Bis Mitte der 2010er-Jahre wählten die meisten Unternehmen in der Regel eine der vier großen relationalen Datenbankplattformen entsprechend ihren Bedürfnissen aus. So fiel die Entscheidung entweder auf Oracle, MySQL, SQL Server oder PostgreSQL. Dass dabei oft Kompromisse eingegangen werden mussten, versteht sich von selbst – und dass sehr viel Legacy aufgebaut wurde, die sich bis heute hartnäckig hält. Unter anderem deshalb sind diese „Big Four“ auch heute noch entsprechend häufig im Einsatz. Durch neue Tools und technologische Möglichkeiten wie KI-Unterstützung oder Automatisierung haben Unternehmen inzwischen jedoch die Freiheit, nicht nur eine Datenbankplattform, sondern eine Vielzahl zu verwenden. Die Folge: Die Datenbanklandschaft ist komplexer als je zuvor.

Viele Unternehmen stehen derzeit vor der Herausforderung, ihre Security-Infrastruktur zu modernisieren. Denn die Bedrohungslage im Cyberraum ist so angespannt wie nie zuvor, so der aktuelle BSI-Lagebericht. Cyberkriminelle greifen überall dort an, wo sie mit wenig Aufwand lukrative Beute erzielen können. Dabei setzen sie modernste Technologie ein und wenden immer raffiniertere Methoden an. Beim sogenannten Whaling nehmen die Angreifer zum Beispiel gezielt hochrangige Führungskräfte ins Visier. Sie entwickeln ausgefeilte, individualisierte Kampagnen, die nur schwer als Betrug zu erkennen sind. Um sich zu schützen, brauchen Unternehmen einen Zero-Trust-Ansatz, leistungsfähige Technologie und schnelle Security-Prozesse. Aber wie lässt sich eine moderne Sicherheits-Infrastruktur am besten aufbauen, ohne dass die Kosten explodieren?

Generative KI nimmt Mitarbeitern viele zeitraubende Tätigkeiten ab und macht sie effizienter. Kein Wunder, dass sie die praktischen Helfer im Arbeitsalltag nutzen wollen und oft loslegen, ohne auf offiziell vom Unternehmen eingeführte Tools zu warten. Dadurch entstehen allerdings erhebliche Risiken: Es drohen nicht nur Datenschutzverletzungen und der Abfluss sensibler Firmendaten, sondern auch unfaire oder falsche Entscheidungen, wenn Mitarbeiter den KI-Ergebnissen zu sehr vertrauen und Bias oder Fehler übersehen. Hinzu kommen Haftungsfragen, sollte es zu Diskriminierung, Fehlentscheidungen oder Urheberrechtsverletzungen durch den KI-Einsatz kommen. Unternehmen benötigen daher dringend einen Plan, wie sie mit GenAI umgehen und neue Tools sicher einführen können.

Ein Viertel der Fachkräfte würde bei der Wahl einer neuen Stelle immer die Arbeitsplatzsicherheit vor andere Faktoren stellen - obwohl sie das in der Vergangenheit teilweise anders priorisiert hatten. Diese Ergebnisse stammen aus einer aktuellen Impulsumfrage von Robert Walters in Deutschland und zeigen eine Tendenz, die sich als "The Big Stay" bezeichnen lässt. Diese Entwicklung könnte nachhaltige Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft haben.

"Upps, ein Streifenwagen!" Das hat sich vermutlich jeder Autofahrer schon mal gedacht und dabei sicherheitshalber auf den Tacho geblickt. Selbst wenn wir uns regelkonform verhalten, zeigt sich in solchen Momenten sehr deutlich der Unterschied zwischen beobachteter und unbeobachteter Freiheit. - Ein Kommentar von Alain Blaes -

Wie kann ein Unternehmen konkret von KI im Vertrieb profitieren? Obwohl KI seit 2022 allgegenwärtig ist, schöpfen viele Konzerne und mittelständische Unternehmen das Potenzial dieser Technologie noch nicht aus. Laut "5th Annual Horvath CxO Priorities Study" stehen 47,3% der Unternehmen in Deutschland erst am Anfang Ihrer KI-Projekte. Auch MAN Truck & Bus macht sich mit Künstlicher Intelligenz fit für die Zukunft - und bereitet seine Mitarbeitenden durch gezielte Schulungen und Veränderungsprozesse auf den KI-Einsatz vor. 

