Autor: ERP-News

Die Datenbanklandschaft hat sich in den letzten zehn Jahren gravierend verändert. Wo früher meist eine einzige Plattform zum Einsatz kam, entsteht in vielen Unternehmen heute geradezu ein Wildwuchs an unterschiedlichen Technologien. Redgate, führender Anbieter von DevOps-Lösungen für End-to-End-Datenbankmanagement, nennt fünf Gründe, wie es dazu kam – und was Business Leader wissen müssen.

Herkules-Aufgabe Datenbankmanagement: Fünf Aspekte, die Führungskräfte über Datenbanken wissen sollten

Bis Mitte der 2010er-Jahre wählten die meisten Unternehmen in der Regel eine der vier großen relationalen Datenbankplattformen entsprechend ihren Bedürfnissen aus. So fiel die Entscheidung entweder auf Oracle, MySQL, SQL Server oder PostgreSQL. Dass dabei oft Kompromisse eingegangen werden mussten, versteht sich von selbst – und dass sehr viel Legacy aufgebaut wurde, die sich bis heute hartnäckig hält. Unter anderem deshalb sind diese „Big Four“ auch heute noch entsprechend häufig im Einsatz. Durch neue Tools und technologische Möglichkeiten wie KI-Unterstützung oder Automatisierung haben Unternehmen inzwischen jedoch die Freiheit, nicht nur eine Datenbankplattform, sondern eine Vielzahl zu verwenden. Die Folge: Die Datenbanklandschaft ist komplexer als je zuvor. Redgate erklärt in fünf Punkten, wie es dazu kommen konnte und was für CTOs und die Geschäftsführungen deshalb heute von essenzieller Bedeutung ist.

Grund 1: Das Datenvolumen steigt

Beinahe jedes Unternehmen hat mit steigenden Datenmengen zu kämpfen. Weltweit gibt es Prognosen, die eine Verdreifachung des gesamten Datenvolumens bis 2027 vorhersagen; angetrieben vor allem durch den rasanten Aufstieg und Verbreitung von künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI. Für Unternehmen wird es immer wichtiger, das volle Potenzial ihres Datenschatzes auszuschöpfen. Genau dabei spielt KI eine immer größere Rolle – das setzt allerdings eine perfekt orchestrierte Datenbanklandschaft voraus.

Grund 2: Daten werden immer komplexer

Nicht nur das schiere Volumen steigt, auch die Komplexität der von Unternehmen gesammelten Daten nimmt zu. Wo früher strukturierte Daten in Tabellen gespeichert wurden, gibt es heute immer mehr halb- oder unstrukturierte Daten wie Dokumente, Videos, Zeitreihen von Sensoren, Mails oder Graphdaten. Die meisten Daten müssen heute daher auf exakt auf sie zugeschnittene Datenbanken verteilt und in ihnen bereitgestellt werden, um sie gewinnbringend zu nutzen. Das führt ebenfalls zu einem Anstieg der eingesetzten Datenbankplattformen.

Grund 3: Daten brauchen mehr als Datenbanken

Ein weiterer Grund für den Anstieg eingesetzter Tools ist, dass die unterschiedlichen Datentypen und Datenbanken auch verwaltet und gewartet werden müssen. Es ist vorteilhaft, wenn Unternehmen in der Lage sind, Daten zu sammeln und zu sichern. Aber es gehört mehr dazu, um aus ihnen auch wirklich Wert zu schöpfen. Es bedarf vor allem geeigneter Suchmaschinen und Anwendungen, die die verschiedenen Daten überhaupt erst konsumierbar machen. Daher müssen CTOs eng mit Datenbankadministratoren zusammenarbeiten, um den optimalen Werkzeugkasten für ihre Datenbanklandschaft zu evaluieren und zu implementieren.

Grund 4: Datenbankteams unter Strom

Eine funktionale Multi-Datenbanklandschaft am Laufen zu halten, ist nicht nur ein Full-Time-Job – es ist eine Herkules-Aufgabe. Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel und steigender Komplexität sowie einem immer größeren Aufgabenfeld fällt dies Administratoren schwer. Neben dem Entwickeln und Management der Datenbanken müssen IT-Teams vor allem auch deren Überwachung in den Griff bekommen. Bei der Auswahl entsprechender Tools ist es wichtig, dass diese nicht nur in Echtzeit Einblicke liefern, sondern auch einen umfangreichen Kontext und ein individualisierbares Alerting bieten.

Grund 5: Daten sind geschäftsrelevanter denn je

Lange Jahre war der Datenhaushalt eine eher technische Angelegenheit – das hat sich grundlegend verändert. Heute sind Daten und deren strategische Nutzung entscheidend für den geschäftlichen Erfolg und maßgeblich dafür verantwortlich, ob ein Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt. Auch das ist ein Grund, warum Datenbankspezialisten äußerst gefragt sind und eine gut geölte Datenbanklandschaft zur Grundvoraussetzung für erfolgreiches Management geworden ist.

„CTOs und die Geschäftsführung müssen das Thema Datenbanken und ihr Management zu einem Grundpfeiler ihrer Unternehmensstrategie machen“, erklärt Oliver Stein, Geschäftsführer DACH bei Redgate. „Nur Unternehmen, die die Herausforderungen moderner IT-Infrastrukturen aktiv annehmen und meistern, werden auf dem Markt die Nase vorn haben. Das passendes Tool-Set ist dabei zentraler Dreh- und Angelpunkt für den Erfolg.“

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Im Qualitätsmanagement sind „Non-Conformance Reports“ (NCR) oder Nichtkonformitätsberichte wertvoll, um aus Fehlern zu lernen, diese proaktiv zu verhindern und das Unternehmen dem Ziel der „Predictive Quality“ näherzubringen.

5 Tipps zu Non-Conformance Reports mit KI

Ein KI-gestütztes DMS/QMS wie Approve on Fabasoft PROCECO unterstützt die Abarbeitung der Abweichungen und verknüpft die Learnings entlang der Wertschöpfungskette. Lukas Hengster, QM-Experte und Head of Business Development der Fabasoft Approve GmbH, gibt Tipps zur effizienten und nachhaltigen Bearbeitung von Nichtkonformitäten und zur Erstellung entsprechender Reports (NCRs).

