Archiv AI – Seite 4 von 15

ESG in der Praxis: data geschäftliche Erkenntnisse umwandeln

In den letzten zehn Jahren hat sich Nachhaltigkeit vom Randbereich der Unternehmensreputation zum Kern der Geschäftsleistung entwickelt. Das neue E-Book Artefact, „ESG in Action: Wie man data (Environmental, Social, and Governance) data Business Intelligence umwandelt“, dokumentiert diesen Wandel anhand von halbstrukturierten Interviews mit Führungskräften aus globalen Unternehmen wie Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec und Schenker sowie anhand von Erkenntnissen der OECD und data Nachhaltigkeits- und data Artefact.

Wird die Zukunft der agentenbasierten AI auf Wissensgraphen AI ?

Während Unternehmen sich beeilen, AI in die Praxis umzusetzen, stellen die meisten fest, dass ihre data nie für autonomes Schlussfolgern ausgelegt war. Heute entfallen bis zu 80 % der Zeit für AI auf data und die Anpassung von Schemata – ein Symptom für Infrastrukturen, die auf Speicherung und nicht auf Verständnis ausgelegt sind. Ohne eine Grundlage, die Beziehungen und Bedeutungen erfasst, bleiben KI-Agenten zwar leistungsstark, aber blind. Da AI zu aktiven Teilnehmern in Unternehmensabläufen werden, verändern sich Art und Umfang der data .

Gestaltung AI in den Bereichen Energie und Industrie

In den letzten 18 Monaten hat das Thema AI jede Strategiesitzung auf Führungsebene dominiert. Doch was, wenn dies bereits ein Thema von gestern ist? In der Energie- und Industriebranche verlagert sich die Diskussion rasch von GenAI hin zu Agentic AI. Dabei handelt es sich nicht nur um eine schrittweise Weiterentwicklung, sondern um ein neues Paradigma, das über die bloße Unterstützung von Aufgaben hinausgeht und industrielle Kernprozesse von Grund auf neu gestaltet.

AI Werbung: Die Zukunft der Werbung

Als OpenAI „Atlas“, seinen neuen, auf ChatGPT basierenden Browser, vorstellte, brachte das Unternehmen nicht einfach nur ein weiteres Produkt auf den Markt. Es öffnete eine Tür, die in die nächste Ära der Mensch-Computer-Interaktion und damit zwangsläufig auch in eine neue Dimension der Werbung führt.

Data für das Zeitalter der Agenten

Die meisten Unternehmen sind noch nicht bereit, ihren data aus der Dashboard-Ära durch einen AI zu ersetzen. Der aktuelle „State of Data Analytics“-Bericht von Salesforce zeigt, dass 84 % der Führungskräfte data Analytik der Meinung sind, ihre Strategien müssten grundlegend überarbeitet werden, bevor AI erfolgreich umgesetzt werden können. Die Führungskräfte schätzen, dass 26 % ihrer data unzuverlässig data , nur 43 % geben an, über formelle data zu verfügen, und rund 50 % sind nicht zuversichtlich, zeitnahe Erkenntnisse generieren und bereitstellen zu können. Gleichzeitig glauben 70 %, dass die wertvollsten Erkenntnisse in unstrukturierten data verborgen sind. Die Schlussfolgerung ist klar: Das Hindernis ist nicht der Enthusiasmus, sondern die Grundlage, und diese Grundlage muss sich ändern, bevor agentenbasierte Systeme skalieren können.

Das Heimwerkererlebnis bereichern: Wie ADEO AI nutzt, AI Inhalte und Wissen miteinander zu verknüpfen

Die Sortimentsoptimierung ist ein entscheidender Prozess im Einzelhandel, bei dem es darum geht, die ideale Produktzusammensetzung zu finden, um die Nachfrage der Verbraucher zu befriedigen und dabei die zahlreichen logistischen Rahmenbedingungen zu berücksichtigen. Die Einzelhändler müssen sicherstellen, dass sie die richtigen Produkte in den richtigen Mengen zum richtigen Zeitpunkt anbieten. Durch die Nutzung data Verbrauchererkenntnissen können Einzelhändler fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Artikel sie vorrätig halten, wie sie den Lagerbestand verwalten und welche Produkte sie auf der Grundlage von Kundenpräferenzen, saisonalen Trends und Verkaufsmustern priorisieren sollten.

