Die wichtigsten KI-Trends für das Jahr 2024

Es gibt keine Möglichkeit, die Zukunft der KI vorherzusagen. Aber mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien sollten Unternehmen darauf vorbereitet sein, von dieser KI-Revolution zu profitieren.

Dieser Artikel befasst sich mit den 5 wichtigsten KI-Trends, die das kommende Jahr prägen werden.

1. Das Ende der Suchmaschinen?

Das Jahr 2024 ist da und Googles Search Generative Experience (SGE) verspricht eine erstaunliche Veränderung der Online-Erfahrung von Internetnutzern. Die SGE arbeitet daran, KI-generierte Antworten an prominenter Stelle über den Suchergebnissen zu platzieren, so dass die Nutzer von schnellen und präzisen Übersichten über ihre Suchanfragen profitieren.

Dieser Ansatz entspricht dem Trend zu mehr visuellen und personalisierten Sucherlebnissen und bietet eine dynamische Interaktion, bei der die Nutzer natürliche, konversationelle Suchanfragen stellen und visuell ansprechende Informationen erhalten können. Mit einem ausgewogenen Verhältnis zwischen flüssigen Antworten und sachlicher Genauigkeit will die SGE Vertrauen schaffen, indem sie zuverlässige Antworten liefert.

Im Gegensatz zu früheren KI-Modellen setzt das System aktiv auf Links zu Herausgebern und betont die Bedeutung der Informationsqualität. Im Wesentlichen stellt die Search Generative Experience eine Konvergenz von KI-, Such- und Benutzerinteraktionstrends dar und bietet einen Blick in die Zukunft der Informationsbeschaffung.

2. Regulierung ist Teil des Gesprächs

Mit der zunehmenden Popularität der generativen KI tauchen viele rechtliche Fragen auf. Unternehmen, die in hohem Maße auf KI angewiesen sind, müssen wachsam sein und sich mit Problemen auseinandersetzen, die von Datenproblemen über die Haftung für unerlaubte Handlungen bis hin zu Versicherungen reichen, um die Einhaltung von Gesetzen zu gewährleisten.

Die globale Diskussion wurde auf der britischen Bletchley Park-Konferenz im November 2023 eingeleitet. Die genaue Regulierungslandschaft wird jedoch von Regierung zu Regierung unterschiedlich sein.

Um sich darauf vorzubereiten, sollten KI-Führungskräfte bestehende Gesetze beachten, die sich mit rechtlichen Fragen der KI befassen, wie etwa die Datenschutzgrundverordnung (GDPR) der Europäischen Union und das kalifornische Verbraucherschutzgesetz (CCPA). Die Einhaltung dieser Vorschriften, die sich auf die Sicherung und den Schutz personenbezogener Daten konzentrieren, kann dazu beitragen, Datenschutzbedenken und andere rechtliche Risiken im Zusammenhang mit der KI-Nutzung zu mindern.

3. Die Entwicklung von KI-Anwendungen wird noch einfacher

Obwohl KI ein unglaublich komplexes Gebiet der Informatik ist, lieben die Menschen die generative KI wegen ihrer Einfachheit. Nicht jeder kann verstehen, wie sie funktioniert. Aber jeder, der Zugang zu einem Computer hat, kann sie nutzen!

Und dank effektiver APIs konnten Entwickler im Jahr 2023 ihre eigenen generativen KI-Tools entwickeln. Im Jahr 2024 werden Entwicklungen wie der GPT Store die Nutzung von ChatGPT-Ablegern noch einfacher machen.

Der GPT-Store wird ein Online-Marktplatz sein, der sich an Entwickler von KI-Anwendungen richtet. Er wird es Entwicklern ermöglichen, auf Anwendungen, Tools oder Modelle zuzugreifen, die mit der GPT-Technologie von OpenAI entwickelt wurden, und diese zu teilen. Für OpenAI ist dies eine wichtige Monetarisierungsstrategie. Und für die Endnutzer schafft es Möglichkeiten, KI-Lösungen auf verschiedene Weise zu nutzen.

4. Die Einführung von KI funktioniert jetzt reibungslos

Zu den Herausforderungen bei der Einführung von KI gehören Probleme mit Fähigkeiten, Kosten, fehlenden Tools, der Komplexität der Daten und der Komplexität der Projekte – um nur einige zu nennen. Es ist eine schwierige Mischung. Selbst wenn die technischen Probleme gelöst sind, sind die Fragen der digitalen Transformation neu und unerprobt.

Das Tempo des Fortschritts in den IT-Prozessen nimmt stetig zu. Eine neue Welle von IT-Fachleuten, die sowohl die Herausforderungen als auch die Vorteile verstehen, entsteht. Vor allem das IT-Service-Management (ITSM) passt sich an, um das transformative Potenzial der generativen KI zu nutzen.

Es ist zwar unwahrscheinlich, dass wir im Jahr 2024 endlich die „Wunderwaffe“ finden, mit der sich alle Ihre Probleme bei der Einführung von KI lösen lassen. Aber nach dem steinigen Weg des Jahres 2023 werden die Fachleute für digitale Transformation im Jahr 2024 eine viel leichtere Reise haben.

5. KI-Jobs könnten normal werden

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) hat Sorgen über die Zukunft der Beschäftigung geweckt, insbesondere bei den unteren Rängen der Unternehmenshierarchien. Allerdings gibt es auch ein Gegenargument: Die Zukunft der Arbeit liegt in Menschen, die in der Lage sind, KI-Technologien zu nutzen. Diese Verschiebung ist in verschiedenen Bereichen zu beobachten, in denen spezialisierte Anwendungen von Prompt Engineering an Bedeutung gewinnen. Insbesondere Freiberufler werden davon profitieren, wenn sie KI zur Verbesserung ihrer Prozesse einsetzen, um Fehler zu minimieren und die Effizienz zu steigern.

Trotz des rasanten technologischen Fortschritts ist die generative KI in bestimmten Sektoren noch nicht ausgereift, geschweige denn in verschiedenen Branchen.

Die Entwicklung im Jahr 2023 ist daher nicht nur ein Spiegelbild des aktuellen Stands der KI, sondern auch ein Vorläufer der transformativen Möglichkeiten, die uns im breiteren Kontext künftiger Trends erwarten.

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Was ist und wie funktioniert Big Data

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf massive, komplexe Datensätze (entweder strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert), die schnell aus einer Vielzahl von Quellen erzeugt und übertragen werden.

Big Data ist im Wesentlichen die Verarbeitung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen, daher ist es sinnvoll, die einzelnen Attribute genauer zu betrachten.

Vorteile von Big Data

Auch wenn der große Umfang von Big Data überwältigend sein kann, bietet diese Datenmenge eine Fülle von Informationen, die Fachleute zu ihrem Vorteil nutzen können. Große Datensätze können ausgewertet werden, um Muster über ihre ursprünglichen Quellen abzuleiten und so Erkenntnisse zur Verbesserung der Unternehmenseffizienz oder zur Vorhersage künftiger Geschäftsergebnisse zu gewinnen.