Tipp 1: Nutzen Sie ein cloudbasiertes DMS/QMS für die Erfassung und Bearbeitung von Non-Conformances (NCs)

Eine Non-Conformance oder Nichtkonformität beschreibt jegliche Abweichung, die an jeder Stelle eines Produktionsprozesses auftreten kann. Je nach Automatisierungsgrad des Unternehmens übermittelt eine Maschinenschnittstelle die entsprechenden Daten direkt an Approve, und startet dadurch einen automatischen Prozess, bei dem die Software auch Metadaten aus anderen angebundenen Systemen, beispielsweise dem ERP, verknüpft. Der Vorteil dieser strukturierten Datenerfassung ist wesentlich: Betriebe, die das Ziel der „Predictive Quality“ verfolgen oder KI-gestützte Anwendungen im Einsatz haben, benötigen dafür eine valide und vor allem strukturierte Datengrundlage. Der Einsatz von Cloud-Technologie in zertifizierten Rechenzentren im DACH-Raum macht unternehmensübergreifende Prozesse entlang der gesamten Supply-Chain erst möglich.

Tipp 2: Sorgen Sie für eine effiziente, korrekt dokumentierte Abarbeitung der „Non-Conformances“ (NCs) laut CAPA oder 8D

Um einen Mangel zu bearbeiten, ist zunächst eine präzise Fehleridentifikation erforderlich. Das geschieht über Non-Conformance Reports (NCRs), die als Instrument dienen, um Fragen und Probleme systematisch zu dokumentieren.

Zu Abarbeitung von NCRs haben sich je nach Branche unterschiedliche Methodiken wie CAPA (Corrective and Preventive Action, u. a. in der Medizintechnik) oder der 8D-Prozess (u. a. Automotive, Maschinen- und Anlagenbau) etabliert. Dabei sind die Nichtkonformitäten frei kategorisierbar – je nach Schweregrad des Mangels und Priorisierung des Kunden kann beispielsweise auch nur ein 2D- oder 6D-Prozess gestartet werden. Eine implizierte Root-Cause-Analysis, also Ursachenforschung, ist von entscheidender Wichtigkeit, um in Zukunft ähnliche Fehler durch Vorbeugemaßnahmen zu vermeiden.

Tipp 3: Steigern Sie die Qualität Ihrer Audits durch eine normenkonforme Bearbeitung von Mängeln

Verschiedene ISO-Normen definieren Nichtkonformitäten (NCs) auf unterschiedliche Weise. So beschreibt die ISO 9001 diese als „Abweichungen von den Anforderungen des Qualitätsmanagementsystems (QMS)“. Im Gegensatz dazu klassifizieren die Richtlinien der FDA (Food and Drug Administration) für medizinische Geräte „jede Leistungsabweichung des Geräts“ als Nichtkonformität. Die ISO 9101, die Norm für Organisationen der Luftfahrt, Raumfahrt und Verteidigung, definiert konkret NCRs als Teil der Anforderungen zur Dokumentation von Auditergebnissen.

In Approve können Fachabteilungen eigenständig das Formularwesen betreuen und branchenspezifische BPMN-Prozesse zeichnen. Diese dienen als Dokumentation für Zertifizierungen und lassen sich in Approve gleichzeitig als digitale Workflows ausführen. Durch diese Systemunterstützung halten die Mitarbeitenden automatisch die normierten QM-Prozesse ein.

Die integrierte Zeitreisefunktion macht jeden Bearbeitungsschritt nachvollziehbar und bildet einen wertvollen Baustein im Auditmanagement. Auditor:innen haben so jederzeitigen Überblick über abgeschlossene Prozessschritte.

Tipp 4: Erreichen Sie kontinuierliche Verbesserung durch proaktives, werksübergreifendes Mängelmanagement

Zugehörige Metadaten (wie Bestellinformationen, Lieferanten und Informationen über interne Lieferantenbetreuer:innen) bindet Approve automatisiert – via ERP-Schnittstelle in den NC-Prozess ein.

Am Beispiel der Lieferantenaudits lässt sich dieser Vorgang gut darstellen: Die cloudbasierte Software vernetzt Kund:innen und Zuliefer:innen direkt im Prozess. Das reduziert Medienbrüche und Fehleranfälligkeit. Ein umfassender NCR zu Kundenreklamationen ist für After-Sales-Prozesse hoch relevant. Die gesammelten NCR-Daten können auch als Informationsbasis für Verhandlungen im Einkauf dienen und zur Lieferantenbewertung beitragen.

Diese Learnings fließen dann automatisch in die Datenbasis ein, Approve überführt diese wieder zurück in das ERP bzw. an alle angebundenen Systeme. So rückt die „Predictive Quality“ in greifbare Nähe: Ziel es ist, Fehlerschemata und potenzielle Muster ausfindig zu machen, diese zu erfassen und dann für künftige Prozesse (wie FMEA – Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse) aufzubereiten.

Tipp 5: Gleichen Sie Fachkräftemangel durch KI-Funktionen bei der Bearbeitung von NCRs aus

Im Qualitätsmanagement müssen zur Problemlösung umfangreiche Daten und unzählige Dokumente berücksichtigt werden. Erfahrene Mitarbeiter:innen haben ihr Know-how über lange Jahre aufgebaut und wissen, wo sie Informationen finden und nutzen können. Bedingt durch Fachkräftemangel, Fluktuation sowie Pensionierungen geht dieses implizite Wissen verloren. Qualitätsprozesse entlang der Supply-Chain effizient zu bearbeiten wird zur Herausforderung.

Die nahtlos ins DMS/QMS von Fabasoft Approve eingebettete künstliche Intelligenz von Mindbreeze gleicht diesen Know-how-Verlust aus. 360-Grad-Sichten auf Mängel helfen bei der Fehlerbehebung: Beispielsweise kann eine in einer technischen Zeichnung vermerkte Materialnummer dazu genutzt werden, um Bestellinformationen zum Bauteil einzusehen oder ähnliche Abweichungen zu finden. Im 8D-Prozess analysiert die KI verwandte Mängel und liefert auf Knopfdruck Vorschläge für Korrektur- oder Sofortmaßnahmen.