Der Begriff Work-Life-Balance findet schon seit einigen Jahren immer wieder Erwähnung im beruflichen Kontext. Er taucht immer dann auf, wenn es um ein gesundes Verhältnis zwischen der Arbeit und dem Privatleben geht, die sich die Waage halten sollen. Angestrebt wird eine möglichst konsequente Trennung der beruflichen Pflichten und des persönlichen Lebensbereiches. Feste Arbeitszeiten und Pausen sowie eine gänzlich vom Job unangetastete Freizeit sind die Grundprinzipien der Idee - doch ausgeglichen ist das Verhältnis längst nicht mehr. In der Realität lässt sich das Konzept dieser Tage viel mehr mit einem Boxkampf zweier Kontrahenten aus unterschiedlichen Gewichtsklassen vergleichen.

Personalentwicklung ist in den vergangenen Jahren digitaler geworden. Vor allem seit der Pandemie nutzen Unternehmen und Organisationen vermehrt Lernmanagementsysteme (LMS). Das Ziel dahinter: Mitarbeitende sollen jederzeit und an jedem Ort flexibel und bedarfsgerecht lernen können. Dazu stellen Personalverantwortliche auf einer Online-Plattform Lerninhalte bereit und planen Weiterbildungsprozesse. Mithilfe von KI-gestützter Software können jetzt auch Nutzer mit wenig IT-Erfahrung Wissen schnell und unkompliziert digitalisieren, wie ein Beispiel aus der Gesundheitsbranche zeigt.

In den meisten Betrieben arbeiten vier Generationen mit teils unterschiedlichen Werten und Bedürfnissen zusammen. Entsprechend herausfordernd ist es für Unternehmen, für alle Mitarbeitenden ein attraktiver Arbeitgeber zu sein und zu bleiben - speziell, wenn diese viele Joboptionen haben.

Neue Strukturen in einem Unternehmen zu etablieren, ist alles andere als einfach. "Neue Prozesse und Abläufe im Unternehmen einzuführen, ist nicht leicht und die damit verbundenen Veränderungen kommen auch nicht bei allen gut an", schmunzelt Rhetoriktrainer und Coaching-Experte Peter Flume. Die Einstellung der Mitarbeitenden, sowie auch der Führungsebene, gemeinsam an den Neuheiten zu arbeiten, ist Voraussetzung für einen erfolgreichen und positiven Veränderungsprozess. An diesem Mindset kann man aktiv arbeiten. Ein Unternehmenstheater kann helfen, den Change-Prozess zu unterstützen und Maßnahmen dauerhaft am Leben zu halten.

Reutlingen, September 1999: Die erste Ausgabe von "Wissensmanagement - Das Magazin für Führungskräfte" lag vor mir auf meinem Schreibtisch. Es war der Abschluss einer intensiven Vorbereitungsphase und der Start in ein aus damaliger Sicht ungewisses Projekt. Welches Standing hatte das Wissensmanagement damals? Was hat sich in den 25 Jahren getan? Und wo geht die Reise heute hin?

Übergeordnete Entwicklungen wie demografischer Wandel, Digitalisierung und Globalisierung sowie der damit einhergehende Wertewandel verändern die Organisationsumwelten und damit auch unser Verständnis von (beruflichem) Learning. Diese Veränderungen beeinflussen maßgeblich die Qualität der Bildung, die entscheidend ist, um den Fachkräftebedarf zu sichern und im Arbeitsmarkt konkurrenzfähig zu bleiben. Da diese Anpassung zukünftig nur noch adaptiv funktionieren kann, stellt sich die Frage, woran Bildungsverantwortliche ihre Strategien ausrichten sollen. Es ist wichtig, zwischen flüchtigen Moden, kurz- und mittelfristigen Trends sowie langfristigen Megatrends zu unterscheiden, die tiefgreifende und mehrdimensionale Auswirkungen auf alle gesellschaftlichen Teilsysteme haben. Das Ziel dieses Beitrags besteht darin, für die Analyse potenzieller Einflussgrößen und Trends zu sensibilisieren.