Wichtige Bereiche, in denen Big Data genutzt werden kann:

  • Kostenoptimierung
  • Kundenbindung
  • Entscheidungsfindung
  • Automatisierung von Prozessen

Wie wird Big Data genutzt?

Die Vielfalt von Big Data macht sie von Natur aus komplex, so dass Systeme erforderlich sind, die die verschiedenen strukturellen und semantischen Unterschiede verarbeiten können.

Big Data erfordert spezialisierte NoSQL-Datenbanken, die die Daten so speichern können, dass sie sich nicht strikt an ein bestimmtes Modell halten müssen. Dies bietet die nötige Flexibilität, um scheinbar disparate Informationsquellen kohärent zu analysieren, um einen ganzheitlichen Überblick über die Geschehnisse zu erhalten und zu erfahren, wie und wann gehandelt werden muss.

Bei der Aggregation, Verarbeitung und Analyse von Big Data werden diese häufig entweder als operative oder analytische Daten klassifiziert und entsprechend gespeichert.

Operative Systeme verarbeiten große Datenmengen auf mehreren Servern und umfassen Daten wie Lagerbestände, Kundendaten und Einkäufe – die alltäglichen Informationen innerhalb eines Unternehmens.

Analytische Systeme sind ausgefeilter als ihre operativen Gegenstücke und können komplexe Datenanalysen durchführen und den Unternehmen Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung liefern. Diese Systeme werden oft in bestehende Prozesse und Infrastrukturen integriert, um die Erfassung und Nutzung von Daten zu maximieren.

Unabhängig davon, wie sie klassifiziert werden, sind Daten überall. Unsere Telefone, Kreditkarten, Softwareanwendungen, Fahrzeuge, Akten, Websites und die meisten „Dinge“ in unserer Welt sind in der Lage, riesige Datenmengen zu übermitteln, und diese Informationen sind unglaublich wertvoll.

Big-Data-Analysen werden in fast allen Branchen eingesetzt, um Muster und Trends zu erkennen, Fragen zu beantworten, Einblicke in Kunden zu gewinnen und komplexe Probleme zu lösen. Unternehmen und Organisationen nutzen die Informationen aus einer Vielzahl von Gründen, z. B. um ihr Geschäft auszubauen, Kundenentscheidungen zu verstehen, die Forschung zu verbessern, Prognosen zu erstellen und wichtige Zielgruppen für Werbung anzusprechen.

BIG DATA-BEISPIELE:

  • Personalisierte E-Commerce-Einkaufserlebnisse.
  • Verbesserte medizinische Forschung durch Zusammenstellung von Datenpunkten.
  • Medienempfehlungen bei Streaming-Diensten.
  • Modellierung von Finanzmärkten.
  • Vorhersage von Ernteerträgen für Landwirte.
  • Analyse von Verkehrsmustern zur Verringerung von Verkehrsstaus in Städten.
  • Erkennung von Einkaufsgewohnheiten im Einzelhandel und Optimierung der Produktplatzierung.
  • Maximierung der Effizienz und des Werts von Sportmannschaften.
  • Erkennung von Bildungsgewohnheiten für einzelne Schüler, Schulen und Bezirke.

Big Data Tools 

Um Big Data zu verstehen, muss man eine umfangreiche Analyse durchführen, und hier kommen Big-Data-Tools ins Spiel. Big-Data-Tools sind in der Lage, große Datensätze zu überblicken und Muster auf einer verteilten und Echtzeit-Skala zu erkennen, was viel Zeit, Geld und Energie spart.

Im Folgenden finden Sie einige Big Data-Tools, die heute in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Apache Hadoop

Die Softwarebibliothek von Apache Hadoop ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für Big Data und ermöglicht die verteilte Verarbeitung großer Datensätze in Forschung und Produktion.

Apache Spark

Apache Spark ist eine Open-Source-Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datensätze auf Einzelknotenrechnern oder Clustern. Die Software bietet eine skalierbare und einheitliche Verarbeitung, die in der Lage ist, Data-Engineering-, Data-Science- und Machine-Learning-Operationen in Java, Python, R, Scala oder SQL auszuführen.

Apache Storm

Das Open-Source-Rechnersystem Apache Storm kann mehr als eine Million Tupel pro Sekunde und Knoten verarbeiten und ist auf die Verarbeitung verteilter, unstrukturierter Daten in Echtzeit spezialisiert.

Fazit

Sie können mit Hilfe von Big Data große und komplexe Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen auswerten und so wichtige Informationen für Ihr Unternehmen gewinnen.

In unserem Seminar erfahren Sie, welche Vorteile Big Data für Ihr Unternehmen bringen kann und wie Sie Big Data erfolgreich und effizient in Ihrem Unternehmen umsetzen.

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Phasen im Application Lifecycle Management (ALM)

Was ist Application Lifecycle Management (ALM)

Unter Application Lifecycle Management (ALM) versteht man die Menschen, Werkzeuge und Prozesse, die den Lebenszyklus einer Anwendung von der Konzeption bis zum Ende ihrer Lebensdauer verwalten.

ALM setzt sich aus mehreren Disziplinen zusammen, die häufig im Rahmen herkömmlicher Entwicklungsprozesse, z. B. einer Wasserfall-Entwicklungsmethode, getrennt wurden, darunter Projektmanagement, Anforderungsmanagement, Softwareentwicklung, Tests und Qualitätssicherung, Bereitstellung und Wartung.

ALM-Phasen

ALM trägt dazu bei, den Entwicklungsprozess transparent zu machen. Da der Prozess integriert ist, können Sie sehen, welche Fortschritte gemacht wurden, welche Schritte noch zu erledigen sind, wie lange es dauert, welche Tests abgeschlossen wurden und vieles mehr.

Governance von Anwendungen

Unter Governance versteht man die Entscheidungen, die über eine Anwendung getroffen werden. Wenn Sie mit der Erstellung einer neuen Anwendung beginnen, haben Sie zunächst eine Idee für die Anwendung und müssen überlegen, wie diese mit den Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens zusammenhängt.

Dies trägt zu den Anforderungen für die neue Anwendung bei, die im Rahmen der Governance-Phase definiert und vereinbart werden müssen.

Ressourcenmanagement, Daten und Sicherheit sowie Benutzerzugriff sind weitere Komponenten der Anwendungs-Governance.

Die Standardisierung dieser Prozesse ermöglicht die Automatisierung der Governance. Durch die Automatisierung dieser Governance-Prozesse wird die Anwendungsbereitstellung beschleunigt.

Anwendungsentwicklung

Nachdem die Anforderungen an die Anwendung oder Aktualisierung umrissen und vereinbart wurden, kann die Entwicklung beginnen. Teams, die nach der agilen Entwicklungsmethodik vorgehen, können einmal oder sogar mehrmals am Tag entwickeln und bereitstellen.