Mitarbeitende können über den integrierten KI-Chat einzelne Dokumente oder ganze technische Akten befragen. Die KI extrahiert die Information und liefert eine passende Antwort in natürlicher Sprache.

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Die zunehmende Digitalisierung aller Lebensbereiche erfasst auch die Arbeitswelt und damit die Personalabteilung: von flexiblen Arbeitsmodellen wie Home Office über Recruiting-Prozesse auf Online-Portalen bis hin zur Förderung digitaler Mitarbeiter-Kompetenzen. Wollen Personalverantwortliche diesen wachsenden Anforderungen gerecht werden, müssen sie ihre administrativen Abläufe verschlanken – zum Beispiel durch elektronische Personalakten. Welche Funktionen eine digitale Personalakten-Lösung mitbringen muss, damit sie HRM-Prozesse nachhaltig optimieren kann lesen Sie hier:

5 Features für eine digitalere HR-Abteilung dank elektronischer Personalakte

Personalakten beinhalten alle für HR-Verantwortliche relevanten Daten zu einem Mitarbeiter: Anstellungsverträge, Gesprächsprotokolle, Lohn- und Gehaltsdaten und vieles mehr. Die sachgemäße Lagerung dieser zahlreichen sensiblen Dokumente stellt für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar. Setzt das Unternehmen aber eine digitale Personalakten-Lösung ein, werden alle Daten elektronisch bereitgestellt: zentralisiert, zeit- sowie ortsunabhängig und leicht durchsuchbar. Die folgenden fünf Funktionen sind für eine digitale Personalakte essenziell:

Wiedervorlage

Eine Funktion zur Wiedervorlage garantiert, dass HR-Mitarbeiter wichtige Fristen nicht aus den Augen verlieren. Eine E-Mail-Benachrichtigung erinnert rechtzeitig an anstehende Termine.

Dokumenterstellung

Dank einer integrierten Dokumenterstellung können Mitarbeiter beispielsweise Serienbriefe wie Mitarbeiter-Rundschreiben zeitsparend direkt in den Personalakten erstellen und ablegen.

Volltextsuche

Um Dokumente problemlos auf bestimmte Schlagworte prüfen zu können, sollte eine OCR-Texterkennung dafür sorgen, dass alle eingescannten Schriftstücke leicht durchsuchbar sind.

Vertragserstellung

Standardisierte Anstellungsverträge werden am besten über ein Tool zur Vertragserstellung gemanagt, mit vordefinierten Feldern und dynamischen Textbausteinen.

Aufgabenverwaltung

Über Templates können Personalverantwortliche immer gleiche Abläufe, etwa die Rückkehr eines Mitarbeiters aus der Elternzeit, unkompliziert verwalten und tracken.

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Mit dem Aufkommen der Remote-Arbeit hat für viele Mitarbeiter die Anzahl von Video-Meetings sprunghaft zugenommen. Eine Folge davon ist die sogenannte „Meeting-Fatigue“. Sie drückt sich in Erschöpfung und Müdigkeit aus, begleitet von Ungeduld und Konzentrationsproblemen. Derweil sorgt künstliche Intelligenz (KI) während Meeting-Marathons für mehr Effizienz. GoTo stellt drei Kernaspekte vor, die Meetingteilnehmer für die optimale Unterstützung durch KI beachten sollten.

Drei Tipps für ein besseres Meeting-Transkript mit KI

Um die Ressourcen der Mitarbeiter zu entlasten, erstellt die Technologie Transkripte der Meetings und stellt den Teilnehmern nach dem Meeting vollständige Notizen zur Verfügung. Die KI kann zudem eigenständig festhalten, wem welche Aufgaben zugewiesen worden sind, ohne dass diese Personen an dem Meeting teilgenommen haben.

Dank Natural Language Processing (NLP) versteht KI gesprochene Sprache und kann den akustischen Input in geschriebenen Text umwandeln. Niemand muss mehr bei geschäftlichen Meetings oder Interviews mitschreiben und dennoch erhalten anschließend alle eine Abschrift. Während der Videokonferenz können sich die Teilnehmer vollständig auf das Meeting konzentrieren – mit dem beruhigenden Gefühl, später Zugriff auf Transkriptnotizen zu haben.

Dennoch gilt es, die nötigen Voraussetzungen zu schaffen, damit die KI-Technologie bestmöglich arbeiten kann. Drei entscheidende Aspekte sind.

1. Klare verbale Kommunikation

Jeder kennt die Situation, dass das Gegenüber während eines Gesprächs nur schwer zu verstehen ist. Gut also, wenn die KI parallel zum Online-Meeting ein Transkript anfertigt. Doch wenn sich bereits Team-Mitglieder nur schwer gegenseitig verstehen, wird auch die KI Schwierigkeiten haben. Natural Language Processing-Technologie ist in den meisten Fällen noch auf Hochsprache trainiert. Dialekte versteht sie nur nach weiterem Training. Deswegen gilt es, so deutlich wie möglich zu sprechen.

Nach dem Meeting stellt die KI den Teilnehmern dann eine vollständige Mitschrift zur Verfügung. Diese schriftliche Zusammenfassung verschafft allen, die Zugriff zum Transkript haben, die Möglichkeit, das Gespräch nachzulesen, und behebt so grundlegende Missverständnisse und Gedächtnislücken. Auch Kollegen, die nicht am Meeting teilnehmen konnten, erhalten so in Kurzform eine schriftliche Aufzeichnung, ohne sich das Meeting ansehen zu müssen. Das Transkript kann nach bestimmten Begriffen durchsucht werden, was das Auffinden relevanter Informationen zusätzlich vereinfacht und effizienter gestaltet.

2. Internet-Verbindung sicherstellen

Ein weiterer entscheidender Faktor für den Erfolg des Meeting-Transkripts ist die Qualität der WLAN-Verbindung. Damit die KI das Transkript zuverlässig erstellen kann, muss die teilnehmende Partei sicherstellen, dass eine stabile Internetverbindung während des Meetings verfügbar ist. Das vermeidet Sprachaussetzer und Verzerrungen in der Übertragung und trägt dazu bei, dass die NLP-Technologie Worte und Satzstrukturen zuverlässig erkennt.

