Von der Effizienz zur Wirkung: Der AI entkommen
Generative AI hat die Lieferzeiten verkürzt: Was früher acht Stunden dauerte, dauert jetzt drei. Aber wo bleiben die restlichen fünf Stunden?
Generative AI hat die Lieferzeiten verkürzt: Was früher acht Stunden dauerte, dauert jetzt drei. Aber wo bleiben die restlichen fünf Stunden?
In der Unternehmenssoftware vollzieht sich ein subtiler, aber tiefgreifender Wandel. Jahrelang florierte SaaS auf der Grundlage von UX - gut gestalteten Schnittstellen, die Menschen durch immer komplexere Arbeitsabläufe führen sollten.
Jahrzehntelang florierte die Beratung, indem sie ausgefeilte Foliendateien mit Rahmenwerken und Benchmarks lieferte.
Die Markenhersteller beneiden die Einzelhändler schon lange um die Unmengen an data , die in ihren Systemen gespeichert sind. Der durchschnittliche Kunde nimmt an etwa 13 Kundenbindungsprogrammen teil, bleibt aber nur in der Hälfte davon aktiv, sodass die "Beziehung" oft an der Kasse endet.
Der Prozess der Absatz- und Betriebsplanung (S&OP) zielt darauf ab, die Abteilungen Vertrieb, Betrieb und Finanzen auf einen integrierten und realisierbaren Plan auszurichten. S&OP ist mehr als eine monatliche Agenda, sondern ein kontinuierlicher Zyklus, der darauf abzielt, die Zukunft zu antizipieren und die Organisation darauf vorzubereiten, sie effizient zu erfüllen. Artificial Intelligence AI) ist heute in Teilen dieses Prozesses bereits Realität - insbesondere in der Bedarfsplanung. Ihr Potenzial geht jedoch noch weiter: In dem Maße, in dem wir die analytische Reife und die Integration zwischen Teams und data weiterentwickeln, kann AI zu einem zentralen Instrument für schnellere, präzisere und an der Geschäftsrealität orientierte Entscheidungen werden.
Die Zukunft der Werbung entwickelt sich rasant weiter, und damit auch die Art und Weise, wie wir die Verbraucher verstehen und erreichen. Google läutet eine neue Ära von Suchmetriken ein, die detailliertere, umsetzbare Erkenntnisse für Vermarkter liefern. Zwei neue Metriken, User Searches und Ad Opportunities, stehen an der Spitze dieses Wandels, angetrieben von Fortschritten in der AI und multimodalen Suchfunktionen.
Die Einführung von AI bringt erhebliche ethische Überlegungen und Herausforderungen für die Governance mit sich, die nicht ignoriert werden dürfen. Die Art und Weise, wie wir AI entwickeln, einsetzen und verwalten, wird sich grundlegend auf die Zukunft unserer Gesellschaften und Volkswirtschaften auswirken.
Der rasante Aufstieg der generativen AI (GenAI), die von hochentwickelten Large Language Models (LLMs) angetrieben wird, hat weltweit Aufmerksamkeit erregt, da sie bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Erstellung von Inhalten, der Zusammenfassung und der Interaktion demonstriert hat. Unternehmen erforschen und integrieren diese Tools aktiv, um die Produktivität zu steigern und neue Wege der Kommunikation zu erschließen. Wenn man sich jedoch nur auf GenAI konzentriert, übersieht man den nächsten seismischen Wandel in der artificial intelligence: Agentische AI.
In der heutigen, von unerbittlichem Wettbewerb geprägten Unternehmenslandschaft sind Agilität und fundierte Entscheidungen von größter Bedeutung. Die Fähigkeit, schnell auf die kollektive Intelligenz eines Unternehmens zuzugreifen und diese zu nutzen, kann den entscheidenden Unterschied zwischen Erfolg und Überleben ausmachen. Unter der Oberfläche vieler Unternehmen verbirgt sich jedoch ein erhebliches, oft unterschätztes Hindernis für Produktivität und Innovation: das allgegenwärtige Problem des fragmentierten und unzugänglichen Wissens.
