Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen nicht nur dabei helfen, interne Prozesse und Aufgaben effizienter zu organisieren. Auch im Umgang mit Kunden bietet die Technologie enormes Potenzial, um die Customer Experience (CX) – und damit die Zufriedenheit der Konsumenten – zu steigern. Das Spektrum der Möglichkeiten reicht dabei von der Personalisierung der Kundeninteraktion bis hin zur Optimierung des Bestandsmanagements. Wer sich hier als Organisation weiterentwickeln will, steht vor Fragen wie: Wo also lohnt es sich für Unternehmen, im Bereich Customer Experience in KI zu investieren, wie geht man am besten vor – und was ist am Ende der Nutzen?

Die Top 5 Vorteile von KI für die Customer Experience

Ein grundlegendes Element der Customer Experience ist die Produkt Experience (PX), weshalb es sich lohnt, sich zunächst auf diesen Bereich zu konzentrieren. Denn mit KI fällt es Unternehmen in der Regel deutlich leichter, effiziente und hochpersonalisierte Produkterlebnisse über mehrere digitale und physische Kontaktpunkte hinweg zu schaffen. Dies gilt nicht nur für die Touchpoints in der eigenen Organisation, sondern auch für externe Berührpunkte.

Heutige Kernanwendungen von KI für PX

Das klingt für viele Verantwortliche in Unternehmen sehr verlockend – aber zunächst muss sich das Management klar darüber werden, wie es überhaupt in das Thema KI einsteigen möchte – und das kann zunächst überfordern. In der Praxis zeigt sich aber immer wieder, dass vor allem drei Kernanwendungen entscheidend für die PX eines Unternehmens sind: Sie sollten daher zuerst angegangen werden. Meist ergibt sich daraus direkt eine logische Reihenfolge, um mit möglichst geringem Aufwand den maximalen Nutzen aus der KI zu ziehen.

Sammlung und Bereinigung von Produktdaten

Mit Hilfe von KI lassen sich Produktdaten zentral verwalten, sehr präzise bereinigen und anreichern – einschließlich der Entfernung von Duplikaten, der Datenextraktion sowie der Produktkategorisierung und -klassifizierung in großem Umfang. So entfallen für die verantwortlichen Teams langwierige manuelle Datenarbeiten.

Data Enrichment

Es lassen sich schnell und einfach gebrauchsfertige Inhalte, einschließlich Produktbeschreibungen und Produktseiten, erstellen, die genau dem „Tone of Voice“ des Unternehmens sowie vorgegebenen Zeichenlimits entsprechen und geschäftskritische Schlüsselwörter enthalten.

Personalisierung für neue Märkte und Regionen

Produktinhalte können automatisch übersetzt werden, um eine gute PX effizient in großem Maßstab und in jeder Sprache zu gewährleisten.

Die Vorteile von KI im Bereich Customer Experience

Wenn Unternehmen die genannten Punkte umsetzen, welchen Benefit können sie genau für die Customer Experience erwarten? Hier sind die wichtigsten Vorteile:

Standardisierte Produktdaten

KI-Algorithmen können Produktdaten standardisieren, indem sie konsistente Formate, Kategorien und Namenskonventionen durchsetzen. Sie können trainiert werden, um Fehler, Duplikate, Inkonsistenzen oder fehlende Informationen in Hunderttausenden von Produktlisten über verschiedene Kanäle hinweg zu identifizieren. Dies stellt sicher, dass alle Produktinformationen einheitlich strukturiert sind, was Kunden die Navigation und den Vergleich von Artikeln an den von ihnen besuchten Touchpoints erleichtert.

Datenanalyse und Personalisierung

Machine-Learning-Algorithmen können große Mengen an Kundendaten verarbeiten, um datengestützte Einblicke in Kundenpräferenzen und -verhalten zu gewinnen. Konsumgüterhersteller können beispielsweise KI nutzen, um Kundenkaufhistorien und Surfgewohnheiten zu analysieren und ihnen auf der Grundlage dessen, was Kunden mit einem ähnlichen Profil in der Vergangenheit gekauft haben, hochpersonalisierte Produktempfehlungen und Marketinginhalte anbieten.

Marktexpansion

Die Technologie hilft auch dabei, die Türen zu globalen Märkten und Kanälen zu öffnen, indem sie maßgeschneiderte, lokalisierte Inhalte in großem Maßstab erstellt. Zwar erfordern KI-generierte Übersetzungen immer noch menschliche Überwachung. Aber diese Technologie ist schon heute in der Lage, Titel, Beschreibungen, Versandgrößen oder -zeiten und Maßeinheiten zu übersetzen und dabei kulturelle Nuancen oder lokale Vorschriften zu berücksichtigen.

Effizienter Kundenservice

Im Einzelhandel können KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten rund um die Uhr Kundendienst leisten, unabhängig von Zeitzone oder Sprache. Obwohl ein Roboter oft keine komplexen Probleme lösen oder schwierige Fragen klären kann und sollte, eignet sich die Technologie, um häufige technische Fragen zu clustern – oder zumindest bestimmte Fragen direkt an die zuständigen menschlichen Mitarbeiter weiterzuleiten.

Bestandsmanagement

Durch KI-gestützte Nachfrageprognosen können Einzelhändler ihr Bestandsmanagement besser ausbalancieren. Dazu gehört das Training von KI-Algorithmen mit historischen Verkaufsdaten und Markttrends, wobei Variablen wie erhöhte Nachfrage während der Feiertage oder plötzliche Verkaufsrückgänge berücksichtigt werden. Auf diese Weise können Einzelhändler präzise Vorhersagen über Bestellmengen treffen und so kostspielige Über- oder Unterbestände wirksam vermeiden.

Fazit

KI bietet enorme Potenziale, um das Kundenerlebnis deutlich zu verbessern. Von der Datenbereinigung und -anreicherung über die Datenanalyse und Personalisierung bis hin zur Marktexpansion, effizientem Kundenservice und Bestandsmanagement – KI-gestützte Tools können in allen Phasen signifikante Vorteile bringen. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig und effektiv einsetzen, verbessern nicht nur ihre Produktqualität, sondern steigern auch ihre Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit – ein entscheidender Faktor, um in hart umkämpften Märkten eine Vorreiterposition einzunehmen.

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Digitale Zwillinge sind für die Industrie 4.0 essentiell. Ihre Implementierung setzt jedoch eine sorgfältige Planung und Ausführung voraus. NTT DATA, ein weltweit führendes Unternehmen für digitale Business- und IT-Dienstleistungen, erklärt, auf welche Punkte Unternehmen achten müssen und wie sie am besten vorgehen.  