Die Digitale Transformation bleibt eine Herausforderung und eines der wichtigsten strategischen Themen für Unternehmen. Die vermeintliche Lösung: Investitionen in Millionenhöhe in Software und digitale Prozesse. Doch was, wenn die Mitarbeitenden die neuen Programme nicht effektiv nutzen?

Die Suche nach "Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) im Arbeitsumfeld" fördert viele Ergebnisse zutage. Stark im Kurs sind bei Google im August 2024 Schlagworte wie "gesteigerte Produktivität", "Arbeitsplatzverlust", "verbesserte Entscheidungsfindung", "ethische Bedenken" und einige mehr. Etliche Suchergebnisse, die im folgenden Artikel auf das Intranet bzw. den digitalen Arbeitsplatz und die Menschen darin projiziert werden. Denn dieser nimmt viele dieser Variablen in den Fokus.

Umfragen sprechen eine klare Sprache: Nichts bedroht unseren Wohlstand so sehr, wie der sich von Jahr zu Jahr verstärkende Fachkräftemangel. Während die Komplexität, Arbeits- und Nebenkosten steigen, gehen die Alten in Rente und die wenigen Jungen scheinen kaum für normale Arbeiten motivierbar. Viele Betriebe hoffen auf KI, um die demografische Lücke zu füllen. Fürs Recruiting interessant ist die Frage: Kann KI auch im War for Talents die steigende Komplexität reduzieren und helfen, passende Bewerber zu finden?

Die Weiterbildungsbranche steht an der Schwelle einer beispiellosen Revolution, in der die Künstliche Intelligenz (KI) das individuelle Lernen neu definieren und gestalten wird. Obwohl eine genaue KI-Definition noch fehlt, erleben wir bereits heute, wie generative KI-Systeme beeindruckend mit Menschen interagieren und für sie komplexe Aufgaben mit einer bisher unvorstellbaren Präzision und Geschwindigkeit ausführen. Ein Paradebeispiel hierfür ist ChatGPT, ein System, das nicht nur komplexe Textgenerierungsaufgaben bewältigt, sondern auch die Fähigkeit besitzt, die Umgebung des Nutzers zu erkennen und sprachlich mit ihm zu interagieren. Beim Erkunden der vielen KI-Anwendungsmöglichkeiten sollten wir jedoch nie vergessen, dass diese Technologie auch das Risiko einer Totalüberwachung in sich birgt.

Es wäre eine Mammutaufgabe, die Unmengen an unstrukturierten Daten und Informationen aus Kundenfeedbacks zu sichten und auszuwerten, obwohl diese tiefe Einblicke in Verhaltensmuster von Kunden und wertvolle neue Erkenntnisse bieten könnten. Das trifft vor allem für den Bereich der qualitativen Befragungen wie Videointerviews zu, deren Auswertung mit sehr hohem Ressourcenaufwand verbunden ist. Doch dank der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz stehen Marktforschenden heute eine Vielzahl von Tools und Technologien zur Verfügung, die ihnen einen Großteil dieser Arbeit abnehmen. Korrekt eingesetzt ergeben sich so nicht nur effizientere Arbeitsweisen, sondern auch tiefere Insights für den gesamten Experience-Management-Bereich in Unternehmen.

Unternehmen werden mit den verheißungsvollen Versprechen von neuen Technologien und KI-basierten Lösungen überhäuft. Damit diese Investitionen tatsächlich Früchte tragen, sind ein solides Fundament, die optimale Nutzung der Tools sowie die Automatisierung entscheidende Voraussetzungen, die viele Unternehmen auf ihrer Digitalisierungsreise nicht beachten. Damit verschenken sie das riesige Potenzial von KI und ihrer Daten.

