Künstliche Intelligenz / Robotic


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Wie Unternehmen ihre Daten für generative KI optimieren

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.

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Über Bits und Wundermittel: Ist Generative AI die Antwort auf alles?

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.

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Fünf KI-Mythen: Fakten, Fähigkeiten und Grenzen

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.

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Deutsche Unternehmen nutzen ihre Daten kaum

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.

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Wie künstliche Intelligenz die Industrie verändert

Künstliche Intelligenz ist nach wie vor das größte Thema der Tech-Branche - und der Trend wird sich fortsetzen: Kaum eine andere technologische Errungenschaft verändert sich aktuell schneller. Wie ist der aktuelle Umsetzungsstand in den Unternehmen? Und wie und wo kommt generative KI heute und in Zukunft zum Einsatz?

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KI scheitert noch zu oft am Menschen

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Künstliche Intelligenz (KI) gilt mittlerweile als Fundament vieler Zukunftsstrategien in deutschen Unternehmen. Die Mitarbeiter reagieren jedoch häufig besorgt und verunsichert angesichts der starken Veränderungen. Um KI zum Erfolg zu führen, müssen Unternehmen die Menschen von Anfang an mitnehmen. Ein ganzheitliches Adoption & Change Management ist dafür essenziell.

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How-to-Anleitung: Chatbots im Personalbereich einsetzen

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KI treibt in einer zunehmenden Vielfalt von Unternehmensbereichen erstaunliche Qualitäts- und Effizienzsteigerungen voran. Gerade auch Chatbots erweisen sich dabei oft als eine immer stärker infrage kommende Option in der Optimierung und Automatisierung von Prozessen. Der Einsatz dieser digitalen Assistenten bietet auch im HR-Bereich zahlreiche Vorteile: Als "Ansprechpartner", die 24/7 die täglichen Routineanfragen der Mitarbeitenden rechtssicher beantworten, entlasten sie die Personalexperten, reduzieren Kosten und verbessern die Mitarbeitererfahrung - ein Win-win quasi. Dennoch gibt es Bedenken, die insbesondere durch Zwischenfälle wie bei DPD aufkommen, bei dem ein Chatbot unangemessen auf eine Kundenanfrage reagierte. Eine unangenehme Begebenheit, die insbesondere in sensiblen Bereichen wie HR nicht passieren darf.

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Die nächste Generation des Lernens

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Künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen genutzt, in der Bildung und Weiterbildung jedoch nur vereinzelt, und dann vor allem zum Übersetzen oder Erstellen von Inhalten. Die Technologie kann aber noch viel mehr und könnte das Lernen geradezu revolutionieren.

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GenAI im Corporate Learning: Wohin geht die Reise?

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Eines der wichtigsten Gesprächsthemen in Unternehmen im Jahr 2023 war sicherlich die Verwendung von "Large Language Models" (LLMs) und ihren Auswirkungen auf die Produktion, das Verfassen von Texten oder das Bewerbungsmanagement. Doch auch die berufliche Bildung erfährt viele Innovationen, die auf dem Einsatz von KI-Technologien basieren. Um die Zukunftsfähigkeit dieser Anwendungen besser einschätzen zu können, wurde für die diesjährige Ausgabe der Experten-Befragung mmb Learning Delphi eine ganze Reihe von Fragen zum Thema "Künstliche Intelligenz in der Bildung" gestellt.

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Service Desk: Kundenanfragen KI-gestützt beantworten

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In der dynamischen digitalen Arbeitswelt nimmt die Effizienz von Geschäftsprozessen eine Schlüsselrolle ein. Unternehmen sind bestrebt, ihre Prozesse kontinuierlich zu optimieren, um auf Marktanforderungen reagieren und den immer schneller werdenden Innovationszyklen Stand halten zu können. Im Kundenservice stellt die Automatisierung von Prozessen bei der E-Mail-Bearbeitung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eine vielversprechende Möglichkeit dar, wachsendem Kostendruck und Arbeitskräftemangel gerecht zu werden. Vor diesem Hintergrund ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Potenzial- und Reifegradanalyse von Prozessen für den Einsatz von KI im Kundenservice von hoher Relevanz.

