Schlagwort: Automatisierung

Agentic AI treibt die Automatisierung voran. Komplexe Aufgaben werden von IT-Systemen in einzelne Teilschritte zerlegt, die von verschiedenen Agenten ausgeführt werden. Anwendungsbeispiele finden sich im Kundenservice, in der Logistik, bei der Vertragsprüfung und im Gesundheitswesen.

Mit Agentic AI verliert Künstliche Intelligenz nach und nach ihren Werkzeugcharakter und arbeitet eigenständig. Trotz des Hypes darf man keine Wunder erwarten. IT-Agenten brauchen gut gepflegte Daten, die sie aus eng integrierten Systemen beziehen.

Automatisiertes Drehen von Druckgussteilen mit anschließender Reinigung: Obwohl die vorhandenen Drehmaschinen nicht über Schnittstellen zur externen Steuerung verfügten, gelang es einem Metallbearbeiter, die Präzisionsfertigung von Kleinserien weitgehend zu automatisieren und die Auslastung deutlich zu steigern.

Künstliche Intelligenz als Hebel für mehr Effizienz: Ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) für die Serienfertigung im Maschinen- und Anlagenbau automatisiert Kernprozesse und führt Abläufe ohne Eingabe durch den Anwender selbsttätig aus. Die Hoheit bleibt dennoch stets beim Menschen.

Optimierte Beschaffungsprozesse und automatisierte Bestellungen – diese Ziele lassen sich mit intelligenten IT-Systemen erreichen. Voraussetzung für den Projekterfolg sind gut gepflegte Stammdaten.

Mit einer Analytics-basierten Optimierung legt die Baumarkt-Kette Hagebau die Preise für ein Sortiment aus rund 500.000 Artikeln fest. Neben dem Preisimage soll die Lösung künftig auch den Umsatz und die Rentabilität der Baumärkte in der Verbundgruppe optimieren.

Robotic Process Automation ermöglicht es, repetitive Aufgaben regelbasiert zu automatisieren. In Kombination mit Machine Learning Process Mining und Generativer Künstlicher Intelligenz entstehen Enterprise Agents, die auch komplexe Aufgaben bewältigen.

Nach Ansicht vieler Unternehmen gibt es fast keine wirtschaftliche Kennzahl, die Künstliche Intelligenz in der Zukunft nicht verbessern kann. Dies zeigt eine Studie des Datenmanagement-Anbieters Iron Mountain. Eine wichtige Voraussetzung für den Projekterfolg sind gut gepflegte Stammdaten.

Beim IT-Lifecycle-Management geschlampt? Keine gute Idee! Fehlende Updates, veraltete Systeme, teure Lizenzen – viele Unternehmen schieben das Thema auf die lange Bank. Verständlich, aber riskant: Eine ungewartete IT-Infrastruktur kann schnell zum Sicherheitsrisiko und Kostenfaktor werden. Wer nicht vorsorgt, zahlt am Ende drauf. Ein Kommentar!

Unternehmen stehen 2025 vor wachsenden Herausforderungen im Bereich der IT-Sicherheit. Die zunehmende Automatisierung, KI-gestützte Prozesse und komplexe Lieferketten erfordern einen verstärkten Risikoschutz. Gleichzeitig steigen die regulatorischen Anforderungen, während Budgets für Transformationsprojekte weiterhin begrenzt bleiben.