Dementsprechend wählen sich Teilnehmer idealerweise nicht über mobile Daten oder schwache öffentliche Netzwerke ein. Dies sollte bereits in den IT-Guidelines jedes Unternehmens auch aus Sicherheitsgründen fest verankert sein. Doch auch bei einer sicheren, stabilen WLAN-Verbindung muss auf die Auslastung geachtet werden. Beispielsweise sollte im Homeoffice vermieden werden, dass die Kinder parallel Videospiele spielen oder auf zu vielen Geräten parallel gestreamt wird.

3. Arbeitsumfeld optimieren

Die Qualität eines Online-Meetings hängt zudem von weiteren externen Faktoren ab, die das Arbeitsumfeld betreffen – vor allem im Homeoffice. Dazu zählt etwa konstanter Hintergrundlärm beispielsweise von einer Baustelle oder Autos auf der Straße. Das alles kann Teilnehmer einer Videokonferenz irritieren, aber vor allem den Gesprächsfluss stören und das gesprochene Wort übertönen. Vor einem Meeting das Fenster oder die Zimmertür zu schließen, minimiert diese Geräuschpegel und hilft der KI-Technologie optimale Ergebnisse beim Meeting-Transkript zu erzielen. Wenn Partner oder Kinder über ein wichtiges anstehendes Online-Gespräch Bescheid wissen, lassen sich unerwartete Störungen am Heimarbeitsplatz besser vermeiden.

­­Effiziente Meeting-Transkript-Erstellung mit KI

KI-Tools machen die Transkripterstellung eines Meetings unter optimalen akustischen Voraussetzungen sehr effizient. Damit unterstützt die Technologie räumlich verteilte Teams bei der Zusammenarbeit, entlastet sie in der Teilnahme an Meetings und stellt in der Videokonferenz den menschlichen Austausch in den Vordergrund. Werden die drei Tipps zur optimalen Meetingvorbereitung beachtet, sind die Weichen für das KI-Transkript gestellt und dem Erfolg einer dezentralen Zusammenarbeit steht nichts im Wege.

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Generative KI verbraucht Strom, sogar sehr viel Strom. Vor allem das Training der großen Sprachmodelle erfordert aufgrund der benötigten Rechenleistung eine enorme Menge an Energie. Dell Technologies nennt wichtige Maßnahmen, um den Verbrauch und die Umweltauswirkungen zu reduzieren. 

Sechs Ansätze für eine nachhaltige GenAI-Entwicklung

Stattliche 1.287 Megawattstunden soll 2020 das Training des Sprachmodells GPT-3 laut Forschern von Google und der Universität Berkeley verschlungen haben. Das entspricht dem jährlichen Stromverbrauch von 380 deutschen Haushalten. Allein diese Zahl verdeutlicht, welcher enorme Energiebedarf hinter generativer KI steckt. Zwar stoßen die Modelle der meisten Unternehmen nicht in diese Dimensionen vor, doch die hohen Energiekosten und den ökologischen Fußabdruck von generativer KI können auch sie nicht ignorieren. 

Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, den Stromverbrauch zu reduzieren und die GenAI-Entwicklung nachhaltiger zu gestalten:

1. Right-Sizing der KI-Modelle

Auch wenn der Einsatz sehr großer Modelle, die sich für ein breites Spektrum an Anwendungsfällen eignen, spannend sein mag, genügen für die meisten Unternehmen branchen- oder firmenspezifische Implementierungen, deren Energiebedarf deutlich geringer ist. Zudem ist es sinnvoll, diese Modelle nicht von Grund auf selbst zu entwickeln und zu trainieren, sondern vortrainierte Modelle zu nutzen und anzupassen. Dies verringert den Trainingsaufwand – und damit den Stromverbrauch – erheblich. 

2. Energieeffiziente Systeme

Moderne Server sind leistungsstärker und energieeffizienter als frühere Generationen. Dadurch werden nicht nur weniger Systeme für das Training der Modelle benötigt, sondern diese verbrauchen in Relation zu ihrer Leistung auch weniger Strom. Zudem lassen sie sich mit spezialisierten Komponenten ausstatten, die die aufwendigen KI-Berechnungen schneller und energieeffizienter durchführen als Standard-CPUs und -GPUs. 

3. Optimale Auslastung

Server, die schlecht ausgelastet sind, zählen zu den größten Energieverschwendern im Rechenzentrum. Umweltfreundlicher, als leistungsstarke Systeme zu betreiben, die nur für ein gelegentliches KI-Training gebraucht werden, ist es daher, solche Höchstlasten in der Cloud oder mit As-a-Service-Lösungen zu verarbeiten. Auf diese Weise können Unternehmen ihre eigene Infrastruktur optimal auslasten und flexibel skalieren, wenn sie zusätzliche Ressourcen benötigen.

4. Intelligentes Datenmanagement

Weil das Training von KI-Modellen viel Rechenleistung erfordert, liegt der Fokus von Optimierungen meist auf der GenAI-Entwicklung. Allerdings hat auch die Speicherung und Bereitstellung der Trainingsdaten einen nicht unerheblichen Anteil am Energieverbrauch, da die Datenmengen üblicherweise sehr umfangreich sind. Moderne Storage-Systeme nutzen deshalb leistungsstarke Kompressions- und Deduplizierungsalgorithmen, um die Datenmengen zu reduzieren. Darüber hinaus verlagern sie die Trainingsdaten bei Bedarf automatisch auf schnelle Flash-Medien, die mehr IOPS pro Watt als Festplatten liefern, sodass sie die Daten schneller und energieeffizienter bereitstellen können.

5. Energieeffizienz durch Software

Moderne Server bieten intelligente Stromsparmodi, die verhindern, dass die Systeme mehr Energie verbrauchen als notwendig. Unternehmen sollten diese tatsächlich nutzen und nicht aus Sorge um Leistungseinbußen abschalten. Die Energiesparmodi sorgen lediglich dafür, dass Komponenten bei geringer Systemlast ihre Leistung absenken oder in einen Ruhemodus wechseln können – sobald für das GenAI-Training die maximale Performance benötigt wird, erwachen sie in Sekundenbruchteilen. Weiteres Optimierungspotenzial steckt in intelligenten Lösungen für das Energiemanagement, die Leistung, Stromverbrauch und Kühleffizienz der Systeme detailliert erfassen und das Energie- und Wärmemanagement automatisieren.