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KI in der Logistik: Auf die letzte Meile wird jetzt smarter

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Viele Logistik-Prozesse sind bereits erfolgreich automatisiert worden. Doch die letzte Meile ist eine große Herausforderung auf dem Weg zum Autonomous Enterprise. Mit KI-gestützten Technologien können Unternehmen ihre Bestandsprozesse analysieren und Zustellungswege optimieren. Anonymisiertes Datenmanagement ermöglicht dabei auch die prädiktive Einflussnahme auf das Entscheidungsverhalten des Kunden.

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KI wird „allgegenwärtig, aber weitgehend unsichtbar sein“

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Über den Erfolg von KI-Projekten entscheiden unter anderem auch die Daten. Ein zentrales Gütekriterium ist dabei deren Reifegrad. Aber auch die verschiedenen KI-Methoden sind relevant. Denn je nach Modell ergeben sich für Unternehmen unterschiedliche Einsatzszenarien - von der einfachen Datenstrukturanalysen über die Erstellung von Prognosen bis hin zur vollständigen Automatisierung komplexer Prozesse. Eine Datenstrategie bildet die Basis für das Erreichen eines hohen Reifegrades und damit auch für den Erfolg von KI-Projekten. Welche unterschiedlichen KI-Verfahren es gibt, wofür sie sich am besten eignen und wohin die KI-Reise gehen wird, darüber hat "wissensmanagement" mit Dr. Benjamin Karer, Executive Consultant und "AI Governance Lead" in der Cybersecurity Practice bei CGI Deutschland gesprochen.

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KI braucht Wissensmanagement

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Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und gilt als die Zukunftstechnologie schlechthin. Doch wie steht es um die praktische Umsetzung von KI in den Unternehmen? Laut einer aktuellen Studie nutzen nur 45 Prozent der Unternehmen in der DACH-Region KI-Tools wie ChatGPT und Konsorten. Rund 54 Prozent davon nutzen die KI jedoch nur einmal wöchentlich bzw. vertrauen in 27 Prozent der Fälle nicht auf die Ergebnisse. Ein Grund dafür ist, dass KI nicht einfach aus dem Nichts entsteht, sondern auf einer soliden Wissensbasis aufbauen muss. Dennoch suchen KI-gestützte Tools derzeit oftmals nach Wissen, wo es nichts zu finden gibt. Denn ohne Wissensbasis mit qualitativ hochwertigen Daten, die strukturiert, verständlich und zugänglich sind, kann auch eine firmeninterne, generative KI nicht viel ausrichten, geschweige denn ihr volles Potenzial entfalten. Genau aus diesem Grund spielt Wissensmanagement eine entscheidende Rolle für den Erfolg von KI-Projekten.

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Vorsicht, Fake News! Wie Generative KI die Verbreitung von Desinformationen fördert

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Von Brüssel bis Washington DC finden in diesem Jahr Wahlen statt, welche die politische Landschaft weiter Teile der Welt für die nächsten Jahre bestimmen werden. Die Wahlentscheidungen werden auch Auswirkungen auf die gesamte Weltwirtschaft und jedes einzelne Unternehmen haben. Dabei sind sie mit einer in dieser Dimension neuen Herausforderung konfrontiert: Generative KI

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Betriebliches Lernen: Welche Rolle spielt KI?

Künstliche Intelligenz setzt schon seit einigen Monaten dazu an, die Unternehmenswelten zu revolutionieren. Vor allem durch die Verwendung von Large Language Models, kurz LLMS, gelingt es, wertvolle Ressourcen zu sparen und effizienter sowie produktiver zu agieren. Aber gilt das auch für den Bereich der betrieblichen (Weiter-)Bildung?

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Was bedeutet das neue EU KI-Gesetz für die Zukunft von Chatbots?

Mit der Zunahme von KI-gesteuerten Chat-Dienste werden automatisierte Kundengespräche immer mehr zu einem Wettbewerbsvorteil. Aufgrund ihrer leistungsstarken Fähigkeiten und ihrer weiten Verbreitung ist die generative KI mittlerweile auch in das Blickfeld der Politik gerückt. Die Gesetzgeber der EU haben deshalb neue Vorschriften in das KI-Gesetz aufgenommen, die sich direkt mit dem Aufkommen von hochentwickelten Chatbots und LLMs befassen sollen.