MotherDuck im Überblick: Wie sich die AI Analyselösung der nächsten Generation in Ihren Data einfügt

MotherDuck erweitert die analytische Leistungsfähigkeit von DuckDB auf die cloud Funktionen für die Zusammenarbeit. Das Unternehmen liefert eine viermal schnellere Leistung als BigQuery und ermöglicht durch serverlose, nutzungsabhängige Preisgestaltung Kosteneinsparungen gegenüber herkömmlichen data . Nach der Ankündigung cloud neuen europäischen cloud von MotherDuck waren wir von der Leistung und der attraktiven Preisgestaltung beeindruckt. MotherDuck lässt sich bereits in Ihre Gold-Layer integrieren, um die Bereitstellung von data zu beschleunigen und gleichzeitig Kosten zu sparen. Siehe Leistungsbenchmark.

Wie AI die Suche AI – und was das für Kunden, Marketingfachleute und Marken bedeutet

AI die Suche AI und verlagert den Schwerpunkt von Ranking und Abruf hin zu Schlussfolgerungen und Synthese. Dieses Whitepaper zeichnet diese Entwicklung nach, erläutert die Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs) und zeigt die Auswirkungen für Marketingfachleute und Marken auf. Im Zentrum der neuen Messlandschaft steht das goldene Dreieck des MROI: Marketing-Mix-Modellierung (MMM) liefert die strategische Perspektive, quantifiziert die Auswirkungen des Marketings auf den Umsatz und bietet Optimierungs- und Simulationswerkzeuge zur Steuerung der Budgetverteilung. Inkrementalitätstests überprüfen, ob Kampagnen tatsächlich zusätzliche Ergebnisse erzielen, indem sie Test-gegen-Kontroll-Experimente nutzen, um Kausalität nachzuweisen. Außerdem kalibrieren sie sowohl MMM- als auch Attributionsmodelle. Die Attribution unterstützt die laufende Optimierung, indem sie den Wert über die gesamte Customer Journey verteilt. Im Jahr 2025 nutzen fortschrittliche Modelle Deep Learning und Aufmerksamkeitsmechanismen, um Kanalinteraktionen effektiver zu erfassen. Diese Methoden sind am wirkungsvollsten, wenn sie zusammen eingesetzt werden: MMM für die langfristige Planung, Inkrementalität für die Grundwahrheit und Attribution für Agilität in Echtzeit. Unternehmen stehen zudem vor der Entscheidung zwischen In-House- und SaaS-Lösungen. In-House-Lösungen bieten Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle, erfordern jedoch Fachkräfte und Investitionen, während SaaS Geschwindigkeit und Fachwissen bietet. Die richtige Wahl hängt von den Ressourcen und data ab. Beispiele aus der Praxis verdeutlichen bewährte Verfahren: Googles Meridian führt ein Open-Source-MMM-Toolkit ein, um die Kalibrierung, die Messung im oberen Trichter und die Korrektur von Verzerrungen zu verbessern. Accor nutzt Inkrementalitätstests, um Annahmen zu hinterfragen und die Budgetverteilung zu optimieren. Nike demonstriert die Kraft von Beharrlichkeit und kulturellem Wandel, indem es Messungen in Prozesse einbettet und Erkenntnisse demokratisiert. Artefact die 95-5-Regel und zeigt, wie die Messung des Markenwerts langfristiges Wachstum mit kurzfristiger Leistungseffizienz verknüpft. Mit Blick auf die Zukunft werden fünf Trends die Messung prägen: verbesserte data , neue Frameworks für Retail Media und Connected TV, internes MMM mit Tests, Privacy-First-Ansätze und aufmerksamkeitsbasierte Metriken. Die Schlussfolgerung ist klar: Marketingmessung ist heute ein strategischer Wegbereiter. Durch die Integration von Methoden, deren Verankerung in der Unternehmenskultur und die Fokussierung sowohl auf Performance als auch auf die Marke können CMOs ihre Budgets verteidigen und nachhaltiges Wachstum erschließen.