6. Strom aus erneuerbaren Energiequellen

Trotz aller Nachhaltigkeitsbemühungen bleiben GenAI und Rechenzentren große Stromfresser. Eine weitere wirkungsvolle Maßnahme, ihren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren, ist daher der Umstieg auf Strom aus erneuerbaren Energiequellen. Die meisten Stromanbieter bieten entsprechende Verträge an. Abgesehen davon kann natürlich auch das Dach des Rechenzentrums mit Photovoltaik bestückt werden – schließlich handelt es sich meist um große Hallen mit Flachdach, die sich optimal dafür eignen. Auf diese Weise kann ein Teil des Strombedarfs selbst erzeugt werden, und das nachhaltig direkt vor Ort.

 „Generative KI kann Unternehmen helfen, ihre betriebliche Effizienz zu verbessern und nachhaltiger zu werden. Zugleich erhöhen GenAI-Anwendungen aber auch den Energieverbrauch im Rechenzentrum“, erläutert Christian Winterfeldt, Senior Director, Data Center Sales bei Dell Technologies in Deutschland. „Allerdings stehen Unternehmen dem nicht machtlos gegenüber und können die Entwicklung und den Einsatz von generativer KI durchaus umweltschonend gestalten.“  

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Ohne Daten keine KI – so einfach lässt sich die Erfahrung beschreiben, die viele Unternehmen derzeit machen.

Daten sammeln, und zwar ab sofort!

Eigentlich würden sie gerne datengetrieben arbeiten und mit KI-Anwendungen Themen wie dem Fachkräftemangel, gestörten Lieferketten oder anderen drängenden Problemen entgegenwirken. Doch sobald es an die Umsetzung konkreter Initiativen oder Projekte geht, stellen viele fest, dass ihnen die benötigten Daten fehlen. Da geht es dem schwäbischen Mittelständler genauso wie dem Global Player mit Hunderten von Standorten. 

KI ist auf Trainingsdaten angewiesen, auch das ausgefeilteste KI-Modell kann keine Ergebnisse aus dem Nichts liefern. Hätten Unternehmen frühzeitig begonnen, Daten zu sammeln und aufzubereiten, könnten sie jetzt mit klassischer oder generativer KI durchstarten. Da sie das oft nicht getan haben, fehlt ihnen jetzt die Datenbasis – und sie legen entsprechende Projekte auf Eis. Leider vertagen sie dann häufig auch die Entscheidung, welche Daten gesammelt und wie diese verarbeitet werden sollen. Das hat fatale Folgen.

Derzeit sind nämlich Technologien wie GenAI dabei, zahlreiche Märkte von Grund auf umzukrempeln – ganz so, wie es vor Jahren das Internet, Mobile Business und die Cloud getan haben. Auch sie haben die Wirtschaft nachhaltig verändert und viele Unternehmen erfolgreich gemacht, aber auch so manche etablierte Firma in Bedrängnis gebracht. So wie wir jetzt auf die Anfangszeit dieser Technologien zurückblicken, werden wir in einigen Jahre auf die aktuelle Phase mit KI und GenAI schauen. Deshalb müssen Unternehmen spätestens jetzt die Weichen für ihren Erfolg in der datengetriebenen Welt stellen und in das Thema Daten investieren.

Daten sammeln statt zögern: Wie Unternehmen heute die Basis für morgen legen

Investitionen in das eigene Datenmanagement unterscheiden sich jedoch in einem zentralen Punkt von anderen Investitionsentscheidungen: Ein Unternehmen, das eine neue Maschine kauft oder eine neue Niederlassung eröffnet, kann den Return on Investment in der Regel aufgrund von Erfahrungswerten gut kalkulieren. Wer dagegen mit dem Sammeln, Bereinigen, Aggregieren und Bereitstellen von Daten beginnt, kann das Potenzial oft nur erahnen – der wahre Wert der Daten zeigt sich erst später. Erst wenn die Daten vorliegen und analysiert werden, zeigt sich, was in ihnen steckt. Zum Beispiel, ob Telefondaten aus dem Call Center tatsächlich die Leistung des Servicepersonals verbessern können. Oder ob die Trackingdaten einer Landingpage wirklich Ansätze für die Optimierung einer Kampagne liefern.

Dennoch ist mein Rat an Unternehmen einfach: Mut haben und – unter Berücksichtigung aller Datenschutzbestimmungen und regulatorischen Anforderungen – ab sofort sammeln, sammeln, sammeln. Und zwar sowohl Daten als auch Erfahrungen. Gleichzeitig müssen sie die organisatorischen Voraussetzungen schaffen, um einen optimalen Datenfluss im Unternehmen zu gewährleisten, sonst bremst die stockende Datenbereitstellung später wieder KI-Projekte aus.

Und wenn Bedenkenträger einwenden, man wisse noch gar nicht, wofür die vielen Daten nützlich seien, ist die beste Antwort: „Aber ich weiß, was passiert, wenn wir jetzt nicht endlich anfangen, Daten zu sammeln.“

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Der Kunde ist König, doch ein König kann zum Tyrannen werden. Beispiele dafür gibt es auch aus der virtuellen Welt. Drei Tage Lieferzeit werden klar kommuniziert und der Kunde startet bereits nach einem Tag ein Sperrfeuer an E-Mails. Eine Bewertung fällt negativ aus, obwohl der Online-Shop sämtliche Zusagen eingehalten hat. Eine E-Mail wird nicht binnen einer Stunde beantwortet und schon postet der Kunde in sämtlichen Foren, der Shop reagiere nicht auf Kundenanfragen. Was tun, wenn es hoch hergeht?

10 Tipps: Umgang mit schwierigen Kunden

Diese 10 Tipps helfen:

1. Ruhe bewahren

Nervige Kunden sind der beste Anlass, eine Entspannungsübung zu machen. Schauen Sie kurz aus dem Fenster und atmen sie tief durch.

2. Situation realistisch einschätzen

Übertreibt der Kunde tatsächlich oder ärgern Sie sich nur besonders? Das hilft Ihnen einzuschätzen, ob Sie vielleicht generell mehr Geduld mit ihrer Kundschaft brauchen, oder ob es sich tatsächlich um einen extremen Quälgeist handelt.

