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?
In der Shared Sovereignty bündeln mehrere Unternehmen ihre IT-Ressourcen, um gemeinsam Datensouveränität zu erlangen. Kosten und Aufwand verteilen sich auf alle Partner. Betriebswirtschaftliche Software (ERP) und eine Verwaltungsschale regeln die Details der Zugriffsrechte.
Punkte und Coupons reichen längst nicht mehr aus: Erfolgreiche Loyalty-Programme verbinden Kundendaten, Prozesse und Kanäle so, dass relevante Vorteile im richtigen Moment verfügbar sind – und Kundenbindung messbar wird.
Mitarbeiter mithilfe Künstlicher Intelligenz befragen und dabei Stimmungen erkennen – das verspricht das Konzept Transformation Intelligence. Unternehmen sollen dabei Fehlentwicklungen frühzeitig erkennen und Risiken in Change-Prozessen minimieren.
Autonome Agenten klingen spannend – im Unternehmensalltag zählt aber etwas anderes: Wo spart KI tatsächlich Zeit, reduziert Reibung und verbessert Prozesse? Oft sind es klar umrissene Use Cases, die schneller echten Nutzen bringen als große Zukunftsversprechen.
E-Rechnungen gelten in vielen mittelständischen Unternehmen als lästige Pflicht. Dabei bieten sie großes Automatisierungspotenzial: Dank maschineller Verarbeitung entfällt das Abtippen von Rechnungsdaten. Auch Archivierung und Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern lassen sich vereinfachen.
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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.
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.
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