Die HR-Trends 2026 zeigen deutlich, wie stark sich die Personalarbeit verändert: KI, Fachkräftemangel und neue Kompetenzanforderungen erhöhen den Druck auf Personalabteilungen und verschieben zugleich die Rolle moderner HR-Lösungen. Welche Entwicklungen sind jetzt besonders relevant – und was bedeuten sie für die HR-Praxis?
Die HR-Trends 2026 zeigen deutlich, wie stark sich die Personalarbeit verändert: KI, Fachkräftemangel und neue Kompetenzanforderungen erhöhen den Druck auf Personalabteilungen und verschieben zugleich die Rolle moderner HR-Lösungen. Welche Entwicklungen sind jetzt besonders relevant – und was bedeuten sie für die HR-Praxis?
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.
Sechs bis sieben Millionen Dokumente aus Post, E-Mail, Onlinebanking und Vermittlereinreichungen verarbeitet die Direktbank ING jährlich. Eine KI-basierte Plattform liest große Teile davon automatisiert, verkürzt die Durchlaufzeiten im operativen Geschäft und entlastet ihre Fachbereiche.
Chatbots und intelligente Telefonsysteme finden gerade den Weg in die Praxis. Der europäische AI Act setzt Leitplanken für diese Technologie. Eine klare Kennzeichnung und ein fairer Umgang schaffen Transparenz und Vertrauen in derartige Systeme.
Angriffe auf die digitale Lieferkette entwickeln sich zu einer schweren Cyberbedrohung. Das zeigt die Studie eines Security-Dienstleisters. Zum Schutz vor derartigen Gefahren haben sich acht Maßnahmen bewährt.
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Wenn Störungen in der Produktion zu spät erkannt werden, entstehen schnell Terminrisiken, Zusatzkosten und operative Unruhe. Ein MES kann hier Transparenz schaffen, Reaktionen beschleunigen und Abweichungen gezielt steuerbar machen.
Um durchschnittlich 1,9 Prozent sind die Top 25 mittelständischen deutschen IT-Berater- und Systemintegratoren 2025 gewachsen. Kriselnde Branchen erhöhen den Druck zur Erschließung neuer Märkte. Für 2026 erwarten Marktforscher ein Umsatzplus von 8,5 Prozent.
Ersetzen Unternehmen ihre Legacy-Systeme durch Neuentwicklungen, geht dabei häufig wertvolles undokumentiertes Wissen verloren. Vermeiden lässt sich dieser Know-how-Verlust, wenn IT-Architekten die Altsysteme mit Künstlicher Intelligenz (KI) wissenszentriert transformieren.
Immer mehr Unternehmen testen KI-Agenten, die selbstständig Informationen beschaffen, Prozesse anstoßen oder Entscheidungen vorbereiten. Währenddessen treten mit dem EU AI Act neue regulatorische Anforderungen in Kraft. Dadurch entsteht eine neue Herausforderung: Wie lassen sich autonome KI-Systeme kontrollieren, dokumentieren und rechtskonform betreiben?
Beim SAP Business Warehouse naht das Wartungsende. Unternehmen müssen sich entscheiden zwischen BW/4HANA und der Business Data Cloud. Das ist keine rein technische Frage, sondern eine strategische Weichenstellung für die künftige Datenarchitektur.
Künstliche Intelligenz ist in vielen mittelständischen Unternehmen angekommen. Doch zwischen ersten Pilotprojekten und einer unternehmensweiten Nutzung klafft häufig eine große Lücke. Eine aktuelle Studie zeigt, warum sich der KI-Reifegrad vieler KMU auf niedrigem Niveau bewegt.
Bisher beschleunigen Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz bestehende Prozesse. Die nächste Stufe nennt sich Agentic AI. Hier arbeiten intelligente IT-Systeme eigenständig zusammen. Der Mitarbeiter ist dann kein Prozessverwalter mehr, sondern ein Entscheider.
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.
Verlassen erfahrene Fachkräfte die Unternehmen, werden ERP-Systeme zum Schutzschild gegen den Brain Drain. Unternehmen digitalisieren in diesen Systemen Erfahrungswissen und vermeiden den Verlust wichtiger Prozesskompetenz.
Viele Unternehmen haben in Digitalisierung investiert – und kämpfen trotzdem mit Medienbrüchen, doppelten Daten und unklaren Verantwortlichkeiten. Der Engpass liegt oft nicht in einzelnen Systemen, sondern im fehlenden Gesamtbild.
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.
Cyberkriminelle nehmen gerade Produktionsanlagen und kritische Infrastruktur ins Visier. Frühwarnsysteme analysieren den Datenverkehr im Netzwerk, erkennen Angriffe bereits im Entstehen und ermöglichen schnelle Gegenmaßnahmen, die Ausfälle verhindern.
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.
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