Schlagwort: EAS-MAG.digital News

Aktuelle Studie von Greven Medien zeigt: Arbeitnehmer:innen suchen einfache und schnelle Wege, sich zu bewerben  

KI-Transformation im Recruiting – worauf der Mittelstand jetzt achten muss

Der Fachkräftemangel ist branchenübergreifend ein Problem – somit auch eine Gefahr für die Entwicklung des Mittelstandes. Umso wichtiger, dass sich Unternehmen im Kampf um Talente professionell aufstellen und Systeme nutzen, die es Bewerber:innen leicht machen. Wie eine aktuelle Studie von Greven Medien zeigt, kann ein müheloser, schneller Bewerbungsprozess entscheidend sein, denn 84 Prozent der Arbeitnehmer:innen legen Wert auf unkomplizierte Abläufe. Für die meisten Bewerber:innen (79 %) ist eine gepflegte und übersichtliche Webseite besonders wichtig, schließlich zeigt der digitale Auftritt, wie zeitgemäß sich das Unternehmen präsentiert. Je logischer zielführende Service-Tools integriert sind, desto einfacher wird der Bewerbungsprozess für Arbeitssuchende. Zusätzlich kann künstliche Intelligenz (KI) das Recruiting verbessern. 

Prozessoptimierung durch KI

Ein moderner Markenauftritt und innovative Online-Plattformen demonstrieren die Wettbewerbsfähigkeit einer Firma – für potenzielle Mitarbeitende wird dies unter anderem beim Bewerbungsmanagement deutlich: Je intuitiver und zügiger eine Bewerbung vonstatten geht, desto erfolgreicher und wachstumsorientierter erscheint das Unternehmen. Hier zeigt sich, dass der Umgang mit KI rasant zunimmt und immer selbstverständlicher wird: Mehr als die Hälfte der Befragten (51,3 %) ist der Meinung, dass Bewerbungsabläufe mithilfe automatisierter Module vereinfacht werden können. Knapp 34 Prozent (33,7 %) würden sich bei einem Unternehmen bewerben, das KI einsetzt – insbesondere diejenigen, die schon positive bzw. sehr positive Erfahrungen mit KI gemacht haben (60 %). Vor allem jüngere Nachwuchskräfte im Alter von 18 bis 39 Jahre sind davon überzeugt, dass Algorithmen und Chatbots Erleichterung bringen – sei es durch geringere Hemmschwellen beim Erstkontakt (38 %), unkompliziertes Handling beim Hochladen von Bewerbungsunterlagen (52,9 %), schnelle Umsetzungsmöglichkeiten (47,4 %) oder direkte Feedbacks (36,4 %). Da die Anwendung technischer Systeme weder für Frauen (36,2 %) noch für Männer (43 %) eine besondere Herausforderung darstellt, werden KI-generierte Prozesse im Arbeitsalltag grundsätzlich positiv bewertet. 

Dennoch existieren auch Vorbehalte gegenüber digitalen Kommunikationstools: So gibt es nach wie vor Arbeitnehmer:innen, die der KI misstrauen, weil sie zum Beispiel Angst vor Datenschutzverstößen (44,5 %) oder Fehler durch KI (50,3 %) haben. Es sind überwiegend Ältere, die darin eine Gefahr erkennen, während jüngere Bewerber:innen  wenig beunruhigt sind. Altersunabhängig besteht jedoch Sorge, dass der persönliche Kontakt im Bewerbungsprozess aufgrund von KI fehlt: Knapp 58 Prozent äußern diesbezüglich Bedenken. 

