Digitalisierung

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Projektmanagement, wie wir es heute kennen und täglich anwenden, zu revolutionieren. Unternehmen, die KI als Chance zur Automatisierung und Verbesserung sowie wertvolle Ergänzung erkennen, können von vielfältigen Anwendungen profitieren. Voraussetzung ist eine intensive und gezielte Vorbereitung. Führungskräfte und Mitarbeitende müssen zunächst das Wissen haben, um baldmöglichst eigene Erfahrungen zu sammeln. Indem sie ihre Teams entsprechend schulen und eine Kultur der Innovation fördern, können Unternehmen die Vorteile von KI voll ausschöpfen und eine erfolgreiche Zukunft gestalten. KI ist keine Bedrohung, sondern eine Möglichkeit, die es zu nutzen gilt, um die globale Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und die Herausforderungen der modernen Geschäftswelt zu meistern.

Die Pflege und Verbreitung von Informationen haben einen erheblichen Einfluss auf die finanzielle Gesundheit und Widerstandsfähigkeit eines Unternehmens. Mit der exponentiellen Zunahme von Daten, angetrieben durch digitale Technologie und jüngst die Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz, wird die Zentralisierung von Informationen immer entscheidender. Es ist deshalb unerlässlich geworden, eine "single source of truth" einzurichten, um sicherzustellen, dass Informationen zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und für die richtigen Personen zugänglich sind. Dies ist besonders wichtig, wenn Marktveränderungen in Wirtschaft, Technologie und Umwelt absehbar sind und man darauf proaktiv reagieren möchte. Wie lässt sich so ein Vorhaben verwirklichen?

Die Bedeutung von Wissensmanagement in der Industrie hat in den letzten Jahren enorm zugenommen. Insbesondere im Maschinenbau, der stark auf Präzision und Effizienz angewiesen ist, spielen optimierte Datenströme und Prozessautomatisierung eine zentrale Rolle. Dabei kann der Maschinenbau von der Telekommunikationsbranche lernen, wie eine durchdachte Struktur für den Umgang mit Daten aussehen sollte. Denn was bereits in vielen Telekommunikationsunternehmen eine feste Institution ist, lässt sich auch auf Fertigungsbetriebe übertragen - die Schaffung einer durchgängigen und flexiblen Infrastruktur. Allein dadurch ist ein Effizienzgewinn erreichbar, der selbst angeschlagene Unternehmen wieder zukunftsfähig machen kann.

Komplexe Innovationsvorhaben, wie die digitale Transformation oder die Implementierung Künstlicher Intelligenz (KI), stellen viele Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere, vor Herausforderungen, die sie nicht alleine bewältigen können. Die Komplexität der Aufgabe erfordert neben der technischen Expertise ein vorausschauendes Antizipieren von künftigen Aufgaben und Kompetenzen von Beschäftigten, ein Denken in Szenarien und eine vernetzte, interdisziplinäre Vorgehensweise. Um beispielsweise effektive, praxistaugliche KI-Anwendungen zu implementieren, die neben der Technik auch organisatorische Veränderungen und die Weiterbildung von Mitarbeitenden berücksichtigen, sollten relevante interne (Führungskräfte, Mitarbeitende, Betriebsrat etc.) und externe (Hochschulen, Forschungsinstitute, Verbände etc.) Akteure an der Gestaltung beteiligt werden. Man braucht dafür offene, dynamische Lernökosysteme, die interdisziplinäre Problemlösungen fördern und ein gemeinsames, arbeitsintegriertes Lernen ermöglichen.

