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Die »30 Under 30«-KI-Vordenkerin über den Wandel in der Wirtschaft – und warum jetzt die Zeit zum Handeln ist.

Compliance-Lücke = Millionenrisiko.

3% Umsatz weg – wegen eines Bots?

Deadline für KI-Prüfung: 2. August 2025

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Editorial

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Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel

KI schlägt den Takt der digitalen Transformation

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iebe Leserinnen und Leser, die Geschäftswelt entwickelt sich in atemberaubendem Tempo weiter und künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein visionäres Konzept mehr, sondern eine geschäftskritische Technologie. Dabei gleicht die digitale Transformation einer komplexen Komposition, in der jede Innovation eine eigene Note setzt und KI als treibender Rhythmus das Zusammenspiel der Elemente harmonisiert. KI ist der treibende Rhythmus, der Struktur gibt, Prozesse harmonisiert und das Zusammenspiel der einzelnen Elemente zu einer dynamischen Melodie formt. Unternehmen, die KI gezielt in ihre Abläufe integrieren und die stetig wachsenden Datenmengen strategisch nutzen, können ihre betriebliche Effizienz steigern, Kosten senken und völlig neue Geschäftsmodelle entwickeln.

KI ist längst mehr als nur ein technischer Fortschritt, sie ist vielmehr Taktgeber eines orchestrierten Wandels, der Unternehmen dabei hilft, sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu behaupten.

Ein offensichtlicher Vorteil des KI-Einsatzes liegt in der Automatisierung von Prozessen, denn viele betriebliche Abläufe sind von manuellen, zum Teil monotonen und fehleranfälligen Arbeitsschritten oder zeitaufwendigen Entscheidungen geprägt. KI kann hier als präzises Metronom fungieren, das Prozesse beschleunigt und miteinander in Einklang bringt. Dies zeigt sich beispielsweise im Kundenservice, wo KI-gestützte Chatbots rund um die Uhr Anfragen bearbeiten, schnelle Lösungen liefern und dabei die Mitarbeitenden entlasten. In der industriellen Fertigung analysieren intelligente Systeme Maschinendaten in Echtzeit und optimieren Produktionsprozesse. Vorausschauende Wartung hilft dabei, Probleme automatisch frühzeitig zu erkennen und teure Ausfallzeiten zu vermeiden. Lernende Systeme ermöglichen personalisierte Werkerunterstützung und Qualitätskontrolle, selbst bei individuell gefertigten und komplexen Produkten.

Die Daten machen die Musik Unternehmen verfügen heute über eine Fülle von Informationen, sei es über Kundenverhalten, Markttrends oder betriebliche Kennzahlen.

Doch erst durch KI werden diese Daten zu

einer harmonischen Melodie verarbeitet, die wertvolle Erkenntnisse liefert und zu besseren Entscheidungen führt. KI-Algorithmen analysieren in Sekunden große Datenmengen und können beispielsweise im Finanzsektor Marktbewegungen vorhersagen oder im Einzelhandel Nachfrageprognosen erstellen.

Dadurch lassen sich Lagerbestände optimieren, Überproduktionen vermeiden und Ressourcen effizienter einsetzen. Damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten qualitativ hochwertig, vollständig und gut strukturiert sind.

Diese »KI-Readiness« bedeutet, dass die Daten bereinigt, standardisiert und angereichert werden müssen, um Mehrwert zu schaffen.

Unstrukturierte Daten, doppelte Einträge oder unvollständige Informationen können die Leistungsfähigkeit von Algorithmen beeinträchtigen und zu falschen Entscheidungen führen. Erst durch Data-Governance, also klare Richtlinien für die Qualität sowie Sicherheit und Zugänglichkeit von Daten, wird eine verlässliche Grundlage geschaffen, auf der KI erfolgreich arbeiten kann.

Auch innerhalb der Unternehmen kann KI Prozesse erheblich verbessern. Moderne Systeme unterstützen bei der Planung von Lieferketten, indem sie optimale Routen berechnen und Transportkosten senken. In der Personalverwaltung helfen KI-gestützte Analysen, den Personaleinsatz flexibler zu gestalten, Arbeitszeiten optimal an den Bedarf anzupassen und damit Effizienz sowie Zufriedenheit zu steigern. Durch solche Maßnahmen können Unternehmen nicht nur ihre Produktivität erhöhen, sondern auch schneller und agiler auf Veränderungen am Markt reagieren.

Neben der Optimierung bestehender Abläufe eröffnet KI auch völlig neue Geschäftsmodelle.

Große Technologieunternehmen setzen längst auf KI, um ihre Dienstleistungen weiter zu personalisieren. Empfehlungsalgorithmen, die individuelle Vorlieben erkennen und maßgeschneiderte Inhalte oder Produkte vorschlagen, steigern nicht nur den Umsatz, sondern auch die Kundenzufriedenheit. In der Medizin ermöglicht KI eine schnellere und präzisere Diagnostik, indem sie riesige Mengen an Patientendaten

auswertet und Ärztinnen und Ärzten fundierte Handlungsempfehlungen gibt. Auch die Entwicklung autonomer Fahrzeuge wird maßgeblich durch künstliche Intelligenz vorangetrieben, während innovative Start-ups mit KI-gestützten Lösungen neue Märkte erschließen.

Harmonie von Mensch und Maschine Natürlich bringt der zunehmende Einsatz von KI auch Herausforderungen mit sich. Der Schutz sensibler Daten, Fragen der Transparenz und ethische Überlegungen sind Themen, die Unternehmen nicht ignorieren dürfen. KIModelle müssen so gestaltet sein, dass sie faire und nachvollziehbare Entscheidungen treffen, diese dem Menschen transparent machen oder sie ihm im Zweifel überlassen. Gleichzeitig erfordert der technologische Wandel eine gezielte Qualifikation der Mitarbeitenden. Wer die Chancen der KI nutzen will, muss auch in Weiterbildung investieren, um Unsicherheiten abzubauen, den richtigen Umgang mit nutzbringenden KI-Tools zu schulen und so eine produktive Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen. Denn wenn der Mensch versteht, das Instrument KI richtig einzusetzen, kann gesteigerte Produktivität mit Entlastung der Arbeitenden einhergehen – Effizienz durch Einklang.

Es ist wichtig zu erkennen, dass KI kein kurzlebiger Trend ist, sondern das orchestrale Element der digitalen Wirtschaft, das Daten in handlungsfähige Strategien verwandelt.

Unternehmen, die KI intelligent einsetzen, sorgen dafür, dass ihre Geschäftsprozesse nicht nur einzelne Töne erzeugen, sondern im Einklang mit den Marktanforderungen eine klangvolle und nachhallende Symphonie spielen. Lassen Sie sich von den folgenden Beiträgen inspirieren und entdecken Sie in den Beiträgen dieser Beilage, wie KI auch Ihr Unternehmen in den perfekten Rhythmus der digitalen Transformation führen kann!

Text Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel, Geschäftsführender Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern und Leiter des Forschungsbereichs Smarte Daten und Wissensdienste

04 Prozessoptimierung 06 Datenverwaltung 10 Interview: Dr. Annika von Mutius 12 Cybersicherheit 16 Fintech 18 Generative KI & Bildung Smart AI. Verlag und Herausgeber

Smart Media Agency AG, Gerbergasse 5, 8003 Zürich, Schweiz Redaktion (Verantwortlich) Adriana Clemente Smart Media Agency AG, Gerbergasse 5, CH – 8001 Zürich Tel +41 44 258 86 10 Layout (Verantwortlich) Mathias Manner Smart Media Agency AG, Gerbergasse 5, CH – 8001 Zürich Tel +41 44 258 86 10 Anzeigen (Verantwortlich) Yunus Gülcan Smart Media Agency AG, Gerbergasse 5, CH – 8001 Zürich Tel +41 44 258 86 10 Druckerei Handelsblatt Media Group GmbH

Viel Spass beim Lesen!

Yunus Gülcan Project Manager

Brandreport • Ernst & Young GmbH

»KI entfaltet ihr volles Potenzial nur im Zusammenspiel mit dem Menschen« KI durchdringt sämtliche Unternehmensbereiche und -größen. Was bedeutet das für gegenwärtige und künftige Geschäftsmodelle, rechtliche Fragen und die menschliche Arbeit?

Dr. Thomas Erwin, Dr. Peter Katko und Dr. Christian Wesp von EY erklären, wie KI in Unternehmen funktionieren und den entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern wird.

Dr. Christian Wesp AI Lead EY-Parthenon Deutschland

Mit EY.ai entwickeln wir eine umfassende und integrierte KI-Plattform.

– Dr. Christian Wesp, AI Lead EY-Parthenon Deutschland

Die »GenAI-Revolution« Herr Dr. Wesp, wie sehr haben sich die Möglichkeiten von KI in den letzten Jahren verändert oder beschleunigt?

Die Möglichkeiten und Fähigkeiten von KI

haben sich in den letzten drei Jahren massiv erweitert und die technische Entwicklung hat sich stark beschleunigt. Wir sprechen

inzwischen von einer »GenAI-Revolution« – nicht nur aufgrund der neuen Fähigkeiten von KI, sondern auch wegen der rasanten

Dynamik des gesamten KI-Ökosystems.

Erstmals sind Computer in der Lage, menschliche Sprache, Wissen und Informationskontext wirklich zu verstehen und sinnvoll zu verarbeiten, statt lediglich mechanisch nach vordefinierten Regeln zu agieren. Tätigkeiten, die vorher nur von Menschen sinnvoll bearbeitet werden konnten, können plötzlich von Computern unterstützt oder ganz übernommen werden. Diese Fortschritte eröffnen völlig neue, KI-gestützte Anwendungen für Unternehmensprozesse, Kundeninteraktionen, Wissensmanagement, Automatisierung und Innovation. Wir gehen davon aus, dass KI in wenigen Jahren zu einer strategischen Kernkomponente für moderne Unternehmen

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#smartai wird, um Effizienzen und Wettbewerbsvorteile zu realisieren. Für einige Unternehmen werden sich sogar die Geschäftsmodelle und das operative Betriebsmodell ändern.

Diese Veränderung hat bereits begonnen: Während vor wenigen Jahren KI primär ein Thema für Tech-Unternehmen und innovative Start-ups war, beobachten wir nun eine breite Adaption quer durch alle Unternehmensgrößen, Funktionsbereiche und Branchen.

Dr. Thomas Erwin EMEIA AI & Data Lead Herr Dr. Erwin, Sie sagen, KI bedeute eine »Explosion von Wissen«. Welche Folgen hat das für Unternehmen und ihre Geschäftsmodelle?

Wir sehen seit gut einer Dekade, dass die Menge der Daten in der Welt exponentiell zunimmt. Das liegt u. a. an der Verbreitung von Smartphones oder Sensoren in einer Welt, die zunehmend vernetzt ist. Gleichzeitig nehmen die globalen Rechenkapazitäten und damit die Fähigkeit, diese Daten auch zu verarbeiten, bei sinkenden Kosten ebenfalls exponentiell zu. Mit KI haben wir jetzt das Puzzleteil, um diese Daten in Wissen und Erkenntnisse und damit in Innovation zu verwandeln. Wenn ich als Unternehmen mit meinem Geschäftsmodell also von Innovation bzw. einem Innovationsvorsprung abhängig bin – und das gilt in Deutschland ja für die meisten Unternehmen –, dann wird mein zukünftiger Erfolg stark davon abhängen, mir mithilfe von KI diesen Innovationsvorsprung zu erhalten oder sogar auszubauen – und das bei einer immer weiter zunehmenden Geschwindigkeit.

Sie werben dafür, KI-Modelle hier in Europa zu entwickeln.

Worin liegen die Vorteile?

KI-Modelle sind sozusagen die »Basistechnologie«, auf der der Einsatz von KI basiert.

Wenn wir uns einig sind, dass KI einer der wichtigsten Schlüssel ist, um zukünftig im Wettbewerb bestehen zu können, dann dürfen wir uns hier nicht auf die Rolle des »Anwenders« zurückziehen und darauf verlassen, dass uns diejenigen, die gerade massiv in die Entwicklung von KI investieren, dann schon irgendwie daran teilhaben lassen. Hier haben sich insbesondere die USA und China in den letzten Jahren einen Vorsprung erarbeitet.

Nicht zuletzt aufgrund der aktuellen geopolitischen Entwicklungen halte ich es für eine gute Idee, in Europa jetzt alles daran zu setzen, diesen Vorsprung schnellstmöglich aufzuholen.

Dr. Peter Katko Partner, Rechtsanwalt und Global Digital Law Leader Der AI-Act Herr Dr. Katko, wie sehr hemmt oder fördert der AI-Act der EU die Entwicklung oder den Einsatz von KI in den Unternehmen?

Der AI-Act (AIA) wurde von der EU als horizontale Regelung für alle Wirtschaftsbereiche beschlossen – auch um Innovationen zu fördern. Denn die Risiken von Diskriminierung sowie für Gesundheit und Sicherheit bei der Nutzung von KI würden Unternehmen ansonsten von der Nutzung

Ernst & Young GmbH • Brandreport

Wenn wir uns einig sind, dass KI einer der wichtigsten Schlüssel ist, um zukünftig im Wettbewerb bestehen zu können, dann dürfen wir uns hier nicht auf die Rolle des »Anwenders« zurückziehen und darauf verlassen, dass uns diejenigen, die gerade massiv in die Entwicklung von KI investieren, dann schon irgendwie daran teilhaben lassen.

– Dr. Thomas Erwin, EMEIA AI & Data Lead

abhalten. Allerdings bestehen für HochrisikoKI-Systeme – etwa in den schon regulierten Bereichen Kfz, Medizinprodukte und kritische Infrastruktur – oder auch HR (Diskriminierungsrisiko Bias) strenge materielle und formelle Anforderungen, beispielsweise bei der Dokumentation, bei Konformitätsverfahren mit CE-Kennzeichnung oder beim Post-Market-Monitoring. Folge ist, dass KI außerhalb von Europa entwickelt wird nach dem Motto: US: Innovation; China: Imitation; Europa: Regulation. Ziel von den USA und China ist es, rechtliche Hürden für KI beiseitezuschaffen und nicht neue zu kreieren.

Gerade für kleine und junge Unternehmen könnte der AIA ein Hindernis darstellen.

Wo gibt es beim Training von KI-Modellen rechtliche Herausforderungen?

Datenschutz wird relevant, wenn die Trainingsdaten personenbezogen sind, z. B. bei der Callcenter-Kommunikation für ein Chatbot-Training. Dies könnte mit der Anonymisierung der Trainingsdaten vermieden werden. Sofern für das Training Bilder, Videos oder Texte genutzt werden, muss das Urheberrecht beachtet werden. In der EU besteht jedoch für das sogenannte Data-Mining eine Privilegierung. Schließlich gelten für Hochrisiko-KI-Systeme nach dem EU AI-Act unter dem Titel »Data Governance« Anforderungen an die Datenqualität. Denn schlechter Input führt häufig zu ungenügendem KI-Output.

Ganzheitlicher Ansatz mit EY.ai Herr Dr. Wesp, welchen Ansatz verfolgen Sie mit Ihrer Plattform EY.ai?

Mit EY.ai entwickeln wir eine umfassende und integrierte KI-Plattform, sowohl für unsere Kunden als auch für EY selbst.

Unser Ansatz ist dabei ganzheitlich: Wir unterstützen Unternehmen, kommerziell wirksame KI-Strategien zu entwickeln, die eigene KI-Reife systematisch zu messen und kontinuierlich zu steigern sowie KI in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Neben unserer fachlichen Beratung ist die technische EY.ai Agentic Platform ein zentraler Bestandteil. Diese ermöglicht es, leistungsfähige und sichere KI-Lösungen – etwa prozessorientierte KI-Agenten – bereitzustellen, ohne dass Unternehmen eigene, kostenintensive KI-Abteilungen aufbauen müssen. Dabei legen wir besonderen Wert auf höchste Standards in puncto Datenschutz, regulatorische Konformität und ethische Verantwortung.

Sie haben drei Prinzipien formuliert, die den Einsatz von KI erleichtern sollen. Ihr erstes Prinzip behandelt das Vertrauen. Worum geht es dort?

KI muss ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden. Dazu gehören insbesondere Transparenz und Fairness – Werte, die wir aktiv leben und regelmäßig mit unseren Kunden diskutieren. Konkret bedeutet das: Wenn wir KI einsetzen,

Der AI-Act (AIA) wurde von der EU als horizontale Regelung für alle Wirtschaftsbereiche beschlossen – auch um Innovationen zu fördern. Denn die Risiken von Diskriminierung sowie für Gesundheit und Sicherheit bei der Nutzung von KI würden Unternehmen ansonsten von der Nutzung abhalten.

– Dr. Peter Katko, Partner, Rechtsanwalt und Global Digital Law Leader

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müssen wir sowohl den Ergebnissen als auch den zugrunde liegenden Prozessen vertrauen können. Gleichzeitig müssen wir bewusst entscheiden, in welchen Bereichen KI den Menschen unterstützt oder KI sogar ganze Aufgaben übernehmen soll.

Herr Dr. Erwin, das zweite Prinzip setzt sich mit der Wertschöpfung des jeweiligen Unternehmens auseinander.

Was bedeutet die Implementierung von KI für die bisherige oder weitere Wertschöpfung?

Wenn wir uns darüber einig sind, dass der Einsatz von KI zum entscheidenden Treiber von Innovationen in einer immer höheren Geschwindigkeit wird, dann wird der zukünftige Erfolg von Unternehmen davon abhängen, diese Innovation sehr schnell in die eigenen Geschäftsmodelle und damit in die eigene Wertschöpfung einzubauen. Das kann beispielsweise die Fähigkeit sein, mithilfe von KI entwickelte neue Produkte dann auch schnell in den Markt bringen zu können.

Herr Dr. Wesp, drittens stellen Sie den einzelnen Menschen mit seinen sozialen Fähigkeiten wieder in den Mittelpunkt. Werden weniger Menschen demnächst anders arbeiten?

Im Gegenteil! In Zukunft werden mehr Menschen arbeiten – aber anders. Zahlreiche Studien zeigen, dass KI zwar bestehende Tätigkeitsfelder verschiebt, insgesamt jedoch zu mehr Beschäftigung führen wird. Künstliche Intelligenz wird zu einem alltäglichen Werkzeug für effizientes digitales Arbeiten.

Als Werkzeug entfaltet KI ihr volles Potenzial jedoch nur im Zusammenspiel mit dem Menschen – und nicht als Ersatz. Deshalb ist es entscheidend, Mitarbeiter:innen gezielt weiterzubilden, ihre digitale Kompetenz zu stärken und in Unternehmen ein aktives Change-Management zu etablieren.

AI-Literacy & Data-Governance Herr Dr. Katko, welche rechtlichen Probleme werden sich für Unternehmen mittelfristig bei einer weiteren Regulierung und beim Datenschutz ergeben?

Schon heute müssen Unternehmen nach dem EU AI-Act unter dem Begriff AI-Literacy sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden KI-kompetent sind. Verbotene KI-Systeme wie etwa das in China praktizierte Social Scoring dürfen nicht mehr genutzt werden (z. B. die Berücksichtigung von Verkehrsverstößen bei Wohnungsvergabe). Ab August 2026 sind Unternehmen nach dem AI-Act dazu gehalten, durch entsprechende Strukturen und Prozesse sicherzustellen, dass jedes KI-System erfasst sowie die Risiken bewertet und mitigiert werden. Analog hierzu dürfen personenbezogene Daten für KI nur verwendet werden, wenn eine Rechtsgrundlage besteht. Nachdem die Qualität der Daten für die KI essenziell ist, wird es für Unternehmen immer wichtiger, eine ganzheitliche Data-Governance aufzusetzen, um rechtliche und operative Risiken zu identifizieren, aber auch die für die KI erforderlichen Daten (in geeigneter Qualität) verfügbar zu haben.

Weitere Informationen unter: ey.com/de/ai

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Prozessoptimierung

Bild iStockphoto/BlackJack3D

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Wie KI die Prozessoptimierung im Bau beschleunigt Vom Zettelchaos zur smarten Planung – künstliche Intelligenz krempelt die Baustelle um, bevor der Beton überhaupt trocknet.

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ie deutsche Bauwirtschaft hats momentan nicht leicht. Während andere Branchen bereits mit künstlicher Intelligenz (KI) jonglieren, wird am Bau noch zu oft mit Zettelwirtschaft und Bauchgefühl geplant. Dabei geht es hier nicht um ein bisschen Kosmetik: Laut einer gemeinsamen Studie der Deutschen Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen (DGNB) und des Bundesbauministeriums gingen 2023 rund 20 Prozent der Arbeitszeit auf Aufgaben drauf, die man auch lassen könnte – bei gleichzeitig explodierenden Kosten und akuter Fachkräftelücke. Doch die digitale Abrissbirne gegen ineffiziente Prozesse ist längst da – in Form von KI-gestützter Prozessoptimierung. Was sperrig klingt, kann ganz konkret bedeuten: weniger Fehler, geringere Kosten, bessere Laune auf der Baustelle. Denn wer mit schlauen Tools plant, hat am Ende auch weniger Staub im Getriebe.

