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Reid Hoffman, der Mitgründer von LinkedIn und Inflection AI, beschreibt Künstliche Intelligenz (KI) als die „Dampfmaschine des Geistes“ [1]. Mit dieser Metapher veranschaulicht er die transformative Kraft der KI, die unsere Arbeits- und Lebenswelt fundamental verändert – vergleichbar mit dem tiefgreifenden Wandel, den die Industrielle Revolution einst einleitete. Künstliche Intelligenz erschließt dabei völlig neue Möglichkeiten: Sie optimiert und automatisiert nicht nur bestehende Arbeitsprozesse, sondern unterstützt auch bei komplexen Entscheidungsfindungen und treibt Innovationen in bisher ungekanntem Tempo voran.

Digitale Transformation im Mittelstand: Ohne Weiterbildung keine KI-Revolution

Die Coursera-Studie „Status Quo, Bedarf und Zukunft der beruflichen Weiterbildung im deutschen Mittelstand“ aus dem Jahr 2024 belegt eindrucksvoll, dass KI längst keine Zukunftsmusik mehr ist, sondern in deutschen Unternehmen bereits gelebte Realität. Diese Entwicklung spiegelt sich in bemerkenswerten Zahlen wider: Zwei Drittel der befragten Unternehmen berichten, dass Künstliche Intelligenz bereits heute eine wesentliche Rolle in ihrem betrieblichen Alltag spielt [2]. Doch während die Technologie mit rasanter Geschwindigkeit Einzug in die Arbeitswelt hält, stellt sich eine entscheidende Frage: Wie gut sind Unternehmen und ihre Mitarbeitenden tatsächlich darauf vorbereitet, das immense Potenzial dieser revolutionären Technologie vollumfänglich zu erschließen und gewinnbringend zu nutzen?

Weiterbildung als strategisches Instrument

Die Verbreitung von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft schreitet kontinuierlich voran, doch zwischen ihrer Implementierung und effektiven Nutzung klafft eine bedeutende Lücke. Während zwei Drittel der befragten Unternehmen KI bereits als wichtigen Bestandteil ihres betrieblichen Alltags bezeichnen, bewertet nur knapp die Hälfte der Mitarbeitenden den konkreten KI-Einsatz in ihrem Unternehmen als tatsächlich effektiv [2].

Diese ernüchternde Bilanz verdeutlicht, dass die bloße Einführung von KI-Technologien nicht ausreicht. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz liegt vielmehr in der systematischen Befähigung der Belegschaft. Die Dimension dieser Herausforderung wird durch ein weiteres Studienergebnis unterstrichen: 61 Prozent der Unternehmen erkennen erheblichen Nachholbedarf bei der Qualifizierung ihrer Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Technologien [2].

Systematische Weiterbildungen der Belegschaft erweisen sich deshalb als entscheidender Faktor für die erfolgreiche Integration von KI in Unternehmen. Sie ermöglichen es Teams, KI-Tools kompetent in bestehende Arbeitsprozesse zu integrieren und deren Potenzial für Prozessoptimierungen zu erkennen. Mitarbeitende können zudem lernen, KI-gestützte Analysen zu interpretieren und für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Außerdem entwickeln sie ein besseres Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie, was innovative Lösungsansätze fördert und die Arbeitseffizienz steigert.

Weiterbildungsangebote reichen dabei von grundlegenden Einführungen in KI-Technologien bis hin zu spezialisierten Kursen für verschiedene Anwendungsbereiche. Besonders effektiv sind praxisnahe Programme, die theoretisches Wissen mit konkreten Anwendungsfällen verbinden. Sie befähigen Teilnehmende, KI-Lösungen strategisch einzusetzen, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Das führt nachweislich zu höherer Produktivität, besserer Ressourcennutzung und gesteigerter Innovationskraft im Unternehmen.

Quick Wins schaffen Vertrauen

Ein zentraler Faktor, um die Akzeptanz von KI zu fördern, sind sichtbare Erfolge – sogenannte Quick Wins. Diese kurzfristigen Ergebnisse zeigen den Mitarbeitenden, wie KI ihre tägliche Arbeit erleichtern kann. Beispiele hierfür sind die Automatisierung von Routineaufgaben wie Datenanalysen oder Berichterstellung. Quick Wins schaffen demnach nicht nur Vertrauen in die Technologie, sondern motivieren auch, sich tiefer mit ihr auseinanderzusetzen. Wenn Mitarbeitende den direkten Nutzen von KI erleben, sind sie eher bereit, sich die notwendigen Kompetenzen anzueignen.

Die Rolle von Führungskräften

Führungskräfte nehmen eine zentrale Position bei der erfolgreichen Integration von KI in Unternehmen ein. Sie sind maßgeblich dafür verantwortlich, sowohl die technologische Transformation voranzutreiben als auch die notwendigen Weiterbildungsmaßnahmen zu initiieren und zu fördern. Sie müssen daher also nicht nur die strategischen Potenziale von KI erkennen und nutzen, sondern gleichzeitig als Impulsgeber und Vorbilder für ihre Teams fungieren. Das erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der Technologie sowie die Fähigkeit, deren Mehrwert überzeugend zu vermitteln. Gezielte Weiterbildungsprogramme unterstützen Führungskräfte dabei, diese komplexe Aufgabe zu meistern – von der strategischen Implementierung bis zur Etablierung einer innovations- und lernfreudigen Unternehmenskultur.

Besondere Herausforderungen für den Mittelstand

Mittelständische Unternehmen stehen bei der Implementierung umfassender Weiterbildungsprogramme vor spezifischen Herausforderungen. Anders als Großkonzerne verfügen sie häufig über begrenztere finanzielle und personelle Ressourcen für Qualifizierungsmaßnahmen und technologische Innovationen. Diese Situation erfordert besonders effiziente und zielgerichtete Weiterbildungsstrategien.

Die zunehmende Verfügbarkeit digitaler Lernplattformen – wie Coursera – eröffnet dem Mittelstand hier neue Perspektiven. Diese Plattformen ermöglichen eine flexible und kosteneffiziente Qualifizierung der Belegschaft – von KI-spezifischen Fachkompetenzen bis hin zu übergreifenden Führungsqualitäten. Der Erfolg solcher digitalen Weiterbildungsformate basiert auf ihrer Kombination aus hoher inhaltlicher Qualität, zeitlicher Flexibilität und direkter praktischer Anwendbarkeit. Sie ermöglichen es mittelständischen Unternehmen, trotz begrenzter Ressourcen systematische und nachhaltige Personalentwicklung zu betreiben.

Fazit – Weiterbildung als Katalysator der digitalen Transformation

Systematische Weiterbildung ist keine Option, sondern strategische Notwendigkeit für die erfolgreiche Integration von KI-Technologien. Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt qualifizieren, schaffen nicht nur die technischen Voraussetzungen für digitale Innovation, sondern sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile in einem zunehmend technologiegetriebenen Marktumfeld.

Das transformative Potenzial der Künstlichen Intelligenz erfordert dabei einen ganzheitlichen Ansatz, der technologische Innovation mit systematischer Personalentwicklung verbindet. Erfolgreiche Unternehmen etablieren eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und binden ihre Mitarbeitenden aktiv in den Transformationsprozess ein.

Besonders der Mittelstand kann durch gezielte Qualifizierungsstrategien seine Zukunftsfähigkeit stärken. Die Kombination aus technologischer Kompetenz und mittelständischer Agilität ermöglicht es, Innovationen schnell umzusetzen und neue Marktchancen zu erschließen. Systematische Weiterbildung wird damit zum Schlüssel für eine erfolgreiche digitale

Transformation – sie befähigt Unternehmen, aktuelle Herausforderungen zu meistern und ihre Marktposition nachhaltig zu stärken.

[1] Gen AI: A cognitive industrial revolution vom 7. Juni 2024, abgerufen am 21.01.2025

[2] Im Rahmen der Coursera-Studie im Auftrag von Arlington Research wurden im März 2024 insgesamt 150 Entscheidungsträger in Unternehmen in Deutschland aus Industrie, Handel sowie IT, Transport und Logistik mit 50 bis 200 Mitarbeitenden, die für Auswahl und Erwerb von Mitarbeiterschulungen verantwortlich sind, online über Weiterbildungsthemen befragt. Zudem wurden 200 Mitarbeitende befragt, von denen 91 Prozent berufliche Weiterbildungen angeboten bekommen und 87 Prozent bereits an diesen teilgenommen haben.