3. Sachlich bleiben

Lassen Sie den Ärger beim Sport heraus oder erleichtern Sie Ihr Herz bei einem Kollegen Ihres Vertrauens. Aber bleiben Sie gegenüber dem Kunden immer sachlich, egal wie sehr dieser sich unter Umständen selbst im Ton vergreift.

4. Negative Bewertungen kommentieren

Ob in öffentlichen Foren oder in Bewertungen direkt auf Ihrer Seite, nehmen Sie grundsätzlich zu allen kritischen Kommentaren Stellung. Das zeigt, dass Ihnen die Anliegen Ihrer Kunden wichtig sind und Sie auch dann souverän bleiben, wenn mal nicht alles rund läuft.

5. Anfragen beantworten

Die Versuchung, unliebsame Kunden zu ignorieren, mag groß sein, in der Regel werden diese dadurch aber nur noch vehementer. Beantworten Sie stoisch alles, was kommt. Geben Sie kurz den Stand der Dinge wieder und verfallen Sie nicht in eine Verteidigungshaltung.

6. Sich in den Kunden hineinversetzen

Auch wenn es schwer fällt, aber versuchen Sie zumindest, sich in den Kunden hineinzuversetzen. Was sind seine Motive? Was möchte der Kunde auf der Sachebene erreichen, was auf der emotionalen? Vielleicht erkennen Sie so besser, an welchem Punkt Sie für eine Lösung ansetzen können.

7. Das Gespräch suchen

Manchmal ist eine Situation völlig verfahren und lässt sich schriftlich nicht mehr gut klären. Zudem werden Worte geschrieben anders wahrgenommen als gesprochen. Greifen Sie deshalb zum Telefon und versuchen Sie, die Sache in einem persönlichen Gespräch zu klären.

8. Entgegenkommen zeigen

Wägen Sie nüchtern ab, was Ihnen am Ende mehr bringt: eine langwierige Auseinandersetzung mit dem Kunden, vielleicht sogar inklusive Rechtsstreit, oder Kulanz in Form eines Gutscheins oder einer Erstattung, mit der die Sache sofort vom Tisch ist.

9. Rechtliche Schritte gehen

Rechtliche Schritte stellen das letzte Mittel dar und eignen sich insbesondere dann, wenn eindeutig ist, dass der Fall nicht anders zu klären ist, zum Beispiel, wenn ein Kunde in betrügerischer Absicht handelt oder Sie bewusst verleumdet. Das dürfte aber eher die Ausnahme sein.

10. Das Kundenkonto sperren

Nachvollziehbar, dass Sie als Händler einem nervigen Kunden nicht ein zweites Mal über den Weg laufen möchten und am liebsten ein virtuelles Hausverbot aussprechen würden. Rechtlich ist der Fall jedoch umstritten und in der Praxis an einige Bedingungen gebunden. Deshalb ist auch dies nur ein Mittel der letzten Wahl.

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Effizientere Prozesse, zufriedenere Kunden und Mitarbeiter. Diese Potenziale haben Software-Roboter im Kundendienst.

Innovationsmotor RPA – Mit diesen vier Tipps bringen Unternehmen ihren Customer Service auf Touren

Customer Service muss weit über die vielfach propagierte Kundenfokussierung hinausgehen. Zu diesem Ergebnis kommt die aktuelle Studie „Customers 2020: A Progress Report“. Unternehmen müssen demnach ihre Zielgruppe mehr denn je persönlich und an den unterschiedlichsten Touchpoints erreichen und binden. Neben attraktiven Preisen und hochwertigen Produkten spielt der Kundendienst hierbei eine immer wichtigere Rolle. Um Kunden besser zu adressieren, Prozesse zu automatisieren und die Effizienz im Customer Service zu steigern gibt es folgende Tipps:

1. Mithilfe von RPA Fehler reduzieren und Zeit sparen

Beispiel Finanzindustrie: Laut einer Erhebung von Horváth & Partners beschäftigt sich ein Großteil der befragten Banken derzeit mit den Möglichkeiten der Software-Roboter. Geht es um den Einsatz von RPA in ihren Serviceprozessen, geben 43 Prozent der Unternehmen an, dass sie RPA bereits in Labortests nutzen würden. 37 Prozent der Finanzinstitute haben produktive Piloten im Einsatz und mehr als 50 Prozent bereiten den Einsatz von RPA vor. Bei der intelligenten Prozessautomatisierung werden wiederkehrende und regelbasierte Arbeitsprozesse mit hohem Volumen zu hundert Prozent fehlerfrei ausgeführt. Gleichzeitig verschafft die Technologie Unternehmen und Mitarbeitern eine enorme Zeitersparnis. Auf dieser Basis können Unternehmen das Potenzial ihrer Mitarbeiter und Software-Roboter optimal ausschöpfen und konsolidieren. Weitere Pluspunkte: Intelligente RPA-Lösungen sind einfach skalierbar und in allen Branchen und Unternehmensbereichen anwendbar.

2. Technischen Kundendienst beschleunigen

Laut PricewaterhouseCoopers werden die Nachfrage nach einem Omnichannel-Kundenerlebnis und der Bedarf nach immer perfekterer Ausführung bis 2020 kontinuierlich steigen. Daher stehen Unternehmen und Dienstleister in der Pflicht, ihren Customer Service zu überdenken. Gerade im Servicebereich erweisen sich Software-Roboter als enorme Bereicherung für Kunden und Mitarbeiter. Ein renommierter Telekommunikationsanbieter stellt Mitarbeitern im Kundenservice beispielsweise 1.500 „Multi-Skill-Frontend-Assistenten“ an die Seite. Im technischen Kundendienst sind die Techniker des Unternehmens für rund 18.000 Aufträge pro Tag im Einsatz beim Kunden, um beispielsweise komplexe Netzwerkstörungen ausfindig zu machen und zu beheben. Vor Einführung der RPA-Technologie mussten sie einen Experten via Hotline kontaktieren, der die Analyse mit einem Mess-Tool durchführte – eine zeitaufwendige Aufgabe, die oft für lange Wartezeiten bei den Kunden sorgte. Diese Abfrage über die Service-Hotline wird nun von einer speziell entwickelten Android Service-App übernommen, die auf RPA-Technologie basiert. Dank der Automatisierung des Prozesses erfolgt die Messung durch Software-Roboter, die das Messergebnis innerhalb kürzester Zeit bereitstellen. Die Dauer einer Messung wurde von durchschnittlich 4,2 Minuten auf 60 bis 90 Sekunden reduziert.

3. Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit steigern

Doch nicht nur diese Zahlen sprechen für den Erfolg von RPA, sondern auch die Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitern. Denn schnellere und teils automatisierte Bearbeitung von Kundenanfragen sowie mehr Zeit für aufwändige und komplexe Fälle führen zu einer Win-Win-Situation für beide Seiten. Auch der ISG Automation Index 2017 bestätigt die positive Auswirkung von RPA auf Geschäftsprozesse. Zudem senkt die Automatisierung den Ressourcenverbrauch um durchschnittlich 37 Prozent. Ein typisches Anwendungsbeispiel für RPA im Customer Service: Ein Service-Unternehmen erhält täglich mehrere tausend E-Mails zu unterschiedlichen Themenbereichen, die von zahlreichen Mitarbeitern manuell in verschiedene Kategorien aufgeteilt werden. Die richtige thematische Zuordnung benötigt zum einen viel Zeit und bindet zum anderen viele Ressourcen. Dank RPA lassen sich diese Vorgänge im Kundenservice in einem Bruchteil der Zeit bearbeiten. Der Roboter erkennt den Inhalt der Mail, kategorisiert sie anhand von definierten Kriterien und ordnet die Mail automatisch der zugehörigen Abteilung im Back Office zu. Mitarbeiter haben somit mehr Zeit für individuelle Beratungsfälle und persönliche Kundengespräche – essenzielle Faktoren, die die Kundenzufriedenheit maßgeblich verbessern. Durch die Kombination von RPA und Machine Learning wird die automatische Kategorisierung kontinuierlich verbessert, so dass die Automatisierungsquote noch weiter ansteigt.

4. Inhouse-Service stärken, statt auslagern

Die Auslagerung des Call-Centers in Niedriglohnländer war viele Jahre ein Trend so mancher Kundendienstorganisation. Heute setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass RPA die günstigere und zuverlässigere Alternative zum Off-Shoring ist. Zudem lässt sich die vollautomatische Bearbeitung von regelbasierten Geschäftsprozessen durch Software-Roboter einfacher verwalten und steuern. Mit geringerem Management-Aufwand lässt sich mehr erreichen. Selbst für Unternehmen, die bereits Customer Service-Bereiche ins Ausland verlagert haben und damit nicht zufrieden sind, stellen Roboter eine attraktive Lösung dar.

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Digitale Sicherung ist Pflicht: Einfach umsetzen mit Lexware!

Handlungsbedarf für alle Kleinunternehmer bei revisionssicherer Archivierung digitaler Dokumente

Revisionssichere Archivierung digitaler Dokumente? Klingt neu, ist es aber nicht: Die GoBD-Vorschriften gelten seit 2015 zwingend für alle Unternehmer, Freiberufler und Selbständige. Erschreckend sieht hingegen die Umsetzung in den Firmen aus. Denn laut einer Studie hat sich die Hälfte der Unternehmer noch nicht mit den Anforderungen der GoBD beschäftigt, geschweige denn ein digitales Archiv eingerichtet. Der Handlungsbedarf ist akut: Bei Nichtbeachtung der GoBD drohen Zuschätzungen des Finanzamts und hohe Geldstrafen. Lexware bietet eine Lösung, die Unternehmer aufatmen lässt, denn sie ist GoBD-konform, einfach und kostengünstig zugleich.

Die Fakten: Was bedeutet revisionssichere Archivierung?

Die „Grundsätze zur ordnungsmäßigen Führung und Aufbewahrung von Büchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff“, kurz GoBD, schreiben eine revisionssichere Archivierung digitaler Dokumente zwingend vor. Dazu gehören alle Rechnungen, Buchungsbelege, Jahresabschlüsse, Handelsbücher, Verträge, Geschäftsbriefe, E-Mails und vieles mehr. Der Knackpunkt bei der Archivierung: Nachvollziehbarkeit, Prüfbarkeit sowie der Schutz vor Veränderung und Verlust der Dokumente müssen gewährleistet sein. Was viele Unternehmer nicht wissen: Die Speicherung der Dokumente auf Festplatte, USB-Stick oder lokalen Datenträgern ist nicht GoBD-konform. Außerdem dürfen elektronisch erstellte bzw. eingegangene Dokumente nicht in Papierform aufbewahrt werden. Das ursprüngliche Format muss beibehalten werden.

Die Zuständigkeit: Wer ist betroffen, wer ist verantwortlich?

Alle Unternehmen, die Rechnungen schreiben und Belege für betriebliche Ausgaben absetzen, müssen sich an die GoBD-Vorschriften halten. Das sind alleine fast 5 Millionen Kleinunternehmer und Freiberufler in Deutschland. Besonders wichtig: Die Einhaltung der GoBD-Vorschriften verantwortet jeder Steuerpflichtige selbst – nicht sein Steuerberater. Diese Tatsachen und die möglichen Folgen sind vielen Unternehmern noch nicht präsent. Dies zeigt auch die aktuelle Studie von Mittelstand 4.0 die belegt, dass selbst drei Jahre nach Einführung der GoBD nur ein Drittel der Befragten die rechtlichen Grundlagen und digitalen Buchführungsgrundsätze kennt. Knapp die Hälfte hat sich noch gar nicht mit den GoBD beschäftigt.

Der Zeitpunkt: Warum ist das Thema gerade jetzt so brisant?

Anfang 2018 wurde die sogenannte „Kassennachschau“ eingeführt. Heißt im Klartext: Amtsträger der Finanzbehörde dürfen jederzeit unangemeldet Aufzeichnungen und Buchungen prüfen. Fallen dem Prüfer bei der Kassennachschau Unregelmäßigkeiten auf, kann es direkt zu einer Betriebsprüfung kommen.

