ERP-Anwender bleiben ihren Systemen grundsätzlich treu, bewerten einzelne Aspekte aber kritischer als noch 2024. Vor allem Integration, Kosten und Datenqualität rücken stärker in den Fokus. Gleichzeitig gewinnt Künstliche Intelligenz deutlich an Bedeutung.
ERP-Anwender bleiben ihren Systemen grundsätzlich treu, bewerten einzelne Aspekte aber kritischer als noch 2024. Vor allem Integration, Kosten und Datenqualität rücken stärker in den Fokus. Gleichzeitig gewinnt Künstliche Intelligenz deutlich an Bedeutung.
Fachkräftemangel schwächt die IT-Sicherheit, wie eine Studie von G DATA Cyberdefense zeigt. Künstliche Intelligenz spielt eine ambivalente Rolle: Einerseits verschärft sich die Bedrohungslage, andererseits hilft die Technologie bei der Abwehr.
Immer mehr deutsche Unternehmen migrieren ihre Anwendungen in die Cloud. Bleibt der Code dabei weitgehend unverändert, ziehen jedoch auch technische Altlasten mit um. Das kann spätestens dann zum Problem werden, wenn KI auf Daten, Anwendungen und Prozesse zugreifen soll.
Unternehmen stehen unter wachsendem Druck durch steigende Compliance-Anforderungen, den Fachkräftemangel und den steigenden Anspruch, Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Mit einem Dokumenten-Management-System meistern sie diese Hürden.
Nach fast 20 Jahren mit demselben ERP-System nutzt MENTOR einen umfassenden Releasewechsel für einen Neustart. Statt historisch gewachsene Strukturen einfach in die nächste Systemgeneration zu übernehmen, setzt der Hersteller auf einen Greenfield-Ansatz, reduziert Individualanpassungen und verlagert sein ERP in die Cloud.
Das Schlagwort Lift & Shift bezeichnet eine Cloud-Migration, bei der Anwendungen, Daten und Workloads nicht verändert werden. Die eigentliche Modernisierung von Prozessen und Anwendungen wird dabei auf später verschoben.
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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.
Mit bedarfsgerechter Planung steuert ein Tiefkühlspezialist die Logistik seines aktionsgetriebenen Geschäfts. Nach dem Umstieg auf eine Cloud-basierte Variante mit Künstlicher Intelligenz will der Lieferdienst Markttrends künftig noch schneller erkennen und darauf reagieren.
Viele Datenschutzverletzungen geschehen versehentlich – etwa wenn Mitarbeiter eine E-Mail oder einen Freigabe-Link an den falschen Empfänger schicken. Künstliche Intelligenz erhöht die Gefahr, dass sensible Daten abfließen. Fünf Gegenmaßnahmen begrenzen das Risiko.
Viele deutsche Unternehmen überschätzen offenbar ihren Fortschritt bei der E-Rechnung. Laut einer aktuellen Quadient-Studie beschreiben drei Viertel der befragten Fach- und Führungskräfte ihre Rechnungsprozesse als digitalisiert. Tatsächlich erfüllen jedoch erst 6 Prozent die gesetzlichen Anforderungen an die E-Rechnung.
Von der Bedienungshilfe über vorformulierte Texte bis hin zu teilautomatisierten Workflows – in dieser Schrittfolge integriert ein Stuttgarter Standardsoftwerker Künstliche Intelligenz in seine Systeme. Der Fokus liegt dabei auf Praxistauglichkeit und Business-Nutzen.
Steigende Anforderungen, mehr Automatisierung und komplexere Materialflüsse machen die Lagerverwaltung zum Wettbewerbsfaktor. Doch wann reichen die Funktionen des ERP-Systems aus – und wann ist ein spezialisiertes Warehouse Management System sinnvoll?
Künstliche Intelligenz gilt vielerorts als IT-Thema. Die Technologie rückt in den Mittelpunkt, noch bevor ein Use Case steht. So entstehen teure Experimente ohne Mehrwert. Besser ist es, mit den Fachbereichen Anwendungsfälle mit einem klar definierten Nutzen zu identifizieren.
Legen Cyberkriminelle geschäftskritische IT-Systeme lahm, sind viele Unternehmen mit dem Wiederherstellen überfordert. Ein Incident Response and Revcovery Team benennt die zehn größten Hürden und schlägt Lösungen vor.
Angebote kalkulieren, Fachwissen sichern oder Kundenanfragen effizient bearbeiten: KI-Agenten übernehmen im Handwerk zunehmend Aufgaben, die bislang Zeit, Erfahrung und viel Routine erforderten. Zwei Praxisbeispiele zeigen, wie individuell entwickelte ChatGPT-Agenten Betriebe im Arbeitsalltag konkret entlasten.
Ein Abo-Modell, das die Arbeit aller KI-Agenten abdeckt – das war einmal. Künftig fällt für das Agentensystem nicht nur eine monatliche Pauschale an, sondern auch nutzungsabhängige Gebühren. Um den Kostenrahmen nicht zu sprengen, braucht nun jeder Anwendungsfall einen Business-Case.
Siemens und IFS wollen industrielle KI und digitale Zwillinge enger miteinander verzahnen. Ziel ist es, Daten aus Entwicklung, Fertigung und Anlagenbetrieb durchgängig nutzbar zu machen und damit Produktivität, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Beim Betriebsmodell der Business-Software verhaken sich manche Unternehmen in Glaubenskriege. Cloud und On-Premises gelten als unversöhnliche Gegensätze. Im Mittelstand dominiert ein pragmatisches Vorgehen, das beide Varianten nach Bedarf kombiniert.
Die steigende Komplexität von IT-Landschaften führt dazu, dass Unternehmen mehrere Monitoring-Lösungen kombinieren. Die Transparenz steigt dabei kaum. Einen Ausweg versprechen Observability-Plattformen, die ein übergreifendes Gesamtbild erzeugen.
Viele Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, diese zu verknüpfen und für fundierte Entscheidungen nutzbar zu machen. Moderne Datenplattformen und KI können das ESG-Reporting unterstützen.
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.
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