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Generative KI braucht einen Plan

Alle wollen GenAI und zwar am besten sofort. Ein undurchdachtes "Einfach-mal-drauf-los" ist aber keine gute Idee, denn dabei droht generative KI zu einem teuren, sinnfreien und unter Umständen sogar gefährlichen Abenteuer zu werden. Hier lesen Sie die fünf wichtigsten Fragen, die Unternehmen vorab klären sollten.

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Was kann GenAI leisten? Mehrwerte für Unternehmen, Teams & Mitarbeiter

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Gefühlt beeinflusst generative KI unser Arbeits- und Privatleben mittlerweile tagtäglich. Nicht nur die Anwendungen werden immer mehr; auch die Diskussionen über Implikationen, Herausforderungen und Regularien prägen den beruflichen und privaten Alltag. Dies wundert kaum, handelt es sich ja um eine Art von Werkzeug, das die Menschen bisher noch nicht kannten bzw. nutzen konnten. Zielten bisher genutzte Formen der KI primär darauf ab, bestehende Daten zu analysieren, zu klassifizieren oder als Basis für Vorhersagen zu nutzen, werden durch generative KI neue Inhalte erzeugt, die auf gelernten Mustern basieren. Die Vielzahl an konkreten Anwendungen reicht mittlerweile von der Erstellung von Texten, Zusammenfassungen oder Übersetzungen über die Erzeugung von Bildern, Videos oder Fotos bis hin zu durch generative KI realisierte Avatare oder persönliche Assistenten, die unterschiedliche Rollen einnehmen können.

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KI in der Praxis: Welche Rolle spielt der „Faktor Mensch“?

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Generative KI ist im Job-Alltag angekommen: Umfragen zufolge verwendet beinahe jeder Zweite beispielsweise ChatGPT bereits im beruflichen Kontext. Doch viele Unternehmen sind noch nicht durchgreifend auf das KI-Zeitalter vorbereitet. Es braucht es zum einen Leitlinien für die Anwendung, außerdem eine hohe Lernbereitschaft der Nutzer. Gefragt ist daher eine Kultur, die KI-Implementierung und -Einsatz überhaupt erst ermöglicht. Eine Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg spielt hierbei eine wichtige Rolle: Fach- und Führungskräfte etwa aus Bereichen wie IT, Information Management, Human Resources und Unternehmenskommunikation sollten die Grundlagen schaffen, um Silos abzubauen und unternehmensweite KI-Lösungen einzuführen.

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Kritisches Denken in Zeiten von KI-Bots & Co.

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Der Kompetenz zum kritischen Denken kommt aufgrund der im Digitalzeitalter stetig wachsenden Informationsfülle von mitunter zweifelhafter Güte, welche nicht zuletzt durch die sozialen Medien sowie durch auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Applikationen angefacht wird, eine immer größere Bedeutung zu. Kritisches Denken sollte daher gezielt gefördert werden - und zwar sowohl an den Hochschulen als auch in Unternehmen.

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Esprit, Bonita & Co.: Filialmanagement ist Wissensmanagement

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Mehr als 6000 Filialen von knapp 50 Kunden wie Bonita, C&A oder Depot betreut die Seybold GmbH in Stuttgart derzeit mit 24 Mitarbeitern. Allein 2023 kamen 1.000 Läden von Discountern und Supermärkten hinzu, so Geschäftsführer Marcus Seybold, der seine Dienstleistung 2007 gegründet hat. Berufserfahrung sammelte der heute 47-Jährige im dualen Studium bei Kaufland im Fachbereich Handel. Der gebürtige Crailsheimer wechselte bald in den Immobilien-Bereich und konzipierte Abläufe, die die Filialleiter im Umgang mit ihren Gebäuden und Untermietern entlasten.