Mit Bits und Baggern: Die digitale Baustelle »Gebäude, die das Prädikat ›DGNBZukunftsprojekt‹ erhalten, sind umgesetzte Vorbilder für die Transformation«, erklärt Dr. Christine Lemaitre, Geschäftsführender Vorstand der DGNB. »Sie beschützen und stärken unsere Lebensgrundlage, sichern den sozialen Zusammenhalt und transformieren unsere Wirtschaftssysteme zukunftssicher.« Während man andernorts längst in 3D modelliert, arbeitet der Bau vielerorts noch mit 2D-Plänen und Excel-Tabellen. Dabei

sind es gerade KI-gestützte Planungstools und Building Information Modeling, kurz BIM, die Projekte schneller, fehlerfreier und günstiger machen können. Laut Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) liegt das jährliche Einsparpotenzial bei bis zu 20 Milliarden Euro – allein durch bessere Abstimmung, weniger Nacharbeiten und klarere Kommunikation. Und wer jemals zwischen Statiker, Elektriker und Bauleiter vermitteln musste, weiß: Allein das ist schon Gold wert.

Automatisiert wird besser gemauert Von Drohnen, die Baumaterial zählen, bis hin zu Robotern, die Vermessungsdaten erfassen – smarte Technik zieht auf die Baustelle, genauso wie Nachhaltigkeit. Und das lohnt sich. Durch die Verknüpfung von Building Information Modeling (BIM) und künstlicher Intelligenz entstehen vielversprechende Ansätze für ein ressourcenschonendes Bauen der Zukunft. Ein Beispiel liefert ein Plusenergiehaus in Stuttgart: Mithilfe digitaler Planungswerkzeuge ließ sich der Einsatz von Materialien gezielt minimieren.

Besonders eindrucksvoll zeigt sich das Potenzial dieser Technologien auch bei der Sanierung bestehender Gebäude. So konnten durch den gezielten Einsatz wiederverwendeter Baustoffe CO₂-Emissionen eingespart werden, die im Vergleich zu einem kompletten Neubau rund 160 Prozent betragen hätten. Solche Systeme sorgen nicht nur für schlankere Budgets, sondern auch für ruhigere Nerven bei Projektleiter:innen.

Denn wenn das richtige Material zur richtigen

Zeit am richtigen Ort liegt, muss niemand mehr nachts aufwachen, weil die Dämmplatten fehlen.

Gute Qualität braucht keinen Nachschlag In einer Branche, in der Nachbesserungen teuer und selten beliebt sind, ist Qualität Gold wert.

Digitale Prozesse helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen – oder sie gar nicht erst entstehen zu lassen. KI kann sogar in Echtzeit überwachen, ob alles läuft wie geplant – und warnen, wenn etwas aus dem Ruder läuft. Auch das Umweltbundesamt findet klare Worte zur digitalen Transformation: »Die Bauwirtschaft muss ressourcenschonender und effizienter werden. Digitale Technologien wie BIM, KI und automatisierte Prozesse leisten hierzu einen entscheidenden Beitrag«, heißt es in einer 2024 veröffentlichten Analyse zur Zukunft der Bauwirtschaft.

Mehr Zufriedenheit – mit Mensch und Maschine Nicht nur Beton lässt sich mit Technik glätten – auch der Arbeitsalltag. Denn digitale Tools entlasten die Menschen auf der Baustelle: weniger Papierkrieg, klarere Abläufe, mehr Zeit für die eigentlichen Aufgaben. Das erhöht nicht nur die Produktivität, sondern auch die Stimmung. Wer digitaler arbeitet, hat weniger Chaos und mehr Struktur. Bauexpert:innen verbringen weniger Zeit in Meetings – und mehr beim Bauen.

Und das ist wohl der Sinn der Sache. Last but not least: Auch beim Thema Nachhaltigkeit bringt die Digitalisierung frischen Wind aufs

Baugerüst. Expert:innen betonen, dass durch digitale Prozesse der CO₂-Ausstoß der Baubranche bis 2030 um bis zu 30 Prozent sinken könnte – rund 15 Millionen Tonnen pro Jahr.

Weniger Materialverschwendung, effizienter Maschineneinsatz, clevere Planung: Es ist fast so, als wäre das Klima auch ein bisschen Bauherr.

Die Zukunft des Bauens hat begonnen Die digitale Revolution auf dem Bau ist längst angerollt – auch wenn noch nicht alle den Helm gegen ein Tablet getauscht haben. KI und automatisierte Prozesse bieten nicht nur Effizienzgewinne und Kostenersparnis, sondern auch mehr Qualität, Flexibilität und Nachhaltigkeit. Natürlich: Technik allein macht noch keinen guten Bau. Aber sie hilft, dass aus Plänen echte Fortschritte werden. Wer heute investiert, spart morgen – nicht nur Geld, sondern auch Nerven. Und das wohl schönste Nebenprodukt dieser Entwicklung: mehr Zeit für echten Fortschritt. Denn das Baugewerbe war nie dafür gedacht, auf der Stelle zu treten.

Die größte Herausforderung bleibt jedoch die Bereitschaft zur Veränderung. Wer an veralteten Prozessen festhält, wird künftig schwer konkurrenzfähig bleiben. Die nächsten Jahre werden entscheidend sein, um die digitale Transformation erfolgreich umzusetzen.

Die Zukunft des Bauens ist smart, nachhaltig und effizient – und sie beginnt jetzt.

Text Thomas Soltau

Brandreport • Nevaris Bausoftware GmbH

Digitaler Vorsprung für den Bau Ruth Schiffmann CEO, Nevaris Bausoftware GmbH

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it smarten Schnittstellen, KI-basierter Unterstützung und einem klaren Fokus auf Nachhaltigkeit digitalisiert CEO Ruth Schiffmann von Nevaris Bausoftware die Baustelle von morgen. Als Teil der international tätigen Nemetschek Group profitiert das Unternehmen vom Zugang innovativster Lösungen und deckt dadurch den gesamten Lebenszyklus eines Bauprojekts ab.

Ruth Schiffmann, welche KI-Funktionen sind in der Software von Nevaris bereits im Einsatz?

Der KI-gestützte Chatbot von 123erfasst,

der mobilen Baustellen-Lösung von Nevaris, durchsucht in Echtzeit das gesamte HelpCenter, um Nutzenden präzise weiterzuhelfen. Anwender erhalten sofort fundierte Antworten – basierend auf gebündelten Informationen aus verschiedenen Quellen.

Wo sehen Sie den größten Effizienzgewinn durch Nevaris Build?

Nevaris Build steht für messbare Effizienzsteigerung im Bauwesen – durch die konsequente Digitalisierung und durchgängige Integration sämtlicher Bauprozesse. Der Einstieg erfolgt über Building Information Modeling (BIM), das als zentrales Planungs- und Steuerungsinstrument fungiert. Weitere Aspekte unserer Softwarelösungen sind Nachhaltigkeit sowie die Offenheit unseres Systems: Durch eine Vielzahl an Schnittstellen ermöglichen wir unseren Kunden ein bedarfsgerechtes Arbeitsumfeld.

Wie verändern API-Schnittstellen konkret den Arbeitsalltag im Bau? Gerade bei BIM-Projekten oder in der

Kostenkontrolle sind solche Verbindungen entscheidend. Nevaris bietet Schnittstellen zu Dokumentenmanagement-Systemen wie DocuWare oder JobRouter, zu Beschaffungsplattformen wie Cathago sowie zu Lösungen für digitale Signaturen und Bürgschaften – etwa Sproof oder Trustlog. Auch die Übergabe von Kalkulationsdaten an ERP- oder Zeiterfassungssysteme ist möglich.

Arbeitszeiten, Materialverbrauch, Geräteeinsatz und Wetterdaten. Das führt automatisch zu einem transparenten Bautagebuch. Die Baustellen-App ermöglicht auch die digitale Verwaltung und Standortverfolgung von Maschinen. Eine optimierte Auslastung und vorausschauende Wartung senken den Energieverbrauch und verlängern die Lebensdauer.

Wie unterstützt Ihre Lösung Bauunternehmen dabei, Nachhaltigkeit messbar zu machen?

In den Nevaris Softwarelösungen lassen sich Umweltkennwerte durch die Anbindung an Öko-Datenbanken projektbezogen berechnen – bis hin zur Erfüllung von Förderkriterien im Wohnbau. Die Berechnung von Ökoindices ermöglicht eine fundierte ökologische Bewertung von Bauvorhaben.

Zudem unterstützt Nevaris die Berichterstattung nachhaltiger Aktivitäten durch die Klassifizierung von Umsätzen nach der EU-Taxonomie. Mit 123erfasst wird der Bauprozess in Echtzeit dokumentiert – inklusive

Was brauchen Bauunternehmen, um den digitalen Wandel zu schaffen?

Wir entwickeln aktuell insbesondere für kleinere Betriebe Lösungen mit niedrigen Einstiegshürden wie unsere Baustellenapp 123erfasst – einfach in Beschaffung, Implementierung und Anwendung. So ermöglichen wir einen schnellen Return on Investment und machen Digitalisierung sowie Nachhaltigkeit für die gesamte Branche zugänglich. Für unsere umfangreicheren Softwareprodukte bieten wir umfassende Beratung durch unseren Professional Service und die Academy an.

Weitere Informationen unter nevaris.com

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#smartai

Proalpha Group • Brandreport

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Bild iStockphoto/NanoStockk

Wissen, das wirkt: Wie AI die Industrie neu organisiert Die Suche nach der richtigen Information strapaziert schon privat die Nerven. Für Industrieunternehmen ist das noch viel dramatischer.

Für die Bewahrung und Verfügbarmachung von Wissen reicht die reine Digitalisierung nicht aus.

Christoph Kull President Business Applications Proalpha Group

F

achkräftemangel, komplexer werdende Produkte und Prozesse sowie lange Einarbeitungszeiten verschärfen das Problem zusätzlich. Gerade bei wissensintensiven Prozessen und Produkten bietet Artificial Intelligence (AI) großes Potenzial. Welches? Darüber spricht Christoph Kull, President Business Applications der Proalpha Group, einem führenden ERP- und Business-ApplicationsAnbieter für die industrielle Fertigung, mit über 9700 Kunden und 65 Standorten weltweit.

Herr Kull, welche Rolle spielen AI und Wissensmanagement in der Strategie deutscher Industrieunternehmen?

Eine noch viel zu geringe Rolle. Die Möglichkeiten, die uns AI-basiertes Wissensmanagement bietet, sind bei Weitem noch nicht ausgeschöpft und vielfach ist den Unternehmen das enorme Potenzial von AI und Wissensmanagement nicht vollumfänglich bewusst. Viele Prozesse in Industrieunternehmen sind zwar digitalisiert, aber wenn es um wissensintensive Tätigkeiten geht, kämpfen Unternehmen mit der Fülle an Informationen und Systemen. Das erschwert ihren Mitarbeitenden, relevante Informationen zu finden. Ein weiteres Problem sind Wissenssilos, in denen Expertenwissen abgeschieden brach liegt.

AI kann dabei unterstützen, das in vielen Datenquellen enthaltene Wissen so aufzubereiten, dass Mitarbeitende, aber auch Partner oder Kunden zur richtigen Zeit, die richtige Information am richtigen Ort erhalten.

Sie bieten als Lösung die Proalpha Industrial AI Platform an: Was zeichnet diese aus?

Die Proalpha Industrial AI Platform bündelt bewährte AI-Technologien unserer Gruppenunternehmen Empolis und Nemo, die als Software-as-a-Service für die Cloud entwickelt wurden und durchgängig in das Proalpha-Ökosystem integriert sind, aber auch nahtlos an Drittanbieter-Systeme angebunden werden können. Zudem bietet die Plattform eine ganzheitliche Datenintelligenz und kann über vorpaketierte AI-Apps – je nach Einsatzszenario – sowohl strukturierte Daten (wie Tabellen

Viele Prozesse in Industrieunternehmen sind zwar digitalisiert, aber wenn es um wissensintensive Tätigkeiten geht, kämpfen Unternehmen mit der Fülle an Informationen und Systemen.

– Christoph Kull, President Business Applications Proalpha Group

im Einkauf ) als auch unstrukturierte Daten (wie Dokumente oder Notizen und Wissen aus dem Service) verarbeiten. So werden verborgene Erkenntnisse in Wissen und optimierte, datengetriebene Entscheidungen verwandelt.

Für die strukturierten Daten nutzen wir die AI-Verfahren von Nemo. Das fassen wir unter dem Begriff Advanced Analytics zusammen.

Diese Verfahren analysieren und kombinieren umfangreiche Zahlenreihen aus unterschiedlichen Quellen, um präzise Prognosen zu erstellen oder neue Zusammenhänge in Echtzeit zu erschließen und so neues Wissen aus Zahlendaten aufzubauen. Im Bereich Produktionsoptimierung reduziert die AI zum Beispiel Durchlauf- und Liegezeiten, indem sie Daten aus dem Proalpha-ERP mit weiteren Informationen kombiniert, Engpässe und Verzögerungen frühzeitig erkennt und proaktiv Maßnahmen vorschlägt.

Für die Nutzbarmachung unstrukturierter Daten kommen die AI-Verfahren von Empolis zum Einsatz. Wir nennen das IndustrialKnowledge-Management. Empolis extrahiert und strukturiert relevante Informationen mittels semantischer Suche, Natural Language Understanding, Knowledge-Graphen, Decision-Trees, intelligenten Filtern und Large Language Models und verwandelt diese in umsetzbare Erkenntnisse. So lassen sich zum Beispiel Shopfloor-Werkerassistenz-Systeme aufbauen, die Anleitungen und Echtzeit-Informationen direkt am Arbeitsplatz in der Produktion bereitstellen.

Oder intelligente Assistenzsysteme für Kunden und Partner im Service, um schnell Produktwissen oder Problemlösungen bereitzustellen. Nutzende erhalten so genau die Informationen, die sie benötigen, um ihre Aufgaben effizient und fehlerfrei auszuführen.

Können Sie ein konkretes Kundenbeispiel anführen, bei dem AI-Verfahren eingesetzt werden, um das richtige Wissen verfügbar zu haben?

Der Roboterhersteller Kuka hat, basierend auf der AI-Software von Empolis, ein zentrales, digitales Wissensportal für das weltweite Servicenetzwerk aufgebaut. Das nutzen inzwischen über 71 000 Anwendende – darunter etwa 63 000 externe Techniker:innen, Programmierer:innen oder Planer:innen von Kunden und Partnern.

Innerhalb kurzer Zeit wurden mehr als zwei Millionen Dokumente in 29 Sprachen integriert und so aufbereitet, dass die Inhalte mittels AI semantisch verknüpft sind und Nutzende, auch ohne Netzwerkzugang, sofort passende Lösungen finden. Das sorgt für deutlich effizientere Planungs-, Wartungs- und Reparaturprozesse.

Inzwischen wurde das Portal um den intelligenten Assistenten »Kuka Xpert AI Assistant« erweitert. Dieser unterstützt Anwendende mit natürlichem Sprachverständnis bei allen technischen Fragen, der Fehlersuche und sogar bei komplexen Programmieraufgaben – und zwar genau so unkompliziert, als würde man direkt mit einem oder einer erfahrenen Kolleg:in sprechen. So machen wir bei Kuka den AI-gestützten Support noch einfacher und intuitiver und gestalten den Arbeitsalltag unserer Nutzenden deutlich effizienter.

Warum kann man dafür nicht einfach ein Large-Language-Model einsetzen?

Ein LLM wie ChatGPT wird mit allgemein zugänglichen Informationen aus dem Internet trainiert, was sehr aufwendig und teuer ist. Da LLMs außerdem zu Falschaussagen neigen, braucht es AI-Systeme, die auf die Ausgabe von gesichertem internem Know-how und Anleitungen spezialisiert sind. Für ein Unternehmen wie

Kuka ist das spezifische Produktwissen ein wettbewerbsrelevanter Faktor, sodass dieses Wissen nie allgemein im Internet zur Verfügung stehen wird, sondern von den Industrieunternehmen durch spezielle Kundenportale monetarisiert wird.

Wie gehen Sie vor, wenn das Wissen nicht immer dokumentiert zur Verfügung steht?

Unser Kunde Inotec Sicherheitstechnik hatte genau diese Herausforderung im Kundenservice. Auch hier wurde ein zentrales digitales Wissensportal eingeführt, in dem das Servicewissen aus einem integrierten unternehmensinternen Chat-System generiert und in Wissensartikel umgewandelt wird. Somit wird das Wissen dort erfasst, wo es im Arbeitsprozess entsteht. Dieses Wissen wird sofort dokumentiert, digitalisiert und im Unternehmen dauerhaft verfügbar gemacht. Dadurch steigen Servicequalität und Produktivität des Serviceteams deutlich. Aber auch in der Produktion konnte Inotec von unserer auf Nemo-Technologie basierten AI profitieren. Mithilfe eines eigenen Trackingsystems und KI analysieren sie Ist-Zeiten und vergleichen diese mit den Vorgaben im ERP-System, um Abweichungen automatisch zu erkennen. So optimieren wir Arbeitspläne bei Inotec, verbessern die Produktionsplanung und steigern die Liefertreue.

Kann man die Generierung von Wissen durch AI auch automatisieren?

Der demografische Wandel und der Fachkräftemangel führen dazu, dass wertvolles Wissen verloren geht oder nicht verfügbar ist.

Viel Experten- und Lösungswissen steckt aber gerade in Systemen wie Support-Tickets oder unternehmensinternen und -externen Foren.

Dieses wird bisher selten effizient genutzt. Hier setzen aktuelle AI-Technologien wie LLMs und Natural Language Understanding an: Sie ermöglichen ein automatisiertes KnowledgeMining – also das gezielte Erschließen und Bereitstellen von strukturiertem, relevantem Wissen aus großen Datenmengen. Genauso eine Lösung bringt Empolis jetzt als Marktinnovation für industrielle Unternehmen.

Weitere Informationen unter: proalpha.com

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Datenverwaltung

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Smart, sicher, vorausschauend

bei der Datenverwaltung weiterhin vor großen Herausforderungen. Die Menge an Daten – täglich entstehen weltweit mehrere Milliarden Gigabyte – stellt nicht nur technische, sondern auch organisatorische Anforderungen. Daten müssen gesammelt sowie sinnvoll strukturiert, geschützt und interpretiert werden.

n einer zunehmend digitalisierten Welt sind Daten das neue Gold. Doch ihr wahrer Wert entfaltet sich erst durch eine strukturierte, intelligente Datenverwaltung – unterstützt von modernen Technologien wie Big Data und künstlicher Intelligenz (KI). Unternehmen aus allen Branchen nutzen diese Werkzeuge, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu optimieren und sich gegen Bedrohungen zu wappnen.

Wissen aus Mustern Eines der zentralen Anwendungsgebiete der KI-gestützten Datenverwaltung ist die Analyse und Prognose. In Branchen wie dem Finanzwesen oder dem Gesundheitssektor helfen intelligente Systeme dabei, Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Dadurch lassen sich nicht nur Trends frühzeitig identifizieren, sondern auch fundierte Vorhersagen treffen – sei es zur Entwicklung von Aktienkursen, dem Risikomanagement oder dem Krankheitsverlauf bei Patient:innen. Diese datengetriebene Entscheidungsunterstützung ist ein Kernbestandteil moderner Business-Intelligence und erhöht die Planungs- und Haltungssicherheit.

Schutz vor Bedrohungen Cyberangriffe werden raffinierter – doch ebenso raffiniert sind die Verteidigungsmechanismen. Sicherheitssysteme analysieren regelmäßig Netzwerk- und Systemaktivitäten, um Unregelmäßigkeiten zu entdecken. Mithilfe von KI lassen sich verdächtige Muster wie Phishing-Versuche, Malware oder Ransomware-Angriffe frühzeitig erkennen – auch wenn sie bislang unbekannt sind. Die Systeme lernen dabei ständig dazu und ihre Erkennungsrate wird mit jedem neuen Datensatz verbessert.

Betrugserkennung in Echtzeit Insbesondere in sensiblen Bereichen wie Banken, Versicherungen oder dem Onlinehandel spielt die Erkennung von Betrugsversuchen eine zentrale Rolle. KI-Systeme verarbeiten hier in Echtzeit Millionen von Transaktionen und Verhaltensdaten. Algorithmen erkennen selbst feinste Abweichungen vom üblichen Nutzerverhalten – etwa eine ungewöhnliche Transaktion oder ein auffälliges Log-in-Muster – und schlagen sofort Alarm. So lassen sich potenzielle Schäden minimieren, sogar oft noch bevor sie entstehen.

Ein zentrales Thema ist dabei der Datenschutz.

Während KI-Systeme auf umfangreiche Datenbestände angewiesen sind, müssen gleichzeitig gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO eingehalten werden. Die Balance zwischen Innovation und Verantwortung ist hier entscheidend. Transparente Datenprozesse und klare Zuständigkeiten schaffen Vertrauen – sowohl intern als auch extern.

Bild iStockphoto/Hispanolistic

Eines der zentralen Anwendungsgebiete der KI-gestützten Datenverwaltung ist die Analyse und Prognose.

Effizienz in der Lieferkette durch Big Data Neben Sicherheit und Analyse spielt Big Data auch eine entscheidende Rolle in der operativen Unternehmensführung – insbesondere in der Logistik. Daten zu Nachfrage, Lagerbestände, Lieferzeiten und Produktionskapazitäten ermöglichen es Unternehmen, ihre Lieferketten präziser zu planen, schneller und besser auf Veränderungen zu reagieren.

So lassen sich Engpässe vermeiden, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit steigern.

Kund:innen besser verstehen und binden Ein weiteres wichtiges Feld ist die Kundenanalyse. Unternehmen können durch die Auswertung von Verhaltens- und Interaktionsdaten personalisierte Erlebnisse schaffen – etwa durch individuelle Angebote

oder maßgeschneiderte Kommunikation.