Durch die Digitalisierung, Pandemie und den demografischen Wandel befindet sich die Arbeitswelt in einem rasanten Umbruch. Einer ifo-Umfrage von 2023 zufolge leiden rund 43 Prozent der deutschen Unternehmen unter massiven Engpässen an qualifizierten Arbeitskräften und die Babyboomer haben zukünftig einen geringer werdenden Anteil in Unternehmen. In den nächsten Jahren droht ein gravierender Wissensverlust, der sich vor allem durch professionelles Wissensmanagement beheben lässt. Wie das im Unternehmensalltag gelingen kann, dazu haben wir uns mit dem E-Learning-Experten Tobias Hauser von der Münchner Digital-Agentur Arrabiata Solutions unterhalten.

25 Jahre - so alt ist die Zeitschrift "wissensmanagement" heute fast auf den Tag genau. 25 Jahre - das ist doch eigentlich kein Alter. So jung noch? In der (Fach-)Medienbranche gilt eine andere Zeitrechnung. Vor allem wenn es um den Printbereich geht. Da ist ein Vierteljahrhundert eine stolze Jahreszahl. Das gilt umso mehr, wenn es um ein Thema wie Wissensmanagement geht. Schon häufig tot geglaubt, ist das Wissensmanagement heute aktueller und wichtiger denn je. Es hat die Ära der Gelbe-Seiten-Systeme und die digitalen Anfänge des Vorschlagwesens überlebt, sogar die geplatzte Dotcom-Blase überstan­den. Und seit den Anfängen bis heute gilt, dass das Wissensma­nagement konsequent den Mensch in den Mittelpunkt stellt. Oder zumindest stellen sollte. Was passiert, wenn man Wissensmanagement versucht, rein technisch zu implementieren, ist immer wieder auch bei ambitionierten (und oft kostspieligen) Initiativen zu beobachten, die sehr schnell wieder im Sande verlaufen und häufig nur noch in Form roter Zahlen in der Bilanz zu erkennen sind.

Von KI über Edge Computing bis hin zu Programmiersprachen und den neuesten Libraries - in kaum einer Branche wirbeln neue Trends und Hypes den Markt so durcheinander wie in der IT. Dabei wächst in vielen Unternehmen die Angst, den Anschluss an neue Technologien zu verschlafen und in die Bedeutungslosigkeit abzurutschen. Das FOMO-Phänomen (Fear Of Missing Out), also die Angst, etwas Wichtiges zu verpassen, überlagert dabei nicht selten rationale Entscheidungen. Die Praxis zeigt allerdings, dass die reflexartige Adaption neuer Technologien nicht nur selten einen Mehrwert bietet, sondern auch negative Folgen für Unternehmen haben kann.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in Unternehmen nimmt kontinuierlich zu. Er ist aber mit zahlreichen Herausforderungen verbunden, die von der Entwicklung über die Bereitstellung bis zur Verwaltung von KI- und ML-Modellen reichen. Folglich muss ein Unternehmen eine KI-Initiative immer als abteilungsübergreifende Teamaufgabe betrachten. Eine offene Hybrid-Cloud-Plattform kann dabei das ideale Fundament für den Aufbau und Betrieb einer KI-Umgebung sowie die Einbindung aller Prozessbeteiligten bilden.

Der Einsatz von KI-Lösungen ist heute ein allgegenwärtiges Thema. Für deren Einführung müssen Unternehmen einige Voraussetzungen erfüllen. Diese betreffen nicht nur die IT-Landschaft und die Vorbereitung der Organisation. Ein weiterer wesentlicher Aspekt ist es, die eigenen Mitarbeiter von den Vorteilen solcher Lösungen zu überzeugen. Denn gerade in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) haben sich diverse Mythen über KI in den Köpfen festgesetzt. Werden diese nicht entkräftet, kann es passieren, dass die eigene Belegschaft KI-Projekte boykottiert und diese damit scheitern. Dieser Artikel ordnet die wichtigsten Mythen rund um KI ein und zeigt, wie Unternehmen ihnen mit einem gut aufgesetzten Change-Management begegnen können.