Unternehmen müssen nahbar bleiben

Trotz immer neuer Trends und fortschreitender Technologien bleiben Authentizität und eine eigene DNA bei Unternehmen das A und O. 80 Prozent der Befragten gaben an, dass die Persönlichkeit und damit verbundene Nahbarkeit einer Firma entscheidend sei. Joachim Gassmann, Geschäftsführer bei Greven Medien, erklärt: „Gerade in Zeiten, die durch starken Wandel und Druck am Arbeitsmarkt gekennzeichnet sind, spielt die Identifikation zum Arbeitgeber bzw. zur Arbeitgeberin eine wesentliche Rolle. Unternehmenswerte müssen für Bewerber:innen klar erkennbar sein. Firmen, die ihre Wettbewerbsfähigeit unterstreichen möchten, pflegen ihren individuellen Stil und fallen gleichzeitig durch Innovationen – wie zum Beispiel dem Einsatz von KI – auf.“

Sichtbar werden Unternehmen durch neue Services, die Prozesse vereinfachen. So ermöglicht beispielsweise der Bewerber-Boost von Greven Medien mittels intelligenter Funnels, dass sich Firmen und Bewerber:innen nach kurzer Zeit finden und schnell feststellen, ob sie zueinander passen oder nicht. Die Jobangebote erscheinen unter anderem in den sozialen Medien, also dort, wo sich potenzielle Mitarbeitende gerne aufhalten. Auf diese Weise werden Hürden abgebaut und Kontaktaufnahmen beschleunigt. Der persönliche Austausch bleibt dennoch nicht auf der Strecke, im Gegenteil: Aufgrund der einfachen Handhabung kommen Arbeitgebende viel schneller mit interessierten Bewerber:innen ins Gespräch. „Unsere Kund:innen freuen sich über deutlich mehr Visits auf der Webseite und berichten über viele gute Bewerbungen, aus denen Vorstellungsgespräche und Arbeitsverträge resultieren“, so Gassmann.

Über diese Studie

Im Auftrag von Greven Medien wurden mit GfK eBUS^®️ 700 berufstätige Personen, Schüler:innen und Student:innen im Alter von 18-74 Jahren befragt, die die entsprechenden Personengruppen der deutschsprachigen Bevölkerung repräsentieren. Die Befragung wurde im Zeitraum 25. bis 29. Juli 2024 durchgeführt.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Der Aufbau einer modernen Cloud-Plattform ebnet Anbietern von Telekommunikationsdiensten den Weg zu mehr Agilität und Innovationen – und trägt damit letztendlich zum Erhalt ihrer Wettbewerbsfähigkeit bei. Dell Technologies erläutert, welche Herausforderungen sie auf diesem Weg meistern müssen.

So meistern TK-Anbieter den Weg in die Cloud

Anbieter von Telekommunikationsdiensten stehen unter großem Transformationsdruck. Die Zeiten, in denen es genügte, grundlegende Konnektivitäts-Services anzubieten, sind vorbei. Ihre Kunden erwarten heute personalisierte digitale Dienstleistungen und innovative Lösungen, die auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sind die TK-Anbieter gezwungen, auf neue Technologien zu setzen. Sie müssen die schwerfälligen Silos, die durch die klassischen proprietären Systeme entstanden sind, auflösen – und das geht am besten, indem sie als Basis eines offenen TK-Ökosystems ganzheitliche Multicloud-Plattformen schaffen. Solche Plattformen ermöglichen es ihnen, agil auf neue Anforderungen zu reagieren, schnell Innovationen zu entwickeln und diese flexibel zu skalieren. 

Der Weg in die Cloud hält für TK-Anbieter allerdings einige Herausforderungen bereit. Dell Technologies erläutert die größten davon:

1. Altanwendungen migrieren

Viele vorhandene Softwareapplikationen von Telekommunikationsanbietern sind nicht für einen Betrieb in der Cloud entwickelt worden. Deshalb müssen sie umgestaltet oder teilweise sogar ganz neu erstellt werden, bevor sie in die Cloud-Umgebung migriert werden können. Zudem müssen davor auch ihre Bereitstellungsmethoden und ihr Lifecycle-Management an die Cloud-Architektur angepasst werden.

2. Sicherheit von CNFs gewährleisten

In Cloud-Plattformen kommen Cloud-native Netzwerkfunktionen (Cloud-native Network Functions, CNFs) zum Einsatz. Dabei handelt es sich um plattformunabhängige Software, die Funktionen oder Anwendungen übernimmt, welche klassischerweise von proprietären physischen Geräten ausgeführt wurden. Die Sicherheitseinstellungen dieser CNFs sind in ihren Standardkonfigurationen oft nicht ausreichend und müssen deshalb ergänzt werden, um privilegierte Zugriffe oder Zugriffe auf Clusterknotenebene zu schützen. 