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EDR, XDR, SIEM oder MDR? SoftwareOne gibt einen Überblick über die Grundstrategien für die Abwehr von Angriffen

Schäden durch Cyber-Kriminalität auf neuem Rekordhoch – so schützen sich Unternehmen effektiv

Die IT-Bedrohungslandschaft entwickelt sich rasant und verursachte im letzten Jahr allein in Deutschland wirtschaftliche Schäden in Höhe von 266,6 Milliarden Euro. Dies stellt einen Anstieg von etwa 29 Prozent im Vergleich zum Vorjahr dar und übertrifft sogar den bisherigen Rekordwert aus dem Jahr 2021.

Eine Untersuchung des Digitalverbands Bitkom zeigt, dass 81 Prozent aller deutschen Unternehmen in den vergangenen zwölf Monaten von Diebstahl von Daten und IT-Geräten sowie von digitaler und analoger Industriespionage oder Sabotage betroffen waren. Besonders besorgniserregend ist, dass sich inzwischen zwei Drittel (65 Prozent) der Unternehmen durch Cyberangriffe in ihrer Existenz bedroht sehen. Es handelt sich also keineswegs um ein Problem der “Anderen”. Unternehmen aller Größen und Branchen sind gefordert, sich zu schützen.

Um sich abzusichern ist es für Unternehmen unerlässlich einen gesamtheitlichen Ansatz zu verfolgen und die Richtige Kombination der relevanten Lösungen zu wählen. Endpoint Detection and Response (EDR), Extended Detection and Response (XDR), Security Information and Event Management (SIEM) und Managed Detection and Response (MDR) bieten unterschiedliche Ansätze zur Abwehr von Cyberbedrohungen. SoftwareOne beleuchtet ihre Stärken und Schwächen, um IT-Sicherheitsexperten einen Kurzüberblick zu geben.

EDR: Endpunktschutz im digitalen Raum

EDR konzentriert sich auf die Überwachung und Absicherung von Endgeräten in Netzwerken. Alle Bewegungen im System werden kontrolliert und registriert. EDR-Lösungen analysieren alle Aktivitäten an den Endpunkten und reagieren sofort auf Auffälligkeiten.

Stärken:

• Echtzeitüberwachung von Endpunkten mit direkter Reaktion auf erkannte Bedrohungen
• Präzise Erkennung von Angriffen, bevor sich diese über ein Netzwerk ausbreiten
• Regelmäßige Updates stellen sicher, dass neue Bedrohungen zeitnah erkannt werden

Schwächen:

• Begrenzung auf Endpunkte ohne Einbeziehung von Netzwerken und Cloud-Umgebungen
• Potenziell erhöhte Fehlalarmquote kann zu einem höheren administrativen Aufwand führen

EDR spielt eine entscheidende Rolle beim Schutz von Remote-Mitarbeitern, indem es die Endgeräte außerhalb des Unternehmensnetzwerks überwacht und so verhindert, dass Cyberkriminelle diese als Einfallstor für Angriffe auf die Unternehmensinfrastruktur nutzen.

XDR: Integration von Bedrohungsdaten

XDR erweitert den Sicherheitsansatz über Endpunkte hinaus, indem es Daten aus verschiedenen Quellen wie Netzwerken, Servern und Cloud-Umgebungen integriert – zum Beispiel aus Netzwerken, Servern und Cloud-Umgebungen. XDR erweitert den überwachten Raum und bietet eine umfassende Übersicht über die gesamte IT-Landschaft.

Stärken:

• Ganzheitliche Erfassung von Bedrohungen, die verschiedene Bereiche der IT-Infrastruktur betreffen
• Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von komplexen Bedrohungsmustern
• Reduktion der Anzahl separater Sicherheitstools durch konsolidierte Lösungen

Schwächen:

• Höhere Implementierungs- und Betriebskosten im Vergleich zu EDR
• Verarbeitung großer Datenmengen erfordert erhebliche Analysekapazitäten

XDR ermöglicht die Erkennung komplexer, mehrstufiger Angriffe durch die Korrelation von Daten aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, Endgeräten und Netzwerken, wodurch beispielsweise Phishing-Attacken in Verbindung mit nachfolgenden Malware-Infektionen und verdächtigen Netzwerkaktivitäten frühzeitig identifiziert werden können. Zudem unterstützt XDR die proaktive Bedrohungssuche und automatisierte Reaktionen, wie die sofortige Isolation infizierter Geräte oder die Sperrung kompromittierter Konten, was eine schnellere und effizientere Abwehr von Cyberangriffen ermöglicht.

SIEM: Zentrale Erfassung und Analyse aufschlussreicher Daten

Lösungsansätze für SIEM sammeln und analysieren sicherheitsrelevante Daten aus dem gesamten Netzwerk. Sie fungieren als Protokollführer, der jede Interaktion in der IT-Umgebung dokumentiert und Abweichungen frühzeitig erkennt.

Stärken:

• Daten zu Sicherheitsereignissen werden aus verschiedenen Quellen zentral gesammelt und auf Korrelationen untersucht
• Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und regulatorischer Anforderungen
• Erweiterte Analysefunktionen zur Identifikation von Anomalien und potenziellen Angriffen

Schwächen:

• Viele manuelle Prozesse ohne automatisierte Reaktion auf erkannte Bedrohungen
• Große Datenmengen können die Effizienz von Sicherheitsanalysten beeinträchtigen

Das System kann beispielsweise ungewöhnliche Anmeldeversuche in Verbindung mit verdächtigen Netzwerkaktivitäten und unerwarteten Dateitransfers korrelieren, um komplexe Angriffsmuster frühzeitig zu identifizieren und automatisierte Reaktionen wie das Sperren von Benutzerkonten oder die Isolation betroffener Systeme einzuleiten

MDR: Externe Sicherheitsüberwachung

MDR bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Verantwortung für ihre IT-Sicherheit an spezialisierte Dienstleister abzugeben. Mit einem externen Team, das rund um die Uhr auf Bedrohungen achtet und direkt auf sie reagiert, lässt sich der Schutz optimieren.

Stärken:

• 24/7-Überwachung durch Cybersicherheitsexperten, ohne interne Ressourcen zu belasten
• Zugang zu modernsten Technologien ohne Investitionen in Hardware und Schulungen
• Entlastung der internen IT-Abteilung, die sich auf andere strategische Aufgaben konzentrieren kann

Schwächen:

• Abhängigkeit von einem externen Dienstleister erfordert ein hohes Maß an Vertrauen
• Zusätzliche Kosten für den laufenden Betrieb des Sicherheitsservices

Ein konkreter Anwendungsfall für MDR ist die schnelle Erkennung und Eindämmung eines mehrstufigen Angriffs: MDR-Experten können beispielsweise ungewöhnliche Anmeldeversuche in Verbindung mit verdächtigen Netzwerkaktivitäten erkennen, den Angriff in Echtzeit analysieren und sofort Gegenmaßnahmen einleiten, wie die Isolation betroffener Systeme oder die Sperrung kompromittierter Konten, um die Ausbreitung des Angriffs verhindert und den potenziellen Schaden minimieren.

Alle Kraft für die Auswahl der geeigneten Cybersicherheitslösung

Die Wahl der richtigen Cybersicherheitslösung – sei es EDR, XDR, SIEM oder MDR – hängt von den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ab. Größe, Budget und die vorhandenen IT-Ressourcen bestimmen den Kurs. In einer immer komplexeren Bedrohungslandschaft gleicht ein integrierter Ansatz, der verschiedene Lösungen vereint, der optimal vorbereiteten Reise eines Raumschiffs. Er ermöglicht es, sicher durch die Weiten des Cyberspace zu navigieren und auch auf unerwartete Angriffe gezielt zu reagieren.

In einer Zeit, in der Cyberangriffe Geschäftsmodelle zum Erliegen oder sogar zum Scheitern bringen, sind Investition in Cybersicherheit nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein entscheidender Faktor für den Geschäftserfolg. Unternehmen, die proaktiv und umfassend an ihrer digitalen Sicherheit arbeiten, schaffen nicht nur Schutz, sondern auch Vertrauen und einen Wettbewerbsvorteil in der zunehmend vernetzten Geschäftswelt.

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Wie die Digitale Transformation die Rolle der IT in Unternehmen verändert.