Die meisten Unternehmen haben den Mehrwert von generativer KI inzwischen erkannt und wollen entsprechende Dienste einführen, um ihre Mitarbeiter zu entlasten und Abläufe effizienter zu gestalten. Oft nutzen die Mitarbeiter sogar schon einige Tools - was ebenso wie eine überhastete Einführung mit Risiken insbesondere für Datenschutz und Datensicherheit verbunden ist. Um diese Risiken zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst Antworten auf die sechs Fragen finden.

Die Technologie der Künstlichen Intelligenz ist in ihrem Potenzial mit der Erfindung der Dampfmaschine oder dem Siegeszug des Internets vergleichbar. Was wir aktuell erleben, ist also nicht weniger als eine epochale Disruption, die die Art, wie Menschen weltweit leben und arbeiten, grundlegend verändern wird. Doch die Einführung und Umsetzung von KI-Lösungen ist kein Selbstläufer! Im Gegenteil: Es gibt eine ganze Reihe von Faktoren, die sich gegenseitig beeinflussen und verstärken. Die entscheidenden Faktoren im Überblick!

Fujitsu hat die Studie "2024 Fujitsu SX Survey - Accelerating Sustainability Transformation with AI" veröffentlicht. Der Bericht analysiert die Ergebnisse einer umfassenden Umfrage unter 800 Führungskräften (CxOs) aus 15 Ländern weltweit und bietet Einblicke in globale Trends der Nachhaltigkeitstransformation (SX1). Besonderes Augenmerk liegt dabei auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Nachhaltigkeitstransformation und den Auswirkungen dieser auf Unternehmen und Gesellschaften. Dabei zeigt sich unter anderem: Der Einsatz von KI wird sich in den nächsten drei Jahren auf komplexe Entscheidungsprozesse ausweiten.

Wandel im Teaming ist ein natürlicher Prozess. Das Augenmerk auf ein paar Besonderheiten dieser Entwicklung zu richten, schafft einen Zugang zum Verständnis für das Modern Teaming. Neuerung und Veränderungen sind im Team sowie am Arbeitsplatz als auch im alltäglichen Umfeld Normalität. Modern Teaming ist einerseits eine Fortsetzung des Teamings mit ein paar Anpassungen, die all den Veränderungen geschuldet sind. Andererseits wird mit der modernen Teamarbeit ein - ohne die beliebte Begrifflichkeit strapazieren zu wollen - Paradigmenwechsel vollzogen. Denn die Veränderungen, die im Zusammenhang mit New Work geradezu hineingebrochen sind, haben die Teamarbeit stellenweise grundlegend modifiziert und damit teilweise das Fundament erneuert.

In den Unternehmen verändert sich zurzeit vieles - nicht nur aufgrund der digitalen Transformation der Wirtschaft und Gesellschaft. Eines verändert sich jedoch kaum: der Mitarbeiter als Mensch. Er wünscht sich weiterhin Halt und Orientierung - und zwar umso mehr je instabiler sein Arbeits- und Lebensumfeld wird. Doch wer soll dem Mitarbeiter im Betriebsalltag dieses Gefühl vermitteln, wenn in den Unternehmen fast alles auf dem Prüfstand steht? Letztlich können dies nur die Führungskräfte sein. Deshalb wird Führung im digitalen Zeitalter immer wichtiger.

Viele Menschen reagieren sehr sensibel, wenn ihre Autonomie real eingeschränkt wird oder sie dies befürchten. Das sollten Führungskräfte wissen, um beispielsweise unnötige Widerstände gegen Changevorhaben zu vermeiden.