3. Bereitstellung und Orchestrierung automatisieren

Eine Telekommunikations-Cloud muss automatisiert bereitgestellt und orchestriert werden. Anders können TK-Anbieter die komplexe Integration der verschiedenen Systeme und die Einhaltung ihrer Governance-Richtlinien nicht bewerkstelligen. Sie benötigen robuste Frameworks für die Bereitstellung, Skalierung und das Management der Cloud-Ressourcen, um betriebliche Effizienz, Agilität und Innovationsfähigkeit zu gewährleisten.

4. DevOps und Lifecycle-Management für CNFs implementieren

Ebenso wichtig für betriebliche Effizienz und Innovationsfähigkeit, aber auch bedeutsam für die Service-Kontinuität, ist eine schnelle Bereitstellung neuer CNFs. Dazu können TK-Anbieter DevOps-Methoden einsetzen und ein entsprechendes Lifecycle-Management aufsetzen. Damit stellen sie sicher, dass neue Anwendungen nahtlos integriert sowie reibungslos aktualisiert werden können und die Zertifikate der CNF-Lieferanten streng getestet werden.

Dell Technologies empfiehlt TK-Anbietern für ihre Cloud-Transformation eine Top-Down-Strategie. Dabei wird zuerst ein ausgewähltes Netzwerksegment umfassend modernisiert und sein Betrieb automatisiert. Ein ganzheitlicher Ansatz stellt dabei von Anfang an sicher, dass Entscheidungen, die in frühen Phasen getroffen werden, dem langfristigen Erfolg dienen. Eine funktionsübergreifende Abstimmung mit allen relevanten Stakeholdern ist dafür entscheidend. So kann ein maßgeschneiderter Fahrplan für die Cloud-Transformation entstehen, der sowohl die Machbarkeit als auch die Finanzierung gewährleistet.

„Ein kompetenter IT-Partner kann Anbieter von Telekommunikationsdiensten bei einem reibungslosen Übergang zu einer Telco-Cloud-Plattform tatkräftig unterstützen“, erklärt Chris Kramar, Director und General Manager OEM Solutions DACH bei Dell Technologies. „Dazu sollte er einen kollaborativen Ansatz verfolgen und umfassendes Fachwissen für Telekommunikationsinfrastrukturen und Cloud-Transformation mitbringen. Dann kann er gemeinsam mit den TK-Anbietern maßgeschneiderte Lösungen für ihre individuellen Herausforderungen entwickeln.“

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Wenn ab dem 1.1.2025 die E-Rechnungspflicht gilt, müssen Unternehmen in der Lage sein, eingehende Rechnungen ab 250 Euro elektronisch zu verarbeiten.

Haufe X360 bietet E-Rechnung kostenlos ab dem 1. Dezember

Die akzeptierten Formate sind ZuGFeRD und XRechnung, das auch die erweiterten Anforderungen für öffentliche Auftraggeber erfüllt. Nutzer von Haufe X360 können das schon seit dem 1.12.2024 – und zwar kostenlos. Darüber hinaus kann man mit Haufe X360 bereits jetzt nicht nur E-Rechnungen empfangen, sondern auch versenden. Obwohl das erst in zwei Jahren, ab dem 1.1.2027, rechtlich verbindlich ist. „Wir machen Software für den deutschen Mittelstand, sind sehr nah dran an den KMU und kennen deren Anliegen“, erklärt Carsten Schröder, President of Cloud ERP bei Haufe X360.

