Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Automatisierung verändern Business Software, Geschäftsprozesse und Entscheidungsabläufe. Auf dieser Seite finden Sie Beiträge zu Generativer KI, KI-Agenten, Process Mining, Low-Code, Automatisierung und konkreten Anwendungsfeldern in Unternehmen.
Beiträge zu Künstlicher Intelligenz, Generativer KI, KI-Agenten, Process Mining, Low-Code und Automatisierung in Unternehmen.
Inhalte zu lernenden Systemen, Prognosen, Mustererkennung und Modellen.
Beiträge zu automatisierten Workflows, Prozessen und Unternehmensabläufen.
Themen zu Prozessanalyse, Transparenz und datenbasierter Prozessverbesserung.
KI und Automatisierung greifen in vielen Unternehmensbereichen ineinander. Generative KI unterstützt Wissensarbeit, Kommunikation und Analyse. Machine-Learning-Verfahren helfen bei Prognosen und Mustererkennung. Process Mining macht Abläufe sichtbar, Low-Code beschleunigt die Umsetzung digitaler Anwendungen, und KI-Agenten eröffnen neue Möglichkeiten für automatisierte Workflows.
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.
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.
Künstliche Intelligenz verändert die Rolle von CEOs grundlegend. Künftig führen sie nicht mehr nur Menschen, sondern auch autonome KI-Agenten. Damit verschieben sich Verantwortlichkeiten, Entscheidungsprozesse und Anforderungen an Führung deutlich.
Der Druck auf Unternehmen, KI wirtschaftlich einzusetzen, wächst kontinuierlich. Gleichzeitig fällt es vielen schwer, die tatsächlichen KI-Kosten realistisch einzuschätzen. Fünf typische Kostenfallen sollten Unternehmen dabei berücksichtigen.
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