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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.

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.

Laut dem MuleSoft Connectivity Report treiben Unternehmen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) weiter voran. Dem gegenüber steht eine mit den Jahren gewachsene IT-Landschaft, mit der sich dieses Vorhaben nicht „on the fly“ umsetzen lässt.

Nicht erst durch Corona hat die digitale Kommunikation weltweit einen signifikanten Fortschritt erlebt. So kommt es immer mehr dazu, dass Berufstätige tagtäglich im Homeoffice oder mobil arbeiten. Dabei gehört die Teilnahme an virtuellen Meetings zum Alltag für viele Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer. Besonders diese Entwicklung birgt jedoch auch die Gefahr für eine neuere Art der körperlichen und mentalen Belastung, bekannt als "Zoom-Fatigue".

Mit der wachsenden Popularität von Cloud-Lösungen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre IT-Sicherheit an die neue Realität anzupassen. Vereint die Infrastruktur sowohl lokale Systeme als auch Cloud-Technologien, muss die Security-Strategie einen identitätsbasierten, holistischen Ansatz verfolgen, der auch Cloud-basierte Tools umfasst.

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.

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.

Was haben der "Friends"-Star Courteney Cox, das Model Elle Macpherson, die Schauspieler Sandra Bullock, Nicolas Cage, Russel Crow und Keanu Reaves sowie Sänger Lenny Kravitz und die frühere First Lady Michelle Obama gemeinsam? Sie sind allesamt prominente Vertreter der Generation der Babyboomer. Und noch mehr: Sie sind alle im Jahr 1964 geboren - ein Jahr, das hierzulande geradezu als historisch gilt. Es ist nämlich das kinderreichste Jahr Deutschlands. In beiden Teilen der Republik wurden damals laut statistischem Bundesamt knapp 1,4 Millionen Babys geboren. Zum Vergleich: 2023 lag der Wert mit lediglich 519.000 Geburten bei weniger als der Hälfte.

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.

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.

Kubernetes hat die Orchestrierung von Containern beherrschbar gemacht. Die Bedienung der Open-Source-Plattform ist allerdings keinesfalls trivial. Die hohe Komplexität verführt im praktischen Einsatz selbst Experten zu Fehlern. Die Folgen können gravierend sein - sind aber vermeidbar.

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.

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.

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.

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.

"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.

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?

Wissen gibt es im Überfluss - auch und gerade in Unternehmen. Die Herausforderung besteht darin, aus dem vorhandenen Wissensbestand diejenigen Wissensbausteine zu extrahieren, die situations- und bedarfsbedingt relevant sind. Doch genau an dieser Stelle scheitert die organisationsweite Suche noch viel zu häufig. Zum einen, weil ein Großteil des Wissens schlicht und ergreifend gar nicht dokumentiert ist, sondern ausschließlich in den Köpfen einzelner Experten schlummert, Stichwort: Kopfmonopole. Zum anderen aber auch, weil zahlreiche Wissensbausteine - und die ihnen zugrundeliegenden Daten und Informationen - in heterogenen Lösungen, lokalen Speichersystemen oder analogen Archiven lagern, auf die die Suchlösung im Zweifel nur partiell Zugriff hat. Fehlende Tags und Metadaten tun dabei oft ihr Übriges. In der Folge investieren Mitarbeitende viel zu viele Ressourcen in die Suche nach den richtigen Informationen - und verlieren damit nicht nur wertvolle Zeit, sondern auf längere Sicht auch ihre Motivation. Ein Aspekt, den sich Unternehmen in Zeiten von demografischem Wandel und Fachkräftemangel nicht (mehr) leisten können.