Digitale Zwillinge ermöglichen die virtuelle Simulation von Systemen, Maschinen oder sogar realen Fabriken, ohne dass die Produktionsanlagen gestoppt werden müssen. Mit dem Einsatz digitaler Zwillinge können selbst große Systeme als Ganzes getestet werden. Für Unternehmen bedeuten sie mehr Sicherheit und Zuverlässigkeit: Denn durch die Anwendung eines digitalen Zwillings können Produktionsprozesse optimiert und Probleme anhand existierender Daten erfasst und gelöst werden, bevor sie in der physischen Realität überhaupt entstehen.

Generative KI kann Prozesse optimieren und innovative Lösungen bieten. Die Frage, wie erfolgreich ein Unternehmen dabei ist, gewinnt aktuell an Relevanz. Doch ohne geeignete Messmethoden bleibt der tatsächliche Nutzen oft unklar. Zeit für einen Überblick, der Ziele, Herausforderungen und mögliche Lösungen in den Blick nimmt.

Die Arbeitswelt befindet sich in einem stetigen Wandel: Mitarbeitende kommen und gehen, und mit ihnen auch wertvolles Wissen. Der Gallup Engagement Index 2023 zeigt, dass die Zahl der emotional ungebundenen Mitarbeitenden in Deutschland auf dem höchsten Stand seit 2012 ist. Fast die Hälfte - 45 Prozent - der deutschen Arbeitnehmenden ist entweder aktiv auf der Suche nach einem neuen Arbeitsplatz oder offen für neue Herausforderungen. Eine weitere Herausforderung für Unternehmen ist der bevorstehende Austritt der Babyboomer-Generation: Laut dem statistischen Bundesamt fallen bis 2036 knapp 30 Prozent der Erwerbstätigen weg - das sind etwa 12,9 Millionen. Mit ihrem Ruhestand droht ebenfalls ein erheblicher Verlust an Wissen. Noch dazu kommt, dass laut einer von Cornerstone und Lighthouse Research Advisory durchgeführten Untersuchung 62 Prozent der Arbeitnehmenden nicht glauben, dass ihre Arbeitgeber einen Überblick der Fähigkeiten im Unternehmen haben. Unternehmen müssen daher nicht nur den möglichen Verlust von Wissen antizipieren, sondern auch sicherstellen, dass sie die Fähigkeiten ihrer Mitarbeitenden vollständig verstehen, um flexibel auf sich ändernde Anforderungen reagieren zu können.

Ein Blick in aktuelle Unternehmensstrategien der unterschiedlichsten Branchen zeigt, dass Themen wie Digitale Transformation, New Work oder Future Skills zuoberst auf der strategischen Agenda stehen. Wird mit diesem strategischen Fokus das Thema Wissensmanagement in Organisationen zunehmend obsolet? Wir haben Prof. Dr. Andrea Belliger, Expertin für Digitale Transformation, getroffen und mit ihr über die Rolle von Wissensmanagement im Kontext von New Work und Future Skills gesprochen.

Unternehmen, die den KI-Assistenten von Microsoft nutzen wollen, müssen mit einem monatlichen Preis von etwa 30 Euro pro Nutzer rechnen. Daher sollten sie sich vergewissern, dass Sie das KI-Tool von Microsoft auch zielgerichtet nutzen und bedarfsgerecht einsetzen. Damit sich die Investition auch langfristig auszahlt, sollten die Verantwortlichen bei der Implementierung des Microsoft-Copilot-Ökosystems auch Aspekte wie den unternehmenseigenen KI-Reifegrad, Gefahren von Schatten-IT und die Mitarbeitermotivation berücksichtigen.

Mit Hilfe eines gut gepflegten ITSM-Tools lässt sich im Unternehmen eine Wissensdatenbank über wiederkehrende Abläufe aufbauen, dank derer Service-Mitarbeiter schneller und besser auf Vorfälle reagieren können. Fachliche Prozesse werden in einen technischen Rahmen gegossen. Die Service-Qualität steigt und damit auch die Kundenzufriedenheit.

