarbeiter sowie an organisatorischer Einbettung.
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.
Unternehmens-KI stößt an Grenzen, wenn Daten über Systeme, Clouds und Ländergrenzen hinweg genutzt werden sollen. Datenhoheit, Sicherheit und Governance werden damit zur Architekturfrage – und entscheiden zunehmend darüber, wie gut KI skalierbar ist.
Der Technologiewandel erzwingt Änderungen in der Führungsebene. Da Künstliche Intelligenz künftig in viele Arbeitsbereiche vordringt, brauchen Unternehmen laut einer IBM-Studie einen Chief AI Officer. Mitarbeiter benötigen Umschulungen und Weiterbildung, während Talent- und Technologieführung zusammenwachsen.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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