In sechs Schritten zum Digitalen Zwilling

Viele produzierende Betriebe haben in den vergangenen Jahren in ihre Digitalisierung investiert – schließlich stehen sie unter enormen Druck, Prozesse effizienter zu gestalten und die erforderliche Produktqualität trotz fehlender Ressourcen zu gewährleisten. So wurden neue Sensoren eingeführt, um Bauteile zu tracken oder Produktionsanlagen zu überwachen. Wenn es allerdings darum geht, das komplexe Geflecht in einer Fertigung wirklich zu verstehen und zu optimieren, führt kein Weg an einem Digitalen Zwilling vorbei. Damit Realisierung, Implementierung und Betrieb reibungslos funktionieren, sollte sich die Industrie Schritt für Schritt an die Umsetzung machen.  

Schritt 1: Verständnis des Konzepts

Bevor Unternehmen starten, müssen sie erst einmal die Technologie genau verstehen. Ein Digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung eines physischen Produkts oder Prozesses, die mithilfe von Echtzeitdaten dessen Verhalten simuliert und analysiert. In der Fertigung kann ein Digitaler Zwilling beispielsweise eine virtuelle Version einer Maschine, einer Produktionsanlage oder einer kompletten Fabrik sein. Dieses Abbild ermöglicht es den Ingenieuren und Betreibern, verschiedene Szenarien zu simulieren, die Auswirkungen von Änderungen vorherzusagen und die Leistung in Echtzeit zu überwachen. Die Königsdisziplin ist schließlich ein bidirektionales System, bei dem der Digitale Zwilling sein Pendant in der realen Welt nahezu vollständig selbst steuert.

Schritt 2: Identifizierung der Ziele

Als nächstes müssen Unternehmen grundlegende Fragen klären und ein gemeinsames Verständnis über Art und Umfang des Digitalen Zwillings entwickeln. Geht es nur um ein gerendertes, bewegtes 3D-Modell oder um einen realen Anwendungsfall wie die virtuelle Inbetriebnahme einer Produktionslinie? Die Festlegung klarer Ziele – ob nun die Verbesserung der Anlageneffizienz, die Steigerung der Produktqualität, die Reduzierung von Ausfallzeiten oder die Optimierung der Ausbildungs- und Wartungsprozesse – hilft dabei, den Fokus während des Implementierungsprozesses zu behalten und sicherzustellen, dass die Investition in den Digitalen Zwilling einen messbaren Mehrwert für das Unternehmen bietet.

Schritt 3: Auswahl der richtigen Technologie

Ein Digitaler Zwilling umfasst zunächst einmal eine Kombination aus Sensoren, Datenbanken, Algorithmen und Visualisierungswerkzeugen, die die zu erfassenden Informationen strukturieren (ontologisches Modell). Sensoren sammeln Informationen aus der physischen Umgebung, welche dann in Datenbanken gespeichert und verarbeitet werden. Mithilfe von Algorithmen werden diese Daten analysiert und in ein virtuelles Modell umgewandelt. Visualisierungswerkzeuge wiederum helfen, den Digitalen Zwilling zu betrachten und detailliert zu analysieren. Gleichzeitig ist der Digitale Zwilling eng mit Technologien wie Edge Computing und Private 5G verbunden. Die Datenverarbeitung direkt vor Ort verhindert Verzögerungen, die bei der Übertragung in ein zentrales Rechenzentrum oder die Cloud unweigerlich entstehen. In der Produktionsumgebung selbst sorgt der aktuelle Mobilfunkstandard mit seiner großen Bandbreite und ultraniedrigen Latenz für verzögerungsfreie Übertragungen. So kommen die Daten nicht nur blitzschnell bei den Digitalen Zwillingen an, sondern deren Erkenntnisse und Anweisungen werden auch umgehend zurückgespielt, sodass die Maschinen nahezu in Echtzeit auf Ereignisse reagieren können.

Schritt 4: Integration von Datenquellen

Die Qualität und Verfügbarkeit der Daten spielt bei der Realisierung eines Digitalen Zwillings eine zentrale Rolle. Zunächst müssen die verschiedenen Informationen, die Sensoren und IoT-Konnektoren erfassen, an zentraler Stelle zusammengeführt werden. Genauso wichtig ist es, dass die gelieferten Betriebs- und Umgebungsdaten aus der realen Welt mit weiteren Informationen aus dem Unternehmen wie Stücklisten, Konstruktionsspezifikationen oder Protokollen von Kundenbeschwerden kombiniert werden. Eine umfassende Datenintegration ist entscheidend, um einen genauen und vollständigen Digitalen Zwilling zu erhalten, der ein realistisches Abbild des physischen Produkts oder Prozesses bietet.

Schritt 5: Modellierung des Digitalen Zwillings

Parallel dazu wird ein Modell des realen Objekts erstellt. Unternehmen sollten einem strukturierten und iterativen Prozess für das Entwerfen, Modellieren, Simulieren, Validieren und Verfeinern ihres Digitalen Zwillings folgen. Damit das Modell alle Erwartungen erfüllt, kann es zudem sinnvoll sein, die unterschiedlichen Stakeholder – von Kunden über Lieferanten bis zu Mitarbeitern – in den Entwicklungs- und Testprozess einzubeziehen. Schließlich muss das virtuelle Abbild mit Echtzeitdaten über Zustand, Leistung, Umgebungseinflüsse oder Verhaltensmuster „gefüttert“ und aktuell gehalten werden.

Schritt 6: Kontinuierliche Optimierung

Ein Digitaler Zwilling ist kein statisches Konzept, sondern sollte kontinuierlich optimiert und aktualisiert werden, um mit den sich ändernden Anforderungen und Bedingungen Schritt zu halten. Unternehmen sollten die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Verbesserungen vorzunehmen und neue Funktionen hinzuzufügen. Dies kann die Feinabstimmung von Modellparametern, die Integration neuer Datenquellen oder die Anpassung von Algorithmen umfassen, um die Genauigkeit und Relevanz des Digitalen Zwillings ständig zu verbessern.

„Richtig geplant und umgesetzt, bringt der Digitale Zwilling eine Vielzahl von Vorteilen. Dazu zählen nicht nur die Minimierung von Fehlern oder die Verbesserung der jeweiligen Produktsicherheit: Die daraus resultierende optimierte Steuerung von Anlagen wirkt sich direkt positiv auf die Profitabilität aus“, erklärt Marcus Giehrl, Practice Director Innovations and Smart Technologies bei NTT Ltd. (ein Unternehmen der NTT DATA, Inc.). „Eine schlechte Vorbereitung kann jedoch schnell zum Verhängnis werden. Indem Unternehmen Schritt für Schritt vorgehen, stellen sie sicher, dass die Implementierung reibungslos verläuft und die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.“

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Die Digitalisierung ist mehr als nur technologischer Fortschritt – in Zukunft wird sie zum entscheidenden Faktor für Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz in Unternehmen. Von der Vereinfachung der Buchhaltung über die Automatisierung repetitiver Aufgaben bis zu einer verbesserten Kundenbetreuung finden sich unzählige Anwendungsgebiete für moderne, technische Lösungen. Der folgende Artikel bietet eine Übersicht darüber, was genau Unternehmen in den nächsten Jahren erwarten könnte.

