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In heutigen Märkten ist es entscheidend, Kundenbedürfnisse kontinuierlich zu verstehen, Marktnischen rasch zu erkennen und das Produktportfolio flexibel anzupassen. Co-Creation Workshops erscheinen dabei als vielversprechendes Instrument zur Förderung von Innovationen. Doch reicht das gemeinsame Ideensammeln mit dem Kunden aus? Wie kann man sicherstellen, dass sich der Aufwand für einen Co-Creation Workshop wirklich lohnt?

Künstliche Intelligenz ist inzwischen in nahezu allen Büros angekommen. Mitarbeiter:innen nutzen diverse Tools - nicht nur zur Generierung von Bildern und Videos - sondern auch zur Erstellung von Texten, Schulungsunterlagen und Präsentationen. Gerade beim Erfassen von Dokumenten mit wichtigem Wissen ist der tatsächliche Verfasser ein entscheidender Vertrauensfaktor. Warum Inhalte ohne erkennbaren Urheber an Wert verlieren - trotz oder vielleicht sogar gerade wegen Künstlicher Intelligenz - erfahren Sie in diesem Artikel.

Chatbots haben bereits in vielen Unternehmen Einzug gehalten und sich dort bewährt. Doch das ist erst der Anfang, denn sie sind lediglich die Vorstufe zu einer KI-Revolution, die an kaum einer Branche spurlos vorbeigehen wird: Agentic AI.

Wissenstransfer beschreibt die Fähigkeit einer Organisation, Wissen systematisch von einem Akteur zum anderen Akteur zu übertragen. Übertragen bedeutet, dass das Wissen gezielt einem neuen Akteur übergeben wird - mit dem Ziel, dass der Empfänger das übertragene Wissen nutzen kann. Daraus resultiert die Frage, was Wissen überhaupt ist. Nonaka et al. charakterisieren Wissen in diesem Kontext als dynamisch, kontextspezifisch und humanistisch, weil das Wissen in einem sozialen System generiert und eingebettet wird. Im Folgenden werden diese Charaktereigenschaften unter dem Begriff "Verständnisstruktur" subsumiert. Eine Verständnisstruktur dient vorrangig zur Beantwortung der Frage, wie etwas funktioniert - im Sinne von Organisations- und Prozesswissen. Es bezieht sich also auf das intellektuelle Kapital. Es braucht aber auch eine Verständnisstruktur, wie die einzelnen Akteure zusammenarbeiten, damit sich der einzelne Akteur bei einem Wechsel gut in die Teamstruktur einarbeiten kann. Demnach dient der Wissenstransfer einer nahtlosen Integration eines neuen Akteurs in eine Teamstruktur und bezieht sich sowohl auf die Förderung von intellektuellen als auch auf beziehungsbasierten Verständnisstrukturen. Doch wie gestaltet sich ein effektiver Wissenstransfer in modernen Organisationen? Und welche Rolle kann Künstliche Intelligenz (KI) dabei spielen?

Während sich Unternehmen intensiv mit KI, Digitalisierung und Fachkräftemangel beschäftigen, bleibt ein entscheidender Risikofaktor oft unbeachtet: das Erfahrungswissen ihrer Mitarbeitenden. In den kommenden zehn Jahren gehen 30 Prozent der heutigen Fachkräfte in Rente. Mit ihnen droht jenes Wissen zu verschwinden, das nicht dokumentiert ist - etwa, wie man im technischen Service eine Fehlersuche effizient abkürzt, welche Argumente beim Kunden in der Verhandlung wirklich überzeugen oder wie man kritische Situationen elegant deeskaliert. Unternehmen, die diesen drohenden Wissensverlust ernst nehmen, machen Wissensmanagement zur strategischen Führungsaufgabe - auf Augenhöhe mit Finanzen, IT-Sicherheit und operativer Exzellenz. Der Einsatz geeigneter KI-Lösungen kann hier unterstützen.

