KI ist in Produktteams längst Standard, doch zwischen der Nutzung und echtem Vertrauen klafft eine Lücke.

Auf dem Gartner IT Symposium/Xpo wurde prognostiziert, dass bis 2030 80 Prozent der Mitarbeiter in der ersten Linie („Frontline Worker“) mit physischer KI zusammenarbeiten werden.

Der Einsatz von KI steigert die persönliche Effizienz, schlägt sich aber selten im EBIT nieder. BeNeering zeigt, warum echtes Prozess-Redesign im Einkauf den Unterschied macht.

Wer Coding-Agenten im Entwicklungsteam einsetzt, hat andere Fragen als jemand, der eine KI-Funktion in sein Produkt einbaut. Beide Aufgaben kommen im iSAQB-Programm vor. Bei der Kurswahl lohnt es sich allerdings, genauer hinzusehen, statt nur auf das Stichwort KI zu achten.

Früher dominierten im Bereich Unternehmenssoftware starre, proprietäre und in sich geschlossene Lösungen, heute verlangen Unternehmen agile Steuerungssysteme.

Autonome KI-Agenten gelten als nächste Evolutionsstufe der künstlichen Intelligenz – sie assistieren nicht nur, sondern planen Aufgaben eigenständig, treffen Entscheidungen und führen Handlungen aus.

Lieferketten: Der Kostendruck in der Automotive-Logistik nimmt weiter zu – und mit ihm die Anforderungen an stabile, flexibel steuerbare Werke. Gleichzeitig machen knappe Bestände, volatile Abrufe und zunehmend komplexe Materialflüsse die Versorgung anfälliger.

Künstliche Intelligenz (KI) erweitert die Möglichkeiten in komplexen Transformationsprojekten entscheidend: Sie schafft Transparenz statt Intransparenz, ermöglicht Prognosen statt reaktivem Handeln und beschleunigt Prozesse.