KI-Lösungen befinden sich bei knapp 24 Prozent der befragten Unternehmen in Test- oder Pilotphase, 10 Prozent haben KI-Lösungen vollständig implementiert.

KI-Lösungen befinden sich bei knapp 24 Prozent der befragten Unternehmen in Test- oder Pilotphase, 10 Prozent haben KI-Lösungen vollständig implementiert.
KI definiert die Anforderungen an Cloud-Infrastrukturen neu, was sich tiefgreifend auf Unternehmen, Cloud-Anbieter und gesamte Wirtschaftszweige auswirkt.
"Wir werden eine stärkere Integration von KI-Agenten sehen, die durch Prozessintelligenz neue Maßstäbe setzen", sagt Manuel Haug von Celonis im Interview.
Mit den Vorteilen generativer KI gehen ernsthafte Herausforderungen einher, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit, sagt Bastian Maiworm von AmberSearch.
KI-Trends 2025: Prädiktive KI rückt in den Fokus, autonome KI-Agenten noch nicht realisierbar.
KI-Trends 2025: Verschärfter Wettbewerb, Agentic AI und weltweit wachsender regulatorischer Druck.
"Es gibt einige Fallstricke bei der Einführung von KI zu beachten, damit veränderte Prozesse wirklichen Mehrwert schaffen", sagt Samuel Farag von frends.
DHL Supply Chain nutzt generative KI-Anwendungen für Datenbereinigung und präzisere Beantwortung von Angebotsanforderungen (RFQ).
Trends 2025: Third-Party-API-Monitoring, generative KI für mehr API-Sicherheit und Architekten für Geschäftsresilienz.
Enterprise AI Maturity Index von ServiceNow: Im Durchschnitt erreichen Unternehmen nur einen KI-Reifegrad von 44 bei 100 möglichen Punkten.
LLMs besitzen einerseits innovative neue Fähigkeiten, stellen Unternehmen allerdings auch vor diverse Herausforderungen: ob EU AI Act, Metriken oder Benchmarks zur Evaluierung von Modellen und Prompts.
KI kommt in der Cybersicherheit zum Einsatz, etwa um Abweichungen im Netzwerkverkehr zu identifizieren. Ist der KI-Einsatz sinnvoll, fragt Sebastian Schmerl von Arctic Wolf.
Forschende von LMU, TU Berlin und Charité haben ein KI-Tool entwickelt, das anhand von Bildgebungsdaten seltene Krankheiten im Magen-Darm-Trakt erkennt.
Effizienz und Zufriedenheit steigen, aber fehlende Strategien und Infrastruktur bremsen das Potenzial.
Der Erfolg von KI in Unternehmen hängt von der Qualität der Daten ab, die ihnen zur Verfügung stehen.
Studie zeigt: Bei der Implementierung und Nutzung von generativer KI im industriellen Umfeld besteht noch Nachholbedarf.
Die Einführung von KI in Unternehmen läuft oft noch zögerlich. Diese Zurückhaltung öffnet ungewollt die Tür für eine neue Art der Schatten-IT.
Angreifer nutzen zunehmend raffinierte Techniken, um ihre Angriffe zu verschleiern und adaptive Angriffsmuster einzusetzen, warnt Elena Simon von Gcore.
Bei langen und komplexen Dokumenten wie Verträgen, Forschungsarbeiten und Artikeln unterstützt generative KI dabei, in kürzerer Zeit mehr zu erledigen.
SAS-Studie: 90 Prozent der Unternehmen planen, in GenKI für das Marketing zu investieren – aber ebenso viele CMO erfassen die Technologie nicht komplett.
Studie von BearingPoint zeigt, dass 99 Prozent der Führungskräfte erwarten, dass KI im laufenden Jahrzehnt einen spürbaren Einfluss haben wird.
KI soll Richter in der Sozialgerichtsbarkeit entlasten, indem die Aktenstrukturierung vereinfacht wird.
AppliedAI hat Use Cases identifiziert, mit dem das produzierende Gewerbe ihre Effizienz und Produktivität steigern.
Flexibler Datenzugriff, Data Governance und Sicherheitsprozesse sind Schlüsselkomponenten für erfolgreiche KI-Initiativen, zeigt ein IDC-Report.
Im August ist der EU-AI Act in Kraft getreten. Betroffene Unternehmen müssen die neuen Regularien fristgerecht umsetzen, sonst drohen Strafzahlungen.
Gartner prognostiziert, dass bis 2027 17 Prozent aller Cyberangriffe von generativer KI ausgehen werden.
Wie wirkt sich KI auf die Arbeit von Entwicklern aus und was bedeutet eigentlich Produktivität im KI-Zeitalter, fragt André Braun von GitLab.
Der gezielte Einsatz von generativer KI im Kundenservice kann die CX auf eine neue Stufe heben, sagt Matthias Göhler von Zendesk.
Interdisziplinäres KI-Team aus den Bereichen HR, IT und Kommunikation identifiziert KI-Bedarf und setzt KI-Projekte um.
Gartner: Kosten für den Einsatz generativer KI liegen zwischen 5 und 20 Millionen US-Dollar.