Im Verbundprojekt EMPOWER kooperieren fünf Hochschulen für Angewandte Wissenschaften, um den forschungsbasierten Ideen-, Wissens- und Technologietransfer in der Rhein-Main-Neckar-Region zu fördern. Ein wesentlicher Bestandteil des hochschulübergreifenden Verbundprojekts ist das Wissensmanagement, um Kompetenzen und Erfahrungen der Projektmitarbeitenden strukturiert und nachhaltig zu bewahren und zu teilen. Herausforderungen hierbei sind u.a. die unterschiedlichen Standorte und Arbeitskulturen der Verbundpartner. Dieser Beitrag beschreibt den Aufbau, die Etablierung und den Ausbau eines nachhaltigen Wissensmanagements in dem Verbundprojekt. Dabei werden konkrete Beispiele für den Einsatz ausgewählter Wissensmanagement-Werkzeuge präsentiert. Zudem wird der Umgang mit den Herausforderungen der Zusammenarbeit in dem interdisziplinären Verbundprojekt aufgezeigt sowie die Grenzen des Wissensmanagements innerhalb dieser Rahmenbedingungen.

Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie wir arbeiten. Oft schneller, als viele Unternehmen hierzulande mithalten können. Während zwei Drittel der deutschen Bevölkerung laut Bitkom bereits regelmäßig generative KI nutzt, sind Unternehmen hierzulande eher KI-Nachzügler. Gerade einmal 37 Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI ein. Das Paradoxe: Gleichzeitig glauben 86 Prozent der Führungskräfte, dass das Potenzial von KI bei Weitem nicht ausgeschöpft ist. Woran also hakt es beim KI-Einsatz in der Praxis?

In jedem Unternehmen gibt es wertvolles Wissen - in Dokumenten, Systemen und Köpfen. Oft bleibt es jedoch verborgen oder unstrukturiert. Die Herausforderung liegt nicht im Mangel an Wissen, sondern in fehlender Zugänglichkeit, Struktur und Nutzbarkeit. Genau hier setzt HeinzAI an: ein KI-gestütztes Wissensmanagement, das Unternehmenswissen sichtbar und effizient macht.

Künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Monaten endgültig ihren Platz in unserem Arbeitsalltag eingenommen: 69 Prozent der Wissensarbeiter in Deutschland nutzen KI bereits regelmäßig, oft täglich. Das zeigt eine aktuelle Microsoft-Studie, durchgeführt in Zusammenarbeit mit LinkedIn. Demnach schreiben Wissensarbeiter insbesondere E-Mails mit ChatGPT, übersetzen mit DeepL, automatisieren Mitschriften oder erstellen Lernmaterialien mit Hilfe von KI-Unterstützung.

Da sich heute die Rollen rasch weiterentwickeln und die Erwartungen stetig ändern, muss Führungspersonal mit noch mehr Einfühlungsvermögen, Klarheit und Anpassungsfähigkeit agieren. Künstliche Intelligenz wird dabei zu einem praktischen Partner, der hilft, diese Herausforderung zu meistern.

In vielen Führungsetagen herrscht Verunsicherung, wenn es um die Generation Z geht, also jene jungen Menschen, die ab etwa 1995 geboren wurden und mehr und mehr in den Arbeitsmarkt drängen. Sie gelten als fordernd, selbstbewusst, technologieaffin und gleichzeitig empfindlich, wechselbereit und illoyal. Der Eindruck: Diese Generation ist "anders". Führungskräfte fragen sich, wie sie mit den neuen Erwartungen umgehen sollen und ob bisherige Führungsprinzipien überhaupt noch funktionieren. Doch hinter den Schlagwörtern und Klischees steckt eine tiefere Dynamik. Es geht um einen Wandel in Werten, in Lebensrealitäten und in der Art, wie Führung in einer neuen Arbeitswelt gedacht und gelebt werden muss.

Agile Methoden wie Scrum sehen die Rolle des Projektleiters nicht mehr vor. Bei der Einführung agiler Methoden steht ein Unternehmen deshalb vor der Frage, welche Aufgaben die bisherigen Projektleiter in der neuen Projektwelt übernehmen sollen.

