AI Technology Archives - Seite 4 von 15

Artefact leitet die Arbeitsgruppe zur Festlegung der ersten globalen AI-Standards für Vermessungsingenieure

Als Beweis für seine Führungsrolle in den Bereichen data und AI für die bebaute Umwelt war Artefact an der Ausarbeitung und Veröffentlichung der ersten globalen Ausgabe der AI-Standards der Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS) maßgeblich beteiligt. Diese Standards, die ab dem 9. März 2026 für alle 150.000 Chartered Surveyors gelten, gelten als die ersten, die von einem nationalen Immobilienverband veröffentlicht wurden, und werden als Vorlage für künftige Leitlinien zum verantwortungsvollen Einsatz von AI dienen.

Die Wirtschaft der Intentionalität: Executive Brand Experience im Jahr 2026

Um die Landschaft des Jahres 2026 zu verstehen, müssen wir uns die Entwicklung der Erlebniswirtschaft in den letzten Jahren noch einmal vor Augen führen. Unmittelbar nach der Pandemie erlebten wir das Phänomen der “Rache der Präsenz”: eine Explosion von Massenveranstaltungen, Festivals und leistungsorientierten Wellness-Marathons, Triathlons und frenetischen Networking-Agenden in überfüllten Cafés. Dieser Exzess hat jedoch eine neue Pathologie hervorgebracht: die sensorische Müdigkeit. Die Führungskraft des Jahres 2026 trifft auf Veranstaltungen ein, die von Bildschirmen, oberflächlichem Networking und endlosen Produktivitätsversprechen gesättigt sind.

Vom CDP zum intelligenten Wachstum – Wie Data und AI die nächste Welle der Marketingtransformation vorantreiben

In einer Zeit, in der jede Kundeninteraktion einen data-Punkt generiert, geht es bei der Transformation des Marketings nicht mehr nur um die Einführung neuer Technologien, sondern um datengestützte Erkenntnisse. Die nächste Entwicklungsstufe des digitalen Marketings wird nicht durch einzelne Tools bestimmt, sondern davon, wie nahtlos data und AI zusammenwirken, um ein substanzielles, messbares Wachstum zu erzielen.

Der Vorteil von Agentic AI im Gesundheitswesen: Beschleunigung des ärztorientierten Marketings der Pharmaindustrie – von der Erkenntnis bis zum Ergebnis

Das neue E-Book von Artefact mit dem Titel „Der Vorteil agentischer AI im Gesundheitswesen: Beschleunigung des HCP-zentrierten Marketings der Pharmaindustrie – von der Erkenntnis zum Ergebnis“ zeigt, dass agentische AI einen bedeutenden Fortschritt bei der Bewältigung dieser Herausforderungen darstellt. Während sich traditionelle generative AI auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, kann agentische AI aktiv handeln. Es erhält Ziele und Vorgaben, denkt strategisch und führt Aufgaben autonom innerhalb der Grenzen der Compliance und genehmigter data-Quellen aus. Agentes AI macht AI von einem Produktivitätswerkzeug zu einem Motor für die Unternehmensleistung.

ESG in der Praxis: Nachhaltigkeit in geschäftliche Erkenntnisse umsetzen

In den letzten zehn Jahren hat sich Nachhaltigkeit vom Randbereich der Unternehmensreputation zum Kern der Geschäftsleistung entwickelt. Das neue E-Book von Artefact mit dem Titel „ESG in Action: Wie man Umwelt-, Sozial- und Governance-Kriterien (ESG) data in Business Intelligence umwandeln), dokumentiert diesen Wandel anhand von halbstrukturierten Interviews mit Führungskräften aus der obersten Etage globaler Unternehmen wie Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec und Schenker sowie anhand von Erkenntnissen der OECD und der Nachhaltigkeits- und data-Experten von Artefact.

Wird die Zukunft von Agentic AI von Wissensgraphen abhängen?

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

Gestaltung der AI-Strategie im Bereich Energie und Industrie

In den letzten 18 Monaten hat das Thema 'Generative KI' jede Strategiesitzung auf C-Level dominiert. Aber was, wenn das bereits das alte Thema ist? Im Energie- und Industriesektor verlagert sich die Diskussion schnell von GenAI zu Agentic AI. Dabei handelt es sich nicht nur um ein inkrementelles Update, sondern um ein neues Paradigma, das von der einfachen Ergänzung von Aufgaben zur völligen Neuerfindung zentraler Industrieprozesse übergeht.

AI-gesteuerte Anzeigen: Die Zukunft der Werbung

Als OpenAI mit „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 – Plattformen für das Zeitalter der Agenten

Die meisten Unternehmen sind nicht bereit, einen data-Stack aus der Dashboard-Ära durch einen KI-Stack zu ersetzen. Die jüngste Studie von Salesforce zum Stand von Data & Analytics zeigt, dass 84% der data- und Analytics-Führungskräfte sagen, dass ihre Strategien komplett überarbeitet werden müssen, bevor KI-Ambitionen erfolgreich sein können. Die Führungskräfte schätzen, dass 26% ihrer data nicht vertrauenswürdig sind, nur 43% über formale data governance-Rahmenwerke verfügen und etwa 50% kein Vertrauen in ihre Fähigkeit haben, zeitnahe Erkenntnisse zu generieren und zu liefern. Gleichzeitig glauben 70%, dass die wertvollsten Erkenntnisse im unstrukturierten data stecken. Die Schlussfolgerung liegt auf der Hand: Das Hindernis ist nicht der Enthusiasmus, sondern die Grundlage, und diese Grundlage muss sich ändern, bevor agentische Systeme skalieren können.