IT-Matchmaker News

Was passiert, wenn Maschinen nicht nur denken, sondern handeln? Physical AI verspricht genau das – und könnte die Industrie grundlegend verändern. Europa hat dabei eine Schlüsselrolle – vorausgesetzt, die Weichen werden jetzt richtig gestellt.

Der Hype um Künstliche Intelligenz (KI) im ERP-System klingt simpel – die Realität in der SAP-Welt ist es nicht. Insbesondere KI ist kein Plug-and-Play-Projekt. Unternehmen müssen ihre Hausaufgaben machen, bevor sie mit dieser Technologie Erfolge erzielen.

Viele Unternehmen haben ihre Produktion digitalisiert – und kämpfen trotzdem mit manueller Steuerung. Warum die Smart Factory nicht an Technologie scheitert, sondern an fehlender Datenintegration und unklaren Systemrollen.

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.

Künstliche Intelligenz liefert vielerorts Nutzen. Das zeigt eine Studie von Bitkom. Ein Erfolgshebel dabei ist Integration mit betriebswirtschaftlicher Software (ERP). Gut gepflegte Stammdaten sind eine wichtige Voraussetzung, um Pilotprojekte im Praxiseinsatz zu skalieren.

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.

KI-Agenten automatisieren Prozesse in der Fertigung und prognostizieren Entwicklungen. Ihre wahre Stärke entfaltet Künstliche Intelligenz allerdings dann, wenn der Mensch am Steuer bleibt. Der Human-in-the-Loop-Ansatz ist der Schlüssel zu Effizienz und Innovation.

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.

Wie lässt sich industrielle Wertschöpfung mit KI konkret verbessern? Microsoft zeigt auf der HANNOVER MESSE, wie KI-Agenten und intelligente Anwendungen bereits heute Prozesse in Produktion, Logistik und Entwicklung effizienter und skalierbarer machen – anhand praxisnaher Use Cases aus der Industrie.