CIOs setzen laut einer Lünendonk-Studie stark auf die Cloud, stoßen beim dazugehörigen Sourcing auf Defizite. Um Abhängigkeiten zu reduzieren, gewinnen souveräne Cloud-Angebote an Bedeutung. Zudem wird Künstliche Intelligenz das IT-Sourcing verändern.
Das Festlegen klarer Ziele und das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle sind die ersten Schritte beim Einsatz Künstlicher Intelligenz. Der nächste Schritt betrifft die vorhandenen Daten und den gesetzeskonformen Umgang damit. Das zeigt der United Interim Wirtschaftsreport 2025.
„The Art of Balance“ lautet das Motto des Jahreskongresses der deutschsprachigen SAP Anwendervereinigung DSAG, zu dem sich in Bremen 5.300 SAP-Anwender einfinden. Die diskutierten Themen umfassen die Cloud-Migration, Künstliche Intelligenz und Cybersicherheit.
Künstliche Intelligenz verändert das Beschaffungswesen. Algorithmen liefern immer präzisere Empfehlungen beim Sourcing, aber dennoch bleibt die menschliche Komponente unverzichtbar. Das beste Ergebnis entsteht dann, wenn IT-gestützte Automatisierung und persönliche Beratung im Tandem auftreten.
Projekte mit Künstlicher Intelligenz stehen auf der Wunschliste vieler Unternehmen weit oben. Die Technologie alleine garantiert keinen Erfolg. Um sich Wettbewerbsvorteile zu erarbeiten, sind eine klare Strategie und ein umfassender Transformationsansatz nötig.
95 Prozent der US-Unternehmen erzielen mit Künstlicher Intelligenz keine Erträge. Das berichtet eine Studie des Massachusetts Institute of Technology. Als Gründe für das Scheitern benennen die Forscher funktionale Defizite der Tools. Dennoch entwickelt sich vielerorts eine Schatten-IT.
Digitales Wissensmanagement für produzierende Unternehmen – darauf zielt eine Cloud-Lösung auf Basis Künstlicher Intelligenz. Der Hersteller will das Wissen der Unternehmen intelligent vernetzen und dort verfügbar machen, wo gerade gebraucht wird.
Digitale Souveränität und abgesicherte Innovationen rund um Künstliche Intelligenz – darauf zielt das Souvereign Cloud Portfolio von SAP. Die Auswahl zwischen dem Betrieb in der EU-Cloud und der Inhouse-Bereitstellung soll auch den öffentlichen Sektor und stark regulierte Branchen ansprechen.
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.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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