Spätestens seit der Corona-Pandemie hat der Stellenwert der mobilen Arbeit in vielen Unternehmen zugenommen. Firmen werben mit der Möglichkeit von Homeoffice und mobilen Arbeitsplätzen, um so ihre Attraktivität am Arbeitsmarkt zu steigern und Fachpersonal zu finden. Hierbei kommt der Microsoft 365 Cloud in vielen Unternehmen eine tragende und effizienzsteigernde Rolle zu. Doch auch Managementsysteme, zum Beispiel für das Qualitäts-, Prozess- und Wissensmanagement, sind seit jeher wichtige Komponenten für effektive, strukturierte und gewinnbringende Prozesse und Arbeitsleistungen. Viele dieser Managementsysteme werden mit speziell auf das System zugeschnittenen Softwarelösungen abgebildet. Das führt vielerorts zu einer heterogenen Systemlandschaft, in der viele unterschiedliche Softwaretools genutzt werden müssen. Doch das ist gar nicht unbedingt nötig! Denn auch M365 bietet mit seinen vielfältigen und umfangreichen Applikationen großes Potenzial, Managementsysteme in Unternehmen abzubilden und die entsprechenden Anforderungen, die die Systeme mit sich bringen, darzustellen, zu pflegen und weiterzuentwickeln.

Die KI bietet Personen, die im Weiterbildungsbereich tätig sind, schon heute viele Möglichkeiten, ihre Arbeit effektiver, zeitgemäßer und adressatengerechter zu gestalten. Wie und mit welchen Tools ihnen dies gelingt, erläutert die Lernkultur-Beraterin und Trainerausbilderin Sabine Prohaska, Wien, im Fachgespräch mit Christoph Wirl. Er ist Chefredakteur des in Österreich erscheinenden Magazins TRAiNiNG.

Kollaboratives Arbeiten meint die Zusammenarbeit von Menschen, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Dabei werden kommunikative Tools eingesetzt. Damit Führungskräfte mit diesen Tools ihre Teams erfolgreich organisieren können, ist der Einsatz eines kollaborativen Führungsstils erforderlich.

Die digitale Transformation eines Unternehmens ist Teamwork. Nur wenn die Entscheider bzw. Führungskräfte auf der Top-Ebene am selben Strang ziehen und sich für die Transformation engagieren, entsteht in der Organisation der nötige Elan und Spirit, um solche komplexen Changeprojekte zum Erfolg zu führen.

Bei der Betrachtung der Vermögenswerte eines Unternehmens wird ein entscheidender, Aspekt oft übersehen: das gebündelte Wissen der Organisation. Die Erfahrungen, der Kontext und das Fachwissen, das Mitarbeitende über viele Jahre hinweg erworben haben, bilden eine Art "Gehirn" des Unternehmens, das sein eigenes intellektuelles Kapital trägt. Doch dieses wird oft nicht ausgeschöpft - viel mehr bleiben Informationen fragmentiert, Wissen ist schwer zugänglich, und Mitarbeitende verlieren wertvolle Zeit mit der Suche nach den benötigten Daten. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, um Wissenslücken zu schließen, die Zusammenarbeit zu optimieren und eine solide Basis für fundierte Entscheidungen zu schaffen.

Generative KI stellt mittlerweile ein wichtiges Tool bei vielen Tätigkeiten dar und hilft, Wissen und Kompetenzen der Menschen zu erweitern. Dies heißt aber nicht automatisch, dass menschliche Expertise und menschliches Hintergrundwissen an Relevanz verlieren. Im Gegenteil! Erfahrungs- und Kontextwissen sind wichtig, um mit generativer KI zielorientiert kommunizieren und die Ergebnisse kritisch reflektieren zu können.

Die hiesige Wirtschaft ist nach Angaben des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) mit einem Anteil von über 99 Prozent von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) geprägt. Diese sind insbesondere aufgrund der internationalen Konkurrenz einem hohen Wettbewerbsdruck ausgesetzt. Vor diesem Hintergrund sind sie mehr denn je gefordert, ihre dokumentenbezogenen Prozesse zu optimieren und damit ihre Effizienz zu steigern. Helfen kann dabei eine Kombination aus Dokumenten-Management-Systemen (DMS) und KI. Dafür stellt das DMS unter anderem den jeweiligen Mitarbeitern die Dokumente zur Verfügung und übernimmt deren Archivierung. KI-Modelle hingegen automatisieren Abläufe wie das Klassifizieren von Dokumenten oder das Extrahieren der darin enthaltenen Informationen.