Der CIO: auf dem Weg zum strategischen Berater

Schon längst hat die Digitalisierung tiefgreifenden Einfluss auf den privaten und beruflichen Alltag. Auch Unternehmen müssen Lösungen finden, um die Herausforderungen der Digitalen Transformation bewältigen zu können. Diese bringt vielfältige Umbrüche und vor allem technologische Veränderungen mit sich, wie etwa Big Data, Cloud, Industrie 4.0 und Mobile Enterprise – um nur einige Schlagworte zu nennen. All diesen Themen können Unternehmen nicht mehr aus dem Weg gehen. Doch um sich den neuen technologischen Herausforderungen erfolgreich zu stellen, ist auch eine Transformation der IT-Abteilung innerhalb des Unternehmens erforderlich. Geschäftsführer und IT-Verantwortliche müssen sich deshalb fragen, ob Rolle und Struktur der internen Unternehmens-IT so gestaltet sind, dass sie den aktuellen Anforderungen an digitale Transformationsprozesse gerecht werden können – oder ob eine Umstrukturierung erforderlich ist.

Herausforderungen und Veränderungsprozesse

Studien belegen, dass europäische Unternehmen eher Mittelmaß sind, was die Umsetzung der nötigen digitalen Veränderungsprozesse angeht. Firmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit mittel- und langfristig erhalten wollen, sind gefordert, Technologien wie Big Data oder Internet of Things einzusetzen, neue Geschäftsmodelle, Unternehmenskonzepte und -strategien zu entwickeln und auf ein verändertes Kunden- und Nutzerverhalten angemessen zu reagieren. Zudem verkürzen sich Technologie-, Entwicklungs- und Marktzyklen um ein Vielfaches, sodass Unternehmen in Echtzeit auf Marktveränderungen reagieren müssen, um weiterhin erfolgreich im Wettbewerb bestehen zu können. Führungskräften kommt dabei die Aufgabe zu, Antworten auf die Herausforderungen der Digitalen Transformation zu finden und entsprechende Digitalisierungsstrategien zu entwickeln. Dabei geht es vor allem um die Überführung von analogen Daten und Prozessen in digitale Strukturen. Um diese technologische Transformation zu meistern, müssen Unternehmen die Rolle und Struktur ihrer IT-Abteilung analysieren und gegebenenfalls anpassen.

Umstrukturierung der IT-Abteilung

Das Datenvolumen in den Unternehmen hat massiv zugenommen. Grund dafür sind unter anderem die Digitalisierung von Geschäftsprozessen sowie die steigende Anzahl an Fachanwendungen und Prozessen aus der Cloud. Die Menge der Softwareanwendungen in den unterschiedlichen Fachabteilungen eines Unternehmens hat sich in den letzten Jahren verdoppelt – ebenso wie die Zahl der Anwender. Im Zuge dessen entstehen in vielen Fachbereichen Insellösungen, die die Komplexität der gesamten IT-Infrastruktur im Unternehmen steigern – und damit auch den Aufwand für die IT-Verantwortlichen. Hinzu kommt, dass Fachbereiche häufig Public Clouds und eigene mobile Endgeräte einsetzen, die ebenfalls in die vorhandene IT-Infrastruktur zu integrieren sind. Die Anbindung von Cloud-Anwendungen und mobilen Geschäftsprozessen an bestehende IT-Prozesse stellt darum eine besonders große Herausforderung dar. Zudem müssen Schnittstellen programmiert werden, damit Kunden, Lieferanten und Mitarbeiter über unterschiedliche Endgeräte auf verschiedene Lösungen zugreifen können – ohne dass Informationen verloren gehen. Um all diese Herausforderungen zu meistern, ist unumgänglich, die unternehmensinterne IT-Abteilung diesen Anforderungen entsprechend zu strukturieren. Denn sie muss in Zukunft in zwei Bereichen agieren: Ein Teil der IT-Verantwortlichen muss den täglichen Betrieb sicherstellen, während der andere Teil die Fachbereiche und die Geschäftsführung im Hinblick auf die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und -prozesse berät.

Der CIO wird zum strategischen Partner

Wenn die IT-Infrastruktur eines Unternehmens komplexer wird, verändern sich auch die Aufgabenschwerpunkte der CIOs: vom klassischen IT-Support hin zum Unterstützer und Impulsgeber der Fachbereiche bei digitalen Veränderungs- und Anpassungsprojekten. CIOs werden zu wichtigen Beratern der Fachbereiche, sie unterstützen die Umsetzung digitaler Strategien und verantworten die Integration neuer Anwendungen in die bestehenden IT-Systeme. Dabei können sie als Experten für Themen wie Datenschutz, Technologieauswahl, Anwendungs-Integration und Sourcing-Strategien, ihre Position im Unternehmen weiter stärken und ausbauen. Schon heute unterstützen CIOs laut einer aktuellen Studie zum Markt für IT-Beratung und IT-Service in Deutschland ihre Unternehmen maßgeblich bei der Erreichung folgender Ziele: Prozessoptimierung, Wachstum und Expansion, Orientierung am Kunden/Kundenbindung und -Gewinnung sowie Kostenreduktion/-optimierung.

Neue Formen der Zusammenarbeit

Durch die Digitale Transformation entstehen im Unternehmen neue Formen der Zusammenarbeit mit externen Partnern wie Lieferanten, Beratungs- und IT-Dienstleistern sowie mit Kooperationspartnern für die Entwicklung und Vermarktung von Produkten und Services. Ebenso gestaltet sich die interne Zusammenarbeit im Unternehmen neu – und vor allem das Verhältnis zwischen den Fachabteilungen und der IT. Dadurch ergeben sich neue Herausforderungen auf beiden Seiten: Für die Fachbereiche bedeutet die neue Form der Zusammenarbeit, dass sie ganzheitlich denken und angrenzende Abteilungen sowie die IT frühzeitig in ihre Planung einbeziehen müssen. Denn nur dadurch lassen sich Insellösungen vermeiden und gemeinsame Lösungen im Sinne eines End-to-End-Konzepts finden. Damit die IT-Abteilung als strategischer Partner an der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und -prozesse mitwirken und die Anforderungen aus den Fachabteilungen schnell umsetzen kann, muss sie jedoch auch deutlich agiler werden. Dazu gehört auch, heterogene Strukturen zu akzeptieren und zum Beispiel agile Projektmethoden wie Scrum einzuführen. Des Weiteren ist der Aufbau von Systemintegrations- und Cloud-Kompetenzen eine zusätzliche Herausforderung. Es gilt, die klassische IT-Infrastruktur mit neuen Anwendungen zu kombinieren, um dadurch eine hybride IT-Umgebung zu schaffen. Silo-Strukturen müssen aufgelöst und die Effizienz der Gesamt-IT erhöht werden. Als Berater unterstützt der CIO das Unternehmen mit modernen IT-Sourcing-Konzepten und bei der  Auswahl neuer IT-Dienstleister, die Fach- und Branchenkompetenzen mit hoher IT-Umsetzungskompetenz mitbringen sollten.

Fazit

Die Digitale Transformation führt zu vielfältigen – sowohl technischen als auch organisatorischen – Veränderungsprozessen in Unternehmen. Die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, kürzere Technologiezyklen und die Digitalisierung analoger Prozesse und Daten sind nur einige der Herausforderungen, denen sich Unternehmen gegenüber sehen. Um diese erfolgreich zu bewältigen, sollte die IT-Abteilung so strukturiert werden, dass sie sowohl operativ als auch beratend agieren kann. Ressourcen müssen entsprechend geschaffen werden, sodass der CIO sich auf die Rolle als strategischer Partner für die Fachabteilungen konzentrieren kann.

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Customer Relationship Management (CRM) ist längst mehr als nur ein Werkzeug zur Kontaktverwaltung. Es ist eine strategische Plattform, die Unternehmen hilft, Kundenbeziehungen zu vertiefen, Verkaufsprozesse zu optimieren und den geschäftlichen Erfolg nachhaltig zu steigern. Doch wie lässt sich dieser Erfolg konkret messen? Welche Key Performance Indicators (KPIs) sollten Unternehmen im Auge behalten, um den wahren Nutzen ihres CRM-Systems zu verstehen und zu maximieren?

Erfolg messen mit CRM: Welche KPIs wirklich zählen

Eine klare Messung ist entscheidend, um die Wirksamkeit von CRM-Strategien zu beurteilen. Nur durch die Analyse relevanter Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Prozesse kontinuierlich verbessern.