Risiken gehören zum Unternehmensalltag - ob extern oder intern, wirtschaftlich oder strategisch, rechtlich oder finanziell. Peter Drucker, Wirtschaftsvordenker und Ur-Vater des Wissensmanagements, sagte einmal "Es gibt Risiken, die einzugehen du dir nicht leisten kannst und es gibt Risiken, die nicht einzugehen du dir nicht leisten kannst!". Neben der Weisheit, das eine vom anderen zu unterscheiden, braucht es in den Unternehmen hauptsächlich eines: Führungskräfte und Mitarbeiter, die potenzielle Risiken schnell erkennen, bewerten und bewältigen können. Oder, wie Warren Buffett, einer der erfolgreichsten Investoren aller Zeiten, feststellte: "Risiken entstehen, wenn man nicht weiß, was man tut!"

Dass der Fachkräftemangel keine Erfindung pessimistischer Wirtschaftspropheten ist, spüren nicht nur die Unternehmen, sondern auch ihre Kunden Tag für Tag. Die Verkaufsstärke leidet, die Servicequalität nimmt ab und ein prekärer Verlust an organisationalem Wissen und Innovationskraft ist zu verzeichnen. In diesem Szenario kommt es im Unternehmen darauf an, alle möglichen personellen Energien maximal auszuschöpfen. Eines der Topmittel gegen den Fachkräftemangel ist es, Menschen in die für sie richtigen Positionen bringen. Das Zauberwort lautet hier "Talent-Fit": Passt dieser Mensch fachlich, persönlich und kulturell in die Organisation, an den Ort seines Einsatzes und zu der ihm zugedachten Rolle?

Viele Unternehmen ahnen nicht, welche ungenutzten Potenziale in ihnen schlummern: in den Führungskräften und Mitarbeitenden, in deren Kompetenzen, in den Prozessen und Abläufen, in den Führungsstrukturen. So kommt es zur Potenzialvergeudung, manchmal sogar zur Potenzialvernichtung. Und das allein aufgrund der Tatsache, dass die Entscheider in den Firmen keinen oder nur einen unzureichenden Überblick über die vorhandenen und brachliegenden Potenziale haben. Aber das lässt sich ändern.

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?

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.

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.

Eine Cloud-Migration ist letztlich nie abgeschlossen. Unternehmen sollten deshalb nicht in Cloud-Projekten denken, sondern eine Lifecycle-Denkweise einnehmen. Nur so kann der Enttäuschung von nicht endenden Cloud-Projekten vorgebeugt werden. Damit kommen auf mittlere Sicht auch die Vorteile von Cloud-Plattformen und -Services wie hohe Innovationskraft, Effizienz, Agilität und Skalierbarkeit vollständig zum Tragen.

Im Personalwesen wirkt die Technologie als Katalysator für revolutionäre Veränderungen. Ein Großteil der Personalprozesse ist bereits automatisiert. HR Analytics, also der Einsatz von Datenanalysen in der Personalarbeit, ist eine noch relativ junge Entwicklung. Durch den Einsatz von Daten und Algorithmen können Schwachstellen schnell und zuverlässig aufgedeckt und die Entscheidungsfindung in allen Bereichen von der Rekrutierung bis zur Personalentwicklung verbessert werden. Damit ist das Personalwesen bestens gerüstet für eine stark vernetzte Zukunft. Doch wie genau kann HR Analytics in Unternehmen eingesetzt werden?

Im Alltag haben wir es überwiegend mit Bildschirmen und Maschinen zu tun. Der persönliche Kontakt oder die Interaktion mit Menschen sinkt Schritt für Schritt. Sei es beim Self-Checkout an der Kasse, bei der Gepäckaufgabe am Flughafen oder der Bezahlung des Taxis. Doch was für viele im privaten Umfeld selbstverständlich geworden ist, gilt nicht zwingend im Business-Kontext. Vor allem nicht bei kleinen und mittleren Unternehmen. Von der Buchhaltung über die Rechnungstellung bis hin zur Kundenkommunikation oder Vermarktung der eigenen Dienstleistungen und Produkte arbeiten Handwerksbetriebe, Steuerbüros oder der Einzelhandel oft noch analog. Sellwerk, das Netzwerk des Mittelstands, hat durch eine Befragung zum Thema Digitalisierung ein Stimmungsbild deutscher KMU eingeholt – das Digitalisierungsbarometer. Die Antworten ermöglichen Rückschlüsse auf Chancen und Herausforderungen, die mit der technischen Transformation einhergehen.