Das Entwerfen, Erstellen, Testen und Bereitstellen der Anwendung kann als Teil der Entwicklungsphase betrachtet werden.

Software-Tests

Sobald die neue Anwendung entwickelt ist, muss sie getestet und Fehler müssen behoben werden, bevor sie in Produktion geht.

Bei agilen und DevOps-Teams sollte das Testen gleichzeitig mit der Entwicklung erfolgen. Das Feedback sollte kontinuierlich an das Entwicklungsteam zurückgegeben werden.

Die kontinuierliche Integration sollte Teil des Entwicklungsprozesses sein, damit diese häufigen Aktualisierungen nicht miteinander in Konflikt geraten.

Einsatz und Wartung

Sobald die Tests abgeschlossen und die notwendigen Fehler behoben sind, kann die Anwendung den Benutzern zur Verfügung gestellt werden.

In der Betriebs- und Wartungsphase konzentriert sich ALM auf den gesamten Lebenszyklus einer Anwendung. Der Betrieb endet nicht, sobald eine Anwendung bereitgestellt ist. Regelmäßige Wartung und Aktualisierungen müssen berücksichtigt werden.

Die Stilllegung einer Anwendung oder eines Dienstes sollte ebenfalls als Teil der Wartung betrachtet werden. Teams sollten festlegen, ab wann eine Anwendung nicht mehr unterstützt wird oder eine neuere Version verfügbar ist.

ALM vs. SDLC

ALM wird manchmal mit dem Lebenszyklus der Softwareentwicklung (SDLC) verwechselt, da beide den Prozess der Softwareentwicklung betreffen. Der Hauptunterschied besteht darin, dass sich SDLC in erster Linie auf die Entwicklungsphase konzentriert, während sich ALM mit dem gesamten Lebenszyklus einer Anwendung befasst, vom Konzept über die Wartung bis hin zur Stilllegung, und auch nach der Entwicklung der Anwendung weitergeht.

SDLC kann als Teil des Application Life Cycle Management betrachtet werden, vor allem während der Entwicklungs-, Test- und Bereitstellungsphasen. ALM kann mehrere Entwicklungslebenszyklen für eine bestimmte Anwendung umfassen.

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Algorithmen, die Ihr Unternehmen revolutionieren können

Algorithmen sind ein wichtiger Bestandteil eines jeden Unternehmens, sei es, um den Umsatz zu steigern, Marketingmaßnahmen gezielt zu steuern oder einfach nur interne Prozesse zu rationalisieren. Wenn Unternehmen verstehen, wie Algorithmen funktionieren, können sie das Beste aus ihnen herausholen und sie zu ihrem Vorteil nutzen.

Arten von Algorithmen

Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen, die Unternehmen einsetzen können, und jede hat ihre eigenen Vorteile:

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind eine Art von Algorithmus, der Unternehmen dabei hilft, Entscheidungen zu treffen, indem er alle möglichen Optionen und Ergebnisse berücksichtigt. Sie werden häufig in Marketingkampagnen eingesetzt, um die beste Art der Kundenansprache zu ermitteln, oder im Vertrieb, um den effizientesten Weg zum Abschluss eines Geschäfts zu wählen.

Lineare Programmierung

Algorithmen der linearen Programmierung helfen Unternehmen bei der Optimierung von Ressourcen, indem sie komplexe mathematische Probleme lösen. Sie werden häufig in Produktions- und Logistikanwendungen eingesetzt, um Kosten zu minimieren und Gewinne zu maximieren.

Genetische Algorithmen

Genetische Algorithmen ahmen den Prozess der natürlichen Selektion nach, indem sie Lösungen im Laufe der Zeit iterativ verbessern. Sie werden häufig bei Optimierungsproblemen eingesetzt, bei denen es keine eindeutige beste Lösung gibt, z. B. bei der Suche nach dem kürzesten Weg zwischen mehreren Punkten oder bei der Entwicklung neuer Produkte durch Designexploration.

Data Mining

Data-Mining-Algorithmen helfen Unternehmen, große Datensätze sinnvoll zu nutzen, indem sie verborgene Muster und Trends finden. Sie werden häufig in Marketinganwendungen eingesetzt, um das Kundenverhalten zu verstehen, oder in Finanzanwendungen, um Betrug zu erkennen.

Maschinelles Lernen

Algorithmen des maschinellen Lernens sind eine Art von Algorithmen, die eine Aufgabe im Laufe der Zeit durch Erfahrung immer besser bewältigen. Sie werden häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen eine große Datenmenge vorliegt, z. B. bei Website-Empfehlungen oder der Spam-Erkennung.

Optimierungsalgorithmen

Optimierungsalgorithmen helfen Unternehmen dabei, die beste Lösung für ein Problem aus einer Reihe von möglichen Lösungen zu finden. Sie werden häufig in Anwendungen zur Routenplanung und Terminierung eingesetzt, um den kürzesten oder effizientesten Weg zu finden.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine Art von Algorithmus, der dem Gehirn nachempfunden ist und lernen kann, Muster zu erkennen. Sie werden häufig in Anwendungen zur Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Warum sollten Sie Algorithmen in Ihrem Unternehmen implementieren?

Als Unternehmer sind Sie immer auf der Suche nach Möglichkeiten, Ihr Ergebnis zu verbessern. Die Implementierung von Algorithmen kann eine gute Möglichkeit sein, dies zu erreichen. Algorithmen können Ihnen helfen, Aufgaben zu automatisieren, bessere Entscheidungen zu treffen und Ihre Ressourcen zu optimieren. Im Folgenden finden Sie einige konkrete Gründe, warum Sie Algorithmen in Ihrem Unternehmen einsetzen sollten:

Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben. Wenn es Aufgaben gibt, die Sie oder Ihre Mitarbeiter täglich oder wöchentlich erledigen, gibt es wahrscheinlich einen Algorithmus, der sie für Sie erledigen kann. Durch die Automatisierung dieser Art von Aufgaben können Sie Zeit für wichtigere Aufgaben gewinnen.
Treffen Sie bessere Entscheidungen mit datengestützten Erkenntnissen. Algorithmen können eine große Menge an Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Dies kann in allen Bereichen hilfreich sein, vom Marketing über die Produktentwicklung bis hin zum Kundendienst.
Optimieren Sie Ihre Ressourcen mit prädiktiver Analytik. Bei der prädiktiven Analyse handelt es sich um eine Art Algorithmus, der anhand von Daten aus der Vergangenheit künftige Ergebnisse vorhersagt. Diese Informationen können zur Optimierung aller Bereiche genutzt werden, vom Lagerbestand bis zum Personaleinsatzplan.

