Rund um Künstliche Intelligenz entstehen derzeit hohe Erwartungen und nicht selten auch Spekulationen. Eine der populärsten Thesen lautet, KI könne klassische Softwarelösungen künftig vollständig ablösen, egal ob SaaS oder On‑Premises.

Künstliche Intelligenz liefert Antworten in Sekunden - doch echte Entscheidungen entstehen nicht aus Daten allein.

Die Integration von Large Language Models (LLMs) ist längst kein Alleinstellungsmerkmal mehr, sondern eine technologische Basisanforderung.

KI frisst Strom, das Netz wackelt. Im Bundestag wird nun über Mini-Reaktoren für Rechenzentren debattiert. Wie wird der CIO von morgen damit arbeiten?

63 Prozent der CIOs in Deutschland wünschen sich laut Ergebnissen des aktuellen Logicalis-CIO-Reports, KI wäre angesichts der Herausforderungen, die der Umgang damit mit sich bringt, nie erfunden worden. Gleichzeitig ist der Appetit auf KI in den vergangenen zwölf Monaten auch hierzulande noch einmal gestiegen.

Projekte werden komplexer, schneller und anspruchsvoller – genau hier entfaltet Künstliche Intelligenz ihr volles Potenzial: Sie erkennt Risiken, optimiert Ressourcen und nimmt Teams zeitintensive Aufgaben ab. Doch während KI neue Möglichkeiten eröffnet, stehen Unternehmen gleichzeitig vor wachsenden Herausforderungen wie fehlender Transparenz, knappen Kapazitäten und steigenden Anforderungen an Zusammenarbeit und digitale Kompetenzen.

Intelligent Document Processing (IDP) beschreibt die nächste Entwicklungsstufe der automatisierten Dokumentenverarbeitung. Während klassische Systeme vor allem auf regelbasierter Texterkennung (OCR) basieren, kombiniert IDP verschiedene KI-Technologien wie Machine Learning, Computer Vision und Natural Language Processing.

Unternehmen investieren massiv in Agentic AI, doch die Datenbasis hält vielfach nicht Schritt. Laut dem „Agentic AI Readiness Index 2026“ von Fivetran sind nur 15 Prozent der Unternehmen vollständig auf den produktiven Einsatz agentenbasierter KI vorbereitet.