Verpflichtung zur elektronischen Rechnung bis spätestens 2028

Mit der elektronischen Rechnung hat die Bundesregierung bereits vor Jahren einen wichtigen Schritt in Richtung der Vereinfachung von Geschäftsprozessen und Reduzierung von Bürokratie getätigt. Bereits seit 2020 sind Unternehmen verpflichtet, bei öffentlichen Aufträgen eine Rechnung im elektronischen Format an den Auftraggeber zu übermitteln. Nun kommt mit dem Wachstumschancengesetz auch die Verpflichtung zur elektronischen Rechnung im B2B-Bereich. Durch die E-Rechnung ergeben sich dabei viele Vorteile, darunter:

• Entlastung der Unternehmensverwaltung
• Schnellerer Datenaustausch
• Sichere und verschlüsselte Kommunikation
• Einheitliches Datenformat innerhalb der EU

Die Umstellung läuft gestaffelt ab und ist mit einigen Übergangsfristen verbunden: Ab dem 1. Januar 2025 müssen alle Unternehmen in Deutschland elektronische Rechnungen empfangen, ausstellen und verarbeiten können. Bis 2028 gibt es Übergangsfristen für Unternehmen bestimmter Größe, welche eine weitere Nutzung sonstiger Rechnungen ermöglichen. Ab 2028 ist die Nutzung der E-Rechnung jedoch allgemein verpflichtend.

Gemäß dem Wachstumschancengesetz muss die Rechnung in einem strukturierten, elektrischen Format ausgestellt und übermittelt werden. Dieses muss der EU-Richtlinie 2014/55/EU entsprechen, welche die Standards für das elektronische Rechnungswesen festlegt. Beliebte Rechnungsformate sind aktuell ZUGFeRD und XRechnung, die bereits in vielen Buchhaltungsprogrammen verarbeitet werden können.

Verbesserung des Kundenkontaktes durch technologischen Fortschritt

Wie bei allen Änderungen, Anpassungen und Ausrichtungen eines Unternehmens, sollten auch bei der Digitalisierung nie die Interessen des Kunden aus den Augen verloren werden. Der technologische Fortschritt kann bei richtiger Anwendung sowohl die Servicequalität als auch die Kundenzufriedenheit erheblich steigern, indem Unternehmen auf Kundenanfragen spezifischer und schneller reagieren.

Übrigens: Bereits jetzt zeigen nationale Umfragen, dass rund 50 Prozent der großen Unternehmen künstliche Intelligenz in der Kundenbetreuung einsetzen. Dazu zählen unter anderem Chatbots, die KI-gesteuerte Annahme von Telefonanrufen oder die größtenteils autonome Bearbeitung von E-Mails. Zusätzlich können folgende Techniken die Zusammenarbeit mit Kunden erheblich verbessern:

• Customer Relationship Management (CRM): CRM-Systeme sammeln und analysieren Kundendaten, um personalisierte Dienstleistungen und Angebote zu erstellen. Sie ermöglichen es Unternehmen, schnell und präzise auf wechselnde Anforderungen von Kunden einzugehen.

• Soziale Medien und Messaging-Apps: Soziale Netzwerke wie Instagram, X oder Snapchat bieten neue Kanäle für den direkten Kontakt zum Kunden oder als Werbeplattform. Unternehmen können schneller auf Anfragen reagieren und die Kundenbindung stärken.

• Automatisiertes E-Mail-Marketing: Personalisierte E-Mail-Kampagnen können in wenigen Minuten erstellt und versendet werden, wobei diese auf die individuellen Wünsche jedes Kunden eingehen.

Insgesamt erhöhen digitale Tools die Kundenbindung und verbessern die Effektivität der Kommunikation. Dort, wo ein menschlicher Ansprechpartner die bessere Wahl ist, sollten jedoch nach wie vor Experten eingesetzt werden, denn auch in Zeiten fortschreitender Digitalisierung kann der direkte Kontakt nicht ersetzt werden.

Neue Geschäftsmodelle und Chancen durch die Digitalisierung

Die Digitalisierung im Unternehmensumfeld sorgt vorrangig für Verbesserungen bestehender Prozesse – beispielsweise durch die automatisierte Zuordnung von Ein- und Ausgangsbelegen und die Bearbeitung täglicher Aufträge und Rechnungen. Bereits jetzt können durch eine Digitalisierung der Unternehmensverwaltung etwa 30 Prozent der Personalkosten eingespart werden.

Daneben eröffnen neue Technologien vollkommen neue Geschäftsmodelle und Chancen in der Unternehmenswelt. Durch die verbesserte Verarbeitung von Kundendaten können neue Bedürfnisse erkannt und auf diese eingegangen werden, was neue Umsatzquellen erschließt. Zudem können eingesparte Mitarbeiter in anderen Bereichen des Unternehmens eingesetzt werden, was die Wirtschaftlichkeit und Produktivität erhöht.

Die Digitalisierung erhöht bei richtiger Schulung der Mitarbeiter und Vermittlung der Anpassungen außerdem die Mitarbeiterzufriedenheit im Unternehmen, denn viele „lästige“ Aufgaben können automatisiert durch künstliche Intelligenz übernommen werden. Dies entlastet Firmen in Zeiten von Fachkräftemangel und vollen Auftragsbüchern.

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Für Unternehmen kann der Einsatz künstlicher Intelligenz ein leistungsfähiges Werkzeug sein, um das rasante Tempo einer sich stetig wandelnden regulatorischen Landschaft zu meistern. Gerade Branchen, die enormen Datenmengen verwalten und nutzen, wie beispielsweise die Steuerverwaltung, erkennen bereits das Potenzial von maschinellem Lernen und intelligenter Automatisierung.

Wie generative KI die Steuer-Compliance verändert

Generative KI ist ein technologischer Fortschritt, der es jedem – vom CFO bis zum Compliance-Manager – ermöglicht, Aufgaben mit standardisierten Tools schneller zu bewältigen. Dabei kann sie interne Prozesse rasch effizienter gestalten, was vor allem für kleinere Unternehmen von großem Nutzen ist. Doch die Einführung von KI und ihre Auswirkungen werden eher evolutionär als revolutionär sein.

Führungskräfte sollten bedenken, dass wir bei der Nutzung dieser Technologie in Unternehmen erst am Anfang stehen. Es gibt enorme Vorteile – aber auch reale Risiken, wie beispielsweise den möglichen Verlust von geistigem Eigentum, das im Rahmen des KI-Trainings verwendet wird. Eine solch enorme Menge an Rechenleistung ist zudem nicht einfach zu implementieren und die Integration birgt Raum für Fehler. Führungskräfte, die eine KI-Implementierung in Angriff nehmen, sollten daher das Sprichwort im Hinterkopf behalten, dass mit großer Macht auch große Verantwortung einhergeht.