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Wie die moderne Arbeitswelt Unternehmen umkrempelt

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Hybrid Work, New Work, New Normal - es kursieren viele Begriffe für moderne Arbeitsmodelle. Fakt ist: Die hybride Arbeitswelt ist in unserer Gesellschaft angekommen. Selbst erklärte Homeoffice-Gegner haben ihre Meinung geändert, um drohende Kündigungen ihrer Mitarbeitenden zu vermeiden. Eine neue Arbeitswelt entsteht aber nicht dadurch, dass man den Beschäftigten erlaubt, von zu Hause aus zu arbeiten. Vielmehr müssen sich Unternehmen mit ihren individuellen Herausforderungen auseinandersetzen und darauf aufbauend passende Lösungen umsetzen.

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5 strategische Schritte für den sicheren KI-Einsatz

Der Hype um ChatGPT veranlasst viele Unternehmen, KI-Anwendungen zu implementieren, um möglichst schnell das umfassende Potenzial von KI zu nutzen. Sie zielen zum Beispiel auf eine Effizienzsteigerung, eine Entlastung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter oder eine Verbesserung des Kundenservices ab. Weitere Anwendungsszenarien betreffen neuartige Datenanalysen oder ein optimiertes Risikomanagement. Projekte werden dabei in der Regel gestartet, ohne dass eine KI-Strategie - also eine ganzheitliche Sicht auf die Einführung - vorhanden ist. Doch eine solche Sicht ist umso wichtiger, je mehr KI-Lösungen eingesetzt werden.

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Hybrid und KI-gestützt: Wie wir künftig arbeiten - und wie künstliche Intelligenz uns dabei unterstützt

Viele Wissensmanager arbeiten hybrid. Derzeit kommen sie im Schnitt 3,2 Tage in der Woche in Büro. Das zeigt eine Umfrage der Immobilienfirma Jones Lang LaSalle. Das soll auch so bleiben - geht es nach den Befragten. 65 Prozent der Beschäftigten in Deutschland wollen auch künftig im Office und zuhause arbeiten - wo möglich. Dabei stehen schon heute in jedem dritten Unternehmen ganze Etagen ungenutzt leer. Gleichzeitig entwickeln sich die Technik für Kommunikation und KI rasant weiter.

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Chatten mit dem Unternehmenswissen

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In den vergangenen Jahren wurde bereits viel über den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) für die Verbesserung einer organisationsinternen Suche berichtet. Die Anwendungsfälle solcher Lösungen reichen von der Website-Suche über die Unterstützung des Kundenservice bis hin zum Wissensmanagement. Diese Anwendungen basieren meist auf der Auswertung mehrerer Informationsquellen, müssen Zugriffsrechte beachten, kurze Antwortzeiten gewährleisten und nicht zuletzt gute Suchergebnisse liefern. Unter einem technischen Blickwinkel sprechen wir hier über so genannte Enterprise Search-Lösungen. Für die Überbrückung der Diskrepanz zwischen den Formulierungen in den zu durchsuchenden Inhalten und dem Sprachgebrauch der verschiedensten Nutzergruppen kommen in letzter Zeit zunehmend KI-basierte Funktionen für die Sprachverarbeitung zum Einsatz.

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KI macht aus Enterprise-Search-Lösungen Plattformen für das Wissensmanagement

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Enterprise-Search-Lösungen erleichtern die Informationsbeschaffung in Unternehmen und Behörden immens. Large Language Models (LLMs) und Generative KI heben neuerdings die Arbeitseffizienz und die Qualität der Suchergebnisse noch einmal auf ein neues Level. So werden aus traditionellen Unternehmenssuchen echte Plattformen für das Wissensmanagement.

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Komplexe Angebote auf Knopfdruck? Mit GenAI funktioniert’s!

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Die Generative KI und Large Language Models (LLMs) bieten mit ihren enormen Fähigkeiten bei der Sprachverarbeitung und -generierung großes Potenzial für das Wissensmanagement. Aufgrund der gigantischen Datenmengen, mit denen sie trainiert wurden, sind die Ergebnisse sowohl beim Verstehen von Eingaben als auch bei der Ausgabe von Antworten beeindruckend. Der Nutzer hat den Eindruck, er kommuniziere mit einer realen Person. Eine weitere Stärke ist die Fähigkeit, die Anfragen von Nutzern richtig zu verstehen - auch wenn diese sich unorthodox oder unklar ausdrücken. LLMs können trivial gestellte Fragen in die notwendige Suchlogik übersetzen und eventuelle Ergebnisse in einer Art und Weise ausgeben, die der Nutzer versteht.