Warum KPIs im CRM unverzichtbar sind

KPIs dienen als Orientierungshilfe, um die Wirksamkeit von Strategien und Prozessen zu bewerten. Im Kontext eines CRM-Systems helfen sie, die Performance von Vertriebs-, Marketing- und Kundenservice-Aktivitäten zu überprüfen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Ohne klare KPIs besteht die Gefahr, wichtige Trends zu übersehen oder Ressourcen ineffizient einzusetzen.

Die wichtigsten CRM-KPIs im Überblick

Es gibt zahlreiche KPIs, die je nach Branche, Unternehmensgröße und strategischen Zielen variieren können. Im Folgenden stellen wir die wichtigsten Kennzahlen vor, die in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Kundenservice von Bedeutung sind.

1. Vertrieb: Abschlussrate (Close Rate)

Die Abschlussrate gibt an, wie viele Leads oder Opportunities tatsächlich in einen Verkaufsabschluss umgewandelt werden konnten. Sie wird berechnet, indem die Anzahl der abgeschlossenen Deals durch die Gesamtzahl der Opportunities geteilt wird.

Warum wichtig: Diese Kennzahl zeigt, wie effektiv Ihr Vertriebsteam arbeitet und wie gut die Prozesse auf potenzielle Kunden abgestimmt sind.

2. Vertrieb: Durchschnittlicher Auftragswert (Average Deal Size)

Dieser KPI misst den durchschnittlichen Wert der abgeschlossenen Geschäfte über einen bestimmten Zeitraum.

Warum wichtig: Der durchschnittliche Auftragswert hilft, den finanziellen Erfolg von Vertriebsstrategien zu bewerten und festzustellen, ob Upselling- oder Cross-Selling-Maßnahmen erfolgreich sind.

3. Marketing: Lead Conversion Rate

Dieser KPI zeigt, wie viele generierte Leads tatsächlich in zahlende Kunden umgewandelt wurden. Die Berechnung erfolgt, indem die Anzahl der konvertierten Leads durch die Gesamtzahl der Leads geteilt wird.

Warum wichtig: Diese Kennzahl gibt Aufschluss darüber, wie effektiv Marketingkampagnen sind und ob die richtigen Zielgruppen angesprochen werden.

4. Marketing: Cost per Lead (CPL)

Der Cost per Lead misst die Kosten, die für die Generierung eines einzelnen Leads anfallen.

Warum wichtig: Diese Kennzahl hilft, die Effizienz verschiedener Marketingkanäle zu vergleichen und das Budget optimal einzusetzen.

5. Kundenservice: Kundenzufriedenheit (Customer Satisfaction Score, CSAT)

Der CSAT-Wert gibt an, wie zufrieden Kunden mit einem bestimmten Service oder Produkt sind. Kunden werden gebeten, ihre Zufriedenheit auf einer Skala zu bewerten (z. B. von 1 bis 5).

Warum wichtig: Zufriedene Kunden sind loyaler und tragen langfristig zum Erfolg des Unternehmens bei.

6. Kundenservice: Net Promoter Score (NPS)

Der NPS misst die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde das Unternehmen oder Produkt weiterempfiehlt. Kunden werden gefragt, wie wahrscheinlich sie eine Weiterempfehlung auf einer Skala von 0 bis 10 bewerten.

Warum wichtig: Ein hoher NPS zeigt an, dass das Unternehmen eine starke Kundenbindung aufgebaut hat.

7. Kundenbindung: Kundenabwanderungsrate (Churn Rate)

Die Churn Rate gibt an, wie viele Kunden innerhalb eines bestimmten Zeitraums das Unternehmen verlassen haben.

Warum wichtig: Diese Kennzahl ist entscheidend, um den Erfolg von Kundenbindungsmaßnahmen zu bewerten und Schwachstellen im Service zu identifizieren.

CRM-KPIs in der Praxis

Die Auswahl der richtigen KPIs ist nur der erste Schritt. Ebenso wichtig ist es, diese Kennzahlen regelmäßig zu überprüfen, zu analysieren und im Kontext der Unternehmensziele zu bewerten. Hier sind einige Best Practices, um CRM-KPIs effektiv einzusetzen:

1. Klare Zielsetzung

Definieren Sie konkrete Ziele, die Sie mit Ihrem CRM-System erreichen möchten. Zum Beispiel: „Steigerung der Abschlussrate um 10 % innerhalb von sechs Monaten.“

2. Automatisierung nutzen

Moderne CRM-Systeme bieten Tools zur automatischen Datenerfassung und Berichterstellung. Nutzen Sie diese, um Fehler zu minimieren und Zeit zu sparen.

3. Regelmäßige Reports

Erstellen Sie regelmäßige Berichte, um Fortschritte zu überprüfen und Anpassungen vorzunehmen. Dabei sollte auch das gesamte Team in die Analyse eingebunden werden.

4. Daten visualisieren

Dashboards und Diagramme helfen, komplexe Daten anschaulich darzustellen und Trends leichter zu erkennen.

5. Feedback einholen

Nutzen Sie die Einblicke aus den KPIs, um interne Prozesse zu optimieren und auf Kundenfeedback einzugehen.

Fazit: Die richtige Kombination macht den Unterschied

Der Erfolg eines CRM-Systems steht und fällt mit der Auswahl und Nutzung der richtigen KPIs. Während jede Kennzahl für sich wertvolle Einblicke bietet, liegt der wahre Mehrwert in der Kombination und Interpretation der Daten. Unternehmen, die KPIs strategisch einsetzen, profitieren von besseren Entscheidungen, effizienteren Prozessen und langfristig zufriedeneren Kunden. Nutzen Sie Ihr CRM-System als datengetriebenes Steuerungsinstrument – und messen Sie Ihren Erfolg!

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Daten sind das Wasser auf den Mühlen von Künstlicher Intelligenz. Liegen sie nicht in ausreichender Qualität und Quantität vor, bringt auch der Einsatz KI-gesteuerter Chatbots wenig.

KI funktioniert nicht ohne Datenmanagement

Muster in großen Datenmengen zu erkennen, um daraus selbstständig Entscheidungen zu treffen – dies ist der Wesenskern von Machine Learning, der gegenwärtig wohl gängigsten Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Damit ist schon gesagt, womit KI steht und fällt: Datenverwaltung und Stammdatenmanagement müssen auf dem neuesten Stand sein. Nur was man vorne hineinsteckt, kann am Ende zu einem brauchbaren Ergebnis führen.

KI-Ansätze gibt es in der Unternehmenswelt heute zuhauf, denkt man etwa allein an die zahlreichen Kundenservice-Chatbots auf Webseiten. Häufig jedoch leisten sie nicht, was sie sollen. Feedback-Möglichkeiten sind eingeschränkt, es hakt in der Kommunikation, falsche oder unpräzise Antworten verwirren den User nur. Grund dafür ist zumeist ein unzureichendes Datenmanagement, das im Hintergrund, wo immer mehr Anwendungen miteinander kommunizieren, zum Chaos führt. Aufgrund unterschiedlicher Datenquellen, die nicht aufeinander abgestimmt sind, scheint es, als würde man eine Krake füttern, über die man keine Kontrolle hat.

In einem Kundenprojekt – ein Softwarehersteller, der digitale Applikationen entwickelt – stellte Solita fest: Das Development arbeitet zwar mit agilen Methoden und hat seine Entwicklungsdaten unter Kontrolle. Daten aus anderen Abteilungen und Systemen, zum Beispiel Finance, zu erhalten, sei jedoch schwer bis unmöglich. Weil zunächst einmal die Grundlage geschaffen werden musste, um dem KI-System die richtigen Daten zur Verfügung zu stellen, dehnte sich das Projekt von den ursprünglich avisierten drei Monaten auf 1,5 Jahre aus.

Entscheidungen, die eine KI auf Grundlage eines inkonsistenten Datenwusts trifft, sind in ihrer Aussagekraft fragwürdig. Wer die folgenden drei Grundregeln beachtet, sorgt dafür, dass es nicht soweit kommt. Sie bilden das Fundament eines guten Datenmanagements und sind die Voraussetzung für das Funktionieren von KI-Technologien.

1. Data Scientists raus aus dem Elfenbeinturm!

In dem Maße, wie Daten angesichts ihrer schieren Menge in den vergangenen Jahren an Bedeutung gewonnen haben, betrachten viele Menschen in Unternehmen ihr Handling inzwischen als eine Kernaufgabe. So prosperiert das Berufsfeld der Data Scientists. Kurioserweise sind diese nur selten an der Kernentwicklung neuer Anwendungen beteiligt, bei denen Daten eine wichtige Rolle spielen.

