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.
Intelligente IT-Systeme strukturieren und verdichten Informationen. Das entlastet Mitarbeiter und beschleunigt Abläufe. Der Mensch bleibt dennoch als fachliche und organisatorische Instanz unverzichtbar. Die Basis aller Erfolge sind zudem gut gepflegte Daten.
Das hohe Innovationstempo der SAP rund um Künstliche Intelligenz können nur wenige Unternehmen mitgehen. Die Anwendervereinigung DSAG untersucht auf den Technologietagen die Potenziale sowie die Hürden im Einsatz und fragt in Walldorf Unterstützung für die Kunden an.
35 Prozent der Unternehmen vertrauen Künstlicher Intelligenz, die nicht wirklich zuverlässig ist. Gleichzeitig bleibt das Potential vertrauenswürdiger intelligenter Systeme oft ungenutzt. Auch die Governance lässt zu wünschen übrig, wie eine IDC-Studie zeigt.
Künstliche Intelligenz sorgt für ein Rekordwachstum im Markt für Data & AI Services. Mit einem Umsatzwachstum von über 13 Prozent überflügeln spezialisierte Dienstleister den Gesamtmarkt deutlich. Die neue Lünendonk-Studie 2025/26 zeigt, worin Unternehmen jetzt investieren, welche Anbieter führend sind – und warum Dateninfrastruktur wichtiger ist als der nächste KI-Use Case.
Hohe Aufwände für Training, Datenpflege, Governance sowie für Wartung und Support – die Liste der Kostentreiber intelligenter IT-Systeme ist lang. Damit Projekte erfolgreich sind, benötigen Unternehmen klare Ziele und eine kontinuierliche Erfolgskontrolle.
Künstliche Intelligenz erweitert ERP-Systeme. In der ersten Stufe bleiben die Systeme reaktive Werkzeuge, später treffen autonome IT-Agenten Entscheidungen und ergreifen Maßnahmen. Die Grundlage für den Projekterfolg sind gut gepflegte Daten, eine skalierbare Architektur sowie das Überwachen aller Arbeitsschritte.
Von der Materialplanung bis zur Fehlererkennung in der Produktion – Künstliche Intelligenz ist längst ein Faktor für Effizienz, Resilienz und Nachhaltigkeit. Viele Betriebe investieren – doch oft fehlt ihnen der Überblick. Acht Einsatzfelder zeigen Nutzenbeispiele auf.
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.
Künstliche Intelligenz gewinnt in Unternehmen an Bedeutung, wie eine gemeinsame Umfrage mehrerer SAP-Anwendergruppen zeigt. Allerdings stehen sie vor bedeutenden Herausforderungen bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz, insbesondere hinsichtlich Sicherheit, Datenqualität und Governance. Die Meinungen zum Potenzial dieser Technologie gehen dabei weit auseinander.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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