Als flexible Business Management Plattform mit offener Software-Architektur bietet Haufe X360 außerdem ab dem 1.12.24 auch die Möglichkeit, E-Rechnungs-Anwendungen sowohl für Empfang als auch Versand von strategischen Partnern wie Unifiedpost oder d.velop documents professional über Schnittstellen zu integrieren. „So haben unsere Kunden alle Möglichkeiten, je nach individuellem Bedarf“, sagt Schröder. „Wir wollen, dass die mittelständischen Nutzer unserer ERP-Lösung schnell auf alle neuen Herausforderungen reagieren können. So sind sie rechtlich und technologisch immer auf dem aktuellsten Stand und haben Zukunftssicherheit.“

Aber nicht nur das vereinfachte Einhalten von Compliance-Regeln ist ein großer Vorteil der E-Rechnung. Auch Zeit und Kostenersparnisse durch die digitale Verarbeitung von Dokumenten und die Automatisierung von Prozessen sind ein deutliches Plus für Anwender. „Kunden, die gegenüber der E-Rechnung erstmal sehr skeptisch waren, berichten uns schon jetzt, in der aktuellen Probephase, von deutlichen Effizienzsteigerungen“, sagt Carsten Schröder. Und auch weiteren Gesetzesänderungen, die 2025 in Kraft treten, sieht man bei Haufe X360 gelassen entgegen: „Das sind für uns keine Hürden, sondern Chancen. Denn all diese Neuerungen lassen sich ja mit einer Software wie Haufe X360 viel leichter und schneller bewältigen. Da sind wir überall dran.“

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Wie Unternehmen vom Konzept der Hyperkonnektivität profitieren können

Das Streben nach allumfassender Verbindung

Das aus Asien stammende, primär spirituell begründete Konzept der allumfassenden Verbundenheit aller Dinge, findet sich heute auch im industriellen Kontext – Stichwort: Smart Factory-Umgebungen – in völlig neuer Dimension wieder. Hier liegt der Schlüssel in einer umfassenden Vernetzung und barrierefreien Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen. Dabei bezieht sich der Begriff der Hyperkonnektivität sowohl auf technische als auch menschlich-soziale Aspekte.

Der Terminus „Hyperkonnektivität“ ist dabei alles andere als neu. Bereits 2003 von den kanadischen Soziologen Anabel Quan-Haase und Barry Wellman geprägt, avancierte er auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos 2012 zum ultimativen Buzzword. Die beiden namengebenden Wissenschaftler prognostizierten dabei bereits vor über 20 Jahren, dass die wachsende Vernetzung von Mensch und Maschine – insbesondere durch das Internet – tiefgreifende gesellschaftliche Veränderungen hervorrufen wird. Heute stehen vor allem die Auswirkungen sozialer Medien auf unser Zusammenleben im Fokus der soziologischen Forschung.

Diskrepanz bei der Wahrnehmung und Nutzung von Hyperkonnektivität in Unternehmen

Während Personalleiter bereits deutlich von dieser profitieren, da sie verstärkt Social Media-Plattformen wie Facebook, Instagram und TikTok für die Rekrutierung geeigneter neuer Mitarbeitender nutzen, ist das Konzept für IT-Verantwortliche in mittelständischen Unternehmen oft noch wenig greifbar. Es bleibt daher die Frage, welche Rolle Hyperkonnektivität für die IT von Firmen grundsätzlich spielt. Spanische Ingenieure der Universität León definierten diese in ihrem Demonstrator für Smart Manufacturing als die umfassende und universelle Kommunikation zwischen heterogenen industriellen Anlagen in einem digitalisierten Umfeld – ermöglicht durch industrielle Netzwerke auf Basis von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT). Zusätzlich umfasst der Begriff auch die Darstellung von Daten über Schnittstellen sowie die Interaktion von Menschen mit digitalisierten Smart Factory-Umgebungen.

Ein komplexes Konzept also, das zunehmend an Bedeutung gewinnt. Dabei wird es nur eine Frage der Zeit sein, bis das Kommunikationsaufkommen zwischen Maschinen untereinander das zwischen Menschen deutlich übersteigen wird. Laut Statista sind derzeit etwa 15 Milliarden Geräte weltweit mit dem Internet verbunden. Bis 2030 wird eine Verdopplung dieser Zahl prognostiziert. Während der Großteil dieser Verbindungen weiterhin kabelgebunden bleibt, wird der Anteil mobiler Kommunikationswege rapide ansteigen. So gab es in Deutschland im vergangenen Jahr bereits rund 62,8 Millionen M2M-Verbindungen über Mobilfunk.