In der heutigen Zeit ist es für Unternehmen sehr wichtig, ihr Wissen zu sammeln, zu speichern und effizient zu verwalten, da es für den Geschäftserfolg entscheidend ist. Techniken der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Wissen zu verarbeiten und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Sie sollen Wissensmanagementprozesse schneller, besser und einfacher machen. Wissensmanagement ist hierbei der Prozess, Informationen und Wissen im Unternehmen zu sammeln, zu organisieren, zu bewahren und bereitzustellen. Eines der Ziele ist dabei, Redundanzen zu verhindern. Wenn das Wissensmanagement einheitlich und zentral gesteuert erfolgt, trägt dies zu einer besser fundierten Entscheidungsfindung bei.

Unternehmen stehen durch den zunehmenden Wissensverlust bei Personalwechsel immer wieder vor großen Herausforderungen. Gerade in der sich rasch verändernden Arbeitswelt ist der nahtlose Personalwechsel von entscheidender Bedeutung. Analysen zeigen, dass sich die durchschnittlichen Fluktuationskosten auf bis zu 15.000 Euro pro Stelle belaufen. Ziel muss es daher sein, das wertvolle Wissen der Mitarbeiter so zu sichern, dass der Betrieb auch ohne sie reibungslos weiterlaufen kann. Das erleichtert nicht nur den Arbeitsalltag aller Beteiligten, sondern auch das Off- und Onboarding in HR-Abteilungen.

Wer die Zukunft erreichen will, muss ein Bild davon haben, wer er in Zukunft sein will und was er dort tut. Nur der, der die Trends der Zukunft versteht und sich mit wachsamem Optimismus zukunftsfit macht, schafft es ins Übermorgen. Aber was übermorgen der Renner sein soll, müssen wir bereits heute vorbereiten. Viele Unternehmen plagt diesbezüglich jedoch kognitive Zukunftskurzsichtigkeit. Für sie klingt Zukunft nach irgendwann. "Das machen wir später" ist in Hochgeschwindigkeitszeiten leider sehr schnell "zu spät". Die Suche nach zukünftigen Wachstumsfeldern muss also frühzeitig beginnen. Eine Zukunftszielbildplanung sorgt für fundierte Einsichten in vorausliegende Entwicklungen im Umfeld des Unternehmens und seines Geschäftszwecks.

"Deutschland, Österreich und die Schweiz haben die Digitalisierung verschlafen". Diese Aussage hört man oft. Die DACH-Region hinke wie die meisten Länder in Europa im Digitalbereich technologisch hinterher, und ihre digitale Wirtschaft liege weit hinter der von Ländern wie den USA, China und Südkorea zurück. "Das stimmt - jedoch nur bedingt", betont Prof. Dr. Georg Kraus, Geschäftsführer der Unternehmensberatung Kraus & Partner, Bruchsal. In der ersten Phase der Digitalisierung, in der die neue digitale Infrastruktur geschaffen werde, lägen zwar außer-europäische Konzerne wie Microsoft, Google, Amazon und Alibaba, aber auch OpenAI und Nvidia "oft meilenweit vorn". Doch in der nächsten Phase der Digitalisierung könne die Wirtschaft im deutschsprachigen Raum ihre Stärken durchaus ausspielen - und zwar überall dort, wo sie traditionell am erfolgreichsten ist: in Nischenmärkten. In ihnen können viele mittelständische Unternehmen, so seine These, in den kommenden Jahren hochprofitable Geschäfte aufbauen.

