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.
Klassische OCR stößt bei komplexen Dokumenten schnell an ihre Grenzen. Intelligente Dokumentenverarbeitung kombiniert KI-Technologien, um Inhalte kontextbezogen zu erfassen, zu validieren und Prozesse effizienter zu gestalten.
Der Technologiewandel erzwingt Änderungen in der Führungsebene. Da Künstliche Intelligenz künftig in viele Arbeitsbereiche vordringt, brauchen Unternehmen laut einer IBM-Studie einen Chief AI Officer. Mitarbeiter benötigen Umschulungen und Weiterbildung, während Talent- und Technologieführung zusammenwachsen.
CRM-Systeme stehen vor einem Rollenwechsel. Sie sollen Kundendaten nicht mehr nur verwalten, sondern daraus verwertbare Impulse für Marketing, Vertrieb und Service ableiten. Künstliche Intelligenz wird damit zu einem wichtigen Hebel für moderne Kundenpflege.
Die Eurobaustoff Zentrallager Nord GmbH & Co. KG sichert die Warenverfügbarkeit für mehrere Gesellschafter der Baustoff-Kooperation. Für straffe Bestände und eine effiziente Logistik sorgt eine Software mit Künstlicher Intelligenz, die bald komplett in der Cloud läuft.
Das Auslagern von IT-Systemen ist keine Einbahnstraße. Laut einer Studie kehren viele Unternehmen der Cloud zwar nicht den Rücken, richten aber angesichts von Kostensteigerungen und strengen Anforderungen an die Datensouveränität ihre Workloads neu aus.
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.
Agentic AI verdrängt Software – diese Angst lässt gerade an der Börse die Kurse von IT-Anbietern einbrechen. Anwender sollten sich von diesem Szenario nicht kirre machen lassen. Bis Künstliche Intelligenz dieses Versprechen erfüllt, dauert es noch lange. Ein Kommentar.
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