Fazit

Man sollte jedoch bedenken, dass kein Algorithmus perfekt ist und dass Computer unsere Intuition und unsere Fähigkeit, uns anzupassen und logische Sprünge zu machen, nicht ersetzen können. Diese Werkzeuge können extrem leistungsfähig sein, und wir müssen sie verantwortungsbewusst einsetzen, aber wenn wir uns zu sehr auf sie verlassen, kann es sein, dass wir irgendwann unsere Fähigkeit vergessen, Entscheidungen zu treffen und zu handeln.

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Tipps zur Vermeidung von Reue beim Technologieeinkauf

Was bedeutet Reue bei der Anschaffung von Software?

Der Begriff „Technologie-Käuferreue“ beschreibt das Bedauern oder die Enttäuschung, die Unternehmen nach der Investition in ein neues Technologieprodukt oder eine neue Dienstleistung erleben können. Geschäftsanwender, wie z. B. Manager, CIOs oder Führungskräfte, tätigen oft große Investitionen in Technologielösungen in der Hoffnung, die Produktivität der Mitarbeiter und die Rentabilität zu steigern. Wenn diese Lösungen die Erwartungen nicht erfüllen, kann dies zu Frustration und dem Gefühl führen, Ressourcen verschwendet zu haben.

Dies kann verschiedene Gründe haben, z. B. unzureichende Recherchen vor dem Kauf, überzogene Marketingaussagen oder schlechte Implementierung und Unterstützung. Neben den negativen Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis kann dies auch zu einem Verlust der Mitarbeitermoral und des Vertrauens in die Führung führen.

Unzureichende Forschung

Eine der Hauptursachen für Reue beim cist unzureichende Recherche. Unternehmen können einen Kauf überstürzen, ohne die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie vollständig zu verstehen.

Möglicherweise berücksichtigen sie auch nicht, wie sich die Technologie mit ihren langfristigen Zielen vereinbaren lässt, was dazu führen kann, dass die Technologie schnell veraltet oder überholt ist. Unternehmen sollten potenzielle Lösungen gründlich recherchieren, um Kaufreue zu vermeiden und sicherzustellen, dass sie mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.

Gesamtbetriebskosten

Die Gesamtbetriebskosten sind ein weiterer Faktor, der zur Kaufzurückhaltung beiträgt. Auch wenn eine bestimmte Lösung anfangs erschwinglich erscheint, können sich die laufenden Kosten für Wartung, Upgrades und Schulungen schnell summieren.

Unternehmen müssen die Gesamtbetriebskosten berücksichtigen, bevor sie in eine neue Technologie investieren. Dazu gehören nicht nur die finanziellen Kosten, sondern auch der Zeit- und Ressourcenaufwand für die Implementierung und Wartung der Technologie.

Schlechte Kommunikation

Eine weitere Hauptursache für Reue beim Technologiekauf ist die schlechte Kommunikation zwischen dem Unternehmen und dem Technologieanbieter. Missverständnisse und fehlerhafte Kommunikation können unrealistische Erwartungen wecken, die zu Enttäuschungen führen, wenn die Technologie nicht hält, was sie verspricht.

Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen klar mit ihren Anbietern kommunizieren und sicherstellen, dass die Erwartungen frühzeitig festgelegt werden. Darüber hinaus sollten die Unternehmen darauf hinarbeiten, enge Beziehungen zu den Anbietern aufzubauen, um eine offene und ehrliche Kommunikation während des gesamten Prozesses der Technologieeinführung zu fördern.

Einbindung der Endbenutzer

Und schließlich können Unternehmen den Kauf bereuen, wenn sie die Endbenutzer nicht in die Entscheidungsfindung einbeziehen. Mitarbeiter, die nicht konsultiert oder geschult werden, können sich gegen die neue Technologie sträuben, was zu niedrigen Einführungsraten und verschwendeten Ressourcen führt.

Um Probleme zu vermeiden, wird empfohlen, dass Unternehmen die Endbenutzer während des gesamten Prozesses der Auswahl und Implementierung von Technologien mit einbeziehen. Dazu gehören das Einholen von Feedback und Beiträgen der Mitarbeiter, das Angebot von Schulungen und Unterstützung sowie die Sicherstellung, dass die Technologie mit den Bedürfnissen und Verfahren der Endnutzer kompatibel ist.

Fazit

Moderne Unternehmen ohne Kaufreue zu führen, kann eine Herausforderung sein, aber es ist nicht unmöglich. Der Schlüssel zur Vermeidung von Kaufreue liegt in der Recherche und dem Treffen fundierter Entscheidungen, unterstützt durch Systeme zur Entscheidungsfindung (DSS). Nehmen Sie sich Zeit, um alle verfügbaren Optionen zu prüfen, die Vor- und Nachteile jeder einzelnen Option abzuwägen und sich zu vergewissern, dass Sie den besten Gegenwert für Ihr Geld erhalten.

Unser Seminar Softwareauswahl & Softwareeinführung beschäftigt sich mit allen Aspekten der Softwareevaluierung und Auswahl von Standard-Software im Business und Cloud-Umfeld. Ausgehend von der Anforderungs- und Business-Analyse werden verschiedene Methoden eines Auswahlprozesses vorgestellt sowie die jeweiligen Vor- und Nachteile erläutert. 

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Aufbau einer KI-Strategie für Ihr Unternehmen

Aufbau einer KI-Strategie

Es kommen neue leistungsstarke KI-Tools auf den Markt, Big Tech räumt der KI-Entwicklung Priorität ein, zahlreiche Start-ups sind auf dem Vormarsch und die Erwartungen an KI steigen. Der Wert einer auf den Menschen ausgerichteten, einfach zu bedienenden KI wird immer deutlicher, und zwar schnell. Bill Gates reflektierte kürzlich über die von OpenAI – dem Unternehmen hinter ChatGPT und GPT-4 – entwickelte Technologie: „Ich wusste, dass ich gerade den wichtigsten Fortschritt in der Technologie seit der grafischen Benutzeroberfläche gesehen hatte.“

In Anbetracht all dessen ist es sinnvoll, die KI-Strategie Ihres Unternehmens zu überdenken oder eine solche zu entwickeln, wenn Sie noch keine haben. Im Folgenden finden Sie einige Ideen, die in eine KI-Strategie einfließen könnten, sei es für generative KI, menschenzentrierte KI oder für KI im Allgemeinen.

Organisieren Sie eine KI-Projektgruppe: Das Aufblühen der menschenzentrierten, zugänglichen KI verdient die Einrichtung einer multidisziplinären KI-Taskforce, die sich aus Strategieexperten, Softwareingenieuren, Datenwissenschaftlern, Service-Designern, Domänenexperten und Juristen zusammensetzt und der Geschäftsleitung unterstellt ist. Selbst in Unternehmen, die bereits über ein KI-Team oder abteilungsübergreifend tätige Experten verfügen, kann dies ein notwendiger Schritt sein. Stellen Sie sicher, dass KI als oberste Priorität behandelt wird und nicht als Teil Ihrer Datenstrategie versteckt wird.