Konzepte der digitalen Zwillinge und der Datenräume gewinnen zunehmend an Bedeutung. Digitale Zwillinge sind virtuelle Repräsentationen physischer Objekte oder Systeme, die deren Eigenschaften und Verhalten in Echtzeit widerspiegeln. In Verbindung mit Gaia-X, einer Initiative zur Schaffung einer sicheren und interoperablen Dateninfrastruktur in Europa, eröffnen sich neue Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen, zur Verbesserung der Effizienz und zur Förderung von Innovationen.

Im Räderwerk der ökonomischen und gesellschaftlichen Schicksalsuhr stellt der Ausbildungssektor keine Ausnahme dar. Bildungseinrichtungen müssen auf den Umbruch reagieren und Schulentwicklung ist ein probates Mittel dafür. Sie umfasst den systematischen, zielgerichteten und selbstreflexiven Entwicklungsprozess zur Professionalisierung und kontinuierlichen Verbesserung der Qualität von Ausbildung und der beteiligten Institutionen wie Berufsschule und Betrieb. Zehn Handlungsfeldern müssen sich Bildungsdienstleister stellen, um auch zukünftig bedarfsgerecht auszubilden.

Die Arbeit des Übersetzers wurde in den letzten Jahrzehnten maßgeblich durch den Einsatz elektronischer Datenverarbeitung (EDV) verändert. Von den ersten regelbasierten maschinellen Übersetzungssystemen bis hin zu modernen KI-gestützten Lösungen hat sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt. Doch trotz dieser Fortschritte hat der menschliche Übersetzer aufgrund der nach wie vor bestehenden Einschränkungen der Maschinen weiterhin wichtige Aufgaben.

Ob Applikationen mit High-Code oder Low-Code erstellt werden, hat das C-Level bisher nur wenig interessiert - jetzt ändert es sich allerdings: Das enorme Potenzial der Anwendungsentwicklung mit Low-Code hat sich bis in die Chefetagen herumgesprochen, die nun stärker in die Entscheidungsfindung eingebunden sind und in Low-Code sogar die Zukunft der Softwareentwicklung sehen. Dies belegt die Mendix-Studie "Low-Code Perspective 2024", in deren Rahmen weltweit 2.000 IT-Führungskräfte, darunter 400 aus Deutschland, befragt wurden.

Um die Komplexität cyber-physischer Systeme (CPS) zu bewältigen, ist eine stärkere digitale Integration in den Ingenieurwissenschaften notwendig. Dabei werden häufig die Begriffe digitale Durchgängigkeit und Traceability synonym verwendet, da beide die kontinuierliche Verfügbarkeit und Rückverfolgbarkeit von Daten über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg betonen.

In einer digitalisierten Wirtschaft ermöglichen digitale Technologien auf Basis von Daten und Informationen Wertschöpfung. Dabei werden aktuell insbesondere die Potenziale der künstlichen Intelligenz (KI) als Schlüsseltechnologie diskutiert. Gerade dem deutschen produzierenden Mittelstand bieten sich durch diese Technologie neue Entwicklungspotenziale hinsichtlich Prozess- und/oder Produktinnovationen sowie (Service-)Geschäftsmodellen. Die schon im Jahr 2011 gestartete Initiative "Industrie 4.0" konzentriert sich dabei darauf, die gesamte Wertschöpfungskette durch digitalisierte und automatisierte bzw. autonomisierte Prozessschritte effizienter zu gestalten, so dass der Fokus der Initiative - auch aufgrund des Domänenwissens über Fertigungsprozesse deutscher Industrieunternehmen - primär auf digitalen Prozessinnovationen und deren Implementierung liegt.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten mit Ihrem gesamten Unternehmenswissen so intuitiv und unkompliziert interagieren, wie Sie es von ChatGPT gewohnt sind - aber in Ihrer eigenen, sicheren Cloud-Umgebung. Mit generativer KI lassen sich Lösungen implementieren, die es Ihnen ermöglichen, auf Ihre internen Datenquellen wie PDFs, Word-Dokumente, Teams und SharePoint zuzugreifen - und das alles über eine geschützte Cloud-Infrastruktur.

