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In der sich entwickelnden Landschaft der AI Unternehmen markiert das Aufkommen von Agentensystemen einen entscheidenden Wandel. AI 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 konversationeller Suchmaschinen 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, die Algorithmen von Google zufrieden zu stellen, sondern darum, in generierten, synthetisierten und kontextualisierten Antworten zu erscheinen.

Generative AI 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 tiefgreifender Wandel. Jahrelang florierte SaaS auf der Grundlage von UX - gut gestalteten Schnittstellen, die Menschen durch immer komplexere Arbeitsabläufe führen sollten.

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

Die Markenhersteller beneiden die Einzelhändler schon lange um die Unmengen an data , die in ihren Systemen gespeichert sind. Der durchschnittliche Kunde nimmt an etwa 13 Kundenbindungsprogrammen teil, bleibt aber nur in der Hälfte davon aktiv, sodass die "Beziehung" oft an der Kasse endet.

Der Prozess der Absatz- und Betriebsplanung (S&OP) zielt darauf ab, die Abteilungen Vertrieb, Betrieb und Finanzen 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. Artificial Intelligence AI) ist heute in Teilen dieses Prozesses bereits Realität - insbesondere in der Bedarfsplanung. Ihr Potenzial geht jedoch noch weiter: In dem Maße, in dem wir die analytische Reife und die Integration zwischen Teams und data weiterentwickeln, kann AI zu einem zentralen Instrument für schnellere, präzisere und an der Geschäftsrealität orientierte Entscheidungen werden.

Die Zukunft der Werbung entwickelt sich rasant weiter, und damit auch die Art und Weise, wie wir die 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 AI und multimodalen Suchfunktionen.

Der rasante Aufstieg der generativen AI (GenAI), die von hochentwickelten Large Language Models (LLMs) angetrieben wird, hat weltweit Aufmerksamkeit erregt, da sie bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Erstellung von Inhalten, der Zusammenfassung und der Interaktion demonstriert hat. 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 AI.

In der heutigen, von unerbittlichem Wettbewerb geprägten Unternehmenslandschaft sind Agilität und fundierte Entscheidungen von größter 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 kürzlich stattgefundenen Artefact Data & AI Summit in Dubai teilte Vincent Luciani, Mitbegründer und Executive Chairman von Artefact, seine Erkenntnisse über die sich entwickelnde Landschaft der artificial intelligence. Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Punkte aus Vincents Vortrag, darunter die Kommerzialisierung von AI, 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 data einer Branche 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 qualitativ hochwertige data und robuste Sicherheit ermöglicht, die zuverlässige und strategische Entscheidungen unterstützen.

Das Artefact Research Center hat die Aufgabe, ein Innovationsökosystem rund um AI und data zu fördern, indem es die Zusammenarbeit zwischen Universitätsprofessoren und Vertretern internationaler Partnerunternehmen unterstützt. Das Ziel: Spitzenforschung auf der Grundlage von data und industriellen Anwendungen der 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 sie echte Produktivitätsgewinne bringen soll. Der Unternehmer wird am Dienstag, den 29. April, an der MKIA, einer von Maddyness organisierten Veranstaltung zum Thema AI, im Salle Gaveau in Paris teilnehmen.

Keine Strategie ist ohne Messung wirksam! Die Auswahl von Projekten, die Bewertung der Leistung von AI oder die Halluzinationen der Maschine: Detaillierte Erläuterungen zur Governance, die Sie einrichten müssen, um sich dank artificial intelligence von der Masse abzuheben.

Im Juli 2024 wurde Robin zum CTO von Artefact France befördert, da er über fundierte technologische Kenntnisse und Managementfähigkeiten verfügt. Er leitet nun ein großes Team von data , Software-Ingenieuren und Frontend-Entwicklern und sorgt dafür, dass sein Team technologisch an der Spitze steht, wobei Ausbildung und Neugierde im Mittelpunkt seines Ansatzes stehen.

AI entwickelt sich rasch in Richtung einer Zukunft, in der Benutzer nicht mehr über Modelle, Modi oder Tools nachdenken. Stattdessen werden die Systeme dynamisch anpassungsfähig - sie passen automatisch die Argumentationstiefe an, wählen die richtigen Werkzeuge aus und verwalten die Ressourcen in Echtzeit, je nach Komplexität der Aufgabe.

Da AI 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?

Generative AI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend. Sie führt Tools ein, die eine breite Palette von Aufgaben automatisieren - von der Codierung über die data bis hin zur Erstellung von Inhalten. Diese Tools ersetzen das menschliche Fachwissen nicht, 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 einfachen AI zu leistungsstarken, systemübergreifenden Agenten spiegelt einen tiefgreifenden Wandel in der Art und Weise wider, wie Unternehmen generative AI nutzen. Im Jahr 2023 versprach der Aufstieg der eingebetteten KI eine nahtlose Integration in die täglichen Arbeitsabläufe und ermöglichte es den Nutzern, fortschrittliche Funktionen zu übernehmen, ohne ihre Gewohnheiten zu ändern. Doch die hohen Kosten pro Nutzer und die begrenzte Anpassungsfähigkeit ließen viele an dem Wertversprechen dieser Blackbox-Lösungen zweifeln.