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In der sich entwickelnden Landschaft der Unternehmens-KI markiert der Aufstieg von Agentensystemen einen entscheidenden Wandel. KI-Agenten sind autonome Anwendungen, die durch große Sprachmodelle (LLMs) angetrieben werden und in der Lage sind, zu denken, zu speichern und zu handeln. Sie reagieren nicht mehr passiv auf Benutzereingaben, sondern sind aktive Entscheidungsträger, die Geschäftsprozesse in Echtzeit beeinflussen. Doch mit der Autonomie kommt das Risiko, und mit dem Risiko kommt die Notwendigkeit einer strukturierten Überwachung. In diesem neuen Paradigma ist die Überwachung von technischen Systemen nicht mehr optional, sondern grundlegend.

Da sich die Suche immer mehr in Richtung Konversationsmaschinen wie ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude oder Perplexity verlagert, müssen Marken ihre Online-Präsenz grundlegend überdenken. Sichtbarkeit wird zum zentralen Thema: Es geht nicht mehr darum, den Algorithmen von Google zu gefallen, sondern darum, in den generierten, zusammengefassten und kontextualisierten Antworten zu erscheinen.

Generative KI hat die Lieferzeiten verkürzt: Was früher acht Stunden dauerte, dauert jetzt drei. Aber wo bleiben die restlichen fünf Stunden?

In der Unternehmenssoftware vollzieht sich ein subtiler, aber folgenschwerer Wandel. Jahrelang florierte SaaS auf der Grundlage von UX - gut gestalteten Benutzeroberflächen, die Menschen durch immer komplexere Arbeitsabläufe führen sollten.

Jahrzehntelang florierte die Beratung, indem sie ausgefeilte Foliendateien mit Frameworks und Benchmarks lieferte.

Die Markenhersteller beneiden uns seit langem um die Unmengen von data, die in den Systemen der Einzelhändler gespeichert sind. Der durchschnittliche Kunde nimmt an etwa 13 Treueprogrammen teil, bleibt aber nur in der Hälfte davon aktiv, so dass die “Beziehung” oft an der Kasse endet.

Der Sales and Operations Planning (S&OP)-Prozess zielt darauf ab, die Vertriebs-, Betriebs- und Finanzabteilungen auf einen integrierten und realisierbaren Plan auszurichten. S&OP ist mehr als eine monatliche Agenda, es ist ein kontinuierlicher Zyklus, der darauf abzielt, die Zukunft zu antizipieren und die Organisation darauf vorzubereiten, sie effizient zu erfüllen. Künstliche Intelligenz (KI) ist heute in Teilen dieses Prozesses bereits Realität - insbesondere in der Bedarfsplanung. Aber ihr Potenzial geht noch weiter: In dem Maße, in dem wir die analytische Reife und die Integration zwischen Teams und data weiterentwickeln, kann KI zu einem zentralen Instrument für schnellere, präzisere und an der Geschäftsrealität ausgerichtete Entscheidungen werden.

Die Zukunft der Werbung entwickelt sich rasant weiter, und damit auch die Art und Weise, wie wir Verbraucher verstehen und erreichen. Google läutet eine neue Ära von Suchmetriken ein, die detailliertere, umsetzbare Erkenntnisse für Vermarkter liefern. Zwei neue Metriken, User Searches und Ad Opportunities, stehen an der Spitze dieses Wandels, angetrieben von Fortschritten in der KI und multimodalen Suchfunktionen.

Der rasante Aufstieg der generativen KI (GenAI), die von hochentwickelten Large Language Models (LLMs) angetrieben wird, hat weltweit Aufmerksamkeit erregt und bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Erstellung von Inhalten, der Zusammenfassung und der Interaktion bewiesen. Unternehmen erforschen und integrieren diese Tools aktiv, um die Produktivität zu steigern und neue Wege der Kommunikation zu erschließen. Wenn man sich jedoch nur auf GenAI konzentriert, übersieht man den nächsten seismischen Wandel in der artificial intelligence: Agentische KI.

In der heutigen, von unerbittlichem Wettbewerb geprägten Geschäftswelt sind Agilität und fundierte Entscheidungen von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit, schnell auf die kollektive Intelligenz eines Unternehmens zuzugreifen und diese zu nutzen, kann den entscheidenden Unterschied zwischen Erfolg und Überleben ausmachen. Unter der Oberfläche vieler Unternehmen verbirgt sich jedoch ein erhebliches, oft unterschätztes Hindernis für Produktivität und Innovation: das allgegenwärtige Problem des fragmentierten und unzugänglichen Wissens.

Auf dem jüngsten Artefact Data & AI Summit in Dubai teilte Vincent Luciani, Mitbegründer und Executive Chairman von Artefact, seine Erkenntnisse über die sich entwickelnde Landschaft von artificial intelligence. Dieser Artikel enthält die wichtigsten Punkte aus Vincents Vortrag, darunter die Kommerzialisierung von KI, ihre Auswirkungen auf die Belegschaft, die damit verbundenen Herausforderungen und Chancen sowie strategische Empfehlungen für Unternehmen.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem jeder operative data-Punkt einer Industrie kontinuierlich erfasst, organisiert, skalierbar und frei von Cyber-Bedrohungen ist. Dies ist das Konzept der IT/OT-Konvergenz (Informationstechnologie/Betriebstechnologie), eine Entwicklung, bei der die Synergie zwischen data und Technologie die Effizienz, Sicherheit und Innovation in der Fertigung optimiert und so hochwertige data und robuste Sicherheit ermöglicht, die zuverlässige und strategische Entscheidungen unterstützen.

Die Aufgabe des Artefact Research Center besteht darin, ein Innovationsökosystem rund um KI und data zu fördern, indem die Zusammenarbeit zwischen Universitätsprofessoren und Vertretern internationaler Partnerunternehmen unterstützt wird. Das Ziel: Spitzenforschung, angetrieben durch das data und die industriellen Anwendungen seiner Partnerunternehmen.

Vincent Luciani, Mitbegründer und Executive Chairman von Artefact, betont, dass artificial intelligence (AI) konkret in die kollektiven Prozesse eines Unternehmens integriert werden muss, wenn es echte Produktivitätsgewinne bringen soll. Der Unternehmer wird am Dienstag, den 29. April, an der MKIA teilnehmen, einer von Maddyness organisierten Veranstaltung, die dem Thema KI gewidmet ist, und zwar im Salle Gaveau in Paris.