KI-gestützte Systeme erkennen dabei die Bedürfnisse der Kund:innen oft, bevor diese selbst aktiv werden. Das Ergebnis: eine stärkere Kundenbindung und höhere Konversionsraten.

Qualität beginnt bei den Daten Doch bei aller Intelligenz bleibt eines besonders wichtig: die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Große Datensätze sind oft fehleranfällig – durch Duplikate, Unregelmäßigkeiten oder fehlende Werte. Hier setzt KI erneut an: Sie kann Unstimmigkeiten identifizieren, Duplikate bereinigen und Lücken auffüllen. Eine hohe Datenqualität ist die Basis für verlässliche Analysen – und damit für jede erfolgreiche datenbasierte Entscheidung.

Herausforderungen und Chancen Trotz aller Fortschritte stehen Unternehmen

Gleichzeitig eröffnen sich enorme Chancen: Wer Daten effizient verwaltet, kann Innovationen schneller vorantreiben, Risiken minimieren und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Besonders in Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit kann datengetriebenes Handeln den entscheidenden Unterschied machen – sei es durch präzise Marktanalysen, optimierte Ressourcenplanung oder die frühzeitige Erkennung neuer Trends.

Die Zukunft gehört jenen Unternehmen, die nicht nur Daten besitzen, sondern diese auch intelligent nutzen. Mit der richtigen Datenstrategie und dem gezielten Einsatz von KI wird aus Information ein echter Mehrwert – und aus Daten eine treibende Kraft für nachhaltigen Erfolg.

Ob in der Sicherheitsüberwachung, der Betrugserkennung, der Kundenanalyse oder der strategischen Prognose – intelligente Datenverwaltung ist der Schlüssel zu Wettbewerbsvorteilen in einer datengetriebenen Welt. KI und Big Data liefern nicht nur Erkenntnisse, sondern schaffen die Grundlage für automatisierte, präzise und vorausschauende Prozesse. Unternehmen, die diese Potenziale erkennen und smart nutzen, sind den Herausforderungen von morgen einen entscheidenden Schritt voraus. Nur wer Daten versteht und sinnvoll nutzt, wird in der digitalen Zukunft nicht nur bestehen, sondern sie auch aktiv mitgestalten.

Text Aaliyah Daidi

Brandreport • SEP GmbH

M

»Es dürfen keine Daten verloren gehen«

it ihren Back-up- und Disaster-Recovery-Lösungen sorgt SEP rund um die Uhr für die Sicherheit geschäftskritischer Daten. Im Interview spricht Geschäftsführerin Susanne Moosreiner über neue Bedrohungen, digitale Souveränität und warum viele Unternehmen auf europäische Lösungen setzen.

Frau Moosreiner, wie kann Ihre Back-up-Lösung sesam alle Softwareanwendungen eines Unternehmens schützen?

SEP sesam bietet eine außergewöhnlich breite Supportmatrix – von klassischen Datenbankund Fileserver-Back-ups über verschiedenste Betriebssysteme und HW-Architekturen bis zu einer Vielzahl von Hypervisoren.

Diese Vielfalt schafft Zukunftssicherheit, etwa beim Wechsel des Hypervisors oder bei neuen Systemen. Entscheidend ist das passende Back-up-Konzept: SEP sesam stellt flexible, zuverlässige und skalierbare Bausteine für unterschiedlichste Anforderungen

bereit. Auch Cloud2Cloud-Back-ups von Cloud-Services lassen sich mit unserem Produkt SEP Caps sicher und unkompliziert abbilden – als europäische Alternative.

Wie entlastet die Single-ToolLösung die Mitarbeitenden?

Unser »One fits all«-Ansatz spart Zeit und reduziert Komplexität. Dank spezialisierter Agenten, die mit den nativen Back-up-APIs der Anwendungen arbeiten, lassen sich Sicherungen einfach konfigurieren und sogar automatisiert wiederherstellen. SEP sesam bietet zudem individualisierbare Reports und vielfältige Automatisierungsoptionen – via Rest API, CLI oder Mail-Trigger.

Das entlastet die Administrator:innen spürbar und minimiert Fehlerquellen.

Hat sich die Bedrohungslage in bestimmten Unternehmensbereichen besonders verschärft?

Bedrohungen sind heute branchenübergreifend und global – Ransomware, gezielte

Angriffe, Social Engineering. Besonders riskant ist derzeit die Situation für Nutzende US-amerikanischer Cloud-Dienste, zusätzlich verschärft durch geopolitische Unsicherheiten. Auch Entwicklungen rund um Anbieter wie z. B. VMware – etwa Lizenzmodelle oder Preisgestaltung – sorgen für erhebliche Verunsicherung.

Wie wichtig sind Qualität und Datenschutz »Made in Germany« für Ihre Kund:innen?

Datenschutz und digitale Souveränität bleiben wichtige Faktoren, aber die Benutzerfreundlichkeit rückt immer stärker in den Fokus. In vielen IT-Abteilungen muss weniger Personal mehr leisten – das Bild des dedizierten Back-up-Administrators verschwindet. Deshalb setzen wir mit unserer neuen WebUI auf eine intuitive Bedienung – auch mobil. Direkt danach folgt das Thema Security: Regulatorische Anforderungen wie NIS2 und steigende Cyberbedrohungen machen Funktionen

wie Immutable Storage unverzichtbar. SEP sesam bietet hier passende Werkzeuge.

Welche Rolle spielt Ihre jahrzehntelange Erfahrung?

Sie ist ein klarer Vorteil. Wir haben fast jede Bedrohung schon in Echtzeit erlebt und können in kritischen Situationen schnell helfen – etwa bei Ransomware-Angriffen.

Unsere Erfahrung fließt in die Beratung robuster Back-up-Strategien ein. Technologisch punkten wir mit Vielfalt: SEP sesam unterstützt heute elf Hypervisoren, darunter auch Open-Source-Produkte wie Proxmox – ein Vorteil angesichts der Wechselstimmung rund um VMware. Für viele Kunden bleibt SEP so die technologische Konstante im Wandel.

Weitere Informationen unter: sep.de

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#smartai

OEDIV Oetker Daten- und Informationsverarbeitung KG • Brandreport

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Der verlässliche IT-Partner für den Mittelstand

OEDIV begleitet den Mittelstand seit 30 Jahren von klassischem Hosting in eine daten- und KI-zentrierte Zukunft. Philipp Loer, Executive Manager Data & AI, erklärt, wie modulare Plattformen, tiefe SAP-Kompetenz und souveräne Cloud-Lösungen echten Mehrwert bringen und höchste Security-Standards gewährleisten.

Philipp Loer Executive Manager Data & AI OEDIV ist seit Jahrzehnten ein verlässlicher IT-Partner für den Mittelstand. Wie gelingt Ihnen der Spagat zwischen klassischem Hosting und der Transformation hin zu einem daten- und KI-zentrierten Dienstleister?

OEDIV ist seit 30 Jahren ein verlässlicher IT-Partner für den Mittelstand und gestaltet den Übergang von klassischem Hosting zu einer daten- und KI-getriebenen Zukunft. Unsere Lösungen integrieren moderne Technologien wie AI, Agentic AI und Multi-Cloud nicht isoliert, sondern zielgerichtet entlang realer Geschäftsanforderungen. Mit unserer Data & AI Plattform ermöglichen wir unseren Kunden prädiktive Analysen, automatisierte Prozesse und intelligente Entscheidungen. Security by Design, betrieben in deutschen Rechenzentren, sowie Infrastructure as Code bilden das technologische Fundament. Als Partner des Mittelstands verstehen wir diesen und liefern passgenaue, wirtschaftliche Lösungen mit persönlichem Support und langfristiger Perspektive.

Die Integration von SAP-Daten in Ihre Data & AI Plattform ist eine besondere Stärke. Was unterscheidet OEDIV in puncto SAP-Kompetenz vom Wettbewerb, insbesondere im Hinblick auf moderne Anwendungsfälle wie Machine Learning oder Real-Time Analytics?

Als SAP-Partner der ersten Stunde verfügen wir über tiefgehende Einblicke in die Anforderungen und Systemlandschaften unserer Kunden. Getrieben durch wachsenden Bedarf an Machine Learning und Echtzeit-Analysen, entwickelten wir ein umfassendes Angebot für Datentransfer und -analyse, das sich mit dem SAP-Fokus unserer Kunden zu einem definierten Produkt weiterentwickelte. Die Kombination aus unseren starken Partnerschaften sowie unserer eigenen, gewachsenen Expertise im Umgang mit SAP-Daten versetzt uns in die Lage, gemeinsam mit Kunden bedarfsgerechte Projekte zu entwickeln.

Viele Ihrer Kunden verfügen nicht über eigenes Data-Science-Personal. Wie gelingt es OEDIV, datengetriebene Projekte dennoch schnell, effizient und praxisnah umzusetzen?

Wir setzen auf maßgeschneiderte Lösungen und verfolgen dabei einen modularen Ansatz.

Wir befähigen den Mittelstand zu datengetriebenen Entscheidungen – mit unserer Data & AI Plattform, SAP-Kompetenz und souveräner Cloud-Infrastruktur.

– Frank Pickert, Geschäftsführer OEDIV KG

Für jeden Service stehen vorgefertigte Templates zur Verfügung, die flexibel und anwendungsspezifisch kombiniert werden.

Unsere agile Arbeitsweise stellt sicher, dass die Konzeption und Umsetzung eines Projektes in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden erfolgt. Wir erklären verständlich, welche Technologien für welchen Zweck eingesetzt werden und welche Alternativen zur Auswahl stehen. Eine Lösung ist nur dann effektiv, wenn der Kunde sie vollständig versteht.

Deshalb ist eine transparente und offene Kommunikation in unserer Projektarbeit ein wesentlicher Bestandteil unseres Erfolgs.

Ihre Kunden setzen auf Standortgarantie und DSGVOkonforme Cloud-Lösungen.

Inwiefern ist das Thema »Souveräne Cloud« bei OEDIV mehr als ein Marketingversprechen?

Für viele unserer Kunden sind Standortgarantie und DSGVO-konforme Cloud-Lösungen entscheidende Faktoren. Bei OEDIV bedeutet »Souveräne Cloud« jedoch mehr als nur die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben. Unsere Lösungen gehen über die DSGVO-Konformität hinaus, indem wir Ihnen die vollständige Kontrolle über Ihre Daten ermöglichen.

Mit Rechenzentren in Deutschland bieten wir nicht nur die notwendige Compliance, sondern auch die Möglichkeit, Technologiepartner und Zugriffsberechtigungen nach Ihren Bedürfnissen auszuwählen. So gewährleisten wir nicht nur den Schutz Ihrer Daten, sondern auch Ihre souveräne Kontrolle – ohne Kompromisse bei Sicherheit und Flexibilität.

Die OEDIV-eigene Data & AI Plattform bietet spannende Anwendungsfälle von der Absatzprognose bis zur Qualitätskontrolle. Welches Beispiel hat Sie persönlich zuletzt besonders begeistert und warum?

Ein Beispiel für die Leistungsfähigkeit moderner Data & AI-Plattformen liefert die

präzise Absatzprognose im Konsumgütersektor. Hier revolutioniert die intelligente Verknüpfung vielfältiger Datenquellen – von historischen Verkaufszahlen über externe Faktoren wie Social-Media-Trends bis hin zu gezielten Marketingkampagnen – die Planungssicherheit. Durch den Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle lassen sich saisonale Schwankungen, Promotionseffekte und langfristige Marktentwicklungen mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Lagerhaltung zu optimieren, Kosten zu senken und ihre Produktionskapazitäten präzise zu planen.

Fundiertere Absatzprognosen werden zur Grundlage für strategische Entscheidungen in Einkauf, Produktion und Marketing.

Ihr LLM-Angebot bringt KI à la ChatGPT ins deutsche Rechenzentrum. Welche Vorteile bietet ein solches Modell gegenüber US-gehosteten Alternativen, besonders für Unternehmen mit hohem Datenschutzanspruch?

Die Integration leistungsstarker Sprachmodelle wie ChatGPT in die Unternehmenslandschaft birgt enormes Potenzial. Unser Angebot adressiert gezielt Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit, welche ihre Daten in deutschen Rechenzentren präferieren. Eine derartige lokale Hosting-Strategie ermöglicht die Einhaltung strenger europäischer Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO und bietet Unternehmen die volle Kontrolle über ihre sensiblen Informationen.

Dies schafft eine vertrauenswürdige Basis für den Einsatz von KI-Technologien, insbesondere in Branchen, in denen der Schutz von Daten oberste Priorität hat.

Neben der Datensouveränität profitieren Unternehmen von der Rechtssicherheit und der potenziell geringeren Latenzzeiten durch die lokale Nähe der Server.

Wie verändert das Thema künstliche Intelligenz aktuell die Erwartungen Ihrer Kunden und wie begegnet OEDIV diesem Wandel?

Die zunehmende gesellschaftliche Relevanz künstlicher Intelligenz spiegelt sich direkt im steigenden Bedarf unserer Kunden wider. Dabei steht für OEDIV das tiefe Verständnis der Ziele, die unsere Kunden mit einer KI-Lösung verfolgen im Vordergrund. Wir wissen, dass nicht jede Lösung, die für Großunternehmen funktioniert, auch im Mittelstand wirtschaftlich sinnvoll ist und versuchen daher relevante Aspekte einer KI-Anwendung zu identifizieren.

Der Ausgangspunkt unserer Projekte ist niemals die Technologie selbst, sondern das spezifische Problem, vor dem unser Kunde steht. Anschließend prüfen wir, wie und ob KI als Werkzeug zielführend eingesetzt werden kann, um einen Mehrwert zu generieren.

Sie bieten maßgeschneiderte statt standardisierte Lösungen. Was braucht es, um bei steigender Komplexität dennoch skalierbar zu bleiben?

Bei der Umsetzung unserer Datenplattform arbeiten wir stets eng mit unseren Kunden zusammen. Wir haben kein vorgefertigtes Produkt, welches wir allen Kunden anbieten, sondern evaluieren mit dem Kunden, welche Aspekte unserer Plattform für den spezifischen Anwendungsfall relevant sind. Durch die Möglichkeit, Lösungen anzupassen und zu erweitern, kann OEDIV auch komplexe Anforderungen erfüllen und gleichzeitig Effizienz und Skalierbarkeit gewährleisten. Durch Modularität und unserem agilen Ansatz ist es im Projektverlauf jederzeit möglich, einzelne Features zu ergänzen.

Wenn Sie einen Blick in die Zukunft werfen: Welche Rolle wird OEDIV im Jahr 2030 im deutschen IT-Markt spielen und woran werden Ihre Kunden das erkennen?

Im Jahr 2030 wird OEDIV eine führende Rolle im deutschen IT-Markt einnehmen, da wir die Stärkung der digitalen Souveränität heute bereits in den Fokus setzen. Wir sind ein zuverlässiger Partner für resilientere IT-Infrastrukturen, der für Effizienz, Innovationskraft und Rechtssicherheit steht.

Weitere Informationen unter: oediv.de/data-ai

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Brandreport • zeroG GmbH

#smartai

Mit KI rückt der Fluggast ins Cockpit der Entscheidungen

Das Fliegen verändert sich – und kann dank umfassender Daten und KI-Lösungen besser denn je werden. Manuel van Esch, Geschäftsführer der Lufthansa– Systems-Tochter zeroG, über zukunftsweisende »Lösungen für Data Engineering, Analytics, Datenvisualisierung und Machine Learning«.

Manuel van Esch Geschäftsführer Herr van Esch, wie sehr verändern Daten und KI-Lösungen die Luftfahrt?

Das zentrale Wort ist sicherlich »Transformation«. Wir sind bereits gewohnt, in komplexen Systemen mit vielen Beteiligten und Abhängigkeiten zu denken – etwa in der Flugplanung, der Passagierkommunikation oder im Crew-Einsatz.

Durch KI und die Realität der steigenden Anzahl zur Verfügung stehender Daten müssen genau diese Systeme und Abläufe nun neu gedacht werden. Im Kern geht es darum: Passagiere und Airline-Manager bekommen mehr Klarheit, um das Fliegen zu verbessern und dabei mehr Kundenfokus zu haben. »Enjoying Airtravel« – das ist das eigentliche Ziel. Wir wollen mit unseren Lösungen die Airline Industrie pünktlicher, schneller und nachhaltiger werden lassen.

Wie haben sich die Fragestellungen und Anforderungen an KI in den letzten Jahren verändert?

Vor neun Jahren, als wir mit zeroG anfingen, war KI noch ein Trend. KI hat allenfalls Ängste ausgelöst und war Zukunftsmusik. Airlines waren bei Revenue Management zwar schon datengetrieben, aber der Großteil der Prozesse und Abläufe wurde, ähnlich wie heute, noch manuell gesteuert.

Wir haben dann mit KI erste Anwendungsfälle gefunden, nach neuen Mustern in Daten gesucht, diese analysiert und ausgewertet. Wir wollten zeigen, dass wir mit unseren Anwendungen tatsächlich erfolgreicher sind und mehr Umsatz generieren. Dazu mussten wir lernen, Erfolg zu messen und den Einfluss greifbar und nachvollziehbar zu machen. Mittlerweile sind wir in der nächsten, dritten »Overhyped«-Phase. Jeder will nun KI verwenden, aber KI ist auch nicht die Lösung für jedes Problem. Sie ist vornehmlich dazu da, End-Usern einen Mehrwert zu verschaffen. Und End-User – das sind nicht nur die Passagiere, sondern vor allem auch diejenigen, die das System am Laufen halten: Gate-Agents, Bodenabfertiger:innen, Kolleg:innen im Flugbetrieb oder in der Einsatzplanung, Jurist:innen in der Verwaltung, Catering-Teams, Mitarbeitende im Kundenservice – also all jene, die täglich Entscheidungen treffen und das oft unter Zeitdruck.

Wir wollen KI-Lösungen entwickeln, die den Menschen in den Mittelpunkt rücken, die nicht generisch sind, sondern sich entlang der Erfahrungen der Konsument:innen bewegen und ihnen Abläufe vereinfachen und effizienter gestalten.

Wie hilft KI beim Nachfragemanage­ment und bei der konkreten Flugplanung?

Früher gab es mathematische Modelle, die lediglich mit historischen Daten oder gar nur nach Bauchgefühl gearbeitet und auf Basis dessen dann die Flugpläne erstellt haben. Dann kam Covid.

Die ganze Planung war plötzlich nichts mehr wert. Im Bereich Revenue Management mussten wir neue Lösungen aufbauen und haben angefangen, erstmals alle vorhandenen Buchungsdaten der letzten 24 Stunden sowie Wettbewerbsdaten zu berücksichtigen. In den Daten selbst entdeckten

Im Kern geht es darum: Passagiere und Airline-Manager bekommen mehr Klarheit, um das Fliegen zu verbessern und dabei mehr Kundenfokus zu haben.

– Manuel van Esch, Geschäftsführer

wir dabei neue Muster, die uns Rückschlüsse auf Kunden und Buchungsverhalten ziehen ließen.

Das Ergebnis: Wir konnten 30 Prozent genauer planen und den Umsatz um drei Prozent erhöhen.

Mittlerweile werden 80 Prozent der Maßnahmen im Revenue Management von KI übernommen.

Wie wirkt sich KI auf die Crewplanung aus?

Die Planung der Creweinsätze ist nach wie vor eine große Herausforderung und hochgradig komplex. Denn nicht jedes Crewmitglied ist für jeden Flug einsetzbar – rechtliche Vorgaben, Qualifikationen, Sprachkenntnisse, Routenberechtigungen oder persönliche Präferenzen schränken die Einsatzmöglichkeiten stark ein.

Gleichzeitig müssen Airlines hohe Flexibilität garantieren: Rund zehn Prozent der Crewmitglieder befinden sich jederzeit in Bereitschaft, um auf kurzfristige Änderungen reagieren zu können. Um diese Komplexität besser zu verstehen und die Planbarkeit zu verbessern, haben wir sogenannte »Crew Availability Audits« eingeführt. Dabei analysieren wir unter anderem Bewegungsmuster, Rückmeldungen und Präferenzen von Crewmitgliedern. Denn gerade in einem so dynamischen Umfeld ist es entscheidend, auf das umfangreiche Feedback aus der Belegschaft systematisch einzugehen.

Allein bei Lufthansa betrifft das rund 20 000 Crewmitglieder – ihre Erfahrungen und Einschätzungen fließen nun datenbasiert und KI-gestützt in die Einsatzplanung ein.

Sie bieten mit einer Überwachung der Turnaround-Prozesse

auch eine Verbesserung der Prozesse am Boden an.

Flugzeuge verdienen am Boden bekanntlich kein Geld. Früher herrschte dort ein entsprechendes Chaos. Dutzende Prozesse finden gleichzeitig statt: Passagiere müssen aus- und einsteigen, der Tankwagen kommt, das Gepäck muss aus dem Flugzeug raus, neues wieder hineingeladen werden.

Den tatsächlichen Ablauf dieser Prozesse konnten die Airlines nur erahnen. Wir haben dann eine kameragestützte KI-Lösung entwickelt, die alle Prozesse am Boden in Daten übersetzt und sichtbar macht. Wann ist der Flieger gelandet, wo ist der Tankwagen, stehen die Passagiere noch in der Security? Wir wollten möglichst viele Daten aus allen Bereichen sammeln und daraus eine »­single source of truth« bilden, damit alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind und wir dynamischer handeln können. Kann beispielsweise ein anderer Pushback kommen, weil der Flug schon früher abflugbereit ist? Wir müssen uns auch darauf einstellen, dass alle Vorfeldprozesse demnächst elektrisch sein werden, deshalb müssen immer mehr Daten sauber in die Systeme eingepflegt werden. Aus den so anfallenden Daten können wir Prozesse optimieren, im laufenden Betrieb dank verbesserter Vorhersagen eingreifen und verspätete Turnarounds somit »zur Pünktlichkeit retten«.