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Enterprise Search – ein Überblick: Die wichtigsten Suchmethoden und Suchtechnologien

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"Wer auf die Suche geht, muss zuvor wissen, wo er suchen soll." Nein, das ist keine Weisheit des Konfuzius, sondern leider noch immer gelebte Realität für viele Mitarbeitende. Neue Lösungen sollen - vor allem mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) - die Enterprise Search zukünftig verbessern. Doch was ist Suche überhaupt? Was kann sie in der Unternehmenspraxis leisten - und was nicht? Hier ist ein Überblick der wichtigsten Suchmethoden und Suchtechnologien.

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Mehr Produktivität, weniger Arbeitszeit: KI-Automatisierung bei Trivago, Jägermeister & Co.

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Das klassische Bild der Mitarbeitenden, die ihren Dienst von Montag bis Freitag zwischen 9 und 17 Uhr erledigen, bröckelt. Die neue Arbeitswelt ködert auf der einen Seite mit agilen, asynchronen Arbeitszeitmodellen, ist auf der Schattenseite allerdings geprägt von enormer Volatilität, Leistungsdruck und einem akuten Fachkräftemangel. Kein Wunder also, dass sich Erschöpfung breitmacht. Laut einer aktuellen Studie der Hans-Böckler-Stiftung wünschen sich gut 81 Prozent der Befragten hierzulande eine Viertagewoche. Doch sind diese Herausforderungen für Unternehmen und Angestellte überhaupt mit der Viertagewoche vereinbar?

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Analogt Ihr noch oder digitalisiert Ihr schon?

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Aktuell schaltet die Digitalisierung den Turbo an. Neue KI-gestützte Technologien verändern die Spielregeln in der Wirtschafts- und Arbeitswelt radikal. Nur wer hier alte Gewohnheiten loslässt, tradierte Geschäftsprozesse ändert und Disruption als Chance begreift, kann in einer diskontinuierlichen Welt bestehen. Wie aber funktioniert das?

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Was KI leisten kann – und wie dieser Change gelingt

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Die künstliche Intelligenz wird künftig der stärkste Changetreiber in unserer Gesellschaft sein. Davon ist Innovations- und KI-Experte Dr. Jens-Uwe Meyer überzeugt. Aber vor allem viele Mittelständler haben die Bedeutung von KI noch nicht vollumfänglich erkannt - bzw. zögern noch, auf den KI-Zug aufzuspringen. Warum Abwarten keine Option ist und wie man sich dem Thema KI am besten nähert, erklärt Dr. Jens-Uwe Meyer im Interview.

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KI – die Zukunft des Unternehmenswissens?

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Künstliche Intelligenz sorgt für Bewegung und gleichzeitig für Unruhe. Letztlich hinterlässt das Hantieren mit Daten auch Fragen, manchmal Befürchtungen und gelegentlich Vorbehalte. Die KI hat währenddessen alle Bereiche des unternehmerischen Handelns und betriebswirtschaftlichen Denkens befallen. Das Unternehmenswissen mit KI in Zusammenhang zu bringen, scheint dagegen als Thema noch etwas sperrig zu sein. Gut, der Datenschutz bietet da schon ein breites Betätigungsfeld. Das darf jedoch nicht davon ablenken, intensiver nach Nutzungsmöglichkeiten der KI im Hinblick auf das Unternehmenswissen zu suchen. Zuallererst muss dazu allerdings das Wissen aufgegliedert sein. Was gehört zum Unternehmenswissen? Wie und wo kann KI beim Managen von Wissen eingesetzt werden? Wie klar und zuverlässig lässt sich der Aufwand für den Einsatz abschätzen? Wie lassen sich Wissensinhalte identifizieren? Diese und ähnliche Fragen stehen am Anfang.

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Generative KI: Von der gehypten Technologie zum Alltagstool

Kommt Generative AI 2024 in der Praxis an? Diese Frage hat der IT-Dienstleister adesso aktuell 400 Führungskräften der deutschen Wirtschaft gestellt. Das Ergebnis ist eindeutig: Unternehmen bereiten sich jetzt auf eine Welt vor, in der die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) so alltäglich sein wird wie heute E-Mails, Instant Messaging oder Collaboration-Tools.

