„Claim your Ground. Lead your Business“ – so lautet das Motto des Jahreskongresses der SAP-Anwendervereinigung DSAG. Mehr als 6000 Besucher diskutierten in Köln, wie Unternehmen in der Transformation Kurs, Tempo und Prioritäten selbst bestimmen und welchen Beitrag SAP dazu leisten soll.
„Claim your Ground. Lead your Business“ – so lautet das Motto des Jahreskongresses der SAP-Anwendervereinigung DSAG. Mehr als 6000 Besucher diskutierten in Köln, wie Unternehmen in der Transformation Kurs, Tempo und Prioritäten selbst bestimmen und welchen Beitrag SAP dazu leisten soll.
Auch die beste Technologie reicht für ein erfolgreiches Projekt rund um Künstliche Intelligenz (KI) alleine nicht aus. Unerlässlich sind der passende Business Case, gut gepflegte Daten und eine klar geregelte Governance. Change Management bindet die Mitarbeiter ein.
Ein Mitarbeiter entwickelt eine KI-Anwendung für das Travel Management, eine Filialtrainerin wird zur KI-Botschafterin: Bei Fielmann gestalten Mitarbeitende den Einsatz von KI aus ihrem Arbeitsalltag heraus. Warum gerade die Fachbereiche dabei zum Treiber der KI-Innovation werden, zeigt das Fielmann-Modell.
Künstliche Intelligenz setzt sich in Unternehmen durch, allerdings haben die Führungskräfte Probleme, den Erfolg ihrer Initiativen zu messen. Das zeigt eine Studie von HTEC. 77 Prozent der Befragten glauben, dass Menschen und Prozesse wichtiger sind als die Technologie selbst.
Die Bundesregierung will die Entwicklung industrieller Künstlicher Intelligenz in Deutschland vorantreiben. Die Deutschsprachige SAP-Anwendergruppe e. V. (DSAG) sieht darin große Chancen für den Industriestandort – macht zugleich aber deutlich: Entscheidend ist nicht allein die technologische Leistungsfähigkeit. Unternehmen brauchen verlässliche Daten und Prozesse, sichere Architekturen, offene Schnittstellen und wirtschaftlich tragfähige Einsatzszenarien.
Mit Künstlicher Intelligenz (KI), die eng ins ERP-System integriert ist, nutzen Unternehmen diese Automatisierung sicher und kontrolliert. In der Prozesssteuerung lassen sich Abläufe mehrstufig abbilden. Weil KI nur dort zum Einsatz kommt, wo es wirtschaftlich sinnvoll ist, hält sich der Token-Verbrauch in eng definierten Grenzen.
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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.
Viele Unternehmen haben die für die Cybersicherheitsrichtlinie NIS2 notwendigen Systeme inzwischen eingerichtet. Sie können jedoch nicht sicherstellen, dass die Mitarbeiter bei einem Ausfall der E-Mail-Systeme nicht auf private Messenger ausweichen. Einen Ausweg bietet Verschlüsselung.
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.
Um die Schnittstelle zwischen Operational Technology und IT zu verbessern, bietet sich eine Vereinfachung an. Mit hyperkonvergenten Systemen müssen Unternehmen weder die bisherige Komplexität in einen Schaltschrank zwängen, noch alles in die Cloud verlagern.
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.
Trotz aller regionalen und globalen Krisen erwarten Management und externe Stakeholder profitables Wachstum, stabile Margen und hohe Lieferzuverlässigkeit. Um diesen Spagat zu meistern, braucht es die richtigen Metriken. Ein gezielt ausgewähltes Set von Supply-Chain-Kennzahlen kann dabei helfen, den Einfluss der Lieferkette auf das Unternehmensergebnis sichtbar zu machen.
Die ehemals manuellen Abstimmungen zum Material- und Auftragsstatus hat der Elektronikfertiger Limtronik mit einem Kundenportal digitalisiert. Auftraggeber erhalten dort direkten Zugriff auf den Arbeitsfortschritt. Der Personalaufwand reduziert sich dabei auf beiden Seiten erheblich.
Internationaler Support wird schnell komplex, wenn Händler, Serviceteams und Kunden über mehrere Kontinente verteilt arbeiten. imes-icore zeigt, wie sich mehr als 14.000 Tickets pro Jahr zentral steuern lassen – und warum ein gemeinsamer Informationsstand dabei entscheidend ist.
Autonome Produktionsprozesse, intelligente Assistenzsysteme und selbstlernende Algorithmen: Die Vision der Dark Factory gewinnt mit Künstlicher Intelligenz (KI) an Bedeutung. Ersetzen wird KI Manufacturing Execution Systems (MES) wohl nicht. Denn diese Systeme bilden die Grundlage für den intelligenten KI-Einsatz.
In der Ferienzeit sollten IT-Teams ihren Fokus auf Schwachstellen, Patch-Zyklen und das Incident Management richten. Künstliche Intelligenz fördert rasant Schwachstellen zutage. Security-Experten geben sechs Ratschläge, wie IT-Teams diese Gefahren einhegen.
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.
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.
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