Inwiefern profitieren Passagiere als auch Crewmitglieder von den KI-Anwendungen?

Die eigentliche Neuerung durch KI ist, dass nun alle Rückmeldungen, wirklich jedes Feedback, wahrgenommen und analysiert werden. Es geht nichts mehr verloren. Allein von der Crew

erhalten wir monatlich bis zu 15 000 Rückmeldungen, dazu Tausende von Passagieren. Auch im Catering hilft KI, Food Waste zu reduzieren und ungefiltertes Feedback auszuwerten. So wurde kürzlich eine Vorspeise ersetzt, die weder bei Crew noch Gästen gut ankam – ein Beispiel dafür, wie KI aus Daten konkrete Verbesserungen ableitet, die direkt beim Kunden ankommen. Wir können dadurch Buchungen, den Check-in und jedes einzelne Thema einer Flugreise verbessern. Wir können dazu auch unstrukturierte Daten nutzen.

Das bedeutet auch ein neues Denken für AirlineManager, die es gewöhnt sind, Entscheidungen von oben herab, aus dem Management-Bereich heraus, zu treffen. Der eigentliche Bestimmer ist dank KI nun der Kunde und Fluggast.

Wie wird KI den Luftfahrtsektor in den nächsten Jahren noch verändern?

Vor allem der Bereich »Agentic AI« wird sich noch massiv weiterentwickeln. KI-Systeme werden in Zukunft selbständig arbeiten und noch mehr eigene Entscheidungen über Interaktionen mit Menschen treffen. Wir Menschen machen uns immer zunächst einen Plan, wenn wir eine neue Aufgabe angehen – welche Werkzeuge, Tools und Informationen benötige ich? Schritt für Schritt arbeiten wir uns an die Lösung heran.

Eine KI hatte bisher immer nur ein einziges Werkzeug – Stichwort »If all you have is a hammer, everything looks like a nail«. Dank Agentic AI wird sich dies nun ändern: Auch ein KI-System wird Schritt für Schritt planen, welche Informationen es benötigt, welche Werkzeuge relevant sind und wie diese schrittweise das Problem lösen. Dazu braucht es jetzt einen Schritt des Vertrauens, auch vonseiten der Manager. Befehle von oben werden ersetzt durch KI-Systeme von Menschen für Menschen.

Weitere Informationen unter: zerog.aero

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#smartai

Vier GmbH • Brandreport

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»KI ist kein Job-Killer, sondern ein Effizienz-Booster«

Die besten Kundenbindungen sind Kundenverbindungen. Rainer Holler ist CEO der Vier GmbH, die KI-gestützte Softwaresysteme zur effizienten Kundenkommunikation und Optimierung von Geschäftsprozessen entwickelt. Im Interview spricht Holler über innovative KI-Lösungen und neue Kundennähe auf allem Kommunikationskanälen.

Rainer Holler CEO Herr Holler, verstehen Sie, warum Unternehmen trotz Fachkräftemangel und volatiler Kundenbindungen bei KI weiter zögern?

Ja und nein: Viele Unternehmer haben Bedenken, die zwar nachvollziehbar sind, die aber das Unternehmen nicht weiterbringen.

Sie haben Angst vor Komplexität, Kosten, Kontrollverlust. Allerdings unterschätzen Entscheider, wie gut KI heute schon funktioniert – ohne große, eigene IT. Und klar ist: Wer zu lange wartet, verliert Kunden und wird seine Teams überlasten. Ich rate deshalb: Zögern Sie nicht und setzen Sie KI jetzt ein!

Vor allem der Mittelstand glaubt, KI sei zu komplex, teuer oder riskant.

Aber genau das stimmt gar nicht. ChatGPT hat die Welt verändert. KI ist die Dampf­

maschine der Neuzeit. Und sie ist schon jetzt so zugänglich wie ein Stromanschluss. Der Hebel von KI liegt in der Skalierung. Egal, wie groß Ihr Unternehmen ist, Sie können viel effizienter werden. KI kann im Handumdrehen 30 Prozent der Routineaufnahmen übernehmen. Geht das zulasten der Kundenzufriedenheit? Nein, denn kein Mensch möchte mehr in Warteschleifen hängen. Kunden erwarten ständige Verfügbarkeit und das kann nur ein KI-System bieten. Gerade der Mittelstand sollte daher die Vorteile von KI nutzen.

Schwerpunkte Ihrer Arbeit sind Kundenkommunikation und Customer Experience. Wie können Unternehmen KI dort schnell und einfach einsetzen?

Der Einsatz von KI funktioniert am besten nach der »Low Hanging Fruits«-Strategie.

Das bedeutet: Ich delegiere die drei Dinge, die mich tagtäglich am meisten beschäftigen, an eine KI-Lösung. Es geht dabei gar nicht um »Mensch oder Maschine«.

Nein, es geht um »Mensch mit Maschine«.

KI kann langweilige, repetitive Aufgaben prima übernehmen. Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine macht Kundenkommunikation und Beratung so um ein Vielfaches besser und effizienter.

Kunden erwarten ständige Verfügbarkeit und das kann nur ein KI-System bieten.

– Rainer Holler, CEO

Sie nutzen ein patentiertes Verfahren zur KI-Sprachanalyse und der automatisierten Auswertung von Inhalten. Was bringt das?

Unsere KI-Analysen zur Wirkung von Sprache zeigen erstaunliche Dinge: So haben wir etwa für einen Telekommunikationsanbieter festgestellt, dass das Wort »Optionen« im Kundengespräch schlecht ankommt. Das Wording wurde in der Kommunikation mit Kunden geändert und das wiederum hat zu 30 Prozent weniger Kündigungen geführt. Das zeigt das Potenzial von KI.

Was muss geschehen, damit KI in Unternehmen besser verstanden und eingesetzt wird?

Zwei Dinge sind zentral: CEOs müssen klare KI-Leitplanken definieren, damit Mitarbeitende wissen, was bei der KINutzung passiert. Und CEOs müssen begreifen, dass sie Mensch und Maschine gemeinsam als Workforce nutzen. KI ist kein Job-Killer, sondern ein Effizienz-Booster.

Der Mensch erhält dann quasi Überwachungsfähigkeiten für KI-Anwendungen.

Als Supervisor schaut er in ein Gespräch zwischen Kunde und Bot und unterstützt den Bot, wenn der nicht weiterweiß. Also genau andersherum, als es früher war. So entstehen tolle Use Cases und konkrete Probleme werden gelöst. In Zukunft wird es deshalb den CAIO geben, den Chief AI Officer, der die KI-­Thematik technisch und kulturell denkt.

Weitere Informationen unter: vier.ai

Cancom GmbH • Brandreport

Von Datenchaos zu Datenzauber Daniel Kiehl Director Competence Center Cloud & Datacenter, Cancom

W

ie Cancom Unternehmen hilft, aus ihren Daten echte KI-Werte zu schöpfen, erklärt Daniel Kiehl, Director Competence Center Cloud & Datacenter von Cancom.

Daniel Kiehl, viele Unternehmen zögern beim KI-Einsatz.

Woran liegt das?

Ein wesentlicher Grund ist die Unsicherheit beim Return on Investment. KI-Projekte lassen sich oft nicht so klar beziffern wie klassische IT-Investitionen. Gleichzeitig fehlt es vielen Unternehmen an interner Expertise, um das Potenzial der Technologie realistisch einzuschätzen – oder überhaupt zu wissen, ob die eigenen Daten dafür geeignet sind.

Wie gelingt der Sprung vom Proof of Concept in den produktiven Betrieb?

Einige POCs scheitern, da der Brückenschlag zwischen KI-Initiativen und konkreten Business-Zielen fehlt. Projekte bleiben in der Fachabteilung stecken und kommen nicht über die Testphase hinaus, weil sie keinen klar erkennbaren operativen Nutzen entfalten.

Auch kulturell gibt es Hürden: Data-Scientists und IT sprechen oft verschiedene Sprachen.

Welche Rolle spielen zentrale Plattformen bei der KI-Integration?

Sie sind das Fundament für Skalierung und Sicherheit von AI-Anwendungen. Im Gegensatz zu individuell entwickelten Lösungen ermöglichen standardisierte Plattformen eine schnellere und risikoärmere Umsetzung. Besonders wichtig ist auch die Flexibilität: Viele Unternehmen starten ihre KI-Projekte in der Public Cloud – und verlagern sie später aus Compliance- oder Kosten-Gründen ins eigene Rechenzentrum.

Eine zentrale Plattform erlaubt diesen Wechsel, ohne in eine Anbieterabhängigkeit zu geraten.

Gleichzeitig bilden solche Plattformen die Grundlage für »Trustworthy AI«: Sie sorgen für Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Regeltreue – etwa im Hinblick auf den AI Act. Welche Herausforderungen bringt der KI-Einsatz in puncto Sicherheit mit sich?

Mit dem Aufkommen generativer KI verschieben sich die Risiken. Es geht längst nicht mehr nur um Datensicherheit – auch die KI-Modelle selbst sind gefährdet. Angreifer setzen etwa auf manipulierte Trainingsdaten (»Data Poisoning«) oder schleusen Schadcode über sogenannte Model-Supply-Chains ein (»Model Poisoning«). Solche Angriffe können gravierende Folgen haben: von Fehlentscheidungen bis zu gezielten Sabotageaktionen.

Daher braucht es Sicherheitsstrategien, die den gesamten Lebenszyklus eines KI-Modells absichern – vom Training bis zur Inferenz.

Bild iStockphoto/bombermoon

Bei Cancom setzen wir deshalb auf interdisziplinäre Teams, die beide Welten verstehen – und helfen, KI-Projekte vom Prototyp in den produktiven Betrieb zu überführen.

Wie unterstützt Cancom Unternehmen beim Einstieg in KI? Grundsätzlich decken wir die gesamte AI-­ Journey unserer Kunden ab, von der Entwicklung über die Anwendung bis hin zur Integration. Wir starten dabei immer mit einer klaren Use-Case-Definition – damit KI nicht Selbstzweck bleibt, sondern messbare Mehrwerte liefert. Unsere Enterprise-AI-Plattform vereint Infrastruktur, Tools und bewährte Methoden für die Entwicklung und den sicheren Betrieb von KI-Anwendungen. Unternehmen mit eigenen Data-Science-Teams können damit direkt loslegen. Für alle anderen bieten wir einsatzbereite Modelle – oder unser »KI Starter Kit«, das sofort über unseren Shop bestellbar ist. Und wer

höchste Anforderungen an Datensouveränität hat, kann bald auch auf unsere AI-as-a-Service-­ Plattform in der Cancom Cloud zugreifen.

Weitere Informationen unter: cancom.de

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Interview • Dr. Annika von Mutius

fokus.swiss

Dr. Annika von Mutius

»Die Zeit, um sich zu verändern, ist jetzt« Künstliche Intelligenz ist weit mehr als ein kurzfristiger Hype, betont Dr. Annika von Mutius. Die Gründerin und KI-Pionierin erläutert im Gespräch, wie Technologie Branchen umkrempelt, welche Chancen sich daraus für den deutschen Mittelstand ergeben – und wie wichtig die Brücke zwischen Start-ups und etablierter Wirtschaft für den hiesigen KI-Standort ist.

Interview SMA Bild zVg Dr. von Mutius, Sie haben einen vielfältigen Hintergrund – von einem Mathematikdoktorat über die Arbeit im Silicon Valley bis zur Gründung eines HR-Tech-Start-ups. Können Sie uns erzählen, wie diese Erfahrungen Ihre heutige Rolle bei Empion prägen?

Meine Erfahrungen prägen meine heutige Rolle als Gründerin auf ganz unterschiedliche, aber wertvolle Art und Weise. Die Promotion war beispielsweise eine Phase des Durchhaltevermögens. Diese Eigenschaft ist für mich auch als Unternehmerin äußerst nützlich, schließlich ist der Weg eines Start-ups selten linear – Rückschläge gehören dazu. Entscheidend ist, wie man mit ihnen umgeht.

In der Mathematik – insbesondere in der Spieltheorie – lernte ich, komplexe Interaktionen auf ein Minimum zu reduzieren und ein Optimum am Markt unter Annahme rationaler Akteure zu modellieren. Natürlich weiß ich: Menschen handeln selten vollständig rational.

Und doch hilft mir genau diese strukturierte Denkweise noch immer in Entscheidungsprozessen – insbesondere, wenn es um strategische Zielkonflikte, Ressourcenallokation oder Marktpositionierung geht. Ich frage mich oft: Wenn ich diese Situation spieltheoretisch modellieren müsste, wie würde ich vorgehen?

Zugleich erlebte ich während meiner Zeit im Silicon Valley, wie hoch die Innovationsfreude und Bereitschaft sind, auch erhebliche finanzielle Mittel in hochriskante Projekte zu investieren – das empfand ich als sehr eindrücklich.

Gleichzeitig nahm ich dort zum ersten Mal sehr direkt wahr, wie herausfordernd Rückschläge für Gründerinnen und Gründer tatsächlich sein können. Diese Erfahrung hilft mir enorm, und ich versuche bewusst, auch die negativen und kritischen Aspekte des Unternehmertums transparent zu teilen – natürlich in gesundem Maß.

Keine andere Technologie erfährt derzeit so viel Hype wie KI. Doch wie kann man Hype von echtem Potenzial unterscheiden, gerade aus unternehmerischer Sicht?

Ich sehe den aktuellen Hype um Künstliche Intelligenz zwiegespalten. KI ist eigentlich keine neue Technologie – ihre Grundlagen reichen bis in die 1960er-Jahre zurück. Der derzeitige, massive Hype, konzentriert sich jedoch auf die vergangenen beiden Jahre. Einerseits finde ich das großartig, denn so werden die Menschen auf die Potenziale der Systeme aufmerksam. Gleichzeitig halte ich einen Großteil der aktuellen Euphorie für überzogen. Es ist ein bekanntes Phänomen, dass technologische Innovationen kurzfristig oftmals überschätzt und langfristig wiederum unterschätzt werden.

Viele wünschen sich schnelle Disruption durch KI-Systeme – doch in der Realität sind technologische Entwicklungen oft langwierig.

Die dafür notwendige Grundlagenarbeit – etwa die saubere Aufbereitung und Strukturierung von Daten – ist essentiell, aber eben nicht so »sexy« wie man es erwarten würde.

Welche Branchen sind hinsichtlich der KI-Nutzung schon weit fortgeschritten?

Das Bild präsentiert sich sehr unterschiedlich.

Die Fintech-Welt war beispielsweise enorm schnell; dort nutzen Schätzungen zufolge bereits rund 60 Prozent der Unternehmen KI

Gerade Deutschland hat einen starken Mittelstand mit hervorragenden Ingenieur:innen und einem enormen Schatz an Fachwissen. in unterschiedlicher Form. Im Recruiting sind es hingegen erst etwa zehn Prozent. Es gibt also massive Unterschiede – aber nicht nur zwischen den Branchen, sondern auch zwischen einzelnen Unternehmen. Die Situation ist komplex. Fakt ist jedoch: Die erhoffe breite Produktivitätssteigerung durch KI-Systeme ist in vielen Bereichen noch nicht eingetreten. Gerade für den Mittelstand und die etablierte Wirtschaft eine große Chance. Denn KI-Systeme wirken weniger disruptiv als transformativ – sie verändert bestehende Prozesse grundlegend. Und der Moment, sich auf diese Transformation einzustellen und sie aktiv mitzugestalten, ist genau jetzt.

Sie haben erwähnt, dass im HR-Bereich die KI-Nutzung noch gering ausfällt.

Ihr Unternehmen Empion setzt genau dort KI ein. Können Sie uns erläutern, wie Ihr »Smart Matching« funktioniert?

Im HR-Bereich arbeiten wir mit besonders sensiblen Daten. In diesem Feld sind nicht nur generative KI-Systeme – wie man sie etwa von ChatGPT kennt – spannend, sondern vielmehr die prädiktiven Systeme. Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die aus einem großen und komplexen Meer an Optionen genau jene herausfiltern, die im spezifischen Kontext einer Vakanz und eines suchenden Unternehmens tatsächlich relevant sind. Konkret bedeutet das: Aus einem Set potenzieller Talente sollen ausschließlich diejenigen identifiziert und an

unsere Kunden weitergegeben werden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine optimale Passung zur ausgeschriebenen Position aufweisen. Dazu setzen wir bei Empion auf ein hybrides KI-Ökosystem – bestehend aus generativen, kollektiven und vorausschauenden Modellen, die intelligent zusammenwirken. Zur praktischen Einordnung: Ein klassisches Headhunting-Interview kann theoretisch über 100 Millionen verschiedene Interaktionsmöglichkeiten umfassen. Mithilfe von KI lässt sich diese Komplexität auf ein Minimum reduzieren – und gleichzeitig können die Fragen stärker individualisiert werden. Dabei achten wir stets darauf, dass die relevanten Parameter gemessen werden und die Entscheidungsfindung fair sowie transparent und nachvollziehbar bleibt.

Seit 2024 sind Sie im Vorstand des KI-Bundesverbandes und setzen sich für einen besseren Austausch zwischen Mittelstand und Start-ups ein. Wo sehen Sie in diesem Kontext die größten Hürden und Chancen?

Die größte Chance für den deutschen und europäischen KI-Standort liegt aus meiner Sicht in der Spezialisierung. Im globalen Wettbewerb um die leistungsfähigsten Large Language Models (LLMs) dominieren derzeit US-amerikanische Unternehmen. Wir können mit diesen amerikanischen Unternehmen – die über immenses Kapital verfügen – kaum mithalten. Es gilt also nicht, diese zu imitieren, sondern strategisch

zu ergänzen. Denn wir sehen, dass gerade in sehr spezifischen, nischenartigen Anwendungsfällen die großen, generischen Modelle an ihre Grenzen stoßen. Hier ergibt sich die europäische Chance: Wir können kleine, stark anwendungsbezogene »Small-Data-Models« entwickeln, die mit spezifischen, proprietären Daten trainiert werden und dadurch sehr leistungsstarke Ergebnisse in ihrer Nische erzielen. Dadurch entsteht eine reizvolle und gesunde Wettbewerbssituation zwischen unterschiedlichen Modellansätzen. Gerade Deutschland hat einen starken Mittelstand mit hervorragenden Ingenieur:innen und einem enormen Schatz an Fachwissen – dieses Wissen können und müssen wir nutzen. Gleichzeitig verfügen diese Firmen über wertvolle proprietäre Daten, die sich zum Trainieren spezialisierter KI-Systeme eignen.

Für die Entwicklung und Skalierung solcher spezialisierten KI-Modelle braucht es jedoch enge Kooperationen zwischen der etablierten Wirtschaft und der agilen Innovationskraft von Start-ups. Genau diese Brücke müssen wir jetzt bauen. Zugleich gilt es, regulatorische Hürden wie etwa durch den »AI Act« zu adressieren – hier können und müssen wir als KI-Bundesverband ansetzen und unterstützen.

Die Aufnahme in die Forbes 30 Under 30 Europe Liste, die Nennung unter den Top 40 Unter 40 des Capital Magazins und die Auszeichnung als eine der wichtigsten KI-Pionierinnen Deutschlands durch das Manager Magazin sind beeindruckende Anerkennungen. Was bedeuten Ihnen diese Auszeichnungen persönlich?

Natürlich fühle ich mich durch solche Auszeichnungen sehr geschmeichelt. Es ist ein schöner Leistungsausweis und eine Form der Anerkennung, über die ich mich sehr freue. Gleichzeitig hat das Ganze auch eine gewisse Ironie, denn die interne Perspektive sieht oft ganz anders aus: Nicht selten sitzt man im Büro und hat das Gefühl, die ganze Welt bricht gerade zusammen (lacht).

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#smartai

n8n GmbH • Brandreport

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»Räume schaffen für gemeinsame Innovationen«

Mehr Erfolg, Effizienz und Fehlerkontrolle: Die Automatisierung von komplexen Arbeitsabläufen kann allen Mitarbeitenden eines Unternehmens erhebliche Vereinfachungen bringen. Jan Oberhauser, Geschäftsführer von n8n, erläutert die Kunst der Automatisierung.

Jan Oberhauser Geschäftsführer Wie sehr kann eine Automatisierung von Workflows die Arbeit verbessern oder beschleunigen?

Automatisierung kann repetitive Aufgaben dramatisch beschleunigen und Fehlerquoten drastisch reduzieren. Zwei Erfolgsbeispiele unserer Kunden: Die StepStone Group konnte die Entwicklungszeit für neue Integrationen von zwei Wochen auf nur zwei Stunden reduzieren.

Musixmatch erreichte bei der Erfüllung von Datenabfragen eine Einsparung von 47 Arbeitstagen in nur vier Monaten. Typische Use Cases bei n8n sind im Bereich IT Operations automatisierte Patch-Updates und Server-Checks, die Integration verschiedener Systeme als »Super-Klebstoff« sowie die schnelle Bereitstellung von VM-Instanzen und Server-LifecycleManagement. Im Bereich Datenverarbeitung und -integration ermöglichen wir komplexe

Datentransformationen, automatisierte Datenabrufe ohne technisches Spezialwissen und automatisierte Kundenkommunikation über mehrere Kanäle. Schon heute nutzen acht von zehn neu erstellten Workflows dafür künstliche Intelligenz. Auch bei uns intern entstehen durch die Nutzung von KI-Agenten enorme Effizienzgewinne. Das entlastet hochqualifizierte Mitarbeitende von Routineaufgaben und bringt konsistentere Prozesse.