Bei der Einführung neuer Technologien fehlt in der Regel die Erfahrung, sie schnell und effizient umzusetzen. Das gilt auch für generative KI. Ein GenAI-Framework hilft dabei, unnötigen Mehraufwand und Entwicklungsengpässe bei KI-Projekten zu vermeiden und die angestrebten Ziele zu erreichen.

Obwohl Tools wie ChatGPT sehr beliebt und weit verbreitet sind, können die Antworten der generativen KI-Modelle falsch oder veraltet sein. Für den Einsatz im Unternehmensumfeld ist RAG die Lösung für dieses Problem. Die Technologie versorgt das KI-Modell mit aktuellen Informationen und unternehmensinternen Daten. Mit diesem Ansatz sind die generierten Antworten nicht nur aktuell, sondern auch kontextbezogen und bieten einen hohen Mehrwert.

Immer mehr Unternehmen setzen heute intelligente Technologien wie Chatbots oder virtuelle Assistenten ein. Deren Möglichkeiten sind mittlerweile vielfältig und können so im Rahmen einer ganzheitlichen CRM-Strategie einen großen Beitrag leisten, die Kundenzufriedenheit zu steigern. Darüber hinaus entlasten sie Mitarbeiter von Routineaufgaben und können einen wesentlichen Beitrag leisten, den Geschäftserfolg sicherzustellen.

Privat nutzen wir schon längst jeden Tag die Vorteile der digitalen Welt - mit nur einem Tool, dem Smartphone, organisieren wir unser halbes Leben, unser Verhalten haben wir daran angepasst. Auch beruflich digitalisieren wir zunehmend, aber unsere Arbeitsweisen sind seit fast 100 Jahren gleich. KI erhöht den Druck für Unternehmen, sich zu modernisieren. Doch die beste Technik hilft nicht, wenn man nicht weiß, wie man sie erfolgreich nutzt. Digitale Kollaboration - besser auf Neudeutsch: "Digital Co-Creation" - auf einer Plattform ist der Schlüssel zum Erfolg.

Das Jahr 2024 neigt sich dem Ende entgegen. Und damit ist es Zeit zurückzublicken: Was hat das (fast) vergangene Jahr für das Wissensmanagement "gebracht"? Und was wünschen wir uns für die nächsten 12 Monate?

72,1 Prozent der Menschen in Deutschland lernen aktuell - und das am häufigsten aus Neugier und dem Interesse, Neues zu lernen. Besonders im Fokus stehen praxisnahe und nachhaltige Lernerfolge, während digitale Technologien wie Künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung gewinnen. Das sind die zentralen Ergebnisse des "IU Lernreport 2024". Die IU Internationalen Hochschule (IU) hat in dieser umfassenden, repräsentativen Studie untersucht, was Menschen in Deutschland zum Lernen antreibt, wie sie lernen und welche Ziele sie dabei verfolgen.

Wissensvermittlung ist ein zentraler Aspekt für Unternehmen - vom Onboarding über Fortbildungen bis zur Einführung neuer Prozesse und Programme. Der Einsatz von KI zur Erstellung von Inhalten und Betreuung der Mitarbeitenden eröffnet dabei völlig neue Möglichkeiten zu intuitiven Lernerlebnissen, die das Personal fördern und Unternehmen entlasten Vier Anwendungsfälle aus der Praxis zeigen, wie die Technologie das Lernen im Unternehmensumfeld auf die nächste Stufe bringt.

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.

"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 -

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.

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.

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.