Der Grund: Data Scientists sind oft Teil der IT- oder Business-Intelligence-Abteilung. Vielmehr sollte ihre Rolle aber auch in Vertrieb, Marketing oder Finanzwesen verankert werden. Dies fördert ihre Kommunikation untereinander und sie können andere Abteilungen mit ihren Erkenntnissen bereichern. Erst dann ist sichergestellt, dass ein gemeinsamer Backlog vorliegt, eine Datenfreigabe eingerichtet wird und alle mit demselben Datenmaterial arbeiten. APIs und Datentools sorgen dafür, dass jede Anwendung über die richtigen Daten verfügt.

2. Gemeinsames Verständnis zwischen IT und Fachabteilung

Künstliche Intelligenz technisch zum Laufen zu bringen, ist vom Grunde her einfach. Alle Daten müssen dafür der KI-Engine übergeben werden. Problem in der Praxis: Die für die Datenanlieferung verantwortlichen Personen aus IT und Fachabteilungen sitzen selten gemeinsam an einem Tisch. Nur aber wenn sie zusammenarbeiten und sich gegenseitig verstehen, lässt sich

überhaupt erst ein gemeinsames Verständnis für das Datenmanagement im Hinblick auf eine funktionierende KI entwickeln.

Dafür muss man sich einen Überblick über alle Systeme und Bedürfnisse verschaffen und sie miteinander verknüpfen. Datenmanagementsysteme sollten deshalb über ein Ampelsystem verfügen. Jedes darin aufgelistete System erhält eine Farbe: Rot bedeutet, dass die Daten für andere Tools nicht verfügbar sind, gelb, dass sie in verschiedenen Systemen liegen, und grün steht für Daten, die in Echtzeit verfügbar und skalierbar sind. Damit KI funktioniert, bedarf es genau dieser Übersicht. Sonst nämlich passiert folgendes: Mit viel Ambitionen wird ein KI-basierter Chatbot für die automatisierte Kundenbetreuung eingeführt, nur weiß dieser gar nicht, ob der Kunde in der Vergangenheit überhaupt bereits einmal etwas gekauft hat.

Investitionen in KI sind immer strategisch. Man kann damit keine strategischen Lücken, sprich Mängel in der Datenqualität, schließen. Liegen diese vor, wird der Kundendienst auch durch Einführung eines Chatbots nicht besser. Deshalb sind Daten das Wasser auf den Mühlen von KI. Sie ermöglichen bessere Kundenerfahrungen erst dann, wenn sie in Qualität und Quantität dort vorliegen, wo sie Nutzen stiften können.

3. Daten in den Mittelpunkt von Unternehmensstrategie und -architektur!

Wer den vorigen Schritt geht, stellt Daten bereits automatisch in den Mittelpunkt der Unternehmensstrategie und -architektur. Beginnen sollte man mit dem Stammdatenmanagement. Kunden- und Kontaktdaten, Verträge, Beschäftigtendaten gehören in eine intelligente Datendrehscheibe wie Semarchy. Damit ist sichergestellt, dass verschiedene Anwendungen sie gemeinsam (über APIs) nutzen können.

Wie managed ein großes Unternehmen nun die Datenverfügbarkeit, wenn sieben Datenzulieferer und Datentool-Anbieter mit am Tisch sitzen? Dafür muss es alle Partner im Daten-Ökosystem an einen Tisch bringen. Wer es gewohnt ist, die Verantwortung einem einzigen Anbieter zu übertragen, muss sie bei diesem Ansatz zwischen vielen verschiedenen Parteien und Anbietern aufteilen. Einfach ist es nicht, einen solchen Wandel in der unternehmensweiten Denkweise herbeizuführen und die Daten in den Mittelpunkt des Geschäfts- und IT-Managements zu stellen. Nur so aber trägt eine Initiative für künstliche Intelligenz letztlich Früchte.

ChatGPT & Co. in betriebliche Prozesse deutscher KMUs zu integrieren, ist nicht einfach.

Wie jede Veränderung, so ist auch das Thema generativer KI in Deutschland erst einmal schwierig. Skepsis und Reserviertheit finden sich vielerorts. Hier muss man daher grundsätzlich herangehen: Was ist und kann genAI überhaupt? Schnell wird dann klar: Ähnliche Techniken gibt es schon viel länger und sie werden schon vielseitig eingesetzt. Neu ist allerdings, dass sie nun konsumierbar und deshalb in aller Munde sind.

Dies so einzuordnen, ist für KMUs schwierig, wenn sie die ganze Entwicklung, d.h. die Transformation und Digitalisierung, nicht mitgegangen sind. Das bedeutet: digital zu sein, mit (vielen) Daten zu arbeiten, zu verstehen, was ein Algorithmus ist und dass man mit Automatismen arbeiten kann. Natürlich gibt es auch in Deutschland Front Runner, aber die großen Mehrheit ist von dem Thema noch relativ weit weg.

Was sind die gebräuchlichsten Use Cases?

Ein Unternehmen hat zum Beispiel ein großes Kundennetzwerk und möchte seine Kunden automatisiert durch einen Chatbot unterstützen. Die bisherigen solcher Assistenten, wie man sie von vielen Firmenseiten kennt, sind erst mal dumm und müssen stark vorkonfiguriert werden, bis sie dann linear wachsen. KI soll aber mitdenken und kann hier durch einen guten Algorithmus schlaue Antworten geben. In solche Assistenten kann man ChatGPT einbauen. Natürlich funktioniert ein genAI-unterstützter Assistent nicht grundsätzlich besser. Wichtig ist

es daher, sich den Use Case zunächst genau anzuschauen, um zu beurteilen, ob genAI-Einbindung hier überhaupt sinnvoll ist.

Wenn es an der technischen Bereitschaft mangelt

Ein weiteres beliebtes Thema ist der Einsatz von genAI im Verkauf. KI schlägt zum Beispiel aus einer Liste von Kontakten im CRM diejenigen vor, die die Servicefachkraft als erstes anrufen soll. Aus Feldversuchen bei Kunden weiß Solita, dass Telefonate bis zu 25 Prozent erfolgreicher sind, wenn klar ist, welche Personen man zu welchem Thema ansprechen sollte.

Dafür müssen die CRM-Daten jedoch entsprechend aufbereitet sein, was keineswegs überall der Fall ist. Grundsätzlich muss jedes Unternehmen deshalb versuchen, das eigene Geschäft digitaler zu betrachten, um den Mehrwert einer genAI überhaupt erst einordnen zu können. Daten müssen in höherer Qualität und miteinander verbunden zur Verfügung stehen, damit man überhaupt mit den ersten AI-Experimenten starten kann.

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Generative KI erleichtert den Arbeitsalltag, doch ihr Einsatz ist mit Risiken verbunden. Forcepoint gibt Tipps, wie sich das Potenzial von ChatGPT, Copilot, Gemini und Co. ausschöpfen lässt, ohne Datenschutz und Datensicherheit zu gefährden.

7 Best Practices gegen GenAI-Wildwuchs im Unternehmen

Generative KI nimmt Mitarbeitern viele zeitraubende Tätigkeiten ab und macht sie effizienter. Kein Wunder, dass sie die praktischen Helfer im Arbeitsalltag nutzen wollen und oft loslegen, ohne auf offiziell vom Unternehmen eingeführte Tools zu warten. Dadurch entstehen allerdings erhebliche Risiken: Es drohen nicht nur Datenschutzverletzungen und der Abfluss sensibler Firmendaten, sondern auch unfaire oder falsche Entscheidungen, wenn Mitarbeiter den KI-Ergebnissen zu sehr vertrauen und Bias oder Fehler übersehen. Hinzu kommen Haftungsfragen, sollte es zu Diskriminierung, Fehlentscheidungen oder Urheberrechtsverletzungen durch den KI-Einsatz kommen. Unternehmen benötigen daher dringend einen Plan, wie sie mit GenAI umgehen und neue Tools sicher einführen können. 

Nach Erfahrung des Sicherheitsspezialisten Forcepoint hat sich das folgende Vorgehen bewährt:

1. Standardprozess aufsetzen

Unternehmen benötigen einen immer gleich ablaufenden Prozess für die Beantragung, Bewertung und Genehmigung neuer KI-Tools sowie deren anschließende Einführung und Absicherung. Der standardisierte Prozess sorgt dafür, dass die Tools alle internen Anforderungen – etwa hinsichtlich Nutzen, Kosten und Datenschutz – erfüllen und stets nach den gleichen Maßstäben ausgewählt werden. Zudem verhindert er, dass Tools auf Umwegen ins Unternehmen gelangen und ohne Schulung der Mitarbeiter oder ausreichende Sicherheitsmaßnahmen eingesetzt werden.

2. KI-Council einrichten

Da KI viele Unternehmensbereiche betrifft, nicht nur die jeweilige Fachabteilung, die ein neues Tool einführen möchte, ist die Gründung eines KI-Councils sinnvoll. Dabei handelt es sich um ein Gremium, das Experten unter anderem aus der IT, dem Security-Team und der Rechtsabteilung vereint und eng mit den Fachabteilungen zusammenarbeitet. Es bewertet nicht nur alle Anwendungsfälle und KI-Tools individuell, sondern stellt auch sicher, dass keine überflüssigen Tools eingeführt werden. Zudem steht es den Fachabteilungen beratend zur Seite und kommuniziert die Vorteile und Erfolge von GenAI-Projekten im Unternehmen, um deren Akzeptanz zu steigern.

3. Prioritäten setzen

Die Einführung neuer Technologien und Anwendungen geht immer mit Herausforderungen und Veränderungen einher. Daher sollten Unternehmen, gerade in der Anfangsphase ihrer GenAI-Reise, nicht zu viele KI-Tools parallel einführen, um sich nicht in mehreren Projekten zu verlieren. Besser ist es, Prioritäten zu setzen und sich zunächst auf ein, zwei Anwendungsfälle und Tools zu konzentrieren, die einen sehr großen Nutzen bringen oder für mehrere Abteilungen attraktiv sind. Die bei der Einführung gesammelten Erfahrungen helfen dann, weitere Tools schneller und reibungsloser im Unternehmen zu etablieren.

4. Mitarbeiter schulen

Nach der Auswahl und Einführung neuer KI-Tools sollten Unternehmen ihre Mitarbeiter nicht mit ihnen allein lassen. Die künftigen Anwender benötigen Richtlinien zum Umgang mit den Tools – sie müssen wissen, was erlaubt ist und was nicht und welche Risiken bestehen. Notwendig sind Schulungen, in denen über die Richtlinien aufgeklärt wird und in denen Mitarbeiter die Arbeit mit den Tools ausprobieren können. Und in denen sie lernen, der KI nicht blind zu vertrauen, sondern Ergebnisse zu hinterfragen und zu überprüfen.

5. Nicht alles der KI überlassen

Automatisieren Unternehmen ihre Abläufe mithilfe von KI, sollten sie genau prüfen, welche Entscheidungen sie den Algorithmen überlassen und wo menschliche Kontrollen oder Entscheidungen notwendig sind. Hier geht es einerseits darum, diskriminierende und falsche Entscheidungen zu verhindern, andererseits darum, dem EU AI Act gerecht zu werden. Dieser sieht für KI-Systeme mit hohem Risiko, zu denen etwa solche in kritischen Infrastrukturen, im Personalbereich oder für Kreditprüfungen zählen, eine menschliche Aufsicht vor.

6. Zugang zu KI-Tools reglementieren

Damit Mitarbeiter tatsächlich nur geprüfte und genehmigte KI-Tools einsetzen, sollten Unternehmen den Zugang mit Sicherheitslösungen schützen, die Tools wie Cloud Access Security Broker (CASB), Zero Trust Network Access (ZTNA) und Secure Web Gateway (SWG) vereinen. Gute Lösungen erlauben es, den Zugriff auf Basis von Benutzern, Gruppen und anderen Kriterien zu reglementieren und die Richtlinien auch auf nicht verwalteten Geräten durchzusetzen. Beim Aufruf unautorisierter KI-Tools ist es möglich, Mitarbeiter zu einer bereits eingeführten Alternative weiterzuleiten.

7. Datenabflüsse verhindern

Richtlinien und Schulungen allein reichen nicht aus, um Datenschutzverletzungen oder Datenabflüsse wirksam zu verhindern. Schließlich kann es immer vorkommen, dass Mitarbeiter absichtlich oder versehentlich personenbezogene oder vertrauliche Daten bei KI-Tools eingeben oder hochladen. Lösungen für Datensicherheit verhindern das. Idealerweise erkennen und klassifizieren sie sensible Daten über alle Speicherorte des Unternehmens hinweg und unterbinden die Übertragung. Bei weniger kritischen Daten reicht oft schon ein Warnhinweis an den Mitarbeiter, bei hochkritischen Daten sollte der Transfer direkt blockiert werden.

„GenAI ist ein Produktivitätsbooster, auf den Unternehmen nicht verzichten sollten. Allerdings brauchen sie geeignete Prozesse und Lösungen, um die am besten geeigneten Tools auszuwählen, einzuführen und unautorisierte Nutzung sowie Datenabflüsse zu verhindern“, betont Fabian Glöser, Team Leader Sales Engineering bei Forcepoint in München. „Dabei sollten sie auch darauf achten, nicht zu viele Einzellösungen einzuführen. Besser sind Plattformen, in denen alle Lösungen optimal zusammenspielen und die einen zentralen Richtliniensatz nutzen, um Sicherheitsrichtlinien konsistent nicht nur auf GenAI, sondern auch E-Mail, Cloud-Services, das Web und alle anderen Kanäle anzuwenden, über die Daten abfließen können.“

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adesso-Studie zeigt zwischen den Hierarchieebenen deutliche Kluft in der Nutzung

GenAI im Arbeitsalltag: Das Top-Management prescht vor, Mitarbeitende sind zögerlich

Generative KI (GenAI) ist im Arbeitsalltag angekommen – doch Management und Mitarbeitende haben sehr unterschiedliche Sichtweisen auf den Einsatz, die Erwartungen und den Nutzen. Das belegt die aktualisierte und erweiterte GenAI- Studie des IT-Dienstleisters adesso, an der insgesamt 778 Führungskräfte und Mitarbeitende aus Deutschland, Österreich und der Schweiz (DACH) teilnahmen. Während die oberste Führungsriege bereits routiniert mit diesen Tools arbeitet, ist der Rest der Belegschaft oft zurückhaltender. 

Die Welt der Künstlichen Intelligenz hat sich mit der Einführung generativer KI-Modelle wie ChatGPT rasant weiterentwickelt. Diese Technologie hat das Potenzial, ganze Branchen durch die Automatisierung komplexer Aufgaben zu transformieren. adesso hat Verantwortliche und Mitarbeitende in Unternehmen gefragt, welche Rolle GenAI-Tools in ihrem Arbeitsalltag spielen. Die Antworten der Studienteilnehmerinnen und -teilnehmer liefern ein Stimmungsbild der Wirtschaft in der DACH-Region.

Erkenntnis 1: GenAI ist tägliches Arbeitswerkzeug des C-Levels 

Demnach nutzt das Top-Management GenAI regelmäßig: Drei von zehn (29 Prozent) Führungskräften auf C-Level greifen sogar mehrmals täglich auf die verschiedenen Tools zurück. Im Vergleich dazu sind es im mittleren Management nur 12 Prozent und bei den Mitarbeitenden 11 Prozent, die GenAI ebenso häufig zu Rate ziehen. Damit hat sich der Arbeitsalltag für die Geschäftsführerebene nach eigenen Angaben deutlich stärker verändert als für alle anderen. Gleichzeitig steht die Diskrepanz in der Nutzungshäufigkeit im Widerspruch zu den Erwartungen an die Technologie.

Erkenntnis 2: Falsche Vorstellungen führen zu falschen Hoffnungen

Denn wie die Studie zeigt, hat das Management ganz allgemein deutlich geringere Erwartungen an GenAI. Insbesondere bei der erhofften Zeitersparnis durch den Einsatz solcher Tools gibt es signifikante Unterschiede zwischen den Hierarchieebenen: Während sich 92 Prozent der Mitarbeitenden eine spürbare Entlastung versprechen, teilen nur 69 Prozent der obersten Führungsebene und 68 Prozent des mittleren Managements diesen Optimismus. Offenbar sehen Führungskräfte GenAI eher als Ergänzung oder Unterstützung im Arbeitsalltag und weniger als Werkzeug, das ihnen Aufgaben komplett abnimmt.

Erkenntnis 3: Realitätscheck zeigt differenziertes Bild

Obwohl die Mitarbeitenden die größten Hoffnungen in den Zeitvorteil durch GenAI setzen, profitiert vor allem das Top-Management davon: Jede dritte Führungskraft auf C-Level (34 Prozent) spart nach eigenen Angaben durch den Einsatz der Technologie mehr als fünf Stunden Arbeitszeit pro Woche. Im mittleren Management sind es nur 13 Prozent und bei den Mitarbeitenden sogar nur 5 Prozent, die von solch signifikanten Zeiteinsparungen berichten. Entsprechend zufrieden zeigt sich die oberste Führungsriege: 35 Prozent der Manager auf C-Level sehen ihre Erwartungen an GenAI in allen Punkten erfüllt, im Gegensatz zu 19 Prozent bei den Führungskräften auf der mittleren Ebene und 16 Prozent bei den Mitarbeitenden.

„Das Thema GenAI ist zur Chefsache geworden. Nicht nur, dass Unternehmen darüber nachdenken, wie und wo sie mit ChatGPT & Co. ihre Arbeitsabläufe optimieren können. Jeder dritte Manager auf C-Level nutzt diese Tools mehrmals täglich, um sich Hilfe oder Anregungen zu holen. Der Rest der Firma ist deutlich zurückhaltender. Dieser unterschiedliche Umgang ist sicherlich auch darauf zurückzuführen, dass viele hinsichtlich GenAI nicht ausreichend geschult sind: Wer nicht weiß, wie die Technologie richtig eingesetzt wird, kann ihr Potenzial nicht ausschöpfen“, erklärt Tim Strohschneider, Head of GenAI der adesso SE. „Generative KI verändert definitiv die Art und Weise, wie wir arbeiten – und sie verändert das Geschäft. Es ist essenziell, dass Unternehmen mit dieser Technologie experimentieren und die besten Anwendungsfälle für ihre spezifischen Bedürfnisse identifizieren. Mindestens ebenso wichtig ist es, dass Firmen in die KI-Readiness aller Mitarbeitenden investieren.“ 

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Bessere Netze, mehr Sicherheit, zufriedenere Kunden: Künstliche Intelligenz macht Telekommunikations-Anbieter deutlich wettbewerbsfähiger. Dell Technologies zeigt auf, an welchen Stellen sie ihnen überall Gutes tut.

KI hilft der TK-Branche an allen Ecken und Enden

TK-Anbieter stehen vor großen Herausforderungen. Das Marktumfeld ist von hartem Wettbewerb, technologischen Veränderungen, hohem Preisdruck, regulatorischen Anforderungen und steigenden Kundenerwartungen geprägt. Um weitere Marktanteile zu gewinnen und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ständig innovativ sein, ihre Kosten optimieren und ihre Dienstleistungen differenzieren.

Künstliche Intelligenz spielt dabei eine immer wichtigere Rolle. Sie wird zunehmend zu einem entscheidenden Werkzeug bei der Modernisierung und Weiterentwicklung von Netzwerken, Services und Kundenbeziehungen. Dell Technologies zeigt auf, wie TK-Unternehmen ganz konkret von KI profitieren.

1. Verbesserung des Netzbetriebs

KI-Algorithmen können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren. Dadurch ermöglichen sie es TK-Anbietern, Engpässe in ihren Netzen zu erkennen, Latenzzeiten zu reduzieren und potenzielle Geräteausfälle zu identifizieren, bevor sie auftreten. Auf diese Weise können sie die Leistung und Zuverlässigkeit ihrer Netze erhöhen. Zudem sind KI-Algorithmen in der Lage, die Netze automatisiert an veränderte Anforderungen zu adaptieren, Ressourcen optimal zuzuweisen und Konfigurationen in Echtzeit anzupassen. Damit werden die Netze auch effizienter, flexibler und reaktionsschneller.

2. Unterstützung von 5G

Künstliche Intelligenz ist untrennbar mit vielen Signalverarbeitungsaufgaben, Traffic-Vorhersagen und Selbstoptimierungsroutinen von 5G verbunden. Mithilfe von KI können 5G-Netze Verkehrsmuster vorhersagen und ihre Antennen entsprechend ausrichten, um sicherzustellen, dass die Netzressourcen immer effizient genutzt werden. Außerdem lassen sich Teile der Netzausrüstung, die gerade nicht benötig werden, auf intelligente Weise abschalten, um Energie zu sparen. Auch 5G-Prozesse wie fortschrittliche Planungsmechanismen oder Rauschunterdrückung basieren auf KI.

3. Erhöhung der Sicherheit

TK-Unternehmen betreiben kritische Infrastrukturen und verwalten große Mengen an sensiblen und persönlichen Daten. Das macht sie zu einem bevorzugten Ziel für Hacker. Künstliche Intelligenz bietet den Unternehmen ein mächtiges Werkzeug zur Abwehr von Cyber-Attacken. KI-Systeme können Daten kontinuierlich analysieren und potenzielle Bedrohungen sowie verdächtige Muster in Netzwerken identifizieren. Das ermöglicht es Netzbetreibern, proaktive Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen und Eindringlinge zu stoppen, bevor sie großen Schaden anrichten können.

4. Optimierung des Angebots

Künstliche Intelligenz hilft TK-Unternehmen aber nicht nur dabei, ihre Infrastruktur zu verbessern, sondern unterstützt sie auch bei der Optimierung des Kundenerlebnisses. KI-basierte Analysen ermöglichen es ihnen, das Verhalten, die Präferenzen und die Nutzungsmuster ihrer Kunden besser zu verstehen und ihnen darauf basierend gezieltere Angebote zu machen sowie personalisierte Services bereitzustellen. Auf diesem Weg erhöhen die Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz ihre Wettbewerbsfähigkeit und ihre Umsätze.

„Die Integration von KI in ihre Netzwerke ist für TK-Anbieter kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit“, erklärt Chris Kramar, Director und General Manager OEM Solutions DACH bei Dell Technologies. „Nur durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz sind sie in der Lage, die Herausforderungen des digitalen Zeitalters anzunehmen und seine Chancen zu nutzen. Dafür genügt es aber nicht, lediglich die Infrastruktur aufzurüsten. Vielmehr sollten sie das gesamte Potenzial dieser Technologie ausschöpfen.“

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Künstliche Intelligenz hat längst den Netzwerkrand erreicht. Um zeitkritischen Daten den Umweg über die Cloud und das Rechenzentrum zu ersparen, bringen Edge-AI-Lösungen Modelle direkt in die Anwendungen vor Ort. Dieser Weg bietet immense Vorteile – er ist aber auch mit einigen Stolpersteinen gepflastert, wie Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbankplattform, zeigt.

Diese vier Stolpersteine behindern den Weg zu Edge AI

Immer mehr Anwendungen direkt am Netzwerkrand sind auf leistungsfähige KI-Modelle und schelle Reaktionszeiten angewiesen – von Smart Homes über Angebote im Bereich Smart Security bis zu autonomen Fahrzeugen. Kommt es auf Millisekunden an, fällt die Wahl meistens auf eine Edge-AI-Architektur, die Rechenressourcen und Speicherkapazitäten direkt vor Ort bereitstellt. Diese Strategie ist allerdings kein Selbstläufer, Unternehmen sollten sich daher im Vorfeld der größten Herausforderungen von Edge AI bewusst werden – insbesondere die Wahl einer passenden Datenbank erhält dabei eine zentrale Bedeutung.

1. Stolperstein: Die lokale Datenverwaltung

Edge-Geräte verfügen in der Regel über eine limitierte Rechenleistung und stark begrenzten Speicherplatz, die den Einsatz einer leichtgewichtigen Datenbank notwendig machen. In der Praxis haben sich dabei NoSQL-Datenbanken bewährt, die sowohl Server- als auch Embedded-Versionen aus einer Hand anbieten und über ein flexibles Datenmodell verfügen. 

2. Stolperstein: Die KI-Modelle

Die meisten LLMs (Large Language Models) sind zu groß und benötigen zu viele Ressourcen, als dass ihr Einsatz am Edge sinnvoll wäre. Es gibt jedoch eine wachsende Zahl von schlanken Modellen, die für die Ausführung auf mobilen und IoT-Geräten optimiert sind. Der Kompromiss besteht in der Regel darin, dass kleinere Modelle meist weniger genau sind als ihre Cloud-basierten Pendants. Der große Nutzen von Echtzeitperformance und Sicherheit, die eine lokale Verarbeitung erreicht, ist diesen Kompromiss allerdings in jedem Falle wert.