Welche zusätzlichen Möglichkeiten und Risiken entstehen durch die Einbindung von KI in der Automatisierung?

Bei den Möglichkeiten muss man zwischen deterministischen und probabilistischen Automatisierungen unterscheiden, also zwischen vorhersehbaren, regelbasierten Prozessen mit klaren Inputs und Outputs, und Anwendungen, die mit Unsicherheiten umgehen und aus Daten lernen können. KI erweitert die Automatisierung um eine natürliche Sprachverarbeitung für unstrukturierte Daten und eine intelligente Entscheidungsfindung basierend auf komplexen Mustern. Dazu kommen adaptive Prozesse, die sich an verändernde Bedingungen anpassen, und prädiktive Analysen zur Vorhersage von Problemen, bevor sie auftreten. Zu den Risiken

zählen eine fehlende Qualitätskontrolle bei KI-generierten Outputs, Datenschutz- und Compliance-Herausforderungen, besonders bei sensiblen Kundendaten und eine Abhängigkeit von externen KI-Diensten und deren Verfügbarkeit. Bei n8n adressieren wir diese Risiken durch einen »Human-in-the-Loop«-Ansatz, bei dem KI-Prozesse durch menschliche Überprüfung abgesichert werden können.

Sie arbeiten nach dem Fair-CodeSoftware-Modell. Was bedeutet das?

Fair-Code-Software ist grundsätzlich frei nutzbar und kann von jedem verbreitet werden. Sie kann von jedem in öffentlichen und privaten Communities erweitert werden. Die Nutzung für private und interne Unternehmenszwecke ist kostenlos, es gibt aber Einschränkungen bei der kommerziellen Verwertung unseres Codes.

Wie lässt sich KI-Automatisierung über Abteilungen hinweg implementieren?

Bei der abteilungsübergreifenden Implementierung von KI-Automatisierung begegnen wir regelmäßig bestimmten Herausforderungen: Es gibt Bedenken bezüglich Datensicherheit, Abteilungssilos mit unterschiedlichen Prioritäten und einen »Not-invented-here«Widerstand. Unsere erfolgreichsten Kunden adressieren diese Herausforderungen proaktiv: Sie kommunizieren Automatisierung als Werkzeug zur Aufwertung von Arbeit statt als Ersatz, etablieren abteilungsübergreifende Erfolgsmetriken und schaffen Räume für gemeinsame Innovationen.

Weitere Informationen unter: n8n.io

Mit diesem Modell halten wir die Wertschöpfung beim Urheber und verhindern die Vereinnahmung des Gewinns durch große Cloud-Anbieter. Fair-Code adressiert damit das Problem langfristiger finanzieller Stabilität für Projekte wie n8n. Der Verkauf von Enterprise-Lizenzen mit größerem Funktionsumfang finanziert die Entwicklung für alle. Das ist fair für uns.

Zebra Technologies Germany GmbH • Brandreport

»Frontline-Mitarbeitende können effizienter arbeiten und Probleme lösen« Die Vernetzung im Einzelhandel schreitet voran. Philipp Johannesson, VP DACH von Zebra Technologies Corporation (NASDAQ: ZBRA), über neue Lösungen zur Digitalisierung und Automatisierung von Arbeitsabläufen mit direktem Kundenkontakt.

Philipp Johannesson VP DACH Herr Johannesson, Sie haben auf der New Yorker NRF Retail’s Big Show zwei neue Anwendungen bzw. Suites für den direkten Kundenkontakt vorgestellt.

Was können diese Anwendungen?

Die erste KI-Suite von Zebra, die wir eingeführt haben, heißt Zebra Companion. Mit diesem »Agent of Agents« können Mitarbeiter im Kundenkontakt sofort auf wichtige Informationen und Unterstützung bei der Fehlerbehebung zugreifen, um Probleme zu lösen und die Arbeit zu erleichtern. Ganz gleich, ob es darum geht, Assets im Lager zu lokalisieren, falsch etikettierte oder abgelaufene Produkte zu identifizieren oder Fragen zu Rückgaberichtlinien zu beantworten – Zebra Companion erweitert die Möglichkeiten für die Frontline. Das Besondere ist, dass die KI trotz der stark gestiegenen Rechenleistung direkt auf unseren Geräten laufen kann und keine Infrastruktur und gute Netzwerkanbindung benötig, was oft ein Stolperstein war. Die Suite besteht aus

einem Knowledge Agent, der sicherstellt, dass die Mitarbeitenden Zugang zu allen Standardarbeitsanweisungen haben, z. B. wie eine Retoure verwaltet wird, einem Sales Agent, der ihnen Zugang zu Produkt- und Verkaufsinformationen gibt, um Kundenfragen sofort zu beantworten, einem Merchandising Device Agent, der sie in die Lage versetzt, einen Blick auf das Regal zu werfen und Bestandsprobleme wie Lücken oder falsche Auszeichnungen zu identifizieren, und schließlich einem Device Agent, um sicherzustellen, dass technische Probleme einfacher und schneller gelöst werden können, so dass die Mitarbeitenden ihre Arbeit effizienter erledigen können.

Außerdem haben wir unsere Mobile Computing AI Suite eingeführt, um Partnern und Einzelhändlern die Entwicklung von KI-Lösungen auf Zebra Mobile Computers zu ermöglichen. Dabei geht es um das Erkennen von Symbolen auf Verpackungen, das Erkennen von Produkten, das schnelle Auffinden von Barcodes und so weiter.

Planogrammprobleme sowie ungenaue Preisgestaltung und Beschilderung behoben werden können. Das bedeutet, dass die Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit das gewünschte Produkt im Regal zum richtigen Preis finden.

Wirkt sich Ihr Merchandising Agent im Zebra Companion dann auch auf die Kundenzufriedenheit aus?

Der Merchandising Agent kombiniert fortschrittliche Bilderkennungstechnologie und Augmented Reality, um den Regalzustand zu bewerten und Teams an vorderster Front darüber zu informieren, wie MerchandisingProbleme wie Regallücken, Fehlplatzierungen,

Wie sehr liegt der Einzelhandel bei KI-Anwendungen in den »Frontline Operations« zurück?

Einzelhändler nutzen KI schon seit Jahren, aber der jüngste Fokus auf generativer KI treibt Experimente voran, um die Effizienz der Mitarbeitenden und die Kundenbindung durch Tools wie Chatbots, Avatare und Kioske im Geschäft zu verbessern. Während generative KI

Zebra Companion erweitert die Möglichkeiten für die Frontline.

– Philipp Johannesson, VP DACH

sich noch entwickelt, werden andere KI-Technologien wie Computer Vision bereits in großem Umfang für Aufgaben wie die Verlustprävention an Kassen eingesetzt, um genaue Scans und Produktidentifikationen zu gewährleisten.

Inwieweit kann KI jeden einzelnen Mitarbeitenden stärken, der am oder mit Kunden arbeitet?

Das Potenzial ist groß, da KI ein AugmentingTool ist, d. h. das Personal wird in die Lage versetzt, effektiver zu arbeiten. Das hängt natürlich davon ab, dass Einzelhändler Technologieplattformen für ihre Mitarbeiter bereitstellen. Wir sehen gerade, dass viele Einzelhändler damit beginnen, mobile Geräte für alle Mitarbeitenden anzuschaffen, um dieses Potenzial zu erschließen.

Weitere Informationen unter: zebra.com

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Cybersicherheit

Bild iStockphoto/Alexander Sikov

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fokus.swiss

Wenn Cyberkriminelle aufrüsten und Unternehmen kontern KI verändert die Spielregeln in der Cybersicherheit. Doch wer spielt das Spiel besser – Angreifer oder Verteidiger? Ein Einblick in ein Wettrennen, bei dem der Einsatz täglich steigt. Eines ist klar: KI definiert das ewige Katz-und-Maus-Spiel in der Cybersicherheit neu.

I

n der digitalen Welt von 2025 hat sich künstliche Intelligenz (KI) zu einem wahren Chamäleon entwickelt: Mal tritt sie als Retterin in der Not auf, mal als listige Komplizin der Cyberkriminellen. Während Unternehmen KI nutzen, um ihre digitalen Festungen zu sichern, setzen Hacker:innen dieselbe Technologie ein, um genau diese Mauern zu durchbrechen. Ein modernes Wettrüsten, bei dem beide Seiten ihre Strategien ständig anpassen müssen.

Wenn Hacker aufrüsten und die Unternehmen nachziehen, wird es riskant. Eine falsche Entscheidung kann zu erheblichen wirtschaftlichen Folgen führen. Etwa dann, wenn man eine gefälschte E-Mail von der »Chefin« anklickt. Perfektes Deutsch, keine Rechtschreibfehler, das Logo korrekt platziert.

Der Buchhalter klickt – und schwupps, 70 000 Euro landen auf einem ausländischen Konto. Der Trick: Künstliche Intelligenz hatte den Erpresser:innen beim Texten geholfen.

Deepfake pur – willkommen im Jahr 2025.

KI – das neue Multitool der Cyberkriminalität Die Angreifenden werden raffinierter. Nicht nur, weil sie es können, sondern weil sie es sich leisten können. KI ist heute kein Werkzeug mehr, das nur in Forschungslabors existiert.

Generative Modelle – früher hauptsächlich

für Bilder und Texte gefeiert – lassen sich längst zweckentfremden. Und zwar mit erschreckender Effizienz. Deepfakes, stimmlich kaum von echten Menschen zu unterscheiden, führen mittlerweile sogar zu gefälschten Videokonferenzen. Der »Chef« ruft selbst an – zumindest scheint es so.

Dr. Ralf Wintergerst, Präsident des Digitalverbands Bitkom, warnt: »Die Bedrohungslage für die deutsche Wirtschaft verschärft sich. Die Unternehmen müssen ihre Schutzmaßnahmen weiter hochfahren.« Und Sinan Selen, Vizepräsident des Bundesamts für Verfassungsschutz, ergänzt diese Aussage. »Die Angriffsvektoren auf die deutsche Wirtschaft haben sich verschoben. Die Verzahnung von Cyberspionage und Cybercrime hat weiter zugenommen.« Und die Wirtschaft? Reagiert – wenn auch etwas verschlafen Eine aktuelle Bitkom-Studie zeigt: 69 Prozent der Unternehmen erwarten, dass KI-basierte Angriffe in den kommenden Jahren stark zunehmen werden. Viele investieren inzwischen in eigene KI-Systeme, die verdächtige Muster in Daten erkennen oder ungewöhnliches Verhalten automatisch melden. Trotzdem: »Täglich werden etwa 250 000 neue Schadprogramme entwickelt. Die deutsche Wirtschaft hat in den letzten zwölf Monaten rund 180

Milliarden Euro Schaden durch Cyberangriffe erlitten«, sagt Arne Schönbohm, Präsident der Bundesakademie für öffentliche Verwaltung, in einem Interview Ende des letzten Jahres.

Ransomware bleibt das Sorgenkind Ransomware-Angriffe sind die Einbrecher mit digitaler Skimaske. Sie verschlüsseln Daten und verlangen Lösegeld – nicht selten Millionenbeträge. Laut Bitkom wurden 2024 über 53 Prozent der deutschen Unternehmen Opfer solcher Attacken, Tendenz steigend. Und ja, die Angreifer:innen setzen auch hier vermehrt auf KI: Sie analysieren zuerst Unternehmensdaten, um herauszufinden, wie hoch ein Lösegeld realistisch erscheint – psychologische Kriegsführung im Hochleistungsmodus. Nicht zu unterschätzen ist auch das Einfallstor »Internet der Dinge«. Smarte Türklingeln, Überwachungskameras, Sensoren in der Produktion – sie alle sind Teil eines gewaltigen Netzwerks.

Praktisch, aber oft schlecht geschützt.

Updates? Fehlanzeige. Passwörter? Meist noch »admin123«. Hacker:innen brauchen nur Sekunden, um Zugriff zu erlangen. Einmal drin, machen sie es sich gemütlich – wie ein Gast, der unbemerkt den Kühlschrank leert.

Verteidigung mit KI, aber bitte mit Fingerspitzengefühl Natürlich schläft auch die Gegenseite nicht.

Unternehmen nutzen KI längst zur Abwehr.

Moderne Systeme analysieren verdächtige Log-ins, erkennen auffällige Datenbewegungen – und schlagen im Ernstfall automatisch Alarm. Doch Vorsicht: Wer glaubt, dass KI die menschliche Intuition ersetzt, irrt. Prof.

Dr. Jens Krüger, Cybersecurity-Experte an der TU Hamburg, formuliert es so: »KI ist der Assistenzarzt, nicht der Chefarzt. Die Diagnose trifft am Ende der Mensch.« Vertrauen ist gut, Trainingsdaten sind besser Wir stehen am Anfang eines Jahrzehnts, in dem Vertrauen in digitale Kommunikation neu verhandelt wird. War früher eine Mail mit schlechtem Deutsch verdächtig, muss man heute genau hinsehen – oder besser: hinhören. Unternehmen sind gut beraten, nicht nur in Technik, sondern auch in Schulung zu investieren. Denn jeder Klick kann teuer werden. Und für unvorsichtige Menschen, die zu schnell E-Mails öffnen? Dort hat man mittlerweile eine KI-Lösung eingeführt – eine, die verdächtige E-Mails erkennt, bevor sie gelesen werden. Einfach die Vorgesetzten anrufen, falls man mal wieder eine Mail von ihnen bekommt. Nur zur Sicherheit.

Text Thomas Soltau

Brandreport • Advanced Systemhaus GmbH

Cyberrisiken souverän beherrschen: Die Zukunft der IT-Security heißt Zero Trust KI und Ransomware-as-a-Service erfordern neue Wege in der IT. Jedes Unternehmen hat Virenschutzsysteme und Firewalls – und trotzdem wird in Deutschland alle sechs Minuten ein Unternehmen erfolgreich angegriffen. Ein Webinar der Hamburger Advanced Systemhaus GmbH zeigt, wie Unternehmen dauerhaft Cybersicherheit zurückgewinnen können – nachhaltig, effizient und bezahlbar.

D

as Webinar richtet sich an Unternehmer, Entscheider und IT-Verantwortliche und versetzt diese in die Lage, die Kritikalität der Cyberrisiken deutlich besser zu bewerten. »Wir zeigen anhand echter Fälle kompromittierter Unternehmen, wer diese Angreifer sind und wie diese konkret vorgehen«, so Geschäftsführer Martin Brünn. »Sie erleben in einer Live Hacking Demo, wie die Daten aus einem Unternehmen trotz aktivem EDR und Virenschutz unbemerkt abgegriffen werden und wie dies bei einem aktiven Zero Trust Schutzschirm erfolgreich verhindert wird.« Neue

Angriffsmethoden arbeiten dateilos und nutzen unter anderem die sogenannten LOLBAS-Tools. Über 100 LOLBAS-Tools sind Bestandteil einer jeden Windows Installation. Virenschutz- und EDR-Systeme vertrauen diesen mit fatalen Folgen.

Weiter erklärt das Webinar, warum sich die Sicherheitslage durch KI weiter deutlich verschärft. »Wir zeigen auch«, so Brünn, »wie aufwändig ein IT-Wiederaufbau nach einem Ransomware-Angriff realistisch ist und warum dies ein Prozess über Wochen ist, in denen das Unternehmen handlungsunfähig ist.« Auch könne man lernen, warum es neben der Wiederherstellung

aus dem Back-up viele weitere Schritte erfordert, um Souveränität zurückzuerlangen. »Wie viele Wochen könnte Ihr Unternehmen ohne Ihre IT auskommen, ohne dass es unternehmenskritisch wird?

Die durchschnittliche Zeit zur Wiederherstellung hängt maßgeblich von der Unternehmenskomplexität und dem Aufbau Ihrer IT-Infrastruktur ab. Sie liegt zwischen drei Wochen und mehreren Monaten.« Das Webinar zeigt Wege auf, wie sich auch mittelständische und kleinere Unternehmen trotz knappem IT-Budget dauerhaft, effizient und bezahlbar vor unbekannten und neuen Cyberrisiken sicher schützen können.

Die Anmeldung zum »Die Zukunft der IT-Security heißt Zero-Trust«-Seminar erfolgt über den QR-Code. Somit kann eine »First-Line-of-Defence« sowie eine dauerhafte Cyber-Resilienz für das Unternehmen geschaffen werden.

EI N E P U B LI K AT I O N VO N S M A RT M ED I A

Bild iStockphoto/Liudmyla Lishchyshyna

#smartai

Bitdefender GmbH • Brandreport

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KI revolutioniert das Risiko- und Compliance-Management Cybersecurity wird zur strategischen Aufgabe: KI-basierte Plattformen bringen Transparenz, Automatisierung und Effizienz in Echtzeit.

D

ie Anforderungen an IT-Sicherheit steigen rapide: Unternehmen sehen sich mit komplexen Infrastrukturen, zunehmenden Cyberangriffen und wachsenden regulatorischen Pflichten konfrontiert.

Gleichzeitig fehlen zentrale Plattformen, um Risiken effizient zu managen und Compliance lückenlos nachzuhalten. CIOs ringen dabei häufig um eines: Transparenz. »CIOs stehen heute vor der Herausforderung, Sicherheit, Compliance und den Unternehmenserfolg in Einklang zu bringen – ohne dabei die Komplexität weiter zu erhöhen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Risiken nicht nur zu erkennen, sondern sie dynamisch und automatisiert zu entschärfen, noch bevor sie zu einer echten Bedrohung werden«, erklärt Jörg von der Heydt, Director DACH bei Bitdefender.

Ein zentrales Problem liegt in der Vielzahl isolierter Sicherheitslösungen: schlecht integrierte Tools, redundante Prozesse und mangelnde

Abstimmung zwischen Teams führen zu Fehlkonfigurationen und unnötigen Kosten. Oft bearbeiten mehrere Abteilungen ähnliche Aufgaben parallel – ein Effizienzproblem, das sich angesichts des Fachkräftemangels zunehmend zuspitzt.

Tool-Zugriff durch einen HR-Manager kann so als Anomalie gewertet werden – bei einem IT-Administrator hingegen als unbedenklich. Die Regeln werden in Abhängigkeit vom Nutzerprofil definiert und automatisiert angewendet.

Dynamische Intelligenz statt statischer Regeln Was es braucht, ist eine Plattform, die dynamisch, granular und in Echtzeit funktioniert – und dabei keine zusätzliche Komplexität schafft. Die GravityZone von Bitdefender liefert genau das: Mit der eigens entwickelten PHASR-Technologie (Proactive Hardening and Attack Surface Reduction) ermöglicht sie eine kontinuierlich aktualisierte Übersicht über Risiken und Compliance-Status im Unternehmen. Sie erkennt Gefahren automatisch, bevor sie Schaden anrichten können, und reagiert mit entsprechenden System-Härtungen oder Richtlinienanpassungen. KI analysiert nicht nur technische Schwachstellen, sondern auch Nutzerverhalten. Ein ungewöhnlicher

Vernetzte Intelligenz trifft auf menschliche Expertise Unterstützt wird die Plattform durch eine der größten Threat Intelligence-Datenbanken der Welt. Zudem fließen kontinuierlich aktuelle Erkenntnisse und Erfahrungen aus globalen Einsätzen gegen Cyberkriminalität mit ein.

Das Ergebnis: ein Sicherheits-, Risiko- und Compliance-Management, das weit über klassische Abwehrmechanismen hinausgeht – und sich skalierbar an jede Unternehmensgröße und Branche anpassen lässt.

Transparenz schafft, Sicherheitsrichtlinien durchsetzt und Compliance-Anforderungen automatisiert. Nur so lassen sich IT-Risiken beherrschen und Ressourcen effizient einsetzen«, fasst von der Heydt zusammen. Zusätzlichen Mehrwert bieten Managed Detection & Response (MDR), Advisory- oder Offensive Services, die auf der Plattform aufsetzen – und damit nicht nur für mehr Sicherheit sorgen, sondern auch den Druck auf überlastete IT-Abteilungen deutlich verringern.

Weitere Informationen: bitdefender.com/phasr

»Moderne Cybersecurity erfordert mehr als fragmentierte Lösungen – sie braucht eine zentrale, KI-gestützte Plattform, die in Echtzeit

Airbus Defence and Space • Brandreport

Drei Jahrzehnte Cyberschutz – Strategien für die digitale Souveränität Europas 1300 Experten schützen internen und externen System mit KI, Zero Trust und Data Centric Security gegen wachsende Angriffe und entwickeln Lösungen für souveräne, europäische Kunden zur Führung von Cyber-Militäroperationen. Wie das gelingt, erklärt Alix Carmona, Head of Airbus Defence and Space Cyber Programmes.

Alix Carmona Head of Airbus Defence and Space Cyber Programmes Airbus Defence and Space ist für seine Luft- und Raumfahrtlösungen bekannt – wie hat sich Ihr Cyber‑Geschäft innerhalb des Konzerns entwickelt und welche strategische Rolle spielt es?

Das Cyber-Geschäft bei Airbus Defence and Space besteht seit über 30 Jahren und hat sich kontinuierlich weiterentwickelt. Heute sind wir über 1300 Cyber-Experten, die für die Sicherheit und Resilienz von Airbus Systemen und Plattformen sorgen. Wir bieten auch Lösungen für unsere externen Kunden, insbesondere aus dem Bereich militärische und nationale Sicherheit.