Wissenschaftliches Anwendungsszenario zeigt zugleich Herausforderungen und Potenziale

An der Universität León wurde im Demonstrator primär das Zusammenspiel von Komponenten bei der Inspektion von Bauteilen simuliert. Eine der Schlüsselkomponenten stellte dabei ein autonom arbeitender, drahtlos angebundener Lagerroboter dar. Das System bestand aus einem kleinen Förderband, das mit einem Laser zur Vermessung der Prüfstücke sowie elektropneumatischen Aktoren ausgestattet war, die ungeeignete Bauteile aussortieren. Ein programmierbarer Logikcontroller (PLC) steuerte das Förderband, während ein Roboterarm die Bauteile auf dieses legte. Nach der vollautomatischen Prüfung wurden die Bauteile zusätzlich noch durch einen Menschen unter Zuhilfenahme eines Endoskops kritisch in Augenschein genommen. Alle bei diesem Prozess erhobenen Daten wurden dann über eine Workstation ins System integriert. Mittels einer speziell dafür entwickelten Smartphone-App können die Statusdaten des Lagerroboters – sobald die Kamera des Gerätes auf diesen gerichtet ist – abgerufen und durch Augmented Reality visualisiert werden. Ein lokaler Rechner sammelt sämtliche Daten und kommuniziert beispielsweise mit dem digitalen Zwilling des Roboters in der Cloud.

Die Kommunikation verschiedener technologischer Welten harmonisieren

Die Wissenschaftler identifizierten die größte Herausforderung der industriellen Hyperkonnektivität in der Kommunikation zwischen den Komponenten sowie dem Edge-Rechner und den Cloud-Anwendungen. Die verwendeten Kommunikationsprotokolle stammen aus unterschiedlichen Welten – der Betriebstechnik (OT) und der Informationstechnologie (IT) – was die Interoperabilität erschwert. Dabei kamen Protokolle wie „http/https“, „Profinet“ und „MQTT“ (Message Queue Telemetry Transport) zum Einsatz. Eine weitere Herausforderung bestand darin, die Antwortzeiten der drahtlosen und cloudbasierten Komponenten so zu optimieren, dass sie den lokal verarbeiteten Signalen möglichst nahekommen.

Die wahre Krux der Hyperkonnektivität liegt also in der aktuell noch verwirrenden Heterogenität der Kommunikationsprotokolle, die gelöst werden muss, um eine funktionierende Smart Factory zu ermöglichen. In vielen Werkshallen kommen auch heute noch analoge Signale zum Einsatz, die dringend zeitnah durch digitale Varianten ersetzt werden sollten. Das HART (Highway Addressable Remote Transducer)-Protokoll, das analoge Signale in 0 und 1 auf zwei Frequenzebenen digitalisiert, ist in der OT-Welt weit verbreitet. Gleichzeitig werden Ethernet-Kabel verlegt, um das TCP/IP-basierte MQTT-Protokoll zu nutzen – inzwischen eines der gängigsten Standards im IIoT. Nach der Digitalisierung vor Ort über Protokolle wie HART IP oder OPC UA erfolgt der Transport der Daten an verschiedene Server, welche die Fähigkeit besitzen, diese zu analysieren, zu konsolidieren und in eine höhere Systemebene – etwa an ERP-Systeme wie proALPHA – zu transferieren. An dieser Stelle ist jedoch noch viel Normierungsaufwand nötig. Über die Entwicklungen auf diesem Gebiet sollten sich mittelständische Unternehmen deshalb regelmäßig in den entsprechenden Arbeitskreisen und Gremien informieren.

Dreistufige Transformationsformel für Hyperkonnektivität in Unternehmen

Die erfolgreiche Integration von Hyperkonnektivität in Unternehmen macht eine Transformation auf drei Ebenen erforderlich. Zunächst müssen die Erfahrungen der Mitarbeitenden, Kunden und Geschäftspartner aus ihrem Privatleben in den beruflichen Alltag übertragen werden. Besonders die jüngere Generation erwartet ähnliche Nutzungserlebnisse auch im professionellen Umfeld. Zweitens müssen Unternehmen in die Digitalisierung ihrer internen und externen Prozesse investieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.