Mit dem richtigen Ansatz gibt es jedoch viele Anwendungsfälle, in denen KI einen bedeutenden Unterschied im Compliance-Management machen wird.

Technologische Transformation und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften 

Bei der Einhaltung von Steuervorschriften und bei der Erstellung von Berichten bieten sich zahlreiche Möglichkeiten zur Automatisierung und Implementierung von KI. Bei der Berichterstattung über indirekte Steuern – wie der Mehrwertsteuer (MwSt.) und der Steuer auf Waren und Dienstleistungen (GST) – handelt es sich um repetive Prozesse. KI kann Unternehmen dabei unterstützen, den Überblick über ihre Steuerverpflichtungen zu behalten und Unstimmigkeiten zu erkennen, sobald sie auftreten. So lässt sich beispielsweise sicherstellen, dass die richtige Mehrwertsteuer auf individuelle Transaktionen regelkonform angewendet wird. 

Es gibt weitere Prozessoptimierungen, die mittels der Integration von KI möglich werden. Im Einkauf kann KI die Entscheidungsfindung auf der Grundlage von spezifischen Faktoren erleichtern wie der Person, die eine Rechnung einreicht. Im Ausgabenmanagement kann KI die zeitaufwändige Dateneingabe beschleunigen, indem sie optische Zeichenerkennung (OCR) zum „Lesen“ von Dokumenten und natürliche Sprachverarbeitung für den Inhalt von Finanzdokumenten einsetzt. KI entlastet zudem Mitarbeitern dabei, Ausgabenrichtlinien zu verstehen, Managern zu helfen, anormale Ausgabenmuster zu erkennen, und Controller zu unterstützen, indem sie Klassifizierungen für Transaktionen vorschlagen.

Weltweit gibt es jeden Monat schätzungsweise 14.000 regulatorische Änderungen in den rund 19.000 Steuerrechtsordnungen. Generative KI wird ein unschätzbares Tool sein, um diese Menge an Änderungen im Steuerbereich zu überblicken. So können sich Unternehmen in die Lage versetzen, mit regulatorischen Änderungen bei der internen Compliance oder bei Prüfungen Schritt zu halten. Mit der Zeit werden prädiktive Modelle es Unternehmen sogar ermöglichen, regulatorische Änderungen zu antizipieren und ihnen zuvorzukommen.

KI kann zur Identifizierung potenzieller Kunden und Regionen eingesetzt werden, um den Umsatz zu steigern und gleichzeitig das Gewinnwachstum zu fördern. Für Unternehmen im B2B-Bereich verkürzen KI-Tools die Erkennungszeit für Betrug von Tagen auf Minuten. Damit ist die Betrugserkennung nicht länger reaktiv, sondern kann in Echtzeit erfolgen. In den Proof-of-Concepts, die Sovos getestet hat, konnte bereits eine Genauigkeit von bis zu 99 Prozent erreichet werden.

Effektive Implementierung für die Finanzfunktion 

Für Unternehmen, die planen, KI in ihre Finanzfunktionen zu integrieren, existieren bewährte Methoden, die zur erfolgreichen Implementierung beitragen. Es ist entscheidend, dass die Abteilungen von Anfang an ein klares Verständnis für die Herausforderungen haben, die sie mit KI lösen möchten. Zudem gilt es, das Potential und die Durchführbarkeit der geplanten Lösung klar zu definieren. Diejenigen, die KI implementieren wollen, müssen die potenziellen Auswirkungen auf verschiedene Stakeholder wie Kunden, Mitarbeiter, Partner sowie Aufsichtsbehörden berücksichtigen.

Wie bei den meisten Technologien hängt der Erfolg der KI von den Daten ab, die für das maschinelle Lernen verwendet werden. Die Auswahl der richtigen Tools für die jeweilige Aufgabe spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle. KI ist keine Universallösung und es gibt viele verschiedene Ansätze, wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Deep Learning. Finanz- und IT-Abteilungen sollten gemeinsam die Verfügbarkeit und Qualität ihrer Daten sowie die Skalierbarkeit und Sicherheit ihrer Infrastruktur bewerten. Die Kompatibilität und Interoperabilität der zugrunde liegenden Systeme sollten ebenfalls in den Bewertungsprozess mit einbezogen werden. Außerdem sind nicht alle großen Sprachmodelle (LLMs) gleich, und einige werden einem bestimmten Anwendungsfall besser gerecht als andere. Dies unterstreicht die Bedeutung von regelmäßigen Tests, schnellem Scheitern und kontinuierlicher Verbesserung.

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter Vertrauen in die KI-Lösungen aufbauen, indem sie schrittweise mit diesen Technologien vertraut gemacht werden und durch Schulungen und Weiterbildungen eine solide Grundlage für ihre Nutzung geschaffen wird. Es gibt drei Stufen der KI-Einführung: Algorithmen, die Vorschläge machen, Algorithmen, die Abkürzungen anbieten, und schließlich Algorithmen, die die Arbeit erledigen – während erfahrene Mitarbeiter ihre Fortschritte überwachen. In jeder Phase müssen die Führungskräfte des Unternehmens die Leistung der KI-Lösung bewerten, um sicherzustellen, dass sie dem Unternehmen den größtmöglichen Nutzen bringt.

Der Compliance-Kurve einen Schritt voraus sein

Unternehmen, die sich mit innovativen Steuertechnologielösungen auseinandersetzen und bereits KI in ihre Technologien integrieren, können einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen. Generative KI entlastet Finanzverantwortliche von mühsamen, zeitaufwändigen und repetitiven Aufgaben. So ergibt sich mehr Raum, um sich auf strategische Geschäftsfunktionen wie Fusionen, Übernahmen oder Risikominderung zu konzentrieren. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie generative KI das Leben von Steuer- und Compliance-Experten erleichtern kann. Mit der richtigen Vorbereitung und den richtigen Partnern ermöglicht generative KI den Führungskräften von heute, Prozesse zu rationalisieren, Risiken zu mindern und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Auf diese Weise wird Compliance nicht mehr nur eine funktionale Notwendigkeit, sondern ein echter Wachstumsmotor.

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Egal, ob etwa für das IT-Service- oder Netzwerk-Management, für Cloud Services, Hardware-Wartung oder die Software-Entwicklung: Auf der Suche nach einem IT-Dienstleister haben Unternehmen die Qual der Wahl. Doch worauf gilt es bei der Auswahl zu achten, und welche Kriterien sollte ein IT-Dienstleister erfüllen, damit er nicht nur die aktuellen Needs erfüllt, sondern auch langfristig ein guter Partner bleibt?