In vielen Unternehmen und Branchen ist mobiles Arbeiten nicht mehr wegzudenken. Gerade bei Frontline Workern ­- sei es im Außendienst, an Kraftwerken und Anlagen, im Einzelhandel oder auf der Baustelle - gehören mobile Endgeräte daher mittlerweile zur Standardausstattung. Dass hier Konzepte wie Unified Communication and Collaboration (UCC) erforderlich sind, um eine reibungslose standortunabhängige Kommunikation zu gewährleisten, liegt auf der Hand. Doch diese Ansätze übersehen häufig einen echten Produktivitätskiller: ungepflegte Adressbücher auf den mobilen Endgeräten und damit veraltete oder fehlende Kontaktdaten wie etwa Kundentelefonnummern. Genau hier kommen moderne Tools ins Spiel.

Rechnungen sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken und für das reibungslose Funktionieren unserer Wirtschaft unerlässlich. Dennoch ist es erstaunlich, dass insbesondere kleine und mittlere Unternehmen immer noch häufig auf die traditionelle Papierrechnung zurückgreifen. Bemerkenswert ist, dass trotz moderner Bürotechnik rund 60 bis 70 Prozent des sauberen, weißen Papiers im Müll landen. Zudem verbringen wir täglich fast zwei Stunden mit der Suche nach wichtigen Dokumenten, Informationen und Akten. Das ist nicht nur eine Verschwendung unserer kostbaren Zeit, sondern auch eine unnötige Belastung unseres Budgets. Ein gangbarer Weg aus dieser Situation könnte die Umstellung auf eine digitale Rechnungsverarbeitung sein, die uns im Kampf gegen die gigantischen Papierberge effektiv unterstützen könnte.

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.

Nicht alle Daten sind für Reportings geeignet oder gleichermaßen wertvoll. Die Kunst liegt einerseits darin, die richtigen für den jeweiligen Use Case zu identifizieren. Andererseits müssen Unternehmen sie dann auch sinnvoll auswerten, um den maximalen Nutzen aus ihnen zu ziehen. Doch welche Daten sind die richtigen?

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?

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.

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

"Zukunft soll man nicht voraussehen wollen, sondern möglich machen", lautet ein Aphorismus von Antoine de Saint-Exupéry (1900-1944). Ossip Flechtheim, der 1943 den Begriff "Futurologie" prägte, würde dem wohl entgegenhalten, dass Voraussehen und Machen von Zukunft keine Gegensätze sind. Langfristig erfolgreich sind Organisationen, die beides beherrschen: Zukunft vorauszusehen und möglich zu machen. Schon lange bevor in den 1990er Jahren der Begriff der "Lernenden Organisation" populär wurde, taten Unternehmen wie die Shell Corporation genau das: Systematisch, achtsam und kreativ erarbeiteten sie Szenarien möglicher Zukünfte, um für unterschiedliche Entwicklungen gewappnet zu sein. Corporate Foresight (CF), auf Deutsch: organisationale Vorausschau, wird dies genannt. Aufgrund der Schnelllebigkeit und Volatilität unserer Welt ist die Corporate Foresight heute nötiger - aber auch herausfordernder - als je zuvor.