Ein Leitfaden für Führungskräfte zur Marketingmessung im Jahr 2025

Im Jahr 2025 hat die Marketingmessung für die Führungsetage höchste Priorität erlangt. Während generative AI die Kampagnenumsetzung AI , ist es die Messung, die den Wert nachweist und Budgets sichert. Dennoch ist der Reifegrad nach wie vor gering: Die meisten CMOs haben weiterhin Schwierigkeiten, die Ausgaben dynamisch an die Leistung anzupassen. Die Herausforderung besteht darin, Marken- und Performance-Marketing in Einklang zu bringen, mit fragmentierten data umzugehen und Entscheidungen auf strategischer und operativer Ebene aufeinander abzustimmen. Im Zentrum der neuen Messlandschaft steht das goldene Dreieck des MROI: Marketing-Mix-Modellierung (MMM) liefert die strategische Perspektive, quantifiziert die Auswirkungen des Marketings auf den Umsatz und bietet Optimierer und Simulatoren zur Steuerung der Budgetverteilung. Inkrementalitätstests überprüfen, ob Kampagnen tatsächlich zusätzliche Ergebnisse erzielen, indem sie Test-gegen-Kontroll-Experimente nutzen, um Kausalität nachzuweisen. Außerdem kalibrieren sie sowohl MMM- als auch Attributionsmodelle. Die Attribution unterstützt die laufende Optimierung, indem sie den Wert über die gesamte Customer Journey verteilt. Im Jahr 2025 nutzen fortschrittliche Modelle Deep Learning und Aufmerksamkeitsmechanismen, um Kanalinteraktionen effektiver zu erfassen. Diese Methoden sind am wirkungsvollsten, wenn sie zusammen eingesetzt werden: MMM für die langfristige Planung, Inkrementalität für die Grundwahrheit und Attribution für Agilität in Echtzeit. Unternehmen stehen zudem vor der Entscheidung zwischen In-House- und SaaS-Lösungen. In-House-Lösungen bieten Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle, erfordern jedoch Fachkräfte und Investitionen, während SaaS Geschwindigkeit und Fachwissen bietet. Die richtige Wahl hängt von den Ressourcen und data ab. Beispiele aus der Praxis verdeutlichen bewährte Verfahren: Googles Meridian führt ein Open-Source-MMM-Toolkit ein, um die Kalibrierung, die Messung im oberen Trichter und die Korrektur von Verzerrungen zu verbessern. Accor nutzt Inkrementalitätstests, um Annahmen zu hinterfragen und die Budgetverteilung zu optimieren. Nike demonstriert die Kraft von Beharrlichkeit und kulturellem Wandel, indem es Messungen in Prozesse einbettet und Erkenntnisse demokratisiert. Artefact die 95-5-Regel und zeigt, wie die Messung des Markenwerts langfristiges Wachstum mit kurzfristiger Leistungseffizienz verknüpft. Mit Blick auf die Zukunft werden fünf Trends die Messung prägen: verbesserte data , neue Frameworks für Retail Media und Connected TV, internes MMM mit Tests, datenschutzorientierte Ansätze und aufmerksamkeitsbasierte Kennzahlen. Die Schlussfolgerung ist klar: Marketingmessung ist heute ein strategischer Wegbereiter. Durch die Integration von Methoden, deren Verankerung in der Unternehmenskultur und die Fokussierung sowohl auf Performance als auch auf die Marke können CMOs ihre Budgets verteidigen und nachhaltiges Wachstum erschließen.