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Ein innovativer Ansatz für data und KI im Bereich Reisen, Tourismus und Transport: Das Bridge-Interview von Florent Bernard, Managing Partner bei Artefact

Florent Bernard ist Managing Partner und Global Co-Lead der Travel, Tourism & Transportation Practice bei Artefact. Seit seinem Eintritt in das Unternehmen im September 2022 hat er die Arbeit von Artefact bei groß angelegten data-Umwandlungsprojekten geleitet und Kunden wie Accor, Groupe Barrière, VINCI Airports, Air France und SNCF bei der Neudefinition ihrer data-Strategien unterstützt.

Artefact Benelux debütiert in der Kategorie „Best Analytics“ mit 4,5 Sternen im Emerce 100

Artefact Benelux debütiert mit 4,5 Sternen in der Kategorie 'Best Analytics“ in der Emerce 100 Liste von 2025. Außerdem wurden wir mit 4 Sternen in der Kategorie ”Best Digital Marketing Agency" ausgezeichnet.

The Bridge-Interview mit Robin Doumerc, dem neuen CTO von Artefact: Wie man aus einer großen Einheit von Ingenieuren und Entwicklern ein einheitliches, produktives und innovatives Team macht.

Im Juli 2024 wurde Robin aufgrund seiner profunden Technologiekenntnisse und Managementfähigkeiten zum CTO von Artefact Frankreich befördert. Er leitet nun ein großes Team von data-Wissenschaftlern, Software-Ingenieuren und Frontend-Entwicklern und sorgt dafür, dass sein Team technologisch an der Spitze steht, wobei Ausbildung und Neugier im Mittelpunkt seines Ansatzes stehen.

Die Zukunft der KI ist nahtlos, anpassungsfähig und unsichtbar.

KI entwickelt sich schnell in Richtung einer Zukunft, in der Benutzer nicht mehr über Modelle, Modi oder Tools nachdenken. Stattdessen werden die Systeme dynamisch anpassungsfähig - sie passen die Tiefe des Denkens automatisch an, wählen die richtigen Werkzeuge aus und verwalten die Ressourcen in Echtzeit auf der Grundlage der Komplexität der Aufgabe.

Das Ornithopter-Problem der KI-Agenten: Die Notwendigkeit, jenseits von Human-Center-Systemen zu denken und zu handeln

Da KI-Agenten zunehmend Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder die Lösung von Kundendienstproblemen übernehmen, wird eine Herausforderung deutlich: Wie können diese Agenten effektiv kommunizieren - nicht nur mit Menschen, sondern auch mit den Softwaresystemen, von denen sie abhängen?

Neudefinition der Unternehmensorganisation für die agentenbasierte Welle.

Der Aufstieg von KI-Agenten in Unternehmen vollzieht sich auf zwei Ebenen: Steigerung der individuellen Produktivität durch Aufgaben-Agenten und Neudefinition kollektiver Arbeitsabläufe durch Workflow-Agenten. Während diese Innovationen Effizienzgewinne versprechen, bringen sie auch strukturelle Herausforderungen mit sich. Ohne eine gut durchdachte Strategie riskieren Unternehmen eine unkontrollierte Ausbreitung von Agenten und kritische betriebliche Abhängigkeiten.

Kommunikation in einem KI-gesteuerten Ökosystem neu denken

Da KI-Agenten zunehmend Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder die Lösung von Kundendienstproblemen übernehmen, stehen wir vor einer entscheidenden Herausforderung: Wie können diese Agenten effektiv kommunizieren, nicht nur mit Menschen, sondern auch mit den Software-Ökosystemen, auf die sie angewiesen sind?

Die Arbeit neu erfinden: Die wahren Auswirkungen von Automatisierung und generativer KI.

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend. Sie führt Tools ein, die eine Vielzahl von Aufgaben automatisieren - von der Codierung und data-Analyse bis hin zur Erstellung von Inhalten. Diese Tools ersetzen nicht das menschliche Fachwissen, sondern definieren es neu. Erfahrene Fachleute - ob Ingenieure, Analysten oder Kreative - werden unverzichtbar, nicht für die Ausführung, sondern für die Überwachung, Verfeinerung und Integration der von diesen Technologien erzeugten Ergebnisse.

Die Entwicklung von KI-Assistenten: Von eingebetteter Hilfe zu systemübergreifenden Agenten.

Die Entwicklung von einfachen KI-Assistenten zu leistungsstarken, systemübergreifenden Agenten spiegelt einen tiefgreifenden Wandel in der Art und Weise wider, wie Unternehmen generative KI nutzen. Im Jahr 2023 versprach der Aufstieg der eingebetteten GenAI eine nahtlose Integration in die täglichen Arbeitsabläufe und ermöglichte es den Nutzern, fortschrittliche Funktionen zu übernehmen, ohne ihre Gewohnheiten zu unterbrechen. Doch die hohen Kosten pro Benutzer und die begrenzte Anpassungsfähigkeit ließen viele den Wert dieser Blackbox-Lösungen in Frage stellen.