Angesichts einer steigenden Bedrohungslage im Cyberraum spielt Cybersicherheit eine strategisch wichtige Rolle, um die Funktionalität von Systemen gewährleisten zu können.

Sie sorgt daher nicht nur für Wachstum, sondern schafft auch Vertrauen bei Kunden.

Wir investieren auch in Innovationen, wie

Wir beobachten weltweit einen Anstieg an der Anzahl und in der Komplexität der verschiedenen Cyber-Bedrohungen.

– Alix Carmona, Head of Airbus Defence and Space Cyber Programmes

zum Beispiel in künstliche Intelligenz, Data Centric Security und Zero Trust.

Sie sprechen von einer zunehmenden Bedrohungslage im Cyberraum. Vor welchen neuen Herausforderungen stehen Staaten, kritische Infrastrukturen und militärische Akteure derzeit, und wie reagiert Airbus darauf?

Wir beobachten weltweit einen Anstieg an der Anzahl und in der Komplexität der verschiedenen Cyber-Bedrohungen. Das bedeutet nicht nur eine Gefahr für persönliche Daten, sondern kann zeitweise zu Ausfällen von kritischen Infrastrukturen oder Satelliten-basierten Technologien führen. Außerdem sehen wir einen Anstieg an Informationskriegsaktivitäten, wie zum Beispiel Desinformations-Kampagnen.

Wir von Airbus Defence and Space Cyber arbeiten an der Entwicklung, Integration und Bereitstellung von Cyber-Lösungen, um genau diese Bedrohungen zu bekämpfen und die Systeme unserer Kunden zu schützen.

Mehrere Ihrer Lösungen arbeiten bereits mit KI – wie genau unterstützen diese Technologien Ihre Kunden?

Wie sehen Sie die Nutzung von KI in der Zukunft, auch in Hinblick auf die menschliche Expertise?

KI ist keine Zukunftsvision mehr, sondern bereits in vielen Bereichen des Lebens etabliert – auch in vielen unserer Lösungen, wie in der Cyberabwehr.

Unsere Orion Malware Lösung erkennt Malware-Bedrohungen und nutzt KI zur Erkennung von dateibasierten Angriffen. Neben der

Cyberabwehr können Cybersecurity-Experten, Incident-Response-Teams und Netzwerkanalysten mit unserer CyberRange-Lösung ausgebildet werden. Diese kann durch ein Information Warfare Modul erweitert werden, das mithilfe von KI realistische Trainingsinhalte generiert.

KI spielt in komplexen Bedrohungslagen eine wachsende Rolle, insbesondere bei der Erkennung von Gefahren und der Analyse großer Datenmengen. Es wäre fatal, auf KI zu verzichten, da sie viele Vorteile bietet.

Allerdings müssen ethische und völkerrechtliche Prinzipien im militärischen Bereich eingehalten werden, weswegen die menschliche Expertise unverzichtbar ist. Um bestmögliches Nutzen aus KI zu ziehen und es vor Komprimierungen zu schützen, wird Cybersicherheit für KI-Systeme eine wichtige Rolle spielen.

Weitere Informationen unter: cyber.airbus.com

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Brandreport • InterNexum GmbH

#smartai

Domainsicherheit schützt Marke und Umsatz

Domainsicherheit bleibt oft unbemerkt – bis Angreifer zuschlagen. Daniel Strauß, CEO von InterNexum und nicmanager zeigt, wie Unternehmen Risiken vermeiden und ihren Workflow effizient sichern.

Daniel Strauß CEO InterNexum und nicmanager

Cyberkriminelle nutzen Domains als Angriffsvektor, um in Unternehmens­ netzwerke vorzustoßen. Lässt sich dieses Eintrittstor schließen?

Ja – mit ein paar intelligenten Handgriffen.

Domainsicherheitslücken lassen sich gezielt und ohne Großprojekt schließen. Gezieltes Handeln schützt Assets und spart Aufwand.

Kurz: schlau gelöst statt teuer repariert.

Welche Folgen kann eine unzureichende Domain­ sicherheit haben?

Domainsicherheit ist wie Bluthochdruck: Man bemerkt sie nicht – bis es zu spät ist.

Ein Fehler – und Angreifer übernehmen Ihre Identität, fälschen E-Mails, schädigen Ihre Marke. Die Folgen? Vertrauensverlust, Umsatzund rechtliche Risiken – oft unbemerkt.

Wie hängen Wachstum, Kunden­ erlebnis und Markenvertrauen mit dem Domainnamen zusammen?

Domains sind Marken- und Vertrauensanker – und Basis jeder elektronischen Kommunikation. Fehlendes Vertrauen führt zu blockierten E-Mails und sinkenden Conversions. Wer Domains nicht strategisch steuert, riskiert Reputation und Umsatz.

98 Prozent verfehlen den IT-Grundschutz für Domains.

Ihre Untersuchung zeigt, dass rund 98 Prozent der Domains grundlegende BSI-Anforderungen nicht erfüllen und etwa 15 Prozent der geschäftlichen E‑Mails gar nicht ankommen – was bedeuten diese Zahlen konkret?

In der Tat verfehlen 98 Prozent den ITGrundschutz für Domains – quer durch alle

Branchen. Das birgt IT-Risiken – und kostet Umsatz: E-Mails, die nicht ankommen, können nicht konvertieren. Bei 100.000 versendeten E-Mails sind das schnell 15.000 € Umsatzverlust. Dazu rund 400 kg CO2 – ein Teil davon als unnötiger Beitrag zum Klimawandel.

Wer jetzt handelt, spart Geld, schützt die Marke und verbessert die Umweltbilanz.

Mit der NIS2-Richtlinie wird Domainschutz für viele Unternehmen künftig verpflichtend.

Wie hilft Ihr kostenloser Domain‑Security‑Check und Score?

Die Cybersicherheitsrichtlinie rückt den Schutz von Domains in den Fokus. Unser DomainSecurity Score basiert auf dem IT-Grundschutz und BSI-Empfehlungen. Der Check zeigt konkret, wo Handlungsbedarf besteht – und übersetzt abstrakte Anforderungen in klare Maßnahmen.

Ihre Plattform nicmanager automatisiert Domain‑Lifecycle‑Management und setzt auf Standards – wie sieht der Workflow im Alltag eines Admins aus?

Im Alltag heißt das: Schwachstellen werden durch das integrierte Frühwarnsystem automatisch erkannt. Der Admin sieht auf einen Blick,

wo Handlungsbedarf besteht. Viele Sicherheitsmaßnahmen lassen sich mit wenigen Mausklicks umsetzen. So wird die Kontrolle der Domain-Vitalwerte zur Sicherheitsroutine – effizient und ohne Zusatzbelastung.

Welche Zusammenhänge sehen Sie zwischen robusten Schutzmaßnahmen und gesteigerter Markenreputation?

Sicherheit zahlt direkt auf das Markenbild ein.

Wer digitale Identitäten schützt, vermittelt Verlässlichkeit. Das stärkt die Onlinereputation und das Vertrauen in die Marke messbar. Ein kostenloser DomainSecurity Sofortcheck ist für viele Unternehmen der erste Schritt, ihre Sicherheitswirkung sichtbar zu machen – und die Resilienz von IT und Marke gezielt zu stärken.

Weitere Informationen unter: domainsecurity.de

domainsecurity.de

Brandreport • Eset Deutschland GmbH

Digitale Souveränität braucht Cybersicherheit »Made in EU« Holger Suhl, Country Manager DACH des europäischen IT-Sicherheitsherstellers Eset, über neue Risiken durch KI, fehlende Ressourcen im Mittelstand und die Bedeutung vertrauenswürdiger Technologie in einer zunehmend geopolitisch geprägten Digitalwelt.

Holger Suhl Country Manager DACH, Eset Herr Suhl, wie sehr verändert KI die Arbeitsstrukturen und damit das Sicherheitsbedürfnis in Unternehmen?

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt grundlegend. Prozesse werden automatisiert, neue Modelle der Zusammenarbeit entstehen, die digitale Vernetzung nimmt zu. Dadurch wachsen die potenziellen Angriffsflächen. Wer seine ITStrukturen schützen will, braucht vorausschauende Sicherheitslösungen. KI-basierte Systeme wie »Managed Detection and Response« analysieren Datenströme in Echtzeit und reagieren automatisch auf verdächtige Vorgänge. So lassen sich Sicherheitslücken frühzeitig erkennen und schließen. Prävention statt Reaktion – genau das ist unser Ansatz. »Prevention first« ist dabei mehr als ein Schlagwort. Es ist unser Sicherheitsprinzip.

Welche Vorteile hat es, sich bei IT-Anwendungen externe Unterstützung zu holen?

Das hängt stark von der Struktur des

Digitale Souveränität ist mehr als nur eine politische Vision. Sie ist eine wirtschaftliche Notwendigkeit.

– Holger Suhl

Unternehmens ab. Während große Konzerne meist gut aufgestellt sind, fehlt im Mittelstand oft das nötige Personal oder Spezialwissen. Die Anforderungen steigen ständig. Neue gesetzliche Vorgaben, komplexe IT-Architekturen und immer raffiniertere Angriffe erhöhen den Druck. Besonders veraltete oder schlecht konfigurierte Systeme werden schnell zur Schwachstelle. Externe Partner bringen aktuelles Know-how ein, sorgen für regelmäßige Updates und entlasten die internen Teams spürbar. Das macht Unternehmen nicht nur sicherer, sondern auch widerstandsfähiger.

Warum sollten Unternehmen europäische IT-Sicherheitslösungen bevorzugen?

IT-Sicherheit ist längst eine Frage der strategischen Unabhängigkeit. Wer seine Systeme

schützt, muss sich auch darauf verlassen können, dass keine versteckten Zugänge existieren.

Genau das garantieren wir mit unserer »NoBackdoor-Garantie«. Doch Vertrauen endet nicht bei der Technik, es beginnt beim Hersteller selbst. Ein verlässlicher Partner liefert regelmäßig Updates, handelt unabhängig und ist frei von politischen oder staatlichen Weisungen. Genau diese Kontrolle fehlt oft bei Anbietern aus Drittstaaten. Die Risiken werden greifbar, wenn man etwa sieht, wie in geopolitischen Krisen bewusst Funktionen eingeschränkt oder abgeschaltet werden können. Dies können Exportkontrollen sein oder sogenannte Kill-Switches.

Als europäischer Hersteller stehen wir für Datenschutz, Transparenz und Rechtsstaatlichkeit. Mit unserer Beteiligung an der

TeleTrusT-Initiative »IT Security Made in EU« setzen wir ein klares Zeichen.

Unternehmen, die heute auf europäische Lösungen setzen, investieren in Vertrauen, Stabilität und digitale Souveränität. Mit unserer Meinung stehen wir übrigens nicht allein: Eine aktuelle Umfrage zeigt, dass drei von vier Unternehmen künftig auf Sicherheitslösungen aus der EU setzen wollen. Das ist ein deutliches Signal.

Wie zahlt eine europäische IT-Sicherheitsarchitektur auf die digitale Souveränität ein?

Digitale Souveränität ist mehr als nur eine politische Vision. Sie ist eine wirtschaftliche Notwendigkeit. Wer auf nicht europäische Technologien baut, begibt sich oft in eine riskante Abhängigkeit. Eine starke europäische Sicherheitsarchitektur stärkt die Innovationskraft, den Datenschutz und die Resilienz gegenüber externen Einflüssen. Unternehmen gewinnen dadurch Kontrolle, Rechtssicherheit und Vertrauen. All das sind zentrale Erfolgsfaktoren für die digitale Zukunft Europas.

Weitere Informationen unter: www.eset.de

EI N E P U B LI K AT I O N VO N S M A RT M ED I A

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Dr. Mustafa Gaja • Brandreport

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»Deutschland verfügt über die industrielle Basis, das wissenschaftliche Talent und das regulatorische Rückgrat, um in KI führend zu sein« E

Führen Sie eine KI-Reifegradanalyse durch, in der ihre Datenqualität, Infrastruktur, Talente und Governance-Strukturen untersucht werden.

Sie sollten potenzielle KI-Anwendungsfälle abteilungsübergreifend abbilden und diese nach Machbarkeit, Wirkung und Ausrichtung an der langfristigen Geschäftsstrategie priorisieren.

s gibt viel zu tun: Unternehmen müssen Gesetze einhalten, Sicherheit garantieren und maßgeschneiderte Kundenlösungen anbieten. Ein Interview mit dem AI-Experten und Projektmanager Dr. Mustafa Gaja über produktive KI-Systeme, die vom internen Datenschutz bis zur externen Kundenberatung neue Wirtschaftswelten erschaffen – und auch den KI-Standort Europa stärken.

Herr Dr. Gaja, wo steht Deutschland beim Einsatz und der Entwicklung von KI-Systemen?

Deutschland befindet sich in einer Übergangsphase, was die Anwendung und Entwicklung von KI angeht. Das Land hat einige der führenden KI-Forschungsinstitute und die deutsche Industriebasis ist stark. Deutschland verfolgt jedoch einen weitgehend pragmatischen und risikoscheuen Ansatz und hat keine führende Rolle bei der bundesweiten Einführung von KI übernommen. In den letzten Jahren ist die Finanzierung von Innovationsprojekten aufgrund der wirtschaftlichen Lage zurückgegangen. Hinzu kamen regulatorische Zurückhaltung und ein breiter Kampf mit der Digitalisierung, was wiederum die Einführung von KI beeinträchtigte, die fragmentiert und industriegetrieben war. Die neue Bundesregierung versucht nun, diese Entwicklung durch die Schaffung eines Bundesministeriums für Digitalisierung und Staatsmodernisierung unter der Leitung von Dr. Karsten Wildberger zu ändern. Seine Aufgabe ist es, die Digitalisierungsbemühungen zu straffen, administrative Silos zu beseitigen und die deutsche Technologiestrategie zu modernisieren. Deutschland verfügt über die industrielle Basis, das wissenschaftliche Talent und das regulatorische Rückgrat, um im Bereich KI führend zu sein. Ich bin optimistisch!

Wie bewerten Sie in diesem Zusammenhang den EU AI-Act? Der EU AI-Act ist zweifellos ein bahnbrechendes legislatives Projekt. Es ist der weltweit erste umfassende Regulierungsrahmen für KI, und sein risikobasierter Ansatz ist ein sinnvoller Versuch, technologische Innovationen mit europäischen Werten in Einklang zu bringen.

Für ein Land wie Deutschland mit einer tief verwurzelten Kultur des Datenschutzes und der Regulierungsethik erscheint das Gesetz wie eine natürliche Erweiterung der DSGVO im Kontext der digitalen Governance. Obwohl die Absichten des Gesetzes lobenswert sind, wächst die Sorge, dass seine Umsetzung eine Überregulierung riskiert, insbesondere in schnelllebigen Sektoren wie generativer KI, agentenbasierten Systemen und Edge Computing. Das Gesetz stellt derzeit erhebliche Compliance-Belastungen für Unternehmen dar, insbesondere für Start-ups und KMU, denen meist die rechtlichen und technischen Ressourcen fehlen. In der Praxis könnte dies zu Problemen führen, die europäische Innovatoren entweder bremsen oder sie dazu zwingen, außerhalb der EU zu entwickeln und zu starten.

Wie sollten sich europäische Unternehmen positionieren, um KI voranzubringen und insgesamt unabhängiger zu werden?

Um KI sinnvoll voranzutreiben und die strategische Abhängigkeit von ausländischen

Neben Vereinfachungen und Automatisierungen im Arbeitsalltag hilft KI auch beim Einhalten von Gesetzen und regulatorischen Vorgaben. Muss KI demnächst alles können?

Ich glaube nicht, dass KI alles erledigen wird, aber sie wird zunehmend zum ComplianceCo-Piloten werden. Die regulatorischen Rahmenbedingungen, insbesondere im Finanz-, Gesundheits- und Datenschutzbereich, sind zu komplex für eine alleinige manuelle Erfassung. Letztes Wochenende habe ich meine Steuererklärung mithilfe von KI eingereicht. Ich habe dem System Fragen gestellt, wenn ich sie nicht verstanden habe, komplizierte deutsche Rechtsbegriffe in einfaches Englisch übersetzt und war im Handumdrehen fertig. Der Vorgang hätte mindestens doppelt so lange gedauert, wenn ich ihn auf andere Weise selbst erledigt hätte. Ich hatte also meinen eigenen persönlichen Assistenten!

Die effektivsten Implementierungen beginnen mit einem klaren geschäftlichen Problempunkt und nutzen KI, um dieses Problem mit messbarem ROI zu lösen.

– Dr. Mustafa Gaja, AI-Experte und Projektmanager

Technologieanbietern zu reduzieren, müssen europäische Unternehmen einen fokussierten, langfristigen Ansatz verfolgen, der in Infrastruktur, Talente und digitale Souveränität investiert. In Sachen Infrastruktur zeigt sich, dass Europa im Vergleich zu den USA und China im globalen Maßstab deutlich hinter den Erwartungen zurückliegt. Mit neuen Initiativen wie InvestAI, das 200 Milliarden Euro für KI bereitstellt, unternimmt die EU jedoch bedeutende Fortschritte, um diese Rechenlücke zu schließen, indem sie europaweit KI-Fabriken zur Förderung der KI-Entwicklung errichtet.

Europäische Unternehmen müssen sich aktiv in diese Ökosysteme einbringen und Open-SourceLarge-Language-Models (LLM) nutzen – nicht nur aus Prinzip, sondern um einen widerstandsfähigen europäischen KI-Stack zu schaffen.

Abschließend ein pragmatischer Hinweis aus eigener Erfahrung mit deutschen Kunden: Unternehmen sollten ihre KI-Strategie auf praktischem Nutzen aufbauen. Die effektivsten Implementierungen beginnen mit einem klaren geschäftlichen Problempunkt und nutzen KI, um dieses Problem mit messbarem ROI zu lösen.

Die Anwendungsmöglichkeiten werden immer mehr. Verlieren Unternehmen deshalb den Überblick, wo sie mit KI starten sollten?

Kurze Antwort: Ja. Und das ist verständlich.

Angesichts der wachsenden Zahl an Tools und Technologien sind viele Unternehmen überfordert und unsicher, ob sie dem Kundenerlebnis, der Automatisierung von Büroarbeit, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder der Produktinnovation Priorität einräumen sollen.

Fast jedes Unternehmen, das nicht KI-Innovator ist oder KI nicht zu seinem Kerngeschäft zählt, hat dieses Problem. Unternehmen wissen, dass sie KI einsetzen müssen, aber die Frage ist: Wo anfangen? Eine direkte Implementierung ohne klare KI-Vision kann zu fragmentierten Initiativen, Ressourcenverschwendung oder dem Hinterherjagen von Trends ohne langfristigen Mehrwert führen, nur um diese als MarketingGag auf der Website zu listen. Bevor Unternehmen einzelne Anwendungsfälle umsetzen, sollten sie zunächst eine strategische KI-Vision definieren, die mit ihren Kerngeschäftszielen und der Branchendynamik übereinstimmt.

Wie sehr können KI-Systeme Unternehmen auch durch die gegenwärtigen Krisen und eine volatilere Wirtschaft steuern?

KI kann definitiv dazu beitragen, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken – und damit meine ich nicht den Personalabbau. Bei Lieferkettenunterbrechungen kann KI die Logistik optimieren und Engpässe vorhersagen. Bei der vorausschauenden Wartung kann KI dabei helfen, Maschinenausfälle vorherzusagen. Bei Preisen unterstützt KI die dynamische Preisgestaltung und Kostenprognose. Bei der Suche nach kreativen Lösungen kann der Einsatz generativer KI auf Basis des unternehmensinternen Know-hows die Kreativität fördern und bessere Lösungen für technische Probleme finden. Die Liste ist lang.

Werden wir in Zukunft aufgrund der wachsenden Komplexität mehr einem KI-Dienst vertrauen als einem menschlichen Berater?

Vertrauen ist offensichtlich stark kontextabhängig. Bei repetitiven Aufgaben mit geringem Einsatz, wie der Umbuchung von Flügen oder der Abgabe von Steuererklärungen, vertrauen die meisten Menschen KI bereits mehr als Menschen. Sie ist schneller und zuverlässiger. Ich habe mir gerade Laufschuhe gekauft, basierend auf der ersten Empfehlung von ChatGPT, die ich aufgrund einer Zusammenfassung meiner Bedürfnisse erhalten habe. Aber wenn wir uns in Bereiche mit hohem Einsatz oder emotionaler Belastung begeben, zum Beispiel medizinischen Diagnosen, Rechtsberatung, Finanzberatung oder Karrierecoaching, haben menschliche Eigenschaften wie Empathie, Intuition und moralisches Urteilsvermögen immer noch enormes Gewicht, und die Situation ist auf vielen verschiedenen Ebenen komplexer.

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Fintech

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fokus.swiss

Die stille Revolution im Finanzsektor Automatisierte Finanzberatung, lernfähige Chatbots und intelligente Versicherungsprodukte – KI-Technologie hebt die deutsche Finanzdienstleistung auf ein neues Niveau.

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on außen wirkt es wie eine stille Evolution, in Wahrheit ist es eine Disruption in Echtzeit: Die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzsektor vollzieht sich mit bemerkenswerter Geschwindigkeit – und Deutschland ist mittendrin. Während etablierte Banken und Versicherungen noch mit regulatorischen Anforderungen ringen, treiben Fintechs und InsurTechs die Transformation des Kundenservice, der Anlageberatung und der Risikobewertung unaufhaltsam voran.