10 Tipps, worauf Unternehmen bei der Auswahl achten sollten

Der folgende Ratgeber gibt Hilfestellung und fasst in zehn Punkten zusammen, worauf es bei der Auswahl ankommt.

Erscheinungsbild und Referenzen

Um einen ersten Eindruck von der Kompetenz und Seriosität des Anbieters zu erhalten, lohnt es sich, zunächst einen Blick auf das äußere Erscheinungsbild zu werfen: Ist die Website professionell und informativ aufgebaut? Und: Finde ich dort, wonach ich suche?

Wenn der erste Eindruck passt, gilt es als nächstes, die Fach- und Branchenexpertise des IT-Dienstleisters genauer unter die Lupe zu nehmen. Hierzu bietet es sich an, Kunden-Referenzen anzufordern und deren Zufriedenheit zu überprüfen. Idealerweise kann der Dienstleister nicht nur allgemeine Empfehlungen anbieten, sondern dezidiert belegen, dass er genau diejenigen IT-Services im Portfolio hat (z.B. Virtualisierung, IT-Service-Management, Back-up und Recovery, etc.), die für meinen konkreten Fall relevant sind und sie bereits erfolgreich umgesetzt hat.

Fachkenntnisse, Compliance und Zertifizierungen:

Ein weiterer, guter Anhaltspunkt, die nötigen Fachkenntnisse des Anbieters in den jeweils relevanten IT-Bereichen zu überprüfen, sind Zertifizierungen, die der IT-Dienstleister vorweisen kann und die über regelmäßige Audits überprüfbar sind. Dazu zählen u.a.:

• ISO 20000, als international anerkannter Standard für IT-Service-Management (ITSM)
• ISO 27001, als international anerkannter Standard für Informationssicherheits-Management
• ITIL (IT Infrastructure Library), als standardisierte Vorgehensweise für die effiziente Bereitstellung des IT-Services
• Scrum, als Nachweis für agiles Projektmanagement
• PRINCE2, als international anerkannter Standard für strukturiertes, effizientes Projektmanagement

Da die Wahl der Zertifizierungen stark von den benötigten Dienstleistungen abhängig ist, sollten Kunden die Relevanz der Zertifizierungen für ihre spezifischen Anforderungen sorgfältig prüfen und sicherstellen, dass der Dienstleister über genau diese verfügt.

Ebenso ist es wichtig, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz sicherzustellen, dass der IT-Dienstleister alle relevanten gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen erfüllt. Dazu zählen die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sowie ggf. andere branchenspezifische Vorschriften.

Sicherheitspraktiken & Business Continuity

Kunden sollten sich auch nach den Sicherheitspraktiken des Anbieters, speziell bezüglich Datenschutz und Schutz vor Cyberbedrohungen, erkundigen.

• Werden Firewalls, Intrusion Detection Systems (IDS) und Verschlüsselungen zum Schutz vor Cyberangriffen implementiert?
• Gibt es regelmäßige Sicherheits-Audits und Penetrations-Tests, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben, bevor sie zu Sicherheitsproblemen führen können?
• Gibt es Schulungen für Mitarbeitende zur Sensibilisierung für Sicherheitsrisiken und einen bewussten Umgang mit sensiblen Daten?
• Werden Server-Performance und Datenverkehrsmuster überprüft und analysiert? So identifiziert der Dienstleister Engpässe und optimiert Ressourcennutzung, um Ausfälle zu vermeiden.

Darüber hinaus sollte ein guter IT-Dienstleister nicht nur in der Lage sein, Risiken zu erkennen, zu bewerten und zu minimieren, sondern auch über umfassende Business-Continuity-Pläne verfügen, die Strategien für den Umgang mit unerwarteten Ereignissen wie Naturkatastrophen, Ausfällen oder Cyberangriffen umfassen, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Service Level Agreements (SLAs)

Um sicherzustellen, dass die Dienstleistungen den vereinbarten Standards entsprechen, gilt es, die SLAs zu klären. Hierbei ist es wichtig, auf Garantien bezüglich Verfügbarkeit, Reaktionszeiten und Problemlösungen zu achten. Die SLAs sollten je nach den spezifischen Anforderungen und Prioritäten des Kunden individuell angepasst werden und vor allen Dingen auch klar, messbar und realistisch sein. Ein paar Beispiele:

• Verfügbarkeit von IT-Services und Reaktionszeit: Der IT-Dienstleister garantiert eine Verfügbarkeit von 99,9 Prozent für die bereitgestellten Dienstleistungen. Im Falle eines Ausfalls verpflichtet er sich, innerhalb einer Stunde nach Meldung des Problems Maßnahmen zu ergreifen und eine Lösung bereitzustellen.
• Performance und Durchsatz: Der Dienstleister sichert eine minimale Datenübertragungsgeschwindigkeit von 100 Mbit/s für die Netzwerkanbindung zu. Bei Unterschreitung dieses Wertes für mehr als fünf aufeinanderfolgende Stunden im Monat verpflichtet sich der Dienstleister, Maßnahmen zur Leistungsverbesserung zu ergreifen.
• Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien: Der Dienstleister garantiert die Einhaltung aller relevanten Datenschutzgesetze, einschließlich der DSGVO. Es wird vereinbart, dass alle übertragenen und gespeicherten Daten verschlüsselt werden. Der Dienstleister verpflichtet sich, regelmäßige Sicherheits-Audits durchzuführen und dem Kunden Berichte über Sicherheitsmaßnahmen zur Verfügung zu stellen.

Kunden-Support und Kommunikation

Damit die Zusammenarbeit mit dem Dienstleister funktioniert, muss die Chemie zwischen beiden Seiten stimmen, bzw. die Kommunikation muss einwandfrei funktionieren und der Dienstleister zuverlässig und stets ansprechbar sein. Hier gilt es, vor allem einen Blick auf den Support zu werfen: Wie schnell und effektiv reagiert der Anbieter auf Anfragen? Wie zuverlässig ist die Erreichbarkeit? Im Zweifelsfall lohnt es sich, eine Testanfrage zu starten. Darüber hinaus sind folgende Punkte wichtig:

• Gibt es ein dediziertes Support-Team, das auf individuelle Kundenbedürfnisse eingeht?
• Gibt es einen deutschsprachigen Helpdesk für schnelle Unterstützung bei technischen Problemen?
• Gibt es klare Kommunikationskanäle und regelmäßige Status-Updates zu laufenden Projekten oder Support-Anfragen?

Für internationale Unternehmen bzw. Firmen, die in verschiedenen Regionen tätig sind, ist es wichtig, sicherzustellen, dass der IT-Dienstleister in der Lage ist, Support und Dienstleistungen global anzubieten. Dies schließt z.B. englischsprachigen Support ein sowie die Fähigkeit, unterschiedliche regionaler Vorschriften einzuhalten und remote zu arbeiten.