Unternehmen müssen sich ständig verändernden Rahmenbedingungen anpassen. Das passiert oft nebenher und als alltäglicher Prozess. Mitunter ergibt es Sinn, größere Veränderungen durch einen strukturierten Transformationsprozess in Angriff zu nehmen. Ein Prozess, den Unternehmer oft scheuen, denn Veränderung bedeutet Unruhe und nicht selten auch vermehrte Konflikte - ein Zustand, den man gerne meidet. Wie lassen sich solche Unruhen konstruktiv für die Unternehmensentwicklung nutzen, um aus der Transformation die gewünschten Wachstumsimpulse zu erzielen?

Führung hat ein Problem: Sie denkt zu viel über andere nach - und zu wenig über sich selbst. In unzähligen Meetings wird über Leistung, Wandel und Motivation gesprochen. Über KPIs, Kultur und Konflikte. Aber wann, bitte, wurde in Ihrer Organisation zuletzt darüber gesprochen, wie es den Führungskräften wirklich geht? Nicht strategisch. Nicht operativ. Sondern menschlich? Die Wahrheit ist unbequem, denn viele führen im Autopilot-Modus: getrieben, erschöpft, innerlich leer. Sie reagieren, statt zu gestalten. Doch Führung ohne Selbstklärung ist keine Führung. Es ist Managementtheater mit wechselnden Masken. Der folgende Beitrag stellt ein Modell vor, das genau dort ansetzt: beim blinden Fleck der Führung. Das Leadership Canvas Model (LCM) ist kein weiteres Tool zur Effizienzsteigerung, vielmehr ein Spiegel und damit vielleicht genau das, was Führung heute am meisten braucht: radikale Ehrlichkeit mit sich selbst.

"Hallo Magnus! Wir planen bei einem Kunden die Einführung von Viva Engage. Leider sind die Informationen im Wiki veraltet. Saskia meinte, du hättest bereits Erfahrungen damit." "Hallo Daniela! Ja, ich habe die Einführung bei mehreren Kunden begleitet. Ich suche dir die Unterlagen dazu aus dem letzten Projektordner." Solche Dialoge zeigen exemplarisch, wie verstreut Wissen in vielen Unternehmen ist und wie stark der Zugang davon abhängt, wen man kennt. Niemand möchte sich durch seitenlange Dokumentationen kämpfen oder aufwändig recherchieren, um relevante Informationen zu finden - oft ist sogar unklar, ob sie noch aktuell sind. Auch das Aufbereiten von Wissen für andere ist häufig mühsam und zeitaufwändig. Viele fragen sich: "Warum soll ich Zeit investieren, damit andere davon profitieren?" Die Folge: Erfahrungswissen bleibt undokumentiert und Fehler wiederholen sich.

Eine Frage, die M365-Verantwortliche aktuell umtreibt: Wie gelingt es, Microsoft 365 Copilot nicht nur einzuführen, sondern auch produktiv zu nutzen?

Die digitale Transformation zwingt Organisationen dazu, gewachsene IT-Landschaften zu hinterfragen. Insellösungen, Medienbrüche und heterogene Systemwelten erschweren Skalierbarkeit, Innovationsfähigkeit und Sicherheit. Mit Microsoft 365 (M365) positioniert sich Microsoft nicht mehr nur als Anbieter von Office-Software, sondern als umfassender Plattformanbieter für moderne, integrierte IT-Architekturen. Doch kann M365 tatsächlich den Anspruch eines universellen IT-Betriebssystems als zentrale IT-Architektur für Unternehmen erfüllen? Dieser Fachbeitrag analysiert Potentiale, Limitationen und kritische Erfolgsfaktoren für Entscheider, die M365 als Plattform evaluieren.

Schon vor rund zehn Jahren hätte Ingolf Stuber als Inhaber und Geschäftsführer bei Gemeinhardt Service einsteigen können. Denn früh war wahrscheinlich, dass er die Geschäftsanteile von seinem Vater Walter Stuber übernehmen würde, der zusammen mit Dirk Eckart das Unternehmen für Sondergerüstbau auf die Beine gestellt hat. Doch war es dem damals 34-Jährigen und seiner Frau "zu viel": Die eine Tochter war kurz vorher geboren, die andere gerade im Kindergarten angekommen und der Hausbau stand an. Doch am 1. Januar 2026 wird der Generationswechsel dann wirklich vollzogen.