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Ohne KI bleibt Automatisierung Stückwerk

Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden oft als Schreckgespenst wahrgenommen. Nüchtern betrachtet sind sie jedoch die modernsten Werkzeuge und Methoden zur Sicherung und Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Doch welche Voraussetzungen müssen dafür geschaffen werden und wo liegen die konkreten Vorteile?

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So setzen Unternehmen generative KI richtig ein

Generative KI ermöglicht es Unternehmen, das Kundenerlebnis mit einer Technologie weiterzuentwickeln, die sich durch Lernen aus ihren eigenen Fehlern und Erfolgen kontinuierlich verbessert. Selbst in diesem frühen Stadium der Technologie sagen Experten wie McKinsey, dass sie die Weltwirtschaft jährlich um bis zu 4,4 Billionen Dollar ankurbeln könnte; Goldman Sachs meint, dass sie das globale BIP um 7 Billionen Dollar steigern und das Produktivitätswachstum "über einen Zeitraum von 10 Jahren um 1,5 Prozentpunkte" erhöhen könnte. Es genügt zu sagen, dass in dieser aufstrebenden neuen Wirtschaftsmacht eine Menge Potenzial verborgen ist.

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Diese fünf Trends werden das KI-Jahr 2024 prägen

2023 war das Jahr der generativen KI. Die großen Sprachmodelle, die hinter populären Anwendungen wie ChatGPT stehen, haben die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz bei Textverständnis und Texterstellung auf ein ganz neues Niveau gehoben. Nachdem Unternehmen sich intensiv informiert und teilweise bereits experimentiert haben, werden sie 2024 verstärkt daran gehen, konkrete Lösungen zu implementieren. Fünf Trends zeichnen sich dabei bereits jetzt ab

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Standardisierung, Digitalisierung, Automatisierung: Die Schlüsselfaktoren für erfolgreiches Wissensmanagement

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In der heutigen digitalen Ära, in der der Wettbewerb intensiver und der technologische Fortschritt schneller als je zuvor voranschreitet, ist ein effektives Wissensmanagement von entscheidender Bedeutung. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die wachsende Flut an Informationen zu bewältigen und diese in einen strategischen Vorteil umzuwandeln. Drei wesentliche Faktoren spielen dabei eine zentrale Rolle: Standardisierung, Digitalisierung und Automatisierung.

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Kürzere Produktionsprozesse dank Automatisierung & Simulation

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Automation und Simulation sind die Geschäftsfelder, auf denen die Hydrive Engineering GmbH in Freital bei Dresden 15 Mitarbeiter beschäftigt. 2005 lautete der erste Auftrag für Gründer Dr. Thomas Neubert, für ein Baugerät eine Software zu entwickeln. Programmieren und Steuern von Bau-, Forst- und Landmaschinen wurden das Kerngeschäft seiner Firma. Schon bald kam das Testen von Software hinzu, was die Sachsen von Anfang an im virtuellen Raum vollzogen.

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Und das Metaverse kommt doch!

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Alle reden über das Metaverse. Die Erwartungen sind groß bis hochfliegend. Das nächste große Ding soll sich hier ankündigen. Die nächste Evolutionsstufe des Internets, das Web 3.0, bricht sich Bahn. Die Erwartung lautet: Menschen strömen in Scharen in die neue virtuelle Welt, angelockt von einer schönen neuen Erlebniswelt, von neuen komfortablen Formen der Vernetzung und Kommunikation, von neuen verheißungsvollen Formen der Markeninszenierung und Produktpräsentation, der Beratung und des Einkaufs. Täglich vier Stunden wollen sie im Metaverse verbringen, wusste eine Studie zu vermelden. Da ist viel Freiraum für Socializing und Shopping, da sind breite Angriffsflächen für Hersteller, Handel und Dienstleister. Große Umsatzahlen werden dann auch an die Wand gemalt, die Prognosen reichen von 800 Millionen bis über 8 Milliarden USD. Gleichzeitig kommt immer mehr Kritik auf. Die Prognosen häufen sich, das Metaverse sei eine irregeleitete Vision, eine gigantische Geldvernichtung, letztlich ein Kartenhaus.