Flexibilität & anpassbare Services

Ein wichtiges Kriterium, ob der Dienstleister zum eigenen Unternehmen passt, ist, dass er individuell auf Kundenbedürfnisse eingehen kann – sprich maßgeschneiderte Lösungsansätze anbietet. Hat der Dienstleister erfasst, wo das Unternehmen steht, und kann er plausibel vermitteln, was es benötigt?

Darüber hinaus lohnt es sich zu eruieren, wie flexibel der Dienstleister auf sich ändernde Anforderungen und Technologietrends reagiert und Dienstleistungen entsprechend anpassen kann:

• Es gibt flexible Vertrags-Lösungsmodelle, die es dem Kunden ermöglichen, Dienstleistungen je nach Bedarf zu erweitern oder zu reduzieren.
• Erfahrung in der Integration neuer Technologien in bestehende IT-Infrastrukturen.
• Erfahrung in der Skalierung von IT-Infrastrukturen für Kunden, die schnell gewachsen sind.

Finanzielle Stabilität

Wer langfristig mit einem Dienstleister zusammenarbeiten will, sollte sicherstellen, dass der Anbieter finanziell stabil ist:

• Der Dienstleister kann einen positiven Finanzbericht oder eine stabile finanzielle Historie belegen
• Er kann langfristige Partnerschaften mit Kunden und Lieferanten belegen
• Der Dienstleister liefert einen Bonitätsnachweis (Creditreform)
• Er legt relevante Versicherungsnachweise vor

Dokumentation und Wissensmanagement

Eine sorgfältige Dokumentation von Systemen, Prozessen und Lösungen ist entscheidend, denn ein effektives Wissensmanagement stellt sicher, dass der Kunde unabhängig von der Personalfluktuation auf das Know-how des Dienstleisters zugreifen kann. Besonders wichtig dabei ist es sicherzustellen, dass die Dokumentation dem Kunden gehört und jederzeit von ihm einsehbar ist:

• Es gibt umfassende Benutzerhandbücher und Dokumentationen für alle bereitgestellten Systeme
• Ein zentrales Wissensmanagementsystem ermöglicht es, Wissen effektiv zu organisieren und stellt einen einfachen Zugriff auf alle relevanten Informationen sicher
• Der Dienstleister bietet regelmäßige Schulungen für interne und externe Teams an, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten die neuesten Informationen über Systeme und Prozesse haben.

Hersteller-Partnerschaften und Allianzen

Die Mitgliedschaft in Technologiepartnerschaften und Allianzen mit andere Branchenexperten kann darauf hinweisen, dass der Dienstleister über ein erweitertes Netzwerk von Ressourcen und Fachwissen verfügt, was sich positiv auf die Qualität der bereitgestellten Dienstleistungen auswirken kann:

• Der Dienstleister ist offizieller Software-Partner von Herstellern, die für den Kunden relevant sind und kann dadurch auf Expertenressourcen und Schulungen zugreifen.
• Die Mitgliedschaft in einem Konsortium von IT-Dienstleistern ermöglicht den Austausch bewährter Verfahren, Benchmarks und gemeinsame Forschungszusammenarbeit.
• Teilnahme an Industrieverbänden und Branchenveranstaltungen, um branchenspezifisches Wissen zu erweitern und innovative Lösungen gemeinsam mit anderen Akteuren zu entwickeln.

Kostenstruktur und Transparenz:

Transparente, klar definierte Kostenstrukturen sind entscheidend. Der Dienstleister muss in der Lage sein, die Kosten für seine Dienstleistungen verständlich zu kommunizieren und flexibel auf sich ändernde Anforderungen oder Budgets des Kunden zu reagieren.

• Klare, transparente Preispläne, die alle relevanten Kostenfaktoren berücksichtigen, einschließlich Lizenzgebühren, Wartung und Support.
• Flexibilität in der Preisgestaltung ermöglicht es dem Kunden, Dienstleistungen nach Bedarf anzupassen und auf unerwartete Anforderungen zu reagieren – ohne erhebliche Zusatzkosten.
• In-Time & in Budget: Regelmäßige Reviews und eine klare Kommunikation über den Kosten- oder Zeitplan helfen, Überraschungen zu vermeiden, und sie erleichtern die langfristige finanzielle Planung.

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Diese entscheidenden Entwicklungen stellte Haufe X360, das mit einem CAGR von mehr als 200 Prozent rasant wächst, auf dem Haufe X360 Summit am 10.-11. April 2024 vor. Abgerundet wurde das Programm durch hochkarätige Speaker, unter anderem von Microsoft und Acumatica Inc. Die Veranstaltung mit erstmals 170 Teilnehmenden und 12 Ausstellern fand unter dem Motto „Business Evolution“ in Bonn statt. 

Business Evolution X360: Haufe X360 wird zur Business-Management-Plattform (BMP)  

Mit zwei großen Innovationen macht die Cloud-ERP-Lösung entscheidende Schritte hin zu einer umfassenden Business-Management-Plattform für mittelständische Unternehmen:

In Partnerschaft mit d.velop bietet Haufe X360 Kunden nun ein nahtlos integriertes Dokumentenmanagementsystem, mit dem sie ihre Geschäftsprozesse und Dokumentenworkflows effizient digital abbilden und steuern können. Besonders spannend: Mittels KI werden Rechnungen automatisch erkannt und verbucht – dies gilt auch für XRechnungen und ZUGFeRD-Rechnungen. 

Zusätzlich stellte Haufe X360 die vollintegrierte Cloud-HR-Plattform von SD Worx vor. Mit dieser Lösung können mittelständische Unternehmen zukünftig alle relevanten Prozesse für die Personalverwaltung vollumfänglich über die Haufe X360-Plattform abbilden.  

„Haufe X360 möchte seinen Kunden mehr als nur eine herkömmliche Cloud-ERP-Lösung anbieten. Wir wollen Next-Gen-Technologie und nahtlose Geschäftsprozesse vereinen. Mit unserer umfassenden Business-Management-Plattform werden wir neue Horizonte für unsere Kunden eröffnen. Dies erreichen wir durch die enge Zusammenarbeit mit innovativen Partnern wie d.velop und SD Worx.“  

Christian Zöhrlaut, Chief Product Officer bei Haufe X360.

„Die kommenden Jahre werden einige Herausforderungen für KMU bereithalten – von der gesamtwirtschaftlichen Situation über rapide technologische Entwicklungen bis hin zum Fachkräftemangel. Moderne Cloud-Software ist der Gamechanger für mittelständische Unternehmen, um sich zukunftssicher und wandlungsfähig aufzustellen. Mit den neuen Funktionalitäten ist Haufe X360 als umfassende Business-Management-Plattform der ideale Partner auf Augenhöhe, mit dem der Mittelstand diese Herausforderungen erfolgreich meistern wird.“    

Carsten Schröder, President of Cloud ERP bei Haufe X360

Technologische Weiterentwicklung: Implikationen für den Mittelstand   

Russel Slaymaker, Mitglied des europäischen Führungsteams von Acumatica Inc., dem Technologiepartner von Haufe X360, berichtete in seinem Vortrag, wie das Unternehmen seine aktuell mehr als 10.000 Kunden in Hinblick auf neue Entwicklungen wie Automatisierung, KI oder Blockchain unterstützt. 