Entwickeln Sie Ihr strategisches Denken: Welche Anwendungsfälle und damit verbundenen KI-Funktionen stehen Ihnen zur Verfügung und wie wollen Sie sie nutzen? Wie könnte menschenzentrierte KI den Zugang zum kollektiven Wissen und zur Erfahrung Ihres Unternehmens verbessern? Welche Teams könnten durch KI unterstützt und entlastet werden? Identifizieren Sie die strategischen Säulen, bei denen KI helfen könnte, z. B. bei der Entscheidungsfindung von Senior-Teams, der Kundenerfahrung, dem Betrieb oder der Förderung von Innovationen. Beurteilen Sie, welche menschlichen Fähigkeiten durch KI ergänzt werden könnten. Nehmen Sie sich Zeit, um nach den Nachteilen zu suchen – wird ein übermäßiger Einsatz von generativer KI wichtige Fähigkeiten aushöhlen oder zu Fehlern führen? Könnte KI im weiteren Sinne dazu führen, dass sich Ihr Markt vergrößert, oder Risiken für Ihr Geschäftsmodell mit sich bringen?

Verfolgen Sie einen ganzheitlichen, auf den Menschen ausgerichteten Ansatz: Bei der gewinnbringenden Nutzung von KI geht es um viel mehr als nur um den Aufbau technischer Fähigkeiten – die Zusammenarbeit von Menschen mit KI kann die Fähigkeiten der Menschen verbessern. Wie könnte dies die Organisation und die Arbeitsweise des Unternehmens verändern? Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmensleiter, Fachexperten und technische Teams sich abstimmen und eine Sprache sprechen, die sie alle verstehen.

Identifizieren und nutzen Sie die relevanten Daten: Die KI-Projektgruppe sollte Daten beschaffen, die zum Trainieren von KI verwendet werden können. Für generative KI können dies Verträge, Besprechungsnotizen, interne Berichte und Unternehmensstrategien, extern zur Verfügung gestellte Datensätze, Kundeninteraktionen, Bilder, Videos, Audiodaten, Nachrichten oder soziale Medien sein. Überlegen Sie, ob diese Daten für die Entwicklung von branchenspezifischen Anwendungen für den Außenbereich genutzt werden können. KI hängt vom Zugriff auf Daten ab und ist daher effektiver, wenn die zugrunde liegenden Daten in einer effizienten und zugänglichen Plattform organisiert sind.

Entwicklung eines ethischen Ansatzes, auch in Bezug auf Emissionen: Die Forschung zeigt, dass ethische und rechtliche Überlegungen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen oft außer Acht gelassen werden. Verstehen Sie alle Risiken der Voreingenommenheit in der von Ihnen verwendeten KI sowie die möglicherweise unethischen Verwendungen. Das Training von KI-Systemen kann eine beträchtliche Rechenleistung erfordern, was zu höheren Emissionen führt. Ziehen Sie Tools zur Messung und Überwachung der Cloud-Nutzung in Betracht.

Managen Sie die Erwartungen Ihrer Teams: Viele Wissensarbeiter fragen sich, was KI – und insbesondere generative KI – für ihren Arbeitsalltag und die Gestaltung ihrer Karriere bedeuten könnte. Der CEO und die KI-Projektgruppe sollten mit dem Kommunikationsteam zusammenarbeiten, um die Möglichkeiten der KI zu erklären und Hype und Science-Fiction-artige Befürchtungen zu zerstreuen. Das Feedback der Stakeholder aus dem gesamten Unternehmen sollte gefördert werden.

Fazit

Der Start von ChatGPT – und einige andere intelligente Produktentwicklungen und Marketingmaßnahmen von Big Tech – haben dazu beigetragen, dass sich das Jahr 2023 als Wendepunkt für den Einsatz von KI in Unternehmen erweisen könnte. Menschenzentrierte KI dürfte eine immer größere Rolle spielen, sei es in Form von KI-Assistenten, generativer KI oder benutzerfreundlichen, maßgeschneiderten Anwendungen. Branchenspezifische und proprietäre generative KI-Apps werden sich wahrscheinlich durchsetzen.

KI für Unternehmen entwickelt sich jetzt mit großer Geschwindigkeit, und die Formulierung einer KI-Strategie wird Unternehmen dabei helfen, durch das Rauschen hindurch zu den tatsächlichen Geschäftsvorteilen zu gelangen.

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Alternative zum Einschreiben mit digitaler Nachverfolgung

Einschreiben mit digitaler Nachverfolgung ist eine Art des Einschreibens, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Sendungen online zu verfolgen. Diese Art des Einschreibens ist eine Kombination aus dem traditionellen Einschreiben und der modernen Technologie der digitalen Nachverfolgung. Mit dieser neuen Technologie können Sie Ihre Sendungen online verfolgen und sicherstellen, dass sie sicher und zuverlässig zugestellt werden.

Vorteile von Einschreiben mit digitaler Nachverfolgung

Sowohl Unternehmen als auch Privatpersonen können von der Nutzung von Einschreiben mit digitaler Nachverfolgung profitieren. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Sie genießen können.

Nachweis der Versendung

Viele juristische Dokumente und Schecks müssen bis zu einem bestimmten Datum verschickt werden. Wenn Sie diese Dokumente mit der normalen Post verschicken, können Sie nicht nachweisen, dass sie versandt wurden. Wenn das Paket verspätet eintrifft, gibt es keinen Nachweis, dass es abgeschickt wurde, und Sie könnten mit Verspätungsgebühren oder anderen Strafen belegt werden. Wenn Sie ein Originaldokument oder einen Scheck versenden müssen, reicht die elektronische Übermittlung nicht aus.

Verfolgung

Während Sie auf das Eintreffen des Pakets warten, kann Ihr Empfänger dessen Standort verfolgen. Bei anderen Sendungen können Sie häufig eine Sendungsverfolgungsnummer hinzufügen, was jedoch mit zusätzlichen Kosten verbunden ist.

Zustellnachweis

Da sowohl bei Einschreiben als auch bei Wertsendungen eine Unterschrift erforderlich ist, können Sie nicht nur sicherstellen, dass Ihr Paket sicher ankommt, sondern auch beweisen, dass es angekommen ist. Sie wissen auch genau, wer für das Paket unterschrieben hat. Wie bei der Sendungsverfolgung kann ein Zustellungsnachweis gegen einen Aufpreis erhältlich sein.

Etiketten von zu Hause aus drucken

Vielleicht erinnern Sie sich noch an die Zeiten, als man für den Versand von Einschreiben oder Rückscheinen lange in der Schlange vor dem Postamt anstehen musste. Wenn Sie nicht viel Zeit haben oder weit entfernt von einem Postamt wohnen, scheint diese Art von Post unerreichbar zu sein. Heutzutage können Sie Etiketten von Ihrem eigenen Computer aus drucken, wann und wo es Ihnen passt.

