Die meisten Unternehmen arbeiten bereits mit Künstlicher Intelligenz (KI) – aber nur wenige erzielen damit echten geschäftlichen Mehrwert. Der Grund liegt selten in der Technologie. Entscheidend ist, wie KI im Unternehmen gedacht und verankert wird. Statt die Frage „Was ist technisch möglich?“ in den Mittelpunkt zu stellen, braucht es ein klares Verständnis dafür, welchen Beitrag KI konkret zum Geschäft leisten soll.

Viele Unternehmen investieren derzeit in Künstliche Intelligenz. Doch wer dabei ohne klare Strategie vorgeht, riskiert teure Fehlschläge und verspielt schnell Vertrauen. Gefragt ist eine kritischere Herangehensweise.

Auf der SAP TechEd 2025 in Berlin präsentierte SAP seine Strategie für KI-gestützte Geschäftsprozesse. Die Business Technology Platform bildet die Grundlage für Multicloud-Szenarien.

In Las Vegas skizzierte Larry Ellison den Wendepunkt für Oracles Cloud-Strategie: Künstliche Intelligenz wird Teil der Dateninfrastruktur selbst. Die neue Architektur vereint Modelle, Workflows und Governance auf Datenbankebene.

Forschung, Talente und Industrie geben Europa eine starke Ausgangsbasis für Deep-Tech-Innovationen. Doch laut McKinsey droht der alte Fehler: zu viel Wissen, zu wenig Wagnis.

Die KI-Pionierin Fei-Fei Li fordert einen Paradigmenwechsel: Nach dem Siegeszug der Sprachmodelle müsse Künstliche Intelligenz lernen, in Räumen zu denken und zu handeln. Nur so könne sie die physische Welt wirklich verstehen.

Das Landgericht München bremst OpenAI und seine Künstliche Intelligenz (KI) ChatGPT. Die Nutzung von Liedtexten durch den US-Konzern verstößt in den Augen der Richter gegen das Urheberrecht. Sie gaben damit einer Klage der deutschen Verwertungsgesellschaft Gema recht, die konkret wegen neun Liedern geklagt hatte – darunter bekannte Titel wie „Atemlos“, „Männer“ von Herbert Grönemeyer, „Über den Wolken“ von Reinhard Mey und „In der Weihnachtsbäckerei“ von Rolf Zuckowski. Das Urteil ist noch nicht rechtskräftig.

Agentische Frameworks bzw. Plattformen werden von mehreren Anbietern intensiv ausgebaut. Zwar stehen Entwicklung, Integration und Sicherheit stets im Vordergrund, doch zu den Bedingungen für den erfolgreichen Einsatz von Agenten gehört die Orchestrierung von Agenten, vor allem wenn diese in Workflows integriert sind. In diesem Punkt unterscheiden sich Frameworks erheblich, wie ein Vergleich zeigt.

KI-Agenten sind mehr als bloße Assistenten – sie sind die nächste Evolutionsstufe intelligenter Automatisierung. Während generative Künstliche Intelligenz (KI) auf Inhalte fokussiert ist, übernehmen Agenten zunehmend operative Verantwortung. Wer diese Technologie strategisch einsetzen möchte, benötigt Klarheit über ihre Funktionsweise, Anwendungsgebiete und das organisatorische Fundament, auf dem sich diese Wirkung entfalten kann.

Standortdaten besitzen eine unglaubliche Aussagekraft. Sie legen Muster offen, decken Möglichkeiten auf und helfen Unternehmen, klügere Entscheidungen zu treffen – egal, ob Lieferrouten optimiert, ein Geschäftsstandort ausgewählt oder die richtigen Kunden im genau richtigen Moment angesprochen werden sollen. Aber selbst die besten Standortdaten können keine Ergebnisse liefern, wenn sie in Datensilos gefangen sind, nicht synchronisiert werden oder zu spät bereitgestellt werden.