Lebenslanges Lernen ist heute nötiger denn je. Angesichts globaler Megatrends wie dem demografischen Wandel, dem beschleunigten technologischen Fortschritt und einer zunehmenden weltweiten Vernetzung, gewinnt die kontinuierliche Weiterbildung zunehmend an Bedeutung, um mit den Veränderungen Schritt halten zu können. Eine aktuelle Studie unter deutschen Erwerbstätigen von YouGov im Auftrag des Project Management Institutes (PMI) zeigt jedoch, dass beim Thema Re- und Upskilling ein Riss durch die Generationen geht. Während für junge Talente Weiterbildung inner- und außerhalb der eigenen Arbeitszeit selbstverständlich ist, sinkt bei über 35-Jährigen die Bereitschaft für zusätzliche Schulungen oder Seminare rapide. Hier müssen Unternehmen eine Kultur des Lernens etablieren, die nicht nur alle mitnimmt, sondern auch auf die unterschiedlichen Lernbedürfnisse eingeht.

Die Zeiten, da die Employee Experience nur Personalabteilungen beschäftigte, sind vorbei. Kein Wunder, haben positive Mitarbeitererfahrungen doch großen Einfluss auf die Customer Experience und damit auf den Unternehmenserfolg. Bislang sehen sich die meisten Unternehmen allerdings noch nicht optimal aufgestellt - moderne Technologien können helfen.

Die Personalabteilung muss nicht nur für eine reibungslose Verwaltung der Belegschaft sorgen, sondern auch an der Geschäftstransformation des Unternehmens aktiv mitwirken. Digitale Prozesse sind dafür unverzichtbar. Der Schlüssel zum Erfolg ist eine leistungsfähige HXM-Software (Human Experience Management), die alle Personaldaten zentral vorhält, Workflows steuert und den gesamten Employee Lifecycle abbildet. Dabei geht der Trend zu Lösungen auf Low-Code- bzw. No-Code-Basis.

Egal, in welcher Branche: Will sich ein Unternehmen auf dem Markt behaupten, kann es sich abteilungsspezifische Wissenssilos schlichtweg nicht mehr leisten. Gerade im Hinblick auf Remote- und Hybrid-Arbeit heißt es, kluge Konzepte zu entwickeln, die es erlauben, innerbetriebliches Know-how strukturiert zu verwalten und zugänglich zu machen. Viele Firmen greifen dafür auf Tools wie Microsoft SharePoint zurück - in dem Glauben, dass dies bereits ihr Problem löst. Warum eine Software allein aber nicht ausreicht und was es zu beachten gilt, damit gutes Wissensmanagement gelingt, zeigt dieser Beitrag.

Von 2017 bis 2021 investierten Unternehmen weltweit 4,45 Billionen Dollar (USD) in ihre digitale Transformation. Dieser Trend wird sich wahrscheinlich fortsetzen und in den nächsten fünf Jahren vermutlich die Marke von zehn Billionen Dollar übersteigen. Doch was erhalten die Unternehmen im Gegenzug? Trotz der enormen Ressourcen, die der digitalen Transformation gewidmet werden, zeigen Studien, dass bis zu 70 Prozent dieser Initiativen ihr ausgewiesenes Ziel nicht erreichen. Welche Ursachen dem zugrunde liegen, hat die Closing the Data Decision Gap untersucht. Das zentrale Ergebnis: Nur durch eine optimale Nutzung können Daten ihr riesiges Potenzial entfalten und dadurch Unternehmen sowie deren Mitarbeitende nachhaltig voranbringen.

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.

Corona hat Deutschland schwer genug getroffen. Nicht auszudenken, wie es uns ohne schnelles Internet via LTE und 5G ergangen wäre: Das Web war nicht nur Kontakt zur Außenwelt und Alleinunterhalter für viele Menschen - ohne die Möglichkeit, im Homeoffice zu arbeiten, wäre vermutlich entweder die Wirtschaft oder unser Gesundheitssystem kollabiert. Die Pandemie ist gegangen, doch die Nachfrage nach Hochgeschwindigkeitsinternet steigt unaufhörlich. Dieser gesteigerte Bedarf an Konnektivität eröffnet ungeahnte Potenziale für die Telekommunikationsbranche. Mithilfe intelligenter Automatisierungstechnologien kann sie ihre Effizienz und Kundenzufriedenheit maßgeblich verbessern.

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.

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.