Die Folgen: Wer jetzt nicht handelt, riskiert hohe Bußgelder

Tatsächlich ist die Suche nach formellen Mängeln in der Betriebsprüfung nicht neu. Bislang unterlagen die Prüfer dabei allerdings einer gewissen Beweisnot, jetzt fallen Mängel der Archivierung von digitalen Daten schnell auf. Finden sich formelle Fehler, können die Prüfer relativ schnell die Buchhaltung verwerfen und die Steuern schätzen. Hohe Zuschätzungen und Geldstrafen sind die Folge.

Der Umfang: Diese Bereiche im Unternehmen sind betroffen

Wichtig ist ferner, dass die gesetzlichen Vorschriften nicht nur für die klassische Buchhaltung gelten. Auch sogenannte Vor- und Nebensysteme sind betroffen: Anlagen- und Lohnbuchführung, Kassen- Warenwirtschafts- und Zahlungsverkehrssysteme, Taxameter, Geldspielgeräte, elektronische Waagen, Materialwirtschaft, Fakturierung, Zeiterfassung und vieles mehr. Fazit: GoBD-Vorschriften müssen in allen Bereichen im Unternehmen berücksichtigt werden. Denn im Kern geht es darum, dass Buchungen und geschäftliche Aufzeichnungen zehn Jahre unveränderbar aufbewahrt werden müssen.

Die Lösung: Mit Lexware einfach und GoBD-konform archivieren

Die gute Nachricht: Kompliziertes kann auch einfach sein! Die neue Online-Lösung Lexware archivierung wurde speziell für Selbständige sowie kleine Firmen entwickelt und garantiert eine GoBD-konforme, revisionssichere und kostengünstige Archivierung. Statt Papierablage von Belegen legt die neue Lösung ein digitales Archiv für den Nutzer an und überzeugt durch die einfache Anwendung sowie intelligente Features. Der Aufwand für Unternehmer ist minimal: Lexware archivierung lässt sich in wenigen Minuten installieren und ist das erste On-Premise-Produkt von Lexware, das sich auf Windows oder MacOS nutzen lässt. Über einen Archivierungsassistenten auf dem Desktop werden alle Dateiordner überwacht, die archiviert werden sollen. Nach der einmaligen Auswahl der Ordner läuft die Archivierung komplett automatisch. Damit sind die GoBD-Anforderungen erfüllt und der Unternehmer führt seinen Betrieb sicher und ohne Risiko. Und das senkt nicht zuletzt auch den Adrenalinspiegel, wenn der Betriebsprüfer tatsächlich vor der Tür steht.

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Die zunehmende Digitalisierung verändert die Arbeitswelt in rasantem Tempo. Unternehmen stehen unter Druck, Prozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) zu integrieren. Ein Beispiel, wie AI konkret Mehrwert schafft, zeigt sich in der Zusammenarbeit zwischen ChatGPT und TimeStatement, einer führenden Lösung für Zeiterfassung und Projektmanagement.

AI als Unterstützer bei der Berichterstellung

TimeStatement bietet Unternehmen eine benutzerfreundliche Plattform für Zeiterfassung, Rechnungsstellung und Reporting. Doch bei der Erstellung von Berichten, die nicht nur Zahlen, sondern auch Analysen und Handlungsempfehlungen enthalten, kann der Aufwand erheblich sein. Hier kommt ChatGPT ins Spiel:

1. Automatisierung von Berichten:
   ChatGPT analysiert die von TimeStatement generierten Daten und erstellt in kürzester Zeit umfassende Berichte, die sowohl Zusammenfassungen als auch tiefgehende Einblicke bieten.
2. Individualisierte Inhalte:
   Dank natürlicher Sprachverarbeitung passt ChatGPT die Berichte an spezifische Anforderungen an. Ein Manager erhält so andere Berichte als ein Kunde oder ein interner Projektleiter.
3. Eingängige Präsentation:
   ChatGPT hilft dabei, Berichte in einer klaren, verständlichen Sprache zu verfassen, was die Kommunikation zwischen Teams und Kunden erleichtert.

Die Vorteile für Unternehmen

Die Kombination aus AI und einer spezialisierten Zeiterfassungslösung wie TimeStatement bringt mehrere Vorteile mit sich:

1. Zeitersparnis: Automatisierte Berichte reduzieren den manuellen Aufwand und geben den Teams Zeit, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren.
2. Bessere Entscheidungsgrundlage: KI analysiert Daten schneller und präziser, was die Qualität von Entscheidungen verbessert.
3. Kostenkontrolle: Durch präzise Zeiterfassung und detaillierte Berichte behalten Unternehmen ihre Kosten besser im Blick.
4. Skalierbarkeit: Sowohl TimeStatement als auch ChatGPT können problemlos in wachsende Unternehmen integriert werden, ohne zusätzliche Ressourcen zu beanspruchen.

Empfehlungen für Unternehmen

Unternehmen, die ihre Prozesse digitalisieren und eine effektive Zeiterfassung implementieren möchten, sollten folgende Punkte beachten:

1. Bedarfsanalyse durchführen:
   Identifizieren Sie die Bereiche, in denen Zeit und Ressourcen eingespart werden können.
2. Die richtige Lösung wählen:
   Tools wie TimeStatement bieten eine intuitive Benutzeroberfläche und können leicht an die individuellen Bedürfnisse angepasst werden.
3. AI integrieren:
   Künstliche Intelligenz sollte als unterstützendes Werkzeug genutzt werden, um Routinetätigkeiten zu automatisieren und Teams zu entlasten.
4. Mitarbeiter schulen:
   Der Erfolg einer Digitalisierung hängt davon ab, wie gut Ihre Teams mit den neuen Tools umgehen können. Investieren Sie in Schulungen und Change Management.

Fazit

Die Integration von AI in Geschäftsprozesse ist längst keine Zukunftsvision mehr. Die Zusammenarbeit zwischen ChatGPT und TimeStatement zeigt, wie Unternehmen nicht nur Effizienzgewinne erzielen, sondern auch strategischen Mehrwert generieren können.

Wer sich rechtzeitig mit modernen Lösungen wie TimeStatement und KI auseinandersetzt, ist bestens gerüstet, um den Herausforderungen der Digitalisierung zu begegnen.

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