Die Renaissance des Kundenkontakts – durch Maschinen Längst beschränkt sich der Einsatz von KI nicht mehr auf Back-Office-Prozesse. Im Zentrum der Entwicklungen stehen KIgesteuerte Chatbots, die den Kundendialog grundlegend verändern. Diese Systeme – etwa bei N26, Deutsche Bank oder Solaris – sind nicht nur rund um die Uhr verfügbar, sondern verstehen auch natürliche Sprache, verarbeiten kontextuelle Informationen und passen ihre Antworten dynamisch an.

Dank Natural Language Processing (NLP) und Deep Learning erkennen moderne Chatbots semantische Nuancen und lösen nicht nur Standardanfragen,

sondern zunehmend auch komplexere Probleme – vom Kreditkartenlimit über Hypothekenfragen bis hin zur Steueroptimierung. Die Systeme lernen mit jeder Interaktion dazu, optimieren Prozesse in Echtzeit und entlasten menschliche Berater und Beraterinnen, die sich auf hochkomplexe Fälle konzentrieren können.

Robo-Advisors 2.0 Noch tiefgreifender ist die Entwicklung im Bereich der automatisierten Finanzberatung. KI-basierte Robo-Advisors wie Scalable Capital, quirion oder VisualVest stehen sinnbildlich für einen Paradigmenwechsel: Weg von statischen Portfolio-Vorschlägen, hin zu adaptiven, datengetriebenen Investmentstrategien.

Die Algorithmen verarbeiten eine Vielzahl von Variablen – von makroökonomischen Daten über Asset-Korrelationen bis hin zu individuellen Risikoneigungen und Lebenszielen. Sie generieren daraus maßgeschneiderte Allokationsvorschläge, die in Echtzeit angepasst werden können. Während traditionelle Finanzberatung kostspielig, fragmentiert und oft von Interessenskonflikten geprägt ist, bieten Robo-Advisors ein transparentes, skalierbares und regulatorisch konformes Modell.

Für institutionelle Anleger entsteht damit ein neues Spielfeld: Die Kombination aus Quantitative Finance und KI ermöglicht die Entwicklung autonomer Handelsstrategien, die selbstständig Marktchancen identifizieren und Portfolios in Millisekunden anpassen – mit wachsender Präzision.

InsurTechs und die neue Risikointelligenz Auch der Versicherungsmarkt steht vor einem fundamentalen Wandel. InsurTechs wie Getsafe, Clark oder Element demonstrieren, wie KI in der Risikobewertung, Schadenbearbeitung und Preisfindung neue Maßstäbe setzt. Durch den Einsatz von Machine Learning lassen sich Schadenhöhen präzise prognostizieren, Fraud Detection-Systeme in Echtzeit implementieren und Policen dynamisch anpassen – alles ohne menschliches Zutun.

Ein zentrales Beispiel ist der automatisierte Underwriting-Prozess: KI analysiert Gesundheitsdaten, Fahrverhalten oder Wettermodelle, um Risikoprofile granularer als je zuvor zu modellieren. Das Ergebnis sind personalisierte, kosteneffiziente Versicherungsprodukte mit hoher Agilität – ein klarer Wettbewerbsvorteil gegenüber trägen Großversicherern.

Zwischen Effizienzgewinn und ethischer Verantwortung Die Potenziale sind immens – und doch ist der Fortschritt nicht frei von Ambivalenz. Fragen nach algorithmischer Transparenz, Datenschutz und diskriminierungsfreier Entscheidungsfindung drängen sich mit wachsender Relevanz auf. Gerade in Deutschland, wo regulatorische Anforderungen hoch und das Verbraucherschutzbewusstsein ausgeprägt sind, bleibt das Spannungsverhältnis zwischen Innovation und Kontrolle ein zentrales Thema.

Die BaFin hat bereits Leitlinien für den Einsatz von KI in Finanzinstituten formuliert und prüft algorithmische Entscheidungsprozesse zunehmend auf Fairness und Replizierbarkeit. Gleichzeitig entstehen neue Partnerschaften zwischen Regulatoren, Fintechs und Forschungseinrichtungen, um ein ethisch fundiertes KI-Ökosystem zu etablieren.

Künstliche Intelligenz ist keine Option mehr – sie ist ein strategischer Imperativ für die Zukunft des Finanzstandorts Deutschland. Sie ermöglicht nicht nur Effizienzgewinne und neue Geschäftsmodelle, sondern stellt die Finanzinteraktion insgesamt auf ein intelligenteres, nutzerzentriertes Fundament.

Text SMA

Brandreport • Fast AI Movies

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Gamechanger im Wissensmanagement: Effizienz durch KI

n vielen Unternehmen wird Wissen oft über lange Meetings, komplizierte PDF-Dokumente und Webinare weitergegeben. Was gut gemeint ist, bindet jedoch wertvolle Zeit und ist kostspielig.

Genau hier setzt Fast AI Movies an – mit einem innovativen Ansatz, der die Wissensweitergabe radikal vereinfacht: automatisch generierte Erklärvideos, die Inhalte in wenigen Minuten verständlich, ansprechend und zielgruppengerecht darstellen.

Florian Scherl, CEO und Mitgründer von Fast AI Movies, erkannte gemeinsam mit seinem Co-Founder ein zentrales Problem in der internen Kommunikation von Unternehmen: Informationen werden oft auf umständliche Weise verteilt – und gehen dabei nicht selten verloren. Die Lösung: Ein System, das vorhandene Dokumente wie PDFs, Präsentationen oder Webinhalte automatisiert durch künstliche Intelligenz in animierte Erklärvideos übersetzt. Und das in nur zwei Minuten – ohne Vorwissen oder externe Dienstleister.

Wissen, das ankommt Das Besondere an der Lösung: Die Software generiert nicht nur vollkommen automatisiert animierte Visualisierungen, sondern passt zusätzlich die Sprache, Fachbegriffe und Darstellungen jeweils an die Zielgruppe an. So entsteht ein professionelles Video, das nicht nur erklärt, sondern auch verstanden wird – unabhängig davon, ob es sich an Fachabteilungen, Projektteams oder einzelne Kolleg:innen im Arbeitsalltag richtet.

Auf Wunsch können auch interaktive Elemente wie Quizze integriert werden, die dazu beitragen, dass Inhalte länger im Gedächtnis bleiben – 42 Prozent länger als bei klassischen Methoden.

Produktivität steigern Dass das Konzept funktioniert, belegen beeindruckende Zahlen. Die Nutzung der automatisch erstellten Videos führt zu einer 68 Prozent höheren Verständlichkeit im Vergleich zu textbasierten Formaten. Gleichzeitig lässt sich in Unternehmen mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen bereits in der ersten Woche ein mittlerer vierstelliger Betrag durch

eingesparte Arbeitsstunden realisieren – aufs Jahr gerechnet sechs- bis siebenstellige Einsparungen, bei Großunternehmen sogar mehr.

Für jeden etwas Im Gegensatz zu traditionellen Agenturen, die wochenlang an Videos arbeiten und ein hohes Budget erfordern, sowie zu anderen Software-Anwendungen, die lediglich den Videoerstellungsprozess begleiten, ist Fast AI Movies dezentral, skalierbar und vollkommen automatisiert. Jeder Fachexperte kann ohne Video-Vorwissen in kürzester Zeit ein hochwertiges Erklärvideo erstellen und so sein Wissen direkt an (fachfremde) Kolleg:innen weitergeben – ganz ohne lange Abstimmungen oder hohe Budgets.

KI als strategischer Hebel im Wissensmanagement Für Scherl steht fest: Künstliche Intelligenz wird die Wissensvermittlung grundlegend verändern – schneller als viele Unternehmen denken. »Firmen, die heute KI nutzen, haben

einen klaren Vorsprung. In wenigen Jahren werden jene, die es nicht tun, nicht wettbewerbsfähig sein«, sagt er. Die Skalierbarkeit und Effizienz KI-gestützter Systeme sind in einer wissensgetriebenen Wirtschaft unverzichtbar.

Die nächsten Schritte Fast AI Movies ruht sich nicht auf dem Erreichten aus. Das Team arbeitet an neuen Funktionen wie Rückfragemöglichkeiten im Video und Analysefunktionen zur Identifikation von Wissenslücken. Ziel ist es, ein zentrales Tool zur Erfassung, Vermittlung und Optimierung von Unternehmenswissen zu schaffen – datenbasiert, automatisiert und für alle nutzbar.

Weitere Informationen unter: fast-ai-movies.de

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#smartai

Comeco GmbH • Brandreport

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Digitales Wissen mit Datenschutz-DNA

Comeco ist ein renommiertes Stuttgarter Softwareunternehmen, das mit seiner Plattform Luna Wissen in Unternehmen endlich zugänglich macht – ohne Kontrollverlust, ohne Blackbox, aber mit absoluter Sicherheit der Daten. Ein Gespräch mit Stefan Bisterfeld, CEO von Comeco, über Datenschutz, Kontrollverlust und digitale Souveränität.

ist: Die Integration erfolgt immer bedarfsgerecht – also in dem Maße, wie es die jeweilige Organisation erlaubt und verantworten kann.

Stefan Bisterfeld CEO Comeco Herr Bisterfeld, Sie haben mit Luna einen KI-basierten Wissensmanager entwickelt, der Informationen aus Unternehmenssilos nutzbar macht. Wie verändert das den Arbeitsalltag der Mitarbeitenden?

Luna ersetzt das Wissen der Mitarbeitenden nicht – sie macht es einfach sofort zugänglich, kontextbezogen und sicher. Das verändert die Rolle der Mitarbeitenden erheblich: weniger Zeit fürs Suchen, mehr Zeit für Verstehen, Entscheiden und Gestalten. Statt sich durch Hunderte Seiten Arbeitsanweisungen zu kämpfen, können Inhalte schnell vertieft und sicher mit Kolleginnen und Kollegen diskutiert werden. Das steigert die Effizienz, stärkt die Eigenverantwortung und schafft Raum für Innovation. Wir glauben: Mehr verfügbare Zeit bedeutet auch mehr Platz für gute Ideen.

Viele Unternehmen betrachten KI noch immer als Zukunftsthema – dabei ist es längst ein Werkzeug für die Gegenwart.

– Stefan Bisterfeld, CEO Comeco

Technologisch sind wir flexibel – unsere Architektur erlaubt den Einsatz verschiedener Large Language Models wie GPT, Mistral oder LLaMA, je nach Anwendungsfall.

Entscheidend ist: Die Daten bleiben stets in der geschützten Umgebung des Unternehmens. So entsteht eine Kombination aus technologischer Offenheit, Datenschutz und praktischer Alltagstauglichkeit – von kleinen Unternehmen bis hin zum Konzern.

Viele Unternehmen nutzen trotz zunehmender Datenschutzbedenken nach wie vor US-amerikanische KI-Plattformen. Warum ist das aus Ihrer Sicht problematisch?

Das Hauptproblem ist der Kontrollverlust.

Wer sensible Unternehmensdaten auf offenen Plattformen wie OpenAI speichert, gibt sie potenziell an Dritte weiter – oft ohne zu wissen, wo und wie sie verarbeitet werden.

Gerade im europäischen Kontext mit seinen hohen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen ist das kritisch. Unsere Lösung setzt deshalb auf europäische Cloud-Infrastrukturen. Die Daten bleiben unternehmensintern – dort, wo sie hingehören. Nur so lassen sich Vertrauen, Sicherheit und langfristige Wettbewerbsfähigkeit gewährleisten.

Was müsste sich in der deutschen Unternehmenslandschaft ändern, damit Lösungen wie Luna schneller zum Einsatz kommen?

Ganz klar: mehr Mut zur Umsetzung. Viele Unternehmen betrachten KI noch immer als Zukunftsthema – dabei ist es längst ein Werkzeug für die Gegenwart. Statt jahrelanger Evaluation braucht es pragmatische Pilotprojekte. Beginnt ein Unternehmen mit einem klaren Use-Case – etwa im Wissensmanagement – entstehen oft ganz automatisch weitere Anwendungsfelder. Diese Mentalität des »Einfach-mal-Machens« fehlt uns oft, auch aufgrund von überregulierter Vorsicht. Wenn Unternehmen sechs Stunden täglich damit verbringen, keine Fehler zu machen, bleibt keine Zeit mehr, Neues auszuprobieren – und Fortschritt entsteht bekanntlich durch Versuch und Irrtum.

Wie unterscheidet sich Luna von anderen KI-Plattformen – was ist Ihre Philosophie bei der Entwicklung?

Unsere Philosophie lautet: verantwortliche KI mit echter Unternehmensrelevanz. Wir entwickeln keine Spielwiesen, sondern praxisnahe, datenschutzkonforme Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Prozesse einfügen.

Ihre Wissensplattform ist lernfähig und wird mit unternehmensspezifischen Daten trainiert. Wie stellen Sie sicher, dass sie keine falschen Informationen liefert oder gar »halluziniert«, wie man es von anderen KI-Systemen kennt?

Das ist ein zentraler Punkt. Generative KI arbeitet immer auf Basis von

Wahrscheinlichkeiten – das bedeutet, ein Restrisiko für fehlerhafte Antworten bleibt bestehen. Unser Ansatz bei Luna ist es daher, das Risiko auf ein Minimum zu reduzieren. Das beginnt mit dem Datenfundament: Unsere KI läuft ausschließlich auf gesicherten, kuratierten Daten und nicht auf offenen Quellen, wie etwa dem gesamten Web. Dadurch verringern wir Verzerrungen deutlich. Zweitens trainieren wir Luna mit den unternehmensspezifischen Informationen unserer Kunden. So entstehen eine hohe Relevanz und Genauigkeit. Drittens ist volle Transparenz gegeben: Der Nutzer sieht immer, auf welchen Dokumenten eine Antwort basiert. Zusätzlich gibt es klar definierte Berechtigungen, wer Inhalte beisteuern oder ändern darf. Und zuletzt setzen wir auf Feedback- und Qualitätsschleifen, mit denen wir gezielt verbessern. All das führt zu einem lernfähigen und vertrauenswürdigen System.

Viele Unternehmen kämpfen mit sogenannten Insellösungen – also voneinander getrennten Systemen. Wie gehen Sie mit dieser Herausforderung um?

Der Begriff »Insellösung« hat bei uns eine differenzierte Bedeutung. Gerade im Kontext von Datensouveränität kann es sinnvoll sein, bewusst eine abgeschlossene Lösung zu nutzen, um maximale Kontrolle zu behalten.

Das bedeutet aber nicht, dass Luna nicht integriert werden kann. Im Gegenteil: Unsere Plattform ist sehr anschlussfähig. Sie lässt sich mit gängigen Tools wie CRM-Systemen, SharePoint oder Jira verbinden. So können beispielsweise automatisch Tickets erstellt oder Informationen über verschiedene Systeme hinweg abgerufen werden. Wichtig

Stichwort Ethik: Wie vermeiden Sie versteckte Bias und Fehlinterpretationen durch Luna?

Das beginnt für uns bei der Architektur: Luna arbeitet auf einem geschützten, unternehmenseigenen Datenbestand, nicht auf öffentlichen Quellen. Dadurch vermeiden wir viele klassische Bias-Risiken.

Hinzu kommt unsere Transparenz: Jede Antwort kann nachvollzogen werden, weil die Quelle sichtbar ist. Das schafft Vertrauen.

Ergänzend setzen wir Feedbackschleifen ein, in denen Nutzer Rückmeldung geben können. So werden Unklarheiten erkannt und das System kontinuierlich verbessert.

KI-Ethik bedeutet für uns: keine Blackbox, sondern ein nachvollziehbares, offenes System mit klaren Prüfmechanismen.

Wie sieht die Zukunft von Luna aus – wird sie bald Prozesse autonom auslösen können?

Das ist der nächste logische Schritt – aber mit Augenmaß. Luna soll in Zukunft nicht nur Wissen verwalten, sondern auch Handlungen vorschlagen oder sogar anstoßen können, etwa eine Agenda erstellen oder ein Ticket eröffnen. Dabei bleibt das Prinzip der Kontrolle zentral: Jede Entscheidung, jeder Schritt soll nachvollziehbar sein. Wir arbeiten mit Kontroll- und Prüfmechanismen, bevor eine Aktion tatsächlich ausgelöst wird. Hier bietet sich der Vergleich mit dem autonomen Fahren an: Auf der Autobahn funktioniert es bereits gut, in komplexen Stadtumgebungen braucht es aber noch menschliche Aufsicht. Genauso sehen wir auch die Weiterentwicklung von Luna – Schritt für Schritt, verantwortungsvoll und immer gemeinsam mit unseren Kunden.

Weitere Informationen unter: comeco.com

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Generative KI & Bildung

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Generative KI: Katalysator der Automatisierung und Prüfstein für den gesellschaftlichen Wandel

on der Automatisierung repetitiver Tätigkeiten bis hin zur kreativen Co-Kreation von Texten, Bildern und Videos – generative künstliche Intelligenz (GenAI) markiert einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie Wissen erzeugt, Arbeit strukturiert und Lernen neu gedacht wird. Doch mit dieser Transformation gehen tiefgreifende strukturelle, kulturelle und ethische Herausforderungen einher – insbesondere für etablierte Generationen und bestehende Berufsbilder.

Automatisierung in nie dagewesenem Ausmaß Im Unterschied zu früheren Automatisierungswellen, die primär physische oder klar strukturierte kognitive Tätigkeiten betrafen, dringt GenAI tief in hochqualifizierte Arbeitsfelder vor.

Der kreative Sektor, lange als unantastbare Bastion menschlicher Originalität betrachtet, erlebt derzeit eine algorithmische Infiltration. Sprachmodelle wie GPT-4 oder Claude interpretieren juristische Texte, entwerfen Marketingkampagnen oder generieren programmatischen Code.

Bildgeneratoren wie Dall-E oder Midjourney stellen klassische Designprozesse infrage, während multimodale Systeme längst in der Lage sind, komplette Videoformate zu produzieren – inklusive Skript, Vertonung und Schnitt.

Diese Entwicklung verändert nicht nur Workflows, sondern stellt die betriebswirtschaftliche Logik ganzer Branchen auf den Prüfstand.

Die Effizienzgewinne sind enorm – aber sie führen auch zu einer Re-Konfiguration von Kompetenzanforderungen, Rollenverständnissen und Wertschöpfungsketten.

Die stille Disruption der erfahrenen Generation Besonders betroffen von dieser tektonischen Verschiebung ist eine Generation von Fach- und Führungskräften, deren berufliche Sozialisation auf linearer Expertise, stabilen Prozessen und organischem Erfahrungsaufbau beruht. Für sie stellt GenAI nicht nur ein technisches Innovationsfeld dar, sondern eine kulturelle und psychologische Zumutung: Ihre gewachsene Kompetenzbasis verliert an Exklusivität, ihr Entscheidungsmonopol wird durch algorithmische Vorschläge relativiert.

Während jüngere Arbeitskräfte mit digitalem Mindset und agilen Lerngewohnheiten eine niedrigere Eintrittsschwelle in KI-gestützte Prozesse aufweisen, droht erfahrenen Generationen eine funktionale Marginalisierung. Die Kluft zwischen technologischem Potenzial und individueller Anschlussfähigkeit wird damit zu einer zentralen Herausforderung der Transformationsgestaltung.

Arbeitsmarkt im Umbruch Die Konsequenzen für den Arbeitsmarkt sind erheblich. Klassische Berufsprofile verschwimmen, während interdisziplinäre Kompetenzarchitekturen an Bedeutung gewinnen. Gefragt sind künftig weniger tiefgreifende Spezialkenntnisse in singulären Fachdomänen, sondern hybride Fähigkeiten: algorithmisches Denken, datenethische Reflexionsfähigkeit, kreatives Prompting sowie die Fähigkeit zur kritischen Kuration von KI-generierten Inhalten.

Unternehmen stehen vor der Aufgabe, bestehende Mitarbeiter nicht nur zu schulen,

sondern in ihrer beruflichen Identität neu zu verankern. Das bedeutet: Upskilling muss über technische Qualifikation hinausgehen und narrative Räume schaffen, in denen erfahrene Mitarbeiter sich als sinnstiftender Teil der neuen Wertschöpfung begreifen können. Human-in-the-loop-Ansätze und kooperative Mensch-Maschine-Modelle können dabei als Brücken dienen.

Innovative Lernmethoden Auch das Bildungssystem und betriebliche Weiterbildungsformate stehen vor einem fundamentalen Umbau. Adaptive Lernumgebungen, KI-gestützte Tutorensysteme und personalisierte Wissenspfade machen das klassische «One-size-fits-all»-Modell obsolet. Lernen wird situativ, interaktiv – und zunehmend dialogisch: KI-Systeme agieren als Sparringspartner, die Inhalte nicht nur vermitteln, sondern reflektieren, hinterfragen und simulieren.

Dies eröffnet enorme Potenziale für lebenslanges Lernen – sofern der Zugang niedrigschwellig, die Inhalte qualitativ hochwertig und die didaktische Umsetzung durchdacht gestaltet wird. Insbesondere für ältere Generationen bieten sich damit Chancen zur Re-Integration in zukunftsrelevante Kompetenzfelder, sofern institutionelle Trägheit und kulturelle Skepsis überwunden werden.

Der kreative Raum im Wandel Der Einsatz generativer KI zur Erstellung von Texten, Bildern und Videos verändert nicht nur Arbeitsabläufe, sondern die kulturelle Grammatik kreativer Prozesse. Die

Demokratisierung von Gestaltungsmacht – etwa durch Text-zu-Bild-Systeme oder automatisierte Videoschnitt-Tools – führt zu einer Verflachung technischer Einstiegshürden.