3. Stolperstein: Konnektivität und Bandbreitenbeschränkungen

In vielen Edge-Anwendungen, insbesondere in abgelegenen oder mobilen Umgebungen, kann die Netzwerkverbindung instabil oder die Bandbreite begrenzt sein. Edge-AI-Lösungen müssen daher in der Lage sein, ohne permanente Internetverbindung zu funktionieren, gleichzeitig die über das Netzwerk übertragene Datenmenge zu minimieren und über Offline-First-Funktionen verfügen.

4. Stolperstein: Die Synchronisation

Die Synchronisierung von Daten ist in einer verteilten Anwendung dringend erforderlich, um die Integrität zu wahren. Das gesamte App-Ökosystem muss also in der Lage sein, auf Änderungen zu reagieren. Die Replikation aller Inhalte treibt allerdings den Datenverkehr in astronomische Höhen und kann zu Schreibkonflikten führen. Die eingesetzte Datenbank sollte daher über die Fähigkeiten verfügen, nur ausgewählte Daten unabhängiger Datenbank-Cluster zu replizieren sowie Lese- und Schreibkonflikte selbstständig zu lösen.

„Edge AI ist ein Architekturansatz mit riesigem Potenzial, der Anwendungen schneller, sicherer und intelligenter machen kann – wenn Unternehmen ihn richtig umsetzen“, sagt Gregor Bauer, Manager Solutions Engineering CEUR bei Couchbase. „Ganz oben steht dabei die Wahl der richtigen Datenbank. Mit ihr steht und fällt die Leistungsfähigkeit und Funktionalität der KI am Netzwerkrand.“

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In der modernen Arbeitswelt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Personalverwaltungsprozesse effizienter zu gestalten. Die digitale Transformation macht auch vor der HR-Abteilung nicht halt. Automatisierung und Digitalisierung bieten enorme Potenziale, um Zeit und Kosten zu sparen, Fehler zu minimieren und gleichzeitig die Zufriedenheit der Mitarbeitenden zu steigern. Doch welche Prozesse sollten Unternehmen priorisiert digitalisieren, um den größten Nutzen zu erzielen?

Automatisierte Personalverwaltung: Welche Prozesse Sie digitalisieren sollten

Unternehmen können zudem durch die Digitalisierung agiler auf Veränderungen reagieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern. Dabei ist es entscheidend, die richtigen Technologien und Tools auszuwählen, die zu den individuellen Anforderungen des Unternehmens passen.

1. Rekrutierung und Onboarding

Ein Großteil der Personalressourcen wird oft in die Rekrutierung neuer Mitarbeitender investiert. Hier bietet die Digitalisierung erhebliche Vorteile. Von der automatisierten Veröffentlichung von Stellenanzeigen auf mehreren Plattformen bis hin zur Nutzung von KI-basierten Tools zur Vorauswahl von Bewerbungen: Moderne Technologien können den gesamten Rekrutierungsprozess effizienter gestalten.

Ein weiteres Beispiel ist das Onboarding neuer Mitarbeitender. Mit digitalen Plattformen lassen sich standardisierte Onboarding-Prozesse erstellen, die den neuen Mitarbeitenden alle relevanten Informationen und Schulungsunterlagen zentral zur Verfügung stellen. Automatisierte Erinnerungen und Aufgabenlisten stellen sicher, dass kein Schritt vergessen wird. Dies führt nicht nur zu einer schnelleren Integration, sondern auch zu einer höheren Zufriedenheit der neuen Teammitglieder.

2. Zeiterfassung und Abwesenheitsmanagement

Die manuelle Erfassung von Arbeitszeiten und Urlaubsanträgen gehört zu den zeitaufwändigsten Aufgaben in der Personalverwaltung. Mit digitalen Tools lassen sich Arbeitszeiten automatisch erfassen, z. B. durch Apps oder Terminals, die mit dem zentralen HR-System verknüpft sind.

Auch das Abwesenheitsmanagement profitiert enorm von der Digitalisierung. Mitarbeitende können Urlaub oder andere Abwesenheiten direkt in einer App beantragen, während Führungskräfte diese Anfragen in Echtzeit prüfen und genehmigen können. Solche Systeme können zudem automatisch überprüfen, ob Abwesenheiten mit anderen Teammitgliedern kollidieren, und so die Planung erleichtern.

3. Lohn- und Gehaltsabrechnung

Die Lohnabrechnung ist ein Bereich, der besonders anfällig für Fehler ist, wenn er manuell durchgeführt wird. Automatisierte Gehaltsabrechnungssysteme reduzieren diese Fehler und sorgen dafür, dass Gehälter pünktlich und korrekt ausgezahlt werden.

Moderne Softwarelösungen können dabei nicht nur die Abrechnung, sondern auch die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben sicherstellen, etwa durch automatische Updates bei Änderungen von Steuer- oder Sozialversicherungsvorschriften. Zudem lassen sich mit solchen Tools Berichte erstellen, die einen Überblick über die Gehaltsstruktur im Unternehmen ermöglichen.

4. Mitarbeitendenentwicklung und Weiterbildung

Die Förderung und Weiterbildung von Mitarbeitenden ist ein zentraler Bestandteil moderner Personalstrategien. Digitale Plattformen ermöglichen es, individuelle Weiterbildungspläne zu erstellen, Fortschritte zu verfolgen und Schulungen zentral zu verwalten.

Learning-Management-Systeme (LMS) bieten beispielsweise die Möglichkeit, E-Learning-Inhalte bereitzustellen und die Teilnahme an Kursen zu dokumentieren. Automatisierte Erinnerungen an Schulungen oder Zertifizierungen stellen sicher, dass wichtige Weiterbildungsmaßnahmen nicht in Vergessenheit geraten.

5. Dokumentenmanagement

Die Verwaltung von Personalakten und anderen HR-Dokumenten ist ein Bereich, der durch die Digitalisierung erheblich vereinfacht werden kann. Mit cloudbasierten Dokumentenmanagementsystemen (DMS) können Unternehmen Papierakten abschaffen und alle relevanten Dokumente digital speichern.

Dies erleichtert nicht nur den Zugriff, sondern erhöht auch die Sicherheit. Zugriffsbeschränkungen und automatische Backups sorgen dafür, dass sensible Daten geschützt sind. Zudem können digitale Workflows, etwa für die Freigabe von Dokumenten, die Bearbeitungszeiten deutlich verkürzen.

6. Feedback und Mitarbeitergespräche

Regelmäßiges Feedback und strukturierte Mitarbeitergespräche sind entscheidend für die Entwicklung und Motivation der Mitarbeitenden. Digitale Tools können diese Prozesse standardisieren und effizienter gestalten.

Beispielsweise lassen sich Feedbackbögen automatisiert erstellen und auswerten. Auch Zielvereinbarungen können digital dokumentiert und der Fortschritt in Echtzeit verfolgt werden. Solche Systeme fördern eine transparente und kontinuierliche Kommunikation zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden.

7. Compliance und Risikomanagement

Ein weiterer Bereich, der von der Digitalisierung profitieren kann, ist die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben (Compliance). Mit digitalen Systemen lassen sich Prozesse automatisieren, die sicherstellen, dass gesetzliche Fristen, beispielsweise für arbeitsrechtliche Dokumente oder Schulungen, eingehalten werden.

Risikomanagement-Tools können außerdem dabei helfen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, etwa durch die Analyse von Fehlzeiten oder Fluktuationsraten. Diese Daten können Unternehmen nutzen, um proaktiv Maßnahmen zu ergreifen und Risiken zu minimieren.

Fazit

Die Digitalisierung der Personalverwaltung bietet Unternehmen enorme Chancen, ihre Prozesse zu optimieren und sich auf strategisch wichtige Aufgaben zu konzentrieren. Dabei sollte jedoch klar sein, dass nicht alle Prozesse gleichzeitig digitalisiert werden können. Ein schrittweises Vorgehen, basierend auf den individuellen Anforderungen und Prioritäten des Unternehmens, ist der Schlüssel zum Erfolg.

Von der Rekrutierung über die Lohnabrechnung bis hin zum Abwesenheitsmanagement: Die Automatisierung der richtigen Prozesse spart nicht nur Zeit und Kosten, sondern schafft auch die Grundlage für eine moderne und mitarbeiterorientierte HR-Abteilung. Unternehmen, die frühzeitig auf digitale Lösungen setzen, können sich einen klaren Wettbewerbsvorteil sichern und gleichzeitig ihre Attraktivität als Arbeitgeber steigern.

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