Hammerer Aluminium Industries (HAI) möchte die langjährige Erfahrung in der Aluminiumindustrie und das wertvolle Wissen seiner Mitarbeitenden dokumentieren und innerhalb des Unternehmens weitergeben. HAI legt Wert darauf, das individuelle Potenzial der Mitarbeitenden mit der Unterstützung neuer Technologien auszuschöpfen und ihnen als Arbeitgebender Flexibilität zu bieten, um die Mitarbeiterbindung zu stärken. Dafür hat sich HAI für die Einführung einer Talentmanagement-Lösung entschieden.

Die Einführung einer neuen ERP-Software stellt eine große Herausforderung dar und erfordert eine sorgfältige Planung. Ist die Entscheidung erst einmal gefallen, sind die Erwartungen an die Funktionalität des Systems meist sehr hoch. Es wird erwartet, dass sich die täglichen Arbeitsabläufe und Leistungskennzahlen deutlich verbessern. Die Bewertung der Leistungsfähigkeit und des Nutzens des eingeführten ERP-Systems ist jedoch eine komplexe Angelegenheit. Welche Key Performance Indicators (KPIs) benötigen Sie, um den Erfolg und die Effizienz Ihrer ERP-Software bewerten zu können?

Der "2023 Global State of Upskilling and Reskilling Report" von 360Learning beleuchtet den aktuellen Stand des Um- und Weiterbildungsangebots für Angestellte in Unternehmen aus Deutschland und Österreich, Frankreich, dem Vereinigten Königreich und den USA. Die Studie legt nahe, dass Beschäftigte ihr Verbleiben in einem Unternehmen u.a. davon abhängig machen, ob klare Karrierewege für sie vorgesehen sind. Recruitern und Personalentwicklern jedoch fehlt es an Einblicken in das vorhandene Wissen im Unternehmen und die Karrierewünsche der Angestellten. Mit passgenauen Fortbildungsangeboten kommen sie teils nicht hinterher.

In Erfurt hat das Deutsche Rote Kreuz seine interne Zusammenarbeit umgestellt: Fast alle Mitarbeitenden nbutzen eine App und profitieren so von optimalem Datenschutz, reibungsloser Kommunikation und digitalen Prozessen. Ein großer Vorteil im Wettbewerb um Fachkräfte.

Mit Plattformen für das Datenmanagement (Data Hubs) können Unternehmen Informationssilos beseitigen, die bislang nebeneinander her existieren. Die damit erreichten Effekte - besseres Stammdatenmanagement, höhere Datenqualität - sind dabei nur der technische Aspekt. Ebenso wichtig ist der Human Factor: Die Menschen in den Fachbereichen gilt es mit einzubeziehen und Aufgaben neu zuzuordnen. Konkret müssen Unternehmen mit Einführung eines Data Hubs zugleich neue Standards, Prozesse und Rollen für die sichere und transparente Nutzung von Informationen etablieren - auch bekannt unter dem Schlagwort Data Governance. Letztlich sollte das Business die Technologie steuern und nicht umgekehrt. Fünf Maßnahmen zählen in diesem Rahmen zu einer wirkungsvollen Data-Hub-Strategie, welche Datenmanagement und Data Governance integriert.

Fertigungsunternehmen sehen sich weiterhin mit vielfältigen Herausforderungen konfrontiert. Nicht zuletzt haben die stark gestiegenen Energiepreise die Betriebskosten in die Höhe schnellen und so manche Digitalisierungsbestrebung stagnieren lassen. Interne Marktentwicklungen wie der Fachkräftemangel, eine steigende Nachfrage nach höherer Produktvielfalt sowie verkürzte Produktlebenszyklen kommen erschwerend hinzu. Die Methoden und Instrumente des Lean Managements sind Jahrzehnte nach ihrer ersten Beschreibung deshalb so wichtig wie nie, was 90 % der befragten Unternehmen einer 2023 von Staufen durchgeführten Studie "Zukunft Industrie" bestätigen.