Gleichzeitig jedoch wird der kritische Umgang mit Quellen, der Kontextualisierung und der semantischen Tiefe zur Schlüsselkompetenz.

Denn was technisch möglich ist, muss nicht immer ethisch, ästhetisch oder gesellschaftlich wünschenswert sein. Deepfakes, KI-generierte Desinformation und der Verlust von Autorenschaft fordern nicht nur medienethische Richtlinien, sondern eine neue digitale Mündigkeit. Kreativität verschiebt sich vom Schöpfungsakt zum kuratorischen Prozess – vom »Selbst machen« zum »richtig anleiten«.

Zwischen Potenzialentfaltung und kulturellem Aushandlungsprozess Generative KI steht exemplarisch für eine technologische Innovation mit systemischer Wirkung. Sie automatisiert, erweitert und transformiert – aber sie entkoppelt auch Handlungsmacht von Expertise und zwingt Gesellschaft, Wirtschaft und Individuum zu einer Neubewertung von Kompetenz, Kreativität und Verantwortung.

Der Weg in die Zukunft verlangt daher mehr als technologisches Know-how. Er fordert institutionellen Mut, individuelle Lernbereitschaft und gesellschaftliche Diskurse, die nicht auf Alarmismus, sondern auf Gestaltungswillen beruhen.

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Brandreport • Macaw Deutschland

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KI mit Substanz – wie der Mittelstand wirklich profitiert

iele Unternehmen hoffen auf schnelle Produktivitätsgewinne durch KI, fürchten aber die Risiken und unabsehbare Kosten. Clemens Arnold von Macaw Germany erklärt, wie ein strategischer Einstieg gelingt: frei von Hype, dafür mit messbarer Wirkung.

Clemens Arnold, künstliche Intelligenz verspricht Unternehmen rasante Produktivitätssteigerungen, in vielen Fällen gar die Disruption ganzer Geschäfts­modelle. Mitunter zu hohen Preisen: ist zu befürchten, dass der Mittelstand diese Entwicklung aussitzt?

Der Mittelstand ist nicht träge, sondern zu Recht skeptisch. Die Tech-Branche feiert den Anbruch einer neuen Ära, verliert aber praktische Aspekte aus den Augen. Daher ist der Austausch so wichtig! Gewiss kann man mit dem Einsatz von KI-Effizienzgewinne erzielen:

unbedachte Investitionen riskieren jedoch Pleiten für an sich gesunde Unternehmen.

Wie konkret sieht also ein sinnvoller Einsatz von KI im Mittelstand aus?

Zwei Beispiele: einerseits gibt es Produktivitäts-Tools wie Copilot. Man bestellt eine Palette davon, und nach ein paar Monaten funktioniert ein Prozess schneller. Andererseits können Unternehmen KI auch aktiv in ihre Anwendungen integrieren, sodass sie Wert aus der Expertise und Erfahrung ihres Unternehmens schafft. Ob ERP oder eine AI-gestützte Endkunden-App: Wichtig ist, Prioritäten zu setzen, anstatt alles auf einmal zu versuchen.

Die bekannte Auswahl-Paralyse.

Was empfehlen Sie Unternehmen, um rasch Ergebnisse zu erzielen?

Einen klaren Fahrplan. Infrastruktur modernisieren, dann Use Cases identifizieren

und pilotieren. Bei Macaw bieten wir dafür einen Accelerator an. Von der KIgestützte Dokumentenklassifizierung bis zum Wissensmanagement ist alles dabei.

Im Sinne schneller Resultate können wir auch Agents und Chatbots entwickeln: das spornt zu weiteren Schritten an.

Welche Hürden begegnen Ihnen?

Bekannte Stolpersteine sind mangelnde Datenqualität, Integration in komplexe Anwendungslandschaften und ComplianceProbleme. Manchmal ist KI auch der erste Schritt in die Cloud. Nur Mut! Alles das kann bewältigt werden. Gewiss kann der Blick von außen helfen: Klassische Systemhäuser sind exzellent im Gespräch mit IT-Entscheidern. Das war wichtig, als Software noch überwiegend auf Custom Code entwickelt wurde. KI-gestützte Entwicklungsprozesse funktionieren jedoch mittels natürlicher

Sprache, wodurch präzise Kommunikation und Nutzerorientierung an Relevanz gewonnen haben. Das sind Kernkompetenzen einer Agentur: hier zahlt sich die Macaw-DNA aus.

Jetzt noch die alte Fluchoder-Segen-Frage ...

Nicht nötig. Sprachmodelle werden künftige Entwicklungen entscheidend prägen: Der Mittelstand sollte KI deshalb strategisch in ihre Produkt-Roadmaps integrieren, um aktiv von den Veränderungen zu profitieren.

Seien wir mutig und neugierig! Wer mit kleinen, smarten Schritten startet, wird technologisch und wirtschaftlich profitieren.

Weitere Informationen unter: macaw.de

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#smartai

Hessian Center for Artificial Intelligence hessian.AI • Brandreport 19

»Mensch und Maschine müssen gemeinsam denken« Prof. Dr. Kristian Kersting ist Professor für künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen am Fachbereich Informatik der TU Darmstadt.

Er engagiert sich zudem in zahlreichen AI-Projekten, ist Co-Direktor des Hessischen Zentrums für Künstliche Intelligenz, hessian.AI, und Leiter des Forschungsbereichs Grundlagen der Systemischen KI am Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz. europäischen KI-Infrastruktur. Außerdem unterstützen wir mit dem vom Bund geförderten Projekt »AI Startup Rising« KI-Start-ups von der Ideenfindung bis zur Skalierung am Markt.

Prof. Dr. Kristian Kersting Co-Direktor Hessisches Zentrum für Künstliche Intelligenz, hessian.AI Herr Prof. Kersting, welches Ziel verfolgt hessian.AI? Wir haben hier in Hessen ein eigenes Zentrum aufgebaut, um mit 13 hessischen Hochschulen und drei hessischen Ministerien die Kompetenzen der KI zu bündeln. KI verändert die Welt gerade grundlegend. Und wir wollen Forschung, Innovation und Ausbildung unter ein Dach bekommen. Nur gemeinsam kann es vorangehen. Es ist ein bisschen wie bei diesem Spruch: Um ein Kind aufzuziehen, braucht man ein ganzes Dorf. Entsprechend wollen wir auch unsere KI-Rechnerinfrastrukturen gemeinsam mit anderen nutzen, zum Beispiel mit Startups. Wir sind in KI richtig gut und konnten den Standort weiter ausbauen. So konnten wir auch einen weiteren Standort des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) nach Darmstadt holen. Dazu beteiligen wir uns an der Jupiter AI Factory ( JAIF), einem 55-Millionen-Euro-Projekt zur Stärkung der

Sie arbeiten für die »Third Wave of AI« an einer System-KI. Was heißt das?

Wir wollen direkter in die Industrie reingehen, den Nachwuchs ausbilden und den Netzwerkgedanken stärken. Bei der System-KI geht es um Kombinationen von KI-Systemen, die nicht nur datengetrieben sind, sondern auch nachdenken können. Nach dem Motto »Nobody is perfect« wollen wir das Kontextbewusstsein und den Umgang mit neuen Problemen schulen.

Dabei untersuchen Sie auch das menschliche Lernen und Denken.

Wie ergänzt diese Forschung die bisherige Informatik?

Es geht vor allem darum, verschiedene Bausteine zusammenzubringen und ein modulares System aufzubauen. Bisher sind maschinelle Schnittstellen, sogenannte APIs, nicht so flexibel wie der Mensch. Das Ziel sind daher auch Schnittstellen mit den Kognitionswissenschaften. Dafür brauchen wir auch Algorithmen für das menschliche Verhalten. Wir müssen uns also auch damit beschäftigen, wie faszinierend und flexibel der Mensch ist. Für eine »Reasonable AI« müssen Mensch und Maschine gemeinsam denken.

KI soll nicht nur für die Elite da sein, sondern für alle.

– Prof. Dr. Kristian Kersting, Co-Direktor Hessisches Zentrum für Künstliche Intelligenz, hessian.AI

Inwieweit ist es wichtig, dass die dritte KI-Welle möglichst viele Menschen erreicht?

Sehr wichtig. Wenn wir KI breit verstehen und von ihr profitieren wollen, müssen wir in die Gesellschaft und in die Firmen hinein. Um viele Menschen zu erreichen, müssen wir eventuell einen ganz anderen Einstieg hinbekommen, auf die kulturellen Unterschiede eingehen und den Maschinen soziale Umgangsformen mitgeben.

Sie pochen darauf, dass Menschen in Zukunft Kollegen von KI sind. Was bedeutet das für den Berufsalltag?

KI ist Fortschritt und die Arbeitswelt

verändert sich. Das bietet auch neue Chancen.

KI-Systeme werden unsere Partner sein. Das bedeutet, wir Menschen müssen in Zukunft mehr als Entscheidungsträger, Coaches und Kontrolleure fungieren. Wir bekommen andere Rollen. Das braucht zweifellos Vorbereitung. Auch die Frage, wie wir die durch KI gewonnene Zeit sinnvoll investieren, braucht kluge Antworten. Dazu braucht es Kompetenzzentren. Dazu müssen wir in die Ausbildung investieren. Wir brauchen eine neue Teamarbeit. Wir müssen die Technikaversion abbauen und das Verständnis aufbauen.

Ein Ziel von hessian.AI ist die »Demokratisierung von KI«.

KI soll nicht nur für die Elite da sein, sondern für alle. Jeder Mensch sollte in der Lage sein, mit KI interagieren und Systeme gestalten zu können. Dazu muss jeder Mensch ein bisschen Statistiker und ein bisschen Programmierer sein. Wenn jeder KI verstehen und mitgestalten kann, werden die Systeme robuster.

Letztlich geht es darum, Ängste abzubauen und eine Do-it-yourself-AI zu ermöglichen.

Weitere Informationen unter: hessian.ai

Casablanca.AI GmbH • Brandreport

»Blickkontakt verbessert jeden Videocall« Virtuelle Gespräche können sich natürlich anfühlen, wenn der Blick genau dort ankommt, wo er hingehört. Die Präsenz des Gegenübers wird spürbar. Gespräche verlaufen intuitiver, persönlicher – und wirkungsvoller. Genau das ermöglicht Casablanca mithilfe von KI. Carsten Kraus, Gründer und CEO von Casablanca.AI, und Markus Vollmer, Co-Founder und COO, erläutern, wie ihre virtuelle Kamera Kommunikation auf Augenhöhe sicherstellt – und damit Videocalls nachweislich erfolgreicher macht.

Man kann Casablanca individuell installieren, oder die zentrale IT macht es über MSI und MS Entra.

Und der Datenschutz?

Carsten Kraus: Unsere Server sehen nichts vom Videocall, denn alles wird lokal auf dem Rechner des Users verarbeitet.

Carsten Kraus Gründer und CEO

Markus Vollmer Co-Founder und COO Herr Vollmer, Sie behaupten, mit Casa­blanca 20 Prozent mehr Vertriebs­leistung in Videocalls zu bewirken – wie genau machen Sie das?

Vertrieb hat mehrere Erfolgsfaktoren: Produkt, Preis, Qualität … aber eben auch das Vertrauen, das der Vertriebsmitarbeiter vermittelt. Für Vertrauen braucht es Blickkontakt, das haben viele wissenschaftliche Studien bewiesen. In Videocalls fehlt dieser Blickkontakt – und Casablanca stellt ihn wieder her.

Herr Kraus, wird der Blickkontakt dabei gefälscht?

Genau das nicht: Casablanca nutzt KI, um den Videocall wieder natürlich zu machen. Die Kamera sitzt ja normalerweise irgendwo am Bildschirmrand, das gibt einen unnatürlichen Blickwinkel, deshalb gucken wir aneinander vorbei. Natürlicherweise müsste sie auf den Augen des Gesprächspartners sitzen. Genau das machen wir: Es ist, als würden wir eine Mini-Kamera mitten auf den Bildschirm setzen – nur ohne die störende Kamera. Jeder Gesichtsausdruck kommt authentisch 1:1 an. Und genau dadurch entsteht Vertrauen.

Geht es nur um Vertrauen?

Carsten Kraus: Neben mehr Vertrauen entstehen auch mehr Sympathie und ein besseres Gefühl

für die Kompetenz des anderen. All das hat auch eine Studie an der Humboldt-Uni nachgewiesen, konkret unter Einsatz von Casablanca.

Profitiert nur der Vertrieb?

Markus Vollmer: Neben Vertrieb profitieren auch Recruiting und Consulting von Blickkontakt. Und auch das allgemeine Teamwork wird produktiver.

Was sind die Voraussetzungen, um Casablanca zu nutzen?

Carsten Kraus: Casablanca wird als virtuelle Kamera installiert und läuft daher mit jeder Videokonferenz-Software, wie Zoom, Teams, Webex uvm. Unsere Software läuft auf allen Windows-11-Geräten und ist damit in allen Abteilungen einsetzbar. Mac geht ab M1-Prozessoren.

Casablanca ist eine weitere High-Tech Gründung des bekannten KI-Experten Carsten Kraus (u. a. Fact-Finder.com).

In vierjähriger Forschungsarbeit wurde ein proprietäres Foundation-Model für Gesichter entwickelt mit vier angemeldeten Patenten. Der »Blickkontakt« ist das erste Produkt dieser innovativen Entwicklung, weitere werden folgen.

Weitere Informationen unter:

casablanca.ai

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Brandreport • pacemaker.ai

#smartai

Prognose in Perfektion für die Supply Chain

Lieferketten aus dem Bauchgefühl zu steuern, war gestern – heute übernimmt die KI. Wie pacemaker.ai mit individuellen Modellen nicht nur präziser plant als jede Excel-Tabelle, sondern ganz nebenbei auch der Nachhaltigkeit hilft, erzählt CEO Christian Jabs im Interview.

Schwachstellenanalysen und ein 24/7-Sicherheitsmonitoring sorgen dafür, dass Ihre sensiblen Informationen jederzeit geschützt sind.

Christian Jabs CEO Christian Jabs, Sie haben erwähnt, dass zwei Drittel aller SupplyChain-Entscheider noch auf Excel vertrauen. Was genau unterscheidet den Einsatz Ihrer KI-gestützten Modelle von der herkömmlichen Arbeit mit Tabellenkalkulationen? pacemaker.ai KI-Modelle analysieren umfangreiche historische Daten über Jahre hinweg, erkennen verborgene Muster und Anomalien und integrieren externe Einflussfaktoren wie zum Beispiel Wetter, Feiertage, Wechselkursschwankungen oder Zinssätze. Im Gegensatz zu Excel, wo meist nur einfache Trendlinien gezogen oder manuell angepasst werden, nutzen wir fortgeschrittene Machine-Learning-Algorithmen und EnsembleModelle. Dabei kombinieren wir verschiedene Methoden wie Random Forest, Gradient Boosting und neuronale Netze, um auch in volatilen Märkten präzise Prognosen zu liefern. Letztlich erzielen wir Vorhersagegenauigkeiten, die Excel-basierte Kalkulationen deutlich übertreffen.

Welche internen und externen Datenquellen benötigen Sie mindestens, um Ihre Modelle zu trainieren – und was kann ein typisches mittelständisches Unternehmen aus seiner bestehenden IT-Infrastruktur beitragen?

Grundvoraussetzung sind ihre historischen Lieferdaten: Was haben sie wann und in welcher Menge an wen geliefert. Diese Daten existieren in jedem Unternehmen, da sie für die Fakturierung unverzichtbar sind. Zusätzlich werten wir interne Informationen wie Lagerbestände, Produktionszyklen, Einkaufskosten und Lieferanten-Performance aus. Auch qualitative Daten, etwa aus Kundenfeedback oder Marktforschung, können einfließen. Unsere Erfahrung zeigt, dass selbst mittelständische Betriebe mit einfachen, gut strukturierten Datensätzen effiziente Modelle trainieren können, ohne eine teure Infrastruktur aufbauen zu müssen.

Handelskonflikte bis hin zu Energiekrisen sind reale Bedrohungen.

Welche unmittelbaren Vorteile sehen Entscheider in diesem Kontext in

Als Tochterunternehmen von thyssenkrupp hilft unsere Technologie angesichts globaler Unsicherheiten – von Handelskonflikten über Pandemierisiken bis zu Energiekrisen – Bestände zu reduzieren und Liquidität zu schaffen.

– Christian Jabs, CEO

KI-basierten Prognosen gegenüber traditionellen Planungsansätzen?

Als Tochterunternehmen von thyssenkrupp hilft unsere Technologie angesichts globaler Unsicherheiten – von Handelskonflikten über Pandemierisiken bis zu Energiekrisen – Bestände zu reduzieren und Liquidität zu schaffen. Bei Unternehmen innerhalb der Supply Chain kann eine zehnprozentige Reduktion des Lagerbestands schnell mehrere Millionen Euro einsparen und Zinskosten um sechsstellige Beträge pro Quartal senken. Gleichzeitig lassen sich durch frühzeitige Engpass-Detektion Produktionsausfälle vermeiden und Lieferketten resilienter gestalten. Diese Kosteneffekte machen KI-Prognosen auch für konservative Entscheider attraktiv, denn sie kombinieren langfristige Planungssicherheit mit kurzfristiger Flexibilität.

Sie sind im DACH-Raum sowie in Nordamerika aktiv. Können Sie beschreiben, wie sich Ihre Branchenexpertise und Systemintegrationen je nach Marktsegment unterscheiden?

Wir betreuen sowohl KMU als auch Großunternehmen, vorwiegend in Deutschland, dem DACH-Raum und ganz Europa, aber auch in den USA und Kanada. Unsere Software ist branchenspezifisch konfigurierbar – ob in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, im Maschinenbau, in der Pharma- oder Textilbranche – und lässt sich nahtlos in bestehende ERP-Systeme wie SAP, Microsoft Dynamics NAV oder Oracle integrieren. Über standardisierte APIs bieten wir Anbindungen an CRM-, E-Commerce- und Logistikplattformen. Ein modularer Aufbau ermöglicht

es Kunden, nur die benötigten Funktionen zu buchen und bei Bedarf zu erweitern.

Wie verläuft ein typischer Projekt­ ablauf bei pacemaker.ai – von der ersten Beratung über Data-ThinkingWorkshops bis zur produktiven Nutzung der Vorhersagen?

Vom Kick-off bis zur Live-Schaltung vergehen in der Regel vier bis sechs Wochen. Nach einer gemeinsamen Data-Thinking-Phase, in der wir Ziele, Vorhersagehorizonte und Einflussfaktoren definieren, trainieren wir erste Modelle und liefern den initialen Forecast.

Anschließend optimieren wir Parameter in agilen Sprints von zwei Wochen, basierend auf Nutzerfeedback und Live-Daten. Unser Customer-Success-Team begleitet jeden Schritt, schult Anwender in Workshops und stellt Best-Practice-Vorlagen zur Verfügung, damit die Implementierung reibungslos verläuft.

Datensicherheit und -souveränität sind zentrale Themen. Welche Zertifizierungen und technischen Maßnahmen setzen Sie ein, um höchste ComplianceAnforderungen zu erfüllen?

Unsere Plattform läuft in der Microsoft Azure-Cloud in Deutschland und erfüllt höchste IT-Sicherheitsnormen wie ISO 27001 und TISAX. Als Tochter von thyssenkrupp haben wir ohnehin strenge Vorgaben, die wir umfassend umsetzen. Datenzugriff erfolgt ausschließlich verschlüsselt über TLS, Nutzerrechte werden granulär definiert und Audit-Protokolle dokumentieren jede Änderung. Regelmäßige Penetrationstests,

Ihr jüngstes Feature adressiert Nachhaltigkeit. Wie trägt Ihre Plattform konkret dazu bei, CO2Emissionen zu reduzieren und welche Reporting-Tools bieten Sie hierfür?

Unsere Sustainability-Management-Plattform sorgt für Transparenz in der Supply Chain und berechnet CO2-Emissionen von Transporten, den Corporate- sowie den Product Carbon Footprint. Anwender erhalten detaillierte Dashboards mit Emissions-Kennzahlen, Vergleichs-Benchmarks und Szenario-Analysen. Aus den gewonnenen Daten lassen sich nicht nur konkrete Reduktionsmaßnahmen ableiten und deren Fortschritt kontinuierlich nachverfolgen, sondern sie können auch nahtlos im Sinne einer All-in-One-Lösung für die CSRD-Berichterstattung oder die Erstellung einer Treibhausgasbilanz in den Scopes 1-3 genutzt werden.

Welche Weiterentwicklungen und strategischen Partnerschaften planen Sie, um pacemaker.ai als führenden Anbieter für »sustainably better« weiter auszubauen?

Wir investieren kontinuierlich in neue ML-Modelle, Datenquellen und APIs. Zuletzt haben wir das Luxemburger Unternehmen Waves übernommen, um KI-Prognosen mit TÜV-geprüften CO2-Berechnungen zu verknüpfen und eine integrierte Sustainabilityund Forecasting-Plattform anzubieten. Unsere Roadmap umfasst zudem die Erweiterung um Realtime-Datenstreams, KI-gestützte Szenario-Simulationen und eine Open-Platform für Entwickler, um externe Module zu integrieren. Mit diesen Innovationen bleiben wir am Puls der Zeit, schaffen neue Use Cases und unterstützen unsere Kunden, »sustainably better« zu werden. Das ist unser Motto.

Weitere Informationen unter: pacemaker.ai