Über generative Künstliche Intelligenz (GenAI), die Rahmenbedingungen in Deutschland und die KI-Reise bei Microsoft, sprach auch Christian Becker, Technology Lead / Global Partner Solutions bei Microsoft, dem Cloud- & KI-Technologie-Partner von Haufe X360. Becker nannte Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von GenAI bei mittelständischen Unternehmen: Dazu gehören gut in Cloud- und KI-Themen ausgebildete Mitarbeitende, moderne IT-Infrastruktur und zentrale, unternehmensübergreifende Datenströme, wie sie Haufe X360 seinen Kunden ermöglicht.   

Partnerschaft auf Augenhöhe: Die Haufe X360 Partner Awards  

Als Familienunternehmen sind Haufe X360 Partnerschaften auf Augenhöhe besonders wichtig. Das zahlt sich aus: Das Partnernetzwerk ist in den letzten 12 Monaten um 130 Prozent gewachsen. Auf dem Haufe X360 Summit wurden acht Partner zu Gold-Partnern und fünf Partner zu Silber-Partnern ausgezeichnet. 

Darüber hinaus ehrte Haufe X360 im Rahmen der Business Excellence Awards folgenden Unternehmen:  

• Bold & Epic Systems als Newcomer des Jahres  
• S+S SoftwarePartner als Champion Customer Centricity  
• Nexaion als Top Growth Partner  
• MDIS Consulting für das Kundenprojekt des Jahres 

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Das IoT boomt, doch viele Unternehmen sind sich der Risiken, die sie sich mit smarten und vernetzten Geräten ins Haus holen, gar nicht bewusst. Sie wählen die Geräte deshalb überwiegend nach funktionalen Gesichtspunkten aus und verzichten auf dedizierte Sicherheitsmaßnahmen. Damit gefährden sie allerdings nicht nur sich selbst, sondern auch andere, denn Cyberkriminelle schließen gekaperte IoT-Devices oft zu riesigen Botnets für DDoS-Attacken oder den Versand von Spam- und Phishing-Mails zusammen. Abgesehen davon nutzen sie die Geräte, um andere Systeme innerhalb der Infrastruktur zu kompromittieren und Unternehmensdaten zu entwenden. Kein Wunder, dass Sicherheitsexperten manchmal scherzen, die für das Internet of Things verwendete Abkürzung „IoT“ stehe eigentlich für Internet of Threats.

Was tun, damit das IoT nicht zum Internet of Threats wird?

Aber was genau macht IoT-Geräte aus Security-Sicht überhaupt so problematisch? Zum einen sind es Schwachstellen, die sich teilweise sehr leicht ausnutzen lassen, weil viele Anbieter im Wettlauf um neue Features grundlegende Security Best Practices bei der Entwicklung ignorieren. Unverschlüsselte Verbindungen, offene Ports oder fest hinterlegte Schlüssel und Login-Daten sind in der IoT-Welt keine Seltenheit, und oft liefern die Anbieter auch keine Updates, um die Schwachstellen später abzudichten. Stattdessen konzentrieren sie sich lieber auf die nächste Gerätegeneration, um Aufmerksamkeit im Markt zu generieren und neue Kunden zu gewinnen. Zum anderen lassen sich IoT-Geräte in der Regel nicht so einfach wie IT-Systeme verwalten. Unternehmen können nicht mit ihren gewohnten Systemmanagement-Tools auf sie zugreifen, keine Sicherheitssoftware auf ihnen installieren und den Gerätestatus nur unzureichend erfassen, sodass ein Security-Monitoring schwierig ist. Dadurch fallen kompromittierte Geräte meist erst spät auf – die Angreifer haben Wochen oder Monate Zeit, um die Geräte zu missbrauchen und sich weiter innerhalb der Infrastruktur auszubreiten.

Die gute Nachricht ist jedoch, dass Unternehmen den Gefahren des IoT nicht machtlos gegenüberstehen. Im Prinzip müssen sie lediglich die Sicherheitskonzepte, die sie in ihren IT-Umgebungen bereits umsetzen, auf die IoT-Welt ausweiten. Im ersten Schritt heißt das, bei der Auswahl der Geräte nicht nur auf die Funktionen – und eventuell den Preis – zu schauen, sondern sich intensiv mit den Anbietern zu befassen: Versorgen sie ihre Geräte zuverlässig und lange mit Updates? Achten sie auf Security by Design und Security by Default? Lassen sich ihre Geräte nur im Zusammenspiel mit einer Cloud nutzen oder ist es möglich, sie lokal zu verwalten und Daten auf eigenen Servern zu sammeln? Gibt es granulare Berechtigungskonzepte, um verschiedenen Nutzergruppen unterschiedliche Zugriffsrechte einzuräumen, und ist eine Integration in bestehende Benutzer- und Rechteverwaltungen möglich?

Darüber hinaus müssen Unternehmen aber auch aktive Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um ihre IoT-Umgebungen zu schützen. Dazu zählt unter anderem ein Schwachstellen- und Patch-Management, damit verfügbare Updates schnell eingespielt werden können und Sicherheitslücken nicht länger offenstehen als nötig. Schließlich lieben Cyberkriminelle längst bekannte, aber nicht gepatchte Lecks, da es für diese meist gut funktionierende Exploits oder sogar ausgereifte Angriffstools gibt, die es besonders einfach machen, Geräte zu infiltrieren. Mit Zero Trust lassen sich Sicherheitsrisiken im IoT dann noch weiter reduzieren – ja, mehr noch: Ohne Zero Trust ist ein sicheres IoT gar nicht möglich, denn mit nur eigenen Netzwerksegmenten für die IoT-Geräte, der Vergabe minimaler Berechtigungen und einer konsequenten Verifizierung aller Zugriffe lässt sich der Handlungsspielraum von Cyberkriminellen im IoT einschränken. Selbst wenn sie ein IoT-Gerät übernehmen, können sie kaum Schaden anrichten, weil sie mangels Rechten keinerlei Zugriff auf andere Systeme erhalten.