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Posteingang: Schneller arbeiten mit Machine Learning

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Viele Unternehmen müssen aufs Tempo drücken, wenn es um die Bearbeitung ihrer Eingangspost geht. Denn Kunden und Geschäftspartner erwarten in der Regel nicht nur eine schnelle Reaktion auf ihre Anliegen, sondern möchten bei Nachfragen auch zuverlässig über den aktuellen Stand informiert werden. Um bei der Posteingangsverarbeitung Fahrt aufzunehmen, sind digitale, automatisierte Abläufe eine wesentliche Voraussetzung. Doch viele Dokumente erreichen Unternehmen noch immer per Post und das manuelle Sortieren und Verteilen an die zuständigen Fachabteilungen raubt wertvolle Zeit. Eine durchgängige Umstellung auf digitalisierte Prozesse schafft Abhilfe.

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Was kann generative KI in Bürgerämtern & Co. leisten?

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7.000 unbesetzte Stellen, bis zu acht Wochen Wartezeit, null Erreichbarkeit: Wer in Berlin einen Reisepass beantragen möchte, braucht vor allem eines - Geduld. Echtzeit-Lösungen und Self-Service? Fehlanzeige. Höchste Zeit, die Bürgerorientierung in der Verwaltung neu zu denken. Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits als Heilsbringer gelobt. Der Berliner Senator Stefan Evers spricht sogar von komplett digitalen Bürgerämtern. Was ist dran am Hype und wie lassen sich die Potenziale der neuen KI-Generation wirklich heben?

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Wo ChatGPT Nutzen für das Wissensmanagement schafft

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Frage-Antwort-Gesprächspartner in Form von Chatbots - zum Beispiel ChatGPT oder Bard - halten Einzug in die Arbeitswelt: Ihr potenzieller Nutzen und möglicher Schaden wird breit diskutiert. Early Adapters sind längst dabei, die smarten Tools für sich zu nutzen. Doch welche Anwendungsszenarien bieten sie im Unternehmen aus Sicht des Wissensmanagements? Mögliche Einsatzfelder erstrecken sich über Weiterbildungsinstrumente bis zum Ideen- und Innovationsmanagement.

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Von FAQs zur automatisierten Wissensbereitstellung: Die Evolution des Wissensmanagements im Customer Service

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"Wissen ist Macht" - ein altbekanntes Sprichwort, das in einer Ära des rapiden technologischen Fortschritts mehr denn je gilt. Insbesondere im Kundenservice wird die Verfügbarkeit von Wissen zum Differenzierungsmerkmal, das im Hinblick auf die Kundenzufriedenheit und -loyalität eine erfolgsentscheidende Rolle spielt. Doch damit Servicemitarbeiter ihre Kunden jederzeit bestmöglich bedienen können, müssen Unternehmen das vorhandene Firmenwissen bewusst konsolidieren und strukturieren. Unterstützt werden sie dabei durch gutes Wissensmanagement. Dieses wird heute immer öfter auch durch Künstliche Intelligenz (KI) optimiert.

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So vermeiden Unternehmen Datenlecks durch ChatGPT & Co.

Generative KI ist bei zahlreichen Aufgabenstellungen im Arbeitsalltag bereits eine große Hilfe. Sie beantwortet Fragen, erstellt Texte fürs Marketing, übersetzt E-Mails sowie Dokumente und optimiert sogar Quellcode. Kein Wunder also, dass Mitarbeiter die Tools eifrig einsetzen, um sich die Arbeit zu erleichtern und produktiver zu werden. Allerdings entstehen dabei Risiken für die Datensicherheit im Unternehmen: Leicht landen vertrauliche oder personenbezogene Daten bei ChatGPT, Bard oder Copilot und dadurch unter Umständen sogar in den Antworten für andere Anwender. Schließlich nutzen die Anbieter nicht nur im Web verfügbare Daten, sondern auch die Benutzereingaben, um ihre KI-Modelle zu trainieren und deren Antworten zu verbessern. Doch dem Abfluss vertraulicher Informationen und Datenschutzverletzungen können Unternehmen wirksam vorbeugen!

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Künstliche Intelligenz im Mittelstand: Welche Herausforderungen gibt es? Und wie lassen sie sich erfolgreich meistern?