Nicht zuletzt macht der Umgang mit komplexen End-to-End-Prozessen offene und interoperable Standards – insbesondere auch im Bereich der Kommunikationsprotokolle – unerlässlich. Parallel dazu gewinnt die Cybersicherheit zunehmend an Relevanz und muss in diesem Bereich intensiviert werden. Das übergeordnete Ziel dieser Transformation besteht darin, mehr Transparenz über den aktuellen Stand des Unternehmens zu schaffen und in Echtzeit Einblicke in die Geschäftsentwicklung zu gewinnen. Zusätzlich sollen prädiktive und präskriptive Fähigkeiten entwickelt werden, um zentrale Geschäftsvorgänge proaktiv in die Zukunft zu lenken.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Moderne Kunden erwarten mehr als ein solides Produkt – sie wollen ein Erlebnis, das sie anspricht, ihren Bedürfnissen entspricht und sie wertgeschätzt fühlen lässt.

KI-gestützte CRM-Systeme: Revolutionäre Chancen für den Kundenservice

Kunden erwarten kurze Reaktionszeiten und einen Service, der sich anfühlt, als sei er nur für sie gemacht. Für Unternehmen wird es immer herausfordernder, diesem hohen Anspruch gerecht zu werden, insbesondere wenn die Flut an Kundenanfragen stetig steigt. An diesem Punkt kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel und verändert das CRM (Customer Relationship Management) grundlegend. KI-gestützte CRM-Systeme versprechen, den Kundenservice auf eine neue Ebene zu heben, in der Reaktionen schneller, Erlebnisse persönlicher und Lösungen intelligenter werden.

Die Rolle von KI in CRM-Systemen

Klassische CRM-Systeme waren in erster Linie darauf ausgelegt, Kundendaten zu speichern und zu verwalten. Doch mit der zunehmenden Reife von KI-Technologien hat sich das Potenzial von CRM-Systemen drastisch erweitert. KI-gestützte CRM-Lösungen können nun nicht nur Daten sammeln und speichern, sondern auch tiefe Einblicke in das Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden bieten. Durch Algorithmen und maschinelles Lernen können sie Muster erkennen, Vorhersagen treffen und automatisierte Empfehlungen geben, die den Kundenservice entscheidend verbessern.

KI übernimmt dabei Aufgaben, die für menschliche Mitarbeiter zeitaufwendig und oft schwierig zu bewältigen wären. Dazu zählen beispielsweise die Erkennung von Kundenbedürfnissen, die Automatisierung von Routineanfragen und das Identifizieren von Verkaufschancen. Unternehmen profitieren so von einer effizienteren und gleichzeitig persönlicheren Kundenansprache.

Vorteile von KI im Kundenservice

Die Implementierung von KI-gestützten CRM-Systemen bringt für den Kundenservice zahlreiche Vorteile. Hier sind einige der wichtigsten:

1. Personalisierung auf höchstem Niveau

Durch KI werden CRM-Systeme in die Lage versetzt, riesige Mengen an Kundendaten in Echtzeit zu analysieren. Sie können Kundenvorlieben, Kaufhistorien und Interaktionsmuster erfassen und auswerten. So wird es möglich, jedem Kunden ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Ein Beispiel dafür ist die automatisierte Generierung personalisierter Produkt- oder Serviceempfehlungen, die auf den bisherigen Käufen oder Interessen des Kunden basieren. Dies sorgt für ein verbessertes Kundenerlebnis und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden wiederkehren.

2. Effizientere Bearbeitung von Kundenanfragen

KI-gestützte CRM-Systeme können Routineanfragen schnell und effizient bearbeiten. So erkennen Chatbots häufige Fragen und geben automatisiert Antworten, ohne dass ein Kundenservice-Mitarbeiter eingreifen muss. