Künstliche Intelligenz / Robotic


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7 Best Practices gegen GenAI-Wildwuchs im Unternehmen

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.

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Der Einsatz von KI im Vertrieb bei MAN Truck & Bus

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

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KI-gestütztes E-Learning bei den Main-Kinzig-Kliniken

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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.

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25 Jahre Wissensmanagement – ein persönlicher Rückblick und Ausblick

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?

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Trends und Megatrends verändern Organisationsumwelten: Was bedeutet das für die Kompetenzentwicklung?

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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.

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Ein Intranet bleibt ein Intranet: Schnittmenge Mensch - KI und der digitale Arbeitsplatz

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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.

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KI im Recruiting: So können Organisationen ChatGPT & Co. für die Personalgewinnung nutzen

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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?

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KI – ein Game Changer im HR- und Bildungsbereich?

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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.

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Wie KI riesige Datenmengen nutzbar macht

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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.

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Wie kann der Einsatz von KI ganzheitlich gelingen?

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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.

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Angst, etwas zu verpassen? Vier Tipps gegen Technologie-"FOMO"

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.

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KI muss als Teaminitiative gesehen werden

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.

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KI im Mittelstand: Mythen und Fakten

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.

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6 Fragen, die sich Unternehmen zum GenAI-Einsatz stellen sollten

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.

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Worauf kommt es an? Die fünf wichtigsten Triebkräfte der KI-Revolution

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!

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Umfrage: Die neusten Trends bei globalen KI- und Nachhaltigkeitsinitiativen

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.

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Modern Teaming: Teamarbeit neu definiert

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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.

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Digital Twins: Was sie leisten können – und welche Rolle KI dabei spielt

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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.

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Wie lässt sich der Erfolg von KI messen?

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

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Wenn zwei Boomer auf GenZ treffen: Wissensmanagement, New Work & Future Skills

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

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Sind Sie bereit für Microsofts Copilot?

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

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Tool implementiert – und dann?

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

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Intelligenteres Wissensmanagement mit KI

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

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Auf dem Weg zum digitalen Hidden Champion

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

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Wissensmanagement: (K)eine Frage von KI?

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

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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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Künstliche Intelligenz / Robotic

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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Künstliche Intelligenz / Robotic

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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Künstliche Intelligenz / Robotic

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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