Dateien effizienter im Team bearbeiten, Aufgaben zentral und in Echtzeit steuern und weniger Zeit für Recherche und Analyse großer Informationsmengen verschwenden: Genau das versprechen KI-Tools wie ChatGPT, Notion und NotebookLM. Doch was leisten diese Tools tatsächlich im Arbeitsalltag? Wo liegen ihre konkreten Produktivitäts-Vorteile? Für welche Zielgruppen im Unternehmen und welche konkreten Aufgaben eignen sie sich besonders gut? Wie sieht es mit der Integration in bestehende Systeme aus? Und wie produktiv sind die Tools in der Team-Arbeit?

Das Schweizerische Tropen- und Public Health-Institut (Swiss TPH) ist zur Erfüllung seines Mandats gegenüber seinen Geldgebern auf eine gute interne und externe Zusammenarbeit angewiesen: Gebäude und Arbeitsumgebung, Kultur, Strukturen und Werkzeuge sind darauf ausgerichtet, dass die Mitarbeitenden optimal gemeinsam an Forschungs- und Umsetzungsprojekten arbeiten können. Die Arbeitskultur und -umgebung werden laufend weiterentwickelt: kontinuierlich an der digitalen Transformation arbeitend, erfolgt aktuell die Umstellung auf Microsoft 365. Basierend auf Erkenntnissen aus systematisch durchgeführten Befragungen aller Mitarbeitenden und Studierenden wurden die Bedürfnisse u.a. im Bereich Wissensmanagement gezielt erhoben. Dieser Beitrag soll aufzeigen, inwiefern technische Weiterentwicklungen allein die Bedürfnisse der Mitarbeitenden nicht lösen können und welche Ansätze zur weiteren Vereinfachung der Zusammenarbeit aktuell umgesetzt werden.

In den vergangenen Jahren wurde zunehmend über eine neue Arbeitswelt gesprochen, in der sich mehrere Generationen gleichzeitig zurechtfinden müssen. Besonders in der deutschen Gesellschaft zeichnet sich der demografische Wandel derzeit deutlich ab: Die Arbeitnehmenden werden im Durchschnitt älter, während die jüngeren Generationen Y und Z schrittweise in den Arbeitsmarkt eintreten. Ein zentrales Problem stellt dabei die niedrige Geburtenrate dar, die Unternehmen in Zukunft dazu zwingen könnte, vermehrt auf Automatisierungsprozesse, Roboter und Künstliche Intelligenz zurückzugreifen, um offene Stellen zu besetzen. Gleichzeitig hat sich durch die veränderte Altersstruktur ein so genannter Arbeitnehmermarkt gebildet, bei dem qualifizierte Arbeitskräfte mehr Auswahlmöglichkeiten haben und höhere Ansprüche stellen können. In diesem Kontext stellt sich die Frage, wie die Erwartungen an Arbeit und Führung in einer generationsübergreifenden Arbeitswelt aussieht und welche Kompetenzen Führungskräfte brauchen, um diesen Wandel zu gestalten?

Haben Sie sich jemals gefragt, warum so viele Entscheidungen, die mit großem Aufwand getroffen werden, am Ende nur halbgare Kompromisse liefern? Demokratische Prozesse, so lobenswert sie sind, führen oft zu einem erschreckenden Ergebnis: dem kleinsten gemeinsamen Nenner. Jede revolutionäre Idee wird stückweise entschärft, bis von ihrer anfänglichen Vision nur noch Mittelmaß bleibt. Ob in Unternehmen, Institutionen oder politischen Gremien - dieser fatale Hang zum Konsens führt dazu, dass mutige Innovationen ausgebremst und wegweisende Ansätze geopfert werden. Doch die Frage bleibt: Warum akzeptieren wir dieses Mittelmaß? Und wie können wir es besser machen?

Es gibt endlich eine Lösung für den Fachkräftemangel -und sie heißt KI. Dabei geht es nicht darum, neue KI Modelle zu entwickeln, sondern diese passgenau einzusetzen. Moderne GenAI-Modelle erlauben es, wertvolles Mitarbeiter-Wissen auf einfache Art zu konservieren, und das ohne wirklichen Mehraufwand für die Mitarbeitenden. Allerdings hindern Missverständnisse über die Möglichkeiten und die Integration von KI viele Unternehmen daran, bereits bestehende technische Lösungen für ihre Herausforderungen zu erkennen. In Deutschland wird der Einsatz von KI im Produktionsumfeld häufig als teuer, komplex und nur für Experten umsetzbar betrachtet - ein Vorurteil, das den Blick auf ihre Potenziale verengt und Unternehmen daran hindert, wettbewerbsfähig zu bleiben. Connected-Worker-Plattformen bieten eine praktikable Alternative! Unternehmen wie Porsche, Siemens, ThyssenKrupp und der niederländische Fahrradhersteller Gazelle machen nutzen sie bereits - und profitieren auf mehreren Ebenen gleichzeitig.

Wissen ist Macht. Die wenigsten Unternehmen setzen diese Macht allerdings gezielt ein. Im Gegenteil: Nützliche Information schlummern in irgendwelchen Silo-Lösungen und sind für die breite Mehrheit der Mitarbeiter nicht zugänglich. In der heutigen Zeit ist das fatal oder anders formuliert: geschäftsschädigend. KI-Agenten versprechen Abhilfe.

Weiterhin steigt in vielen Behörden die Zahl der Beschäftigten, die in Ruhestand gehen. Viele nehmen wichtiges Erfahrungswissen zu Spezialgebieten mit. Zusätzlich nimmt aber auch der Anteil derer zu, die lange vor dem Ruhestand den Job wechseln, in Elternzeit gehen etc. Immer häufiger müssen daher neue Beschäftigte eingearbeitet und auch Quereinsteigern erstmal Grundlagen vermittelt werden. Ein strukturierter Wissenstransfer ist hier oft das Mittel der Wahl und kann auch im spezifischen Umfeld von Behörden gut funktionieren. Dabei gelten folgende Erfolgskriterien: Erfahrungswissen braucht Gespräche, sich Übersicht zu verschaffen, ist hilfreich, eine Vielfalt an Instrumenten erweist sich oft als nützlich, quick-and-dirty ist besser als nichts, der Aufbau einer Wissensbasis und eines Wissensmanagements sollte originäre Führungsaufgabe sein oder werden.

KI-Technologien schaffen langfristige Kundenbeziehungen durch personalisierte Erfahrungen bei jeder Interaktion. Hier lesen Sie vier konkrete Ansätze für Ambient Intelligent Experiences, die Kundenbedürfnisse mit KI-Unterstützung vorausschauend erkennen und kontextsensitiv bedienen.

Von der Produktentwicklung bis zum Customer Service: Künstliche Intelligenz (KI) transformiert zunehmend Unternehmensprozesse und eröffnet neue Möglichkeiten der Wertschöpfung. Dabei ist es entscheidend, KI-Technologien gezielt und praxisorientiert einzusetzen. Verschiedene KI-Ansätze - von analytischen und prädiktiven Methoden bis hin zu den neuen generativen KI-Modellen (GenAI) - bieten unterschiedliche Vorteile für spezifische Anwendungsfälle.

Gar nicht so selten ist bei Innovationen der Zauber der Serendipität mit im Spiel, die Neugierde und einen offenen Blick für Möglichkeiten schließlich belohnt. Zu dieser Innovationskategorie zählen nicht nur Cornflakes, Schneekugeln, Herzschrittmacher, die Mikrowelle und Penicillin, sondern auch die berühmte blaue Pille. Doch muss man warten, bis König Zufall einen beglückt? Oder kann Serendipity herbeigelockt werden?

Zu den Kernthemen fast aller Unternehmen gehört derzeit die Nachhaltigkeit - gerade im Hinblick auf die erforderliche Umsetzung von ESG-Programmen. Ein effizientes Hilfsmittel sind dabei Digitale Zwillinge. Sie können die Etablierung nachhaltiger Prozesse unterstützen und damit den ökologischen Fußabdruck eines Unternehmens entscheidend verringern.

Ob Künstliche Intelligenz, hybride Cloud-Lösungen oder nachhaltige IT: In den nächsten Monaten dürften einige Trends, die sich bereits länger am Horizont abzeichnen, an Fahrt aufnehmen. Unternehmen müssen sich damit beschäftigen, wollen sie nicht vom Wettbewerb abgehängt werden. Doch welche Entwicklungen sind zu erwarten? Und welche Maßnahmen sollten Unternehmen in Sachen Digitalisierung im Auge behalten und ggf. auch umsetzen?

Neue Technologien, allen voran die vielbesagte - zugleich beschworene und gefürchtete - KI scheinen dem Menschen in vielen Bereichen den Platz streitig zu machen. Doch etwas darf dabei nicht übersehen werden: Soft Skills bleiben fest in unserer Hand! Immer noch entscheiden zwischenmenschliche Fähigkeiten über Nichterfolg oder Erfolg. Denn: Unternehmen und Projekte bestehen nicht nur aus Zahlen, Terminen und Budgets, sondern auch aus Emotionen, Empathie und Vertrauen. In Technik und entsprechende Trainings zu investieren, damit Mitarbeitende moderne KI-Anwendungen beherrschen, ist absolut notwendig. Ebenso sinnvoll ist es allerdings, Soft Skills, wie wertschätzende Kommunikation, menschenzentrierte Führung oder effektive Konfliktlösung zu schulen.

In der Diskussion um die Nutzung von generativer KI wird immer wieder ein Zielkonflikt zwischen Innovation und Regulierung thematisiert, die sich angeblich gegenseitig behindern. Aber ist das tatsächlich so? Auf den ersten Blick mag das stimmen, aber letztlich ist die rechtskonforme Entwicklung von KI vor allem eine Frage des richtigen Managements. Compliance-Bedenken dürfen daher keine Ausrede dafür sein, KI nur auf Sparflamme zu nutzen und damit auf Wettbewerbsvorteile zu verzichten.

KI als neues Element in der Arbeitswelt tangiert als lernendes System bestehende Prozesse und Aufgaben. Im Unterschied zu klassischen analogen und digitalen Werkzeugen kann KI kognitive, repetitive Aufgaben übernehmen, in einem gewissen Rahmen datenbasiert Entscheidungen treffen und kommunizieren. In Folge lassen sich immer mehr KI-Anwendungen als Assistenz- und Kommunikationstool in vielen Einsatzbereichen nutzen. Die Grenzen zwischen reiner Nutzung, wie wir es auch von klassischen Werkzeugen wie z.B. einem Hammer oder einem PC kennen, und Interaktion sind dabei fließend. So ist KI beispielsweise in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, Muster und Trends zu erkunden, zu recherchieren oder Zusammenfassungen zu erstellen. Viele kognitive Aufgaben lassen sich dadurch substituieren oder mit Unterstützung der KI anders durchführen. Gleichzeitig lässt sich KI als eine Art Dialogpartner einsetzen, um sich beispielsweise für Gespräche mit Kunden oder Mitarbeitenden vorzubereiten, über bestimmte Sachverhalte im Dialog zu informieren oder zu lernen.

Enterprise Search ist ihrem ursprünglichen Einsatzzweck längst entwachsen. Mit modernster Technologie inklusive generativer KI ermöglicht sie zahlreiche Anwendungen jenseits der klassischen Suche: von Data Discovery über Vollständigkeitsprüfungen bis hin zu Chatbots.

Ein digitaler Klon ist ein neuer, innovativer Kommunikationskanal. Er eröffnet heute schon die Möglichkeit einer zusätzlichen virtuellen Interaktion mit (potenziellen) Kunden, Partnern und Mitarbeitenden. Für Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Wissensmanagement, Personalentwicklung, Organisation, Informationstechnologie, Support, Qualitätsmanagement, Dokumentation und Kommunikation ergeben sich damit ganz neue Chancen. Der Einsatz von digitalen Klonen hat auf längere Sicht sogar das Potenzial, die Nutzung von anderen Kommunikationskanälen stark zu verändern. Denn anders als bei einem simplen Chatbot sind die Antworten beim digitalen Klon nicht vorprogrammiert - er antwortet den Menschen ad hoc.

Anbieter von diversen Lösungen setzen verstärkt auf Künstliche Intelligenz (KI) und suggerieren dabei, dass smarte Algorithmen allein ausreichen, um Wissen effizient nutzbar zu machen. Doch die Realität sieht anders aus: KI verändert die Wissensarbeit zwar grundlegend - und das bereits heute - doch sie kann nur so gut arbeiten wie die Qualität des zugrunde liegenden Wissens. Jedoch ohne klare Prozesse zur Wissenssicherung, Aktualisierung und Integration in den Alltag bleibt auch die beste Technologie wirkungslos.

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.

Vielen Mitarbeitern der Unternehmen fehlt aktuell ein positiver Zukunftsblick. Das mindert auch ihre Arbeitsmotivation. Folglich wird es zu einer zentralen Führungsaufgabe, den Mitarbeitern die nötige Zuversicht zu vermitteln. Dies können Führungskräfte nur, wenn sie selbst glauben: "Wir schaffen das, wenn..."

Aktuell etabliert sich in der Weiterbildungsdebatte ein neuer Begriff: Learnfluencer. Er ist eine Reaktion darauf, dass sich im Zuge der digitalen Transformation der Unternehmen auch deren Lernkultur und Kultur der Zusammenarbeit wandelt.

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.

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.

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.

William Shakespeares "Julius Caesar" eröffnet eine dramatische Auseinandersetzung mit der Natur von Macht, Loyalität und ethischem Widerstand. Das Stück zeigt, wie dünn die Grenze zwischen Führung und Tyrannei ist - ein Spannungsfeld, das auch in heutigen Organisationen oft zu Konflikten führt. In einer Welt, in der physischer Widerstand wie ein Tyrannenmord undenkbar geworden ist, bleibt Shakespeares Analyse der Machtstrukturen und moralischen Dilemmata hochaktuell. Die Tragödie um Julius Caesar fordert uns heraus, über die Verantwortung von Führenden nachzudenken und zu hinterfragen, was geschieht, wenn Ethik Machtansprüchen weicht. Das Thema gewinnt besondere Relevanz, wenn wir Organisationen betrachten, in denen Machtmissbrauch und mangelnde Verantwortlichkeit tiefgreifende Auswirkungen auf Kultur und Werte hat. Ein Rereading dieses Meisterwerks eröffnet neue Perspektiven und überraschende Parallelen, die weit über die Ereignisse des antiken Roms hinausreichen - und aktueller sind denn je.

Bei einem städtischen Versorger wurde Erfahrungswissen von Experten gesichert. Ausgehend von einer demografischen Analyse zielte man zunächst auf Mitarbeitende, die in nächster Zeit in den Ruhestand gehen. Mehr und mehr aber wurde auch kontinuierliches Wissensmanagement gefördert, um frühzeitig Wissen zu sichern und den regelmäßigen Austausch in Teams zu stärken. Dabei zeigen sich vier Erfolgsfaktoren, die im Weiteren vorgestellt werden: Dialogbegleiter, Team-Workshops, der Einsatz von Wikis und ein frühzeitiger Wissenstransfer als Zielvereinbarung.

Donnerstagmittag, kurz vor Quartalsende. Frau Schneider hat heute ihren letzten Arbeitstag bei der Meier KG. Nachher ist noch eine kleine Abschiedsfeier mit den Kolleginnen und Kollegen geplant. Doch bevor es soweit ist, muss sie im Rahmen ihres Offboardings erst ihr Notebook, ihr Geschäftshandy und ihren Mitarbeiterausweis zurückgeben, der ihr in den letzten acht Jahren Zugang zu den Unternehmensräumen verschafft hat. "Asset-Rückgabe" - so heißt dieser wichtige Punkt in ihrer Offboarding-Checkliste.

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.

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.

In einer Welt, die sich immer schneller wandelt und uns vor immer zahlreichere Herausforderungen stellt, zählen konsequentes Entlernen, permanentes Neulernen und situatives Weiterlernen zu unseren wichtigsten Skills. Selbstbefähigung und unentwegter Entwicklungswille rücken nach vorn. Wir eignen uns neues Wissen im eigenen Lerntempo ganz genau dann an, wenn wir es brauchen. Dabei werden passend ausgewählte KI-Tools zu unseren wichtigsten Helferlein.