Chatbots im Kundendialog oder lieber Large Language Models für die Unternehmenssuche? Künstliche Intelligenz - allen voran Generative KI - hat sich seit dem Go-Live von ChatGPT zum regelrechten Hype-Thema entwickelt. Die Frage ist nicht mehr, ob KI oder nicht, sondern welches KI-Anwendungsszenario zuerst realisiert werden soll. Fast schon instinktiv springen Unternehmen und Organisationen auf den GenAI-Zug auf, wohl wissend, dass ein "Weiter so ohne KI" mittelfristig zum Still­stand führen würde. Und in der Tat verspricht der Einsatz insbesondere von Generativer KI ein intelligenteres Wissensmanagement. Gerade angesichts des demografischen Wandels, aber auch vor dem Hintergrund explosionsartig wachsender Datenmengen ist es im Wissensmanagement mittlerweile fast alternativlos, eine KI-Stra­­tegie zumindest zu verfolgen. Und sie anschließend auch konsequent umzusetzen! Doch welche Potenziale ergeben sich daraus?

Die heutigen Märkte verändern sich schnell und oft auch radikal. Im Management hat sich hierfür der Begriff VUCA eingebürgert. Das Akronym steht für "volatility" (Volatilität), "uncertainty" (Ungewissheit), "complexity" (Komplexität) und "ambiguity" (Ambiguität). Doch VUCA ist überholt, jetzt gilt für Führungskräfte das BANI-Prinzip, sagt der Management-Experte Dr. Harald Schönfeld. BANI steht für "brittle" (brüchig), "anxious" (ängstlich), "non-linear" (nicht linear) und "incomprehensible" (unverständlich).

Die Markteinführung von OpenAI ChatGPT hat eine wahre Welle der Begeisterung für generative künstliche Intelligenz (KI), insbesondere für Large Language Models (LLMs) ausgelöst - und ein Ende ist nicht abzusehen. Fast täglich entstehen neue Produkte, Unternehmen und Angebote im Bereich der generativen KI. Auch Unternehmen setzen zunehmend auf LLMs, um sich wettbewerbs- und zukunftsfähig aufzustellen. Viele Führungskräfte vernachlässigen jedoch eine wichtige Komponente einer erfolgreichen generativen KI-Strategie: die so genannte Data Readiness.

Blicken wir der Realität ins Auge: Geopolitische Krisen verändern Handelsbeziehungen rasant, Lieferketten sind nach wie vor gestört, steigende Energiepreise zerstören die internationale Wettbewerbsfähigkeit und die Binnennachfrage schwindet dank sinkender Kaufkraft. Kurzum: Die deutsche Wirtschaft steht gerade mächtig unter Druck. Doch nicht nur die Rahmenbedingungen ändern sich - auch neue Technologien treiben die Verantwortlichen in den Unternehmen vor sich her. Sie eröffnen einerseits große Potenziale, sorgen andererseits für mehr Wettbewerbsdruck und höhere Kundenanforderungen.

Aktuell ist die Welt geprägt von den Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI). Von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Entscheidungsfindung in komplexen Systemen - KI ist überall. Doch trotz oder gerade wegen ihrer allgegenwärtigen Präsenz ist KI auch ein Feld, das von Mythen und Missverständnissen umgeben ist. Diese reichen von übertriebenen Befürchtungen, dass KI bald die menschliche Arbeitskraft vollständig ersetzen könnte, bis hin zur Vorstellung, dass KI-Systeme völlig objektiv und fehlerfrei arbeiten. Diese Mythen beeinflussen nicht nur die öffentliche Wahrnehmung von KI, sondern können auch Entscheidungen in Politik und Wirtschaft verzerren. Es ist daher wichtig, diese Mythen zu entlarven und ein realistisches Bild von den Fähigkeiten und Grenzen der KI zu zeichnen.

Ob für das Training von KI-Modellen, die smarte Nutzung erneuerbarer Energien oder die Forschung rund um personalisierte Medikamente - Daten werden für Wirtschaft und Gesellschaft immer wichtiger. Doch in der großen Mehrheit der deutschen Unternehmen bleiben Daten weiterhin ungenutzt. Nur 6 Prozent gehen davon aus, dass sie das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden Daten vollständig ausschöpfen. 31 Prozent schöpfen es eher stark aus, 42 Prozent eher wenig und 18 Prozent meinen, dass sie das Potenzial überhaupt nicht ausschöpfen.