Um Attacken auf die IoT-Umgebung zu erkennen, müssen Unternehmen zudem den Datenverkehr der IoT-Geräte intensiv überwachen. Auf diese Weise erkennen sie ungewöhnliches Kommunikationsverhalten frühzeitig und können Angriffe schnell unterbinden, indem sie beispielsweise die betreffenden Geräte isolieren. Das Monitoring kann ein eigenes Security Operations Center (SOC) übernehmen oder ein auf Managed Detection and Response (MDR) spezialisierter Dienstleister. Ein solcher ist meist die einfachere und kostengünstigere Alternative, da der Aufbau und 24/7-Betrieb eines eigenen SOC einen enormen Aufwand bedeutet und die benötigten Security-Analysten äußerst rar sind. 

Letztlich beginnt IoT-Sicherheit also beim Anbieter der Geräte, endet aber nicht dort. Auch Unternehmen stehen in der Pflicht, ihre IoT-Umgebungen abzusichern, damit die Zahl der ungeschützten Geräte nicht weiter ansteigt. Angesichts von bald 55 Milliarden vernetzten IoT-Devices bieten sich Cyberkriminellen nämlich jede Menge Angriffspunkte, und mit jedem einzelnen IoT-Device, das sie übernehmen, wächst die Macht ihrer Botnets und die Wucht ihrer Angriffe.

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Smart Data Capture vermag die Datenerfassung im Unternehmen zu revolutionieren. Doch damit die Technologie ihren Nutzen voll entfalten kann, brauchen Unternehmen eine effektive Strategie. Scandit nennt drei Faktoren, die eine solche Strategie unbedingt berücksichtigen muss.

Ohne Strategie geht’s nicht: So spielt Smart Data Capture seine Stärken aus

Smart Data Capture ist für Unternehmen extrem wertvoll, weil die Technologie nicht nur Daten aus Barcodes, Texten, Ausweisen und von Objekten erfasst, sondern in Echtzeit nützliche Informationen – etwa Produkt- oder Verfügbarkeitsdaten – bereitstellt. Diese Informationen erlauben es Mitarbeitenden, bessere Entscheidungen zu treffen, machen Abläufe effizienter und stärken die Kundenbindung. Allerdings funktioniert das nur, wenn Unternehmen eine effektive Strategie für Smart Data Capture entwickeln und umsetzen. Scandit, führender Anbieter von Lösungen für Smart Data Capture, erklärt die drei wichtigsten Elemente einer solchen Strategie:

Menschen

Smart Data Capture muss den Menschen, die die Technologie nutzen, einen klaren Mehrwert liefern. Deshalb sollten sich Unternehmen zunächst über die Use Cases klar werden: Smart Data Capture kann beispielsweise Mitarbeitende bei repetitiven Scan-Tätigkeiten entlasten, indem es bei Inventuren mitzählt, Wareneingänge auf Vollständigkeit prüft oder bei der Kommissionierung von Bestellungen unterstützt. Dadurch sinken Fehlerraten und die Motivation der Mitarbeitenden steigt – sie haben mehr Zeit für anspruchsvolle und sinnstiftende Aufgaben. Darüber hinaus helfen die intelligent auf dem Erfassungsgerät eingeblendeten Informationen im Service-Bereich: Verkaufspersonal kann besser beraten, Mitarbeitende im Außendienst können Maschinen und Anlagen schneller und zuverlässiger reparieren und Zustellerinnen sowie Zusteller spezielle Lieferanweisungen leichter einhalten. Kundinnen und Kunden im Einzelhandel hingegen bekommen mit Smart Data Capture ein mächtiges Werkzeug für den Abruf von Produktinformationen, Testberichten und Verfügbarkeitsdaten an die Hand, das bewusstere Kaufentscheidungen ermöglicht. Personalisierte Angebote und Self-Checkout runden ihr Einkaufserlebnis ab und erhöhen Customer Engagement, Konversationsraten und die Größe von Warenkörben.

Prozesse

Lösungen für Smart Data Capture müssen anwenderorientiert sein und die Abläufe im Alltag der Menschen berücksichtigen. Tun sie das nicht, besteht die Gefahr, dass sie abgelehnt und kaum genutzt werden. Unternehmen sollten deshalb darauf achten, die neuen Lösungen geschickt in Workflows zu integrieren und einfach zu gestalten, damit sie tatsächlich für Erleichterungen sorgen. Das betrifft nicht nur die Bedienung, sondern auch die Bereitstellung von Informationen, die in Echtzeit erfolgen muss – Wartezeiten bedeuten verpasste Verkaufschancen oder enttäuschte Kundschaft. Aus diesem Grund dürfen sich die Lösungen auch nicht durch verschiedene Barcode-Typen auf einem Etikett, beschädigte Barcodes, schlechte Lichtverhältnisse oder ungünstige Scan-Winkel ausbremsen lassen. Alles muss reibungslos funktionieren, damit Anwenderinnen und Anwender auf „Autopilot“ scannen und ihre Energien in wertschöpfende Tätigkeiten stecken können.

Technologie 

Um sich nicht in technologische Sackgassen zu manövrieren, sollten Unternehmen auf Lösungen setzen, die mit verschiedenen Datenquellen wie Barcodes, Texten, Ausweisen und Objekten zurechtkommen und sich leicht an unterschiedliche Datenquellen wie Warenwirtschaftssysteme und CRM-Plattformen anbinden lassen. Mitarbeitende müssen dann nicht zwischen mehreren Apps hin und her wechseln und können zum Beispiel mit einer einzigen App falsch platzierte Produkte im Supermarktregal identifizieren, Preisauszeichnungen überprüfen und die Verfügbarkeit von Produktvarianten im Lager checken. Darüber hinaus sollten Unternehmen keine Lösungen nutzen, die an bestimmte Geräte gebunden sind. Auf diese Weise haben sie alle Freiheit, neben Smartphones und Tablets künftig auch Wearables, Roboter und Drohnen für die intelligente Datenerfassung zu nutzen. Zudem können sie leicht BYOD- und COPE-Konzepte (Bring Your Own Device, Corporate Owned Personal Enabled) umsetzen. BYOD erleichtert das Skalieren, weil neue Mitarbeitende ihr eigenes Gerät verwenden und schnell eingearbeitet sind. COPE wiederum hilft, Mitarbeitende zu gewinnen und zu halten, weil privat nutzbare Firmengeräte die Motivation steigern.

„Datenerfassung muss nicht mühsam und fehleranfällig sein, sondern geht auch einfach, effizient und vor allem intelligent. Der Schlüssel dafür ist Smart Data Capture, das Anwenderinnen und Anwender direkt beim Scannen mit hilfreichen Informationen versorgt, sodass sie bessere Entscheidungen treffen können. Allerdings benötigen Unternehmen eine Strategie für Smart Data Capture, die neben Technologien auch die Menschen und Prozesse berücksichtigt, denn nur dann bringen sie Effizienz und die Erfahrungen von Mitarbeitenden sowie Kundinnen und Kunden tatsächlich auf ein völlig neues Level.“

Christian Floerkemeier, CTO und Mitgründer von Scandit.

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