Billiger als private zusteller

Zwar bieten mehrere private Zustelldienste ähnliche Leistungen an, doch sind diese oft mit einem Aufpreis verbunden. Selbst wenn Ihr Unternehmen einen Vertrag mit FedEx, UPS oder einem anderen Dienst hat, werden Sie feststellen, dass die Post in den meisten Fällen immer noch am günstigsten ist.

Zusätzlicher Schutz

Leider kennt jeder jemanden, dem schon einmal ein Paket von der Veranda gestohlen wurde. Sowohl bei Einschreiben als auch bei Rückschein werden alle Personen, die mit Ihrem Paket zu tun hatten, bis zur Zustellung registriert. Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Paket verloren geht oder gestohlen wird, ist äußerst gering. Natürlich kann sich durch den zusätzlichen Schutz die Zustellungszeit verlängern. Beglaubigte Sendungen sind schneller, da sie genauso verschickt werden wie First-Class- oder Priority-Sendungen. Einschreiben sind aufgrund der zusätzlichen Schutzmaßnahmen oft langsamer.

Alternative zum Einschreiben mit digitaler Nachverfolgung

einschreiben.online schließt die Lücke zwischen E-Mail und postalischem Einschreiben mit Rückschein! Sie kennen die alltäglichen Probleme:

  • Sie möchten wissen, ob und wann der Empfänger ein Dokument erhalten hat.
  • Wichtige, vertrauliche Dokumente möchten Sie nicht ungeschützt per E-Mail verschicken.
  •  Sie möchten Dokumente versenden, die zu groß für eine E-Mail sind.

Mit einschreiben.online versenden Sie E-Mails ohne diese Probleme, mit nur wenigen Klicks!

Woher weiß man, dass eine E-Mail geöffnet wurde?

Unser System fügt jeder E-Mail ein unsichtbares Bild ein, welches beim öffnen der E-Mail von unseren Servern geladen wird. Durch den Abruf dieses Bildes, weiss unser System genau, wann die E-Mail vom Empfänger geöffnet wird. Um die angehängte Datei zu öffnen, muss der Empfänger auf einen Link klicken. Beim darauffolgenden Download der Datei, weiss unser System wieder, dass der Empfänger diesen gestartet hat.

Fazit

Wenn Sie etwas Wichtiges zu versenden haben, sollten Sie in Erwägung ziehen, einen Brief online zu versenden. E-Mail-Einschreiben mit Rückschein bietet einen zusätzlichen Schutz und eine bessere Nachverfolgung als die normale Post. Ein beglaubigter Brief ist eine gute Wahl, wenn Sie Geld sparen wollen, aber dennoch Sicherheit benötigen. Angesichts des einfachen Zugangs und der großen Vorteile, die mit E-Mail-Einschreiben und Rückschein verbunden sind, gibt es keinen Grund, sie nicht auszuprobieren.

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Vorteile und Einsatzbereiche von No-Code-Apps

Was sind No-Code-Apps?

No-Code-Plattformen bieten jedem Unternehmen oder jeder Einzelperson ohne Programmierkenntnisse die Möglichkeit, eine cloudbasierte Anwendung einzurichten. Auf diese Weise können Nutzer, auch wenn sie keine Softwarespezialisten sind, Apps erstellen und implementieren, die genau ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Die Plattformen unterstützen die App-Erstellung oft mit Vorlagen für Benutzeroberfläche und Funktionen.

No-Code-App-Plattformen bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die jeder in Ihrem Team eine nützliche App erstellen kann. Für die Steuerung der Funktionen der App ist keine Programmierung erforderlich – sie können über eine einfach zu bedienende Konfigurations-Toolbox vollständig angepasst werden.

Was sind die Vorteile von No-Code-Apps

No-Code-Apps sind eine neue Art von Software, die es Entwicklern ermöglicht, Apps ohne Programmierkenntnisse zu erstellen. Diese Apps sind eine einfache und kostengünstige Möglichkeit, eine App zu erstellen, die auf verschiedenen Plattformen funktioniert. No-Code-Apps bieten eine Reihe von Vorteilen, die Entwicklern helfen, ihre Apps schneller und effizienter zu erstellen.

Erstens ermöglicht es No-Code-Apps, Apps schneller zu erstellen. Da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, können Entwickler ihre Apps in kürzerer Zeit erstellen. Dies bedeutet, dass Entwickler mehr Zeit haben, um an anderen Projekten zu arbeiten, anstatt sich auf die Programmierung zu konzentrieren.

Zweitens sind No-Code-Apps kostengünstiger als traditionelle Apps. Da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, können Entwickler ihre Apps ohne die Kosten für Programmierer erstellen. Dies bedeutet, dass Entwickler mehr Geld sparen können, wenn sie ihre Apps erstellen.

Drittens sind No-Code-Apps einfacher zu bedienen. Da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, können Entwickler ihre Apps ohne die Komplexität der Programmierung erstellen. Dies bedeutet, dass Entwickler ihre Apps schneller und einfacher erstellen können.

Schließlich sind No-Code-Apps auf verschiedenen Plattformen verfügbar. Da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, können Entwickler ihre Apps auf verschiedenen Plattformen erstellen. Dies bedeutet, dass Entwickler ihre Apps auf verschiedenen Geräten und Betriebssystemen veröffentlichen können.

Wer kann No-Code-Apps verwenden?

Die Einsatzbereiche von No-Code-Apps sind vielfältig, aber das wichtigste Element ist, dass sie neue Möglichkeiten in Bezug auf digitale Transformation eröffnen. Sie können sowohl für Unternehmen jeder Größe und in vielen verschiedenen Branchen als auch für Einzelpersonen hilfreich sein.

Kleine Unternehmen

In vielen Fällen ist es für kleine Unternehmen aus finanziellen Gründen einfach unmöglich, einen eigenen Entwickler einzustellen oder Dienstleistungen Dritter in Anspruch zu nehmen. Deshalb bleiben Apps für die meisten kleinen Unternehmen unerreichbar. Mit No-Code-Apps können die Eigentümer den Wert von Apps ohne große Investitionen nutzen. Die No-Code-Plattformen sind somit ein echter Fortschritt für kleine Unternehmen, da sie die Erstellung wichtiger kundenorientierter Apps ermöglichen, die den Verkauf und die Kundenbindung fördern können.

Vertriebs- und Marketingteams

Eine App von Grund auf für ein Vertriebs- oder Marketingteam zu entwickeln, ist oft undenkbar. Selbst wenn ein Unternehmen es sich leisten kann, kann der Prozess langsam und kompliziert sein. Mit einer No-Code-App-Plattform können Marketing- und Vertriebsmitarbeiter benutzerfreundliche Tools erstellen, die ihre täglichen Aufgaben vereinfachen.

