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.
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.
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.
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.
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.
Acht Jahre nach Einführung der DSGVO steigen mit NIS2 und DORA die Anforderungen an Datensicherung, Datenschutz und Cyberresilienz erneut. Zusätzlich verschärfen leistungsfähige KI-Modelle die Lage, weil sie Cyberangriffe schneller, gezielter und umfangreicher machen können.
Viele Pilotprojekte mit Künstlicher Intelligenz scheitern. Die Ursache dafür ist laut einer Studie der Universität Paderborn nur selten die Technik. Oft fehlt die Integration in Arbeitsprozesse, es mangelt an der Einbindung der Mitarbeiter sowie an organisatorischer Einbettung.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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