In der Unternehmenssoftware vollzieht sich gerade eine subtile, aber tiefgreifende Veränderung. Jahrelang lebte SaaS von der Benutzererfahrung – von gut durchdachten Benutzeroberflächen, die darauf ausgelegt waren, Menschen durch immer komplexere Arbeitsabläufe zu führen.
Jahrzehntelang florierte die Beratungsbranche durch die Vorlage von ausgefeilten Präsentationen, die voller Rahmenkonzepte und Vergleichswerte waren.
Marken beneiden schon seit langem die riesigen Mengen an data , die in den Systemen der Einzelhändler data . Der durchschnittliche Käufer ist bei etwa 13 Treueprogrammen angemeldet, bleibt aber nur bei knapp der Hälfte davon aktiv, sodass die „Beziehung“ oft schon an der Kasse endet.
Der S&OP-Prozess (Sales and Operations Planning) zielt darauf ab, die Abteilungen Vertrieb, Produktion und Finanzen auf einen integrierten und realisierbaren Plan abzustimmen. S&OP ist mehr als nur eine monatliche Agenda – es ist ein kontinuierlicher Zyklus, der darauf abzielt, die Zukunft zu antizipieren und das Unternehmen darauf vorzubereiten, effizient darauf zu reagieren. Heute ist Artificial Intelligence AI) in Teilen dieses Prozesses bereits Realität – insbesondere in der Bedarfsplanung. Doch ihr Potenzial reicht noch weiter: Mit zunehmender analytischer Reife und einer besseren Integration zwischen Teams und data AI zu einem zentralen Motor für schnellere, präzisere und an der Geschäftsrealität ausgerichtete Entscheidungen werden.
So wie sich die Zukunft der Werbung rasant weiterentwickelt, verändert sich auch die Art und Weise, wie wir Verbraucher verstehen und erreichen. Google läutet eine neue Ära der Suchmetriken ein, die Marketingfachleuten detailliertere und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Zwei neue Metriken – „User Searches“ und „Ad Opportunities“ – stehen an der Spitze dieser Transformation, die durch Fortschritte in den Bereichen AI multimodale Suchfunktionen vorangetrieben wird.
Der Einsatz von AI erhebliche ethische Überlegungen und Herausforderungen im Bereich der Governance AI , die nicht ignoriert werden dürfen. Die Art und Weise, wie wir AI entwickeln, einsetzen und verwalten, wird die Zukunft unserer Gesellschaften und Volkswirtschaften grundlegend beeinflussen.
Der rasante Aufstieg der generativen AI GenAI), die auf hochentwickelten großen Sprachmodellen (LLMs) basiert, hat weltweit Aufmerksamkeit erregt und bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Erstellung von Inhalten, der Zusammenfassung und der Interaktion unter Beweis gestellt. Unternehmen setzen sich intensiv mit diesen Tools auseinander und integrieren sie, um ihre Produktivität zu steigern und neue Kommunikationswege zu erschließen. Wer sich jedoch ausschließlich auf GenAI konzentriert, übersieht den nächsten grundlegenden Wandel in artificial intelligence: AI agentische AI.
In der heutigen, von unerbittlichem Wettbewerb geprägten Geschäftswelt sind Agilität und fundierte Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit, schnell auf das kollektive Wissen eines Unternehmens zuzugreifen und es zu nutzen, kann den entscheidenden Unterschied zwischen Erfolg und bloßem Überleben ausmachen. Doch unter der Oberfläche vieler Unternehmen verbirgt sich ein erheblicher, oft unterschätzter Hemmfaktor für Produktivität und Innovation: die allgegenwärtige Herausforderung fragmentierten und unzugänglichen Wissens.
Auf dem kürzlich in Dubai abgehaltenen Artefact Data AI teilte Vincent Luciani, Mitbegründer und Vorstandsvorsitzender von Artefact, seine Erkenntnisse zur sich wandelnden Landschaft der artificial intelligence. Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Punkte aus Vincents Vortrag, darunter die Kommerzialisierung der AI, ihre Auswirkungen auf die Arbeitswelt, die damit verbundenen Herausforderungen und Chancen sowie strategische Empfehlungen für Unternehmen.