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Mittelständische Unternehmen sind das Rückgrat der deutschen Wirtschaft. Spätestens seit ChatGPT & Co. die Märkte aufmischen, ist klar, dass sie von der Digitalisierung und neuen Technologien nicht verschont bleiben - ganz im Gegenteil. Durch den Einsatz dieser neuen Technologien eröffnen sich für mittelständische Unternehmen vielfältige Möglichkeiten. Ein elementarer Teil in Richtung innovativer Wirtschaft spielt hierbei die künstliche Intelligenz (KI). KI macht es möglich, abstrakte Aufgaben und Probleme eigenständig von Computern lösen zu lassen, für die sonst die Intelligenz eines Menschen benötigt würde. Diese Technologie ist schon lange kein Trend mehr, sondern wird immer wichtiger für die Sicherstellung der zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit. Mittelständische Unternehmen sind in der Lage, aufgrund kurzer Entscheidungsphasen, rasch auf technische Innovationen - wie KI - zu reagieren. Doch warum fällt den Unternehmen die Transformation immer noch schwer?

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ISO 27001: In 6 Schritten zur Sicherheitszertifizierung

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Unternehmen, die sich erfolgreich nach ISO 27001 zertifizieren wollen, müssen alle für die Informationssicherheit relevanten Prozesse genau festgelegt haben - beginnend beim Anwendungsbereich des Information Security Management Systems (ISMS) über die Klassifizierung von Informationen bis hin zum Umgang mit Vorfällen, die den Geschäftsbetrieb nachhaltig unterbrechen können. Außerdem gilt es, eine erfolgreiche Implementierung und Verwendung eines Informationssicherheits-Risikomanagements sowie die Definition der Behandlung potenzieller Vorfälle sicherzustellen. Ein besonderes Augenmerk des ISO-Standards liegt darüber hinaus auf der Sensibilisierung des gesamten Personals sowie der kontinuierlichen Verbesserung des gesamten ISMS, das jährlich überprüft wird. Dieser Ratgeber gibt Schritt für Schritt wichtige Hilfestellungen und Tipps für eine erfolgreiche Umsetzung der ISO-27001-Zerfizierung.

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KI-Einsatz: Die größten Hürden – und wie Sie sie meistern!

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Von der Vision bis zur Wirklichkeit ist es aller Erfahrung nach ein weiter Weg. So auch beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI): Alle sprechen davon, aber trotzdem sind konkrete, praktische Einsatzszenarien noch immer rar gesät. Dies belegt unter anderem eine aktuelle Studie des Bitkom zum Einsatz von KI in deutschen Unternehmen.[1] Die große Mehrheit der über 600 befragten Unternehmen sieht Künstliche Intelligenz als Chance, aber nur neun Prozent setzen KI auch wirklich ein. Wie lässt sich diese große Diskrepanz erklären und was sind die Voraussetzungen dafür, dass KI stärker Einzug in die Prozesse der Unternehmen hält?

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Was kann generative KI im Wissensmanagement leisten?

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Generative KI wie ChatGPT generiert Texte, Konzepte, Entwürfe, Ideen - aber kreiert generative KI auch (neues) Wissen? Und können sich damit Tools wie ChatGPT zu innovativen Tools des Wissensmanagement entwickeln? So einfach lässt sich diese Frage nicht beantworten; es hängt letztlich davon ab, um welches Wissen es sich handelt und welche Aufgaben des Wissensmanagement durch und mit generativer KI bewältigt werden sollen.

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KI-basiertes Wissensmanagement: Insight Engines im industriellen Umfeld

Datenverarbeitung und -analyse sind auf dem Vormarsch: KI-basierte Anwendungen werden heute in wachsendem Umfang eingesetzt. Bestes Beispiel ist der Hype um ChatGPT. Schon plant die EU neue Urheberrechtsregeln für generative KI-Tools, nach denen diese offenlegen müssen, welches Material sie zum Training verwendet haben. In der industriellen Praxis indes ist der Mehrwert KI-basierter Anwendungen unbestritten. Produktionsbetriebe können durch den Einsatz KI-basierter Insight Engines schneller reagieren und Optimierungspotenziale aufdecken.

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