Artefact Value By Data

Denken im Zeitalter der KI

Intelligenz war noch nie so günstig. Nachdenken war noch nie so teuer. Leider stellen die meisten Unternehmen Mittel für Ersteres bereit und lassen Letzteres vernachlässigt. KI-Inhalte waren noch nie so leicht zu erkennen, wie Sie wahrscheinlich sehr wohl wissen. Man wirft einen Blick auf eine Präsentation oder liest die ersten drei Zeilen einer E-Mail und weiß sofort, ob sie von einem Menschen oder von einer KI verfasst wurde. Dies wird mit der Weiterentwicklung der Modelle nur noch deutlicher werden.

Wissensgraphen und Kontext-Engineering

Wir treten in eine Ära ein, in der KI-Agenten nun offiziell nicht mehr nur als passive Assistenten fungieren, sondern eigenständig Entscheidungen treffen. Von der Reaktion auf Vorfälle bis hin zur Kreditgenehmigung geben Agenten nun Empfehlungen ab und koordinieren die Arbeit über komplexe Unternehmenssysteme hinweg. Dieser tiefgreifende Wandel bringt jedoch einen entscheidenden neuen Engpass mit sich: den Kontext.

Agentischer Handel: Wenn Einkaufen zur Delegation wird

In nur wenigen Jahren hat sich generative KI von einer Neuheit zum Standardzugang entwickelt. Große Sprachmodelle (LLMs) verzeichnen bereits fast 45 Milliarden Zugriffe pro Monat, was einem traditionellen Suchvolumen von 56% entspricht, das seit Jahren auf einem konstanten Niveau verharrt.

Wie Unternehmen die Inklusion von LGBTQIAPN+ durch sinnvolle strukturelle Veränderungen fördern können

Jedes Jahr sind im Rahmen des Pride-Monats Kampagnen, Inhalte und Markeninitiativen rund um das Thema LGBTQIAPN+ im Mittelpunkt. Dies ist ein wichtiger Moment für die Sichtbarkeit, doch der Markt selbst stellt zunehmend die Frage: Was kommt danach? Aktuelle Untersuchungen liefern ein klares Signal: audiences wünschen sich weniger einmalige Kommunikationsmaßnahmen und mehr konkrete Strukturen.

Eigene Kanäle, echtes data: Warum die CRM-Strategie eine Entscheidung der Führungsspitze sein muss – und warum dies selten der Fall ist

Die meisten CRM- und CDP-Projekte, an denen ich in Deutschland arbeite, scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern bereits, bevor die erste data-Pipeline aufgebaut ist. CMOs steuern die Marketingstrategie nach wie vor weitgehend in Silos: Marke A, Kanal B, Kampagne C. Doch der Kunde nimmt keine Silos wahr. Er ist ein Geschäftsreisender, der am Montag ein Upgrade bucht. Ein Familienkunde, der am Freitag nach einem Wochenend-Sonderangebot sucht. Ein Versicherungsnehmer, der im Oktober seinen Vertrag verlängert. Dieselbe Person. Drei unterschiedliche Mikropersonas. Drei verschiedene Kontaktpunkte. Und in der data-Datenbank: ein flaches Profil mit einem Geburtsdatum und einer Liste aller Transaktionen.

Über die Sandbox hinaus: Wie sich mit agentischer KI messbarer geschäftlicher Nutzen erschließen lässt

Zwar verspricht KI einen schnelleren Service und differenziertere Entscheidungsprozesse, doch bleibt ein Großteil dieses Potenzials bislang auf den Versuchsebene beschränkt. Erfahren Sie, wie führende Unternehmen über einfache KI-Pilotprojekte hinausgehen, Hindernisse bei der Akzeptanz durch die Belegschaft überwinden und agentenbasierte Arbeitsabläufe in ihre Kerngeschäftsprozesse integrieren, um einen echten, messbaren ROI zu erzielen.

Das Abwarten, bis die KI ausgereift ist, ist ein Risiko, das Sie möglicherweise nicht überstehen – Warum die Abwartehaltung des britischen Immobiliensektors sein größtes Risiko darstellt und wo man tatsächlich ansetzen sollte

Ich habe inzwischen mit unzähligen Führungskräften aus der Immobilienbranche gesprochen, die aufrichtig überrascht sind, wie langsam die Einführung von KI in ihren eigenen Unternehmen voranschreitet, obwohl sie Copilot für alle ihre Teams freigeschaltet haben. Das Muster ist bemerkenswert einheitlich. Es wird eine Lizenz erworben – oft die günstigste auf dem Markt –, es werden kaum oder gar keine wirklichen Schulungen angeboten, und die Führungskräfte warten dann auf eine Transformation, die niemals eintritt. Die Akzeptanz bleibt gering, die Frustration wächst, und der versprochene Durchbruch bleibt aus. Dahinter steht die Annahme, dass es ausreicht, den Mitarbeitern ein leistungsstarkes Tool an die Hand zu geben, um ihre Arbeitsweise zu verändern.

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