Deutsche Unternehmen haben ihre KI-Governance im Vergleich zum Vorjahr deutlich gestärkt. Dennoch lehnen Mitarbeiter ein Drittel aller Empfehlungen von KI-Systemen ab, weil sie sie nicht nachvollziehen können. Das zeigt der Data & AI Impact Report von SAS.
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.
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.
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.
Die Fertigung gilt als vielversprechendes Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten stehen jedoch Aufwand und Ertrag in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind fünf Irrtümer und Fehlentscheidungen.
KI-Sicherheit endet nicht beim Schutz von Daten. Wenn Systeme Entscheidungen auf Basis fehlerhafter oder manipulierter Informationen treffen, entstehen neue Risiken für Kunden, Mitarbeitende und Unternehmen. Warum Sicherheitsverantwortliche jetzt umdenken müssen.
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.
Der Hype um Künstliche Intelligenz (KI) im ERP-System klingt simpel – die Realität in der SAP-Welt ist es nicht. Insbesondere KI ist kein Plug-and-Play-Projekt. Unternehmen müssen ihre Hausaufgaben machen, bevor sie mit dieser Technologie Erfolge erzielen.
Künstliche Intelligenz hat hierzulande die Experimentierphase hinter sich gelassen. Über den Projekterfolg entscheiden nicht mehr nur die Sprachmodelle. Die Lösungen brauchen Daten und Kontext in Echtzeit, und sie müssen zudem nachvollziehbare Ergebnisse liefern.
Datenmodelle bilden das Fundament moderner Dateninfrastrukturen. Sie sorgen für klare Strukturen, konsistente Daten und die notwendige Skalierbarkeit – und sind damit ein entscheidender Erfolgsfaktor für datengetriebene Unternehmen.
Das Webinar zeigt, wie Unternehmen KI-Use-Cases sicher einordnen und passende Governance-Regeln ableiten.
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