Unternehmen

In größeren Unternehmen sind die finanziellen Ressourcen nicht die einzige Überlegung, die für oder gegen die Erstellung einer App spricht. Oft ist es auch eine Frage der Zeit – aufgrund der langsameren Verfahren in Unternehmen, die die Mitwirkung und Genehmigung mehrerer Beteiligter erfordern. No-Code-Apps hingegen können von fast jedem Mitglied eines Teams in einem großen Unternehmen erstellt, gewartet und aktualisiert werden. Mit einem Minimum an Input und Überwachung durch die IT-Abteilung tragen sie zur Beschleunigung interner Prozesse und zur allgemeinen Verbesserung der Abläufe bei.

Berater und Freiberufler

Auch Freiberufler können von No-Code-Apps profitieren. Sie würden sonst kaum auf die Idee kommen, für bestimmte Aspekte ihrer Arbeit eine App zu verwenden, da sich die finanzielle Investition nicht lohnt. Wenn der anfängliche Aufwand jedoch gering ist, können Berater und Freiberufler No-Code-Apps nutzen, um ihre Arbeit auf vielfältige Weise zu optimieren.

Fazit

Insgesamt bieten No-Code-Apps Entwicklern eine einfache und kostengünstige Möglichkeit, Apps zu erstellen. Diese Apps sind schneller zu erstellen, kostengünstiger als traditionelle Apps und einfacher zu bedienen. Darüber hinaus sind No-Code-Apps auf verschiedenen Plattformen verfügbar, was Entwicklern ermöglicht, ihre Apps auf verschiedenen Geräten und Betriebssystemen zu veröffentlichen.

ABC Easy App Es sind nur drei Schritte nötig, um Ihre einzigartige App zu erstellen und bei den bekannten App-Stores einzureichen. Erstellen Sie so viele Apps wie Sie wollen, ohne jegliche Einschränkungen.

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Die Entwicklung der Rechnungsleser-Software

Die Entwicklung der Rechnungsleser

Die Zeiten, in denen Rechnungen in Papierform archiviert und bearbeitet wurden, in denen alle physischen Rechnungen manuell analysiert, die Daten von Hand in große Bücher geschrieben und abgeglichen wurden, sind längst vorbei. Heute verfügen selbst kleine Unternehmen über eine Art digitales Rechnungsverarbeitungssystem. Obwohl viele Unternehmen immer noch mit Papierrechnungen arbeiten, nimmt die Verwendung digitaler Rechnungen in den Unternehmen langsam zu. Einige der Formate für digitale Rechnungen sind:

  • Visuelle Rechnungen im digitalen Format: JPG, PNG, GIF (Bildformate), TIF (aus Scansoftware) und PDF: Dabei handelt es sich einfach um digitale Abbilder der Papierrechnung.
  • Daten Rechnungen im digitalen Format:
    -Unstrukturiert – Die Daten können nicht automatisch aus dem Dokument in Buchhaltungssysteme eingelesen werden. Es handelt sich um Freiformtexte wie Verträge, Briefe, Artikel und Memos, die in einigen unstrukturierten Kleinunternehmen auch als Rechnungen verwendet werden können.
    -Strukturiert – Die Daten liegen in strukturierter Form vor und können in Form von Tabellenkalkulationen (z. B. Excel), Tabellen in Textverarbeitungsprogrammen wie Word (.doc), HTML XML Data PDF EDI (EDIFACT) und CSV vorliegen.

Die Entwicklung des Rechnungslesens hat sich in den letzten Jahren rasant vollzogen:

Die erste Generation des Rechnungslesens – manuell: Jede Rechnung, egal in welcher digitalen Form sie vorliegt, wird manuell gelesen, die relevanten Daten werden extrahiert und in einem einheitlichen System gespeichert, das die Formatvariationen der verschiedenen eingegangenen Rechnungen umgeht. Das ist altmodisch, erfordert intensive menschliche Arbeit, ist zeitaufwändig, fehleranfällig und ungeeignet für große Unternehmen, die täglich mit vielen Rechnungen zu tun haben.

Die zweite Generation – Rechnungsleser-Software: Auch bekannt als Rechnungserkennungssoftware, werden die Daten von digitalen Rechnungen, unabhängig von ihrem ursprünglichen Format, von einer Software erfasst, die auf der Erkennung von Schlüsseldatenfeldern basiert. Die so gelesenen Daten werden in leicht zugänglichen Anwendungen wie einer Tabellenkalkulation oder einer Datenbank gespeichert. Zu diesem Zweck wird OCR-Software (Optical Character Recognition) eingesetzt. OCR ist zwar besser als die manuelle Dateneingabe, kann aber insofern einschränkend sein, als die Entwickler Regeln und Vorlagen für die Datenerfassung einrichten müssen und ein gewisses Maß an manuellen Eingriffen erforderlich ist, um die Genauigkeit zu überprüfen.

Die dritte Generation – KI-basierte Rechnungsleser: Auf künstlicher Intelligenz basierende Rechnungsleser können aufgrund der kontinuierlichen Lernprozesse des KI-Tools relevante Daten intelligent und mit minimalen Fehlern erfassen. Die Funktion des kontinuierlichen Lernens in KI-Systemen ermöglicht es der Lesesoftware, sich an alle Rechnungsformate anzupassen und verleiht ihr eine Universalität über die Plattformen des Unternehmens hinweg.

Was ist bei der Einführung einer Rechnungslesesoftware zu beachten?

Unternehmen, die ein automatisiertes Rechnungslesesystem einführen wollen, müssen vor der Einführung folgende Faktoren berücksichtigen:

  • Die Infrastruktur und die IT-Ressourcen, die zur Unterstützung des Rechnungslesers erforderlich sind
  • Der finanzielle Aufwand für die Einrichtung und den Betrieb des Systems
  • Integration mit anderen Systemen im Unternehmen
  • Der im Unternehmen erforderliche/mögliche Grad an Automatisierung und menschlicher Intervention
  • Verfügbarkeit von Know-how innerhalb des Unternehmens und Kundenunterstützung durch den Hersteller der Software
  • Das erforderliche Maß an Datensicherheit
  • Der Grad des Zugriffs – dies würde darüber entscheiden, wo die Daten gespeichert werden – auf einem lokalen Rechner, einem zentralen Server oder in der Cloud.

Fazit

Die zunehmende Digitalisierung der Finanzwelt erfordert Veränderungen in den Workflow-Strukturen und den Einsatz von Tools, die Unternehmen wettbewerbsfähig halten. Eine Rechnungslesesoftware kann Unternehmen dabei helfen, weniger Zeit mit banalen Tätigkeiten wie der manuellen Rechnungsverwaltung zu verbringen und sich stattdessen auf ihre Kernkompetenzen wie Kundenbetreuung, Innovation, Expansion und Produktivität zu konzentrieren.

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Wie sollte man eine PIM-Lösung evaluieren

Einige der offensichtlichen Dinge, die Unternehmen vor der Auswahl einer Software tun, sind, die richtigen Entscheidungsträger zu versammeln (einschließlich funktionsübergreifender Entscheidungsträger), den „Ist-Zustand“ und den „Soll-Zustand“ zu ermitteln, ein realistisches Budget festzulegen, Ihre Suchparameter festzulegen (auf der Grundlage von Kosten, Anforderungen, geografischen Gegebenheiten usw.), Gespräche mit PIM-Anbietern zu führen und die wichtigen Fragen zu stellen.

Aber Moment mal, gilt das nicht für die Auswahl der meisten Systeme oder Lösungen? PIM hat im Vergleich zu anderen Systemen noch etwas mehr zu bieten. In diesem Artikel versuchen wir, dies in 5 einfachen Schritten zu erläutern.

Validierung: Finden Sie die richtige Lösung

Die richtige Passung beginnt mit der Bewertung Ihrer individuellen Anforderungen und Zukunftspläne und erstreckt sich bis zu Ihrer technologischen Landschaft. Die einzigartigen Anforderungen sollten idealerweise auf einer Skala von unternehmenskritischen Anforderungen, wesentlichen Anforderungen, wünschenswerten und „gut zu haben“-Anforderungen eingestuft werden. Die Zukunftspläne müssen strategische Roadmaps, Skalierbarkeitsanforderungen, Geschäftsausrichtung, Diversifizierungen oder Fusions- und Übernahmeziele umfassen.

Der komplexeste und zeitaufwändigste Faktor bei der Suche nach dem richtigen System ist jedoch seine Eignung für die bestehende Technologie- und Betriebslandschaft des Unternehmens. Lässt sich das neue PIM-System beispielsweise problemlos in die vorhandene Software und die vorhandenen Systeme integrieren? Würde es sich an diese anpassen? Oder müssten die bestehenden Systeme an das neue PIM angepasst werden? Eine weitere wichtige Frage ist, ob das neue PIM Ihren Sicherheits- und Compliance-Anforderungen entspricht.

Identifizierung: Suche nach PIM-Anbietern

Legen Sie zunächst spezifische Kriterien fest, was Sie von einem PIM-Anbieter erwarten. Welche Funktionen sind für Sie nicht verhandelbar? Welche zusätzlichen Funktionen würden Ihnen auf lange Sicht gute Dienste leisten? Es ist auch wichtig, sich über den Kundenkreis des Anbieters zu informieren. Wie vielfältig ist sie? Würden Sie einen Anbieter bevorzugen, der Kunden aus Ihrer Branche bedient hat? Oder aus einer verwandten Branche? Hat er bereits ein PIM-Projekt in einer Größenordnung wie der Ihren durchgeführt? Ist der Anbieter in Ihrer geografischen Region vertreten? Wie vertraut ist der Anbieter mit der Region, zu der Sie gehören oder in der Sie tätig sind? Wenn Ihr Unternehmen auf mehreren Kontinenten tätig ist, kann der Anbieter mehrsprachige Funktionen in der Software anbieten? Sobald Sie diese Kriterien festgelegt haben, können Sie die Anbieter um eine Demo bitten.

Bewertung: Beste Lösung und bewährte Praktiken:

Um die beste Lösung zu finden, müssen Unternehmen einen POC (Proof of Concept) vorbereiten, indem sie die Datensätze ihrer Organisation verwenden, um zu sehen, ob ihre Ziele erreicht werden können. Sie können einen repräsentativen Datensatz mit etwa fünf geschäftlichen Anwendungsfällen erstellen und Daten aus relevanten digitalen Assets einbeziehen, die zu mehreren Produktkategorien gehören. Grundsätzlich müssen die Anwendungsfälle jede kritische Phase von der Erstellung, Anreicherung, Genehmigung und Veröffentlichung von Produkten auf Kanälen abdecken.

Bitten Sie die Anbieter, Lösungen für Ihre Anwendungsfälle und Datensätze zu konfigurieren. Prüfen Sie, was sie vorlegen; sehen Sie, ob Sie Änderungen an der Anwendung mit einem Minimum an technischer Schulung vornehmen können. Bewerten Sie die POCs der einzelnen Anbieter auf der Grundlage von Flexibilität, Kosten, Lieferung, Partnerschaft, Innovation, Qualität, Risiken usw. Beurteilen Sie, ob jeder Anbieter die besten Praktiken zur Implementierung eines PIM-Systems anwendet. Erstellen Sie schließlich eine Liste mit den 3 bis 5 besten Anbietern.

Verhandeln: Formulieren Sie Ihre Bedingungen und erfahren Sie die Bedingungen der Anbieter:

Je näher Sie der Wahl Ihres zukünftigen PIM-Anbieters kommen, desto mehr müssen Sie sich mit ihm auseinandersetzen und ihm Ihre Bedingungen mitteilen. Erklären Sie Ihre Bedingungen unmissverständlich. Sie haben Ihre Bedürfnisse bereits dargelegt, jetzt sollten Sie Ihre Prioritäten mitteilen. Was ist Ihnen beispielsweise wichtiger, PDS (Product Data Syndication) oder Web-to-Print; wenn beides, dann in welcher Reihenfolge? Welchen Stellenwert hat für Sie die Automatisierung der Übersetzung von Produktinformationen? Gibt es Compliance-Bedingungen für Ihre Lieferanten oder Partner, die Ihnen Produktdaten zur Verfügung stellen?

Bewerten Sie die technischen Aspekte des Angebots, einschließlich der kommerziellen Anforderungen, der Implementierungspläne, der Lizenz- oder Abonnementgebühren, der Gesamtbetriebskosten, der Supportbedingungen, der zusätzlichen Kosten usw. Und schließlich sollten Sie das Interesse des Unternehmens an einer Zusammenarbeit mit Ihnen verstehen. Welche Erwartungen hat das Unternehmen – abgesehen von den finanziellen Vorteilen – an die Zusammenarbeit? Setzen Sie nun Prioritäten unter Ihren 3 bis 5 besten Anbietern.

Bewertung des Geschäftswerts:

Gehen Sie noch einmal auf Ihre Hauptgründe für die Einführung einer PIM-Lösung zurück. Ging es darum, die Datenqualität zu verbessern, die Betriebskosten zu senken, die Kundenerfahrung zu verbessern, die Markteinführungszeit zu verkürzen oder die Effizienz zu steigern? Wenn das alles zutrifft, dann sollten Sie noch einmal Prioritäten setzen. Sie können auch einen Schritt weiter gehen und Ihre Maßstäbe für diese Maßnahmen festlegen.

Fazit

Nachdem Sie alle geschäftlichen und technologischen Bewertungen durchgeführt und die beste Lösung ausgewählt haben, ist es an der Zeit, weiterzugehen. Denn auch nach einer PIM-Implementierung müssen Unternehmen die Integration mit nachgelagerten Kanälen wie digitalem Handel, Produktdatensyndikation und Marktplätzen sicherstellen. Und wie das gewählte PIM in die Marketingstrategie dieser Kanäle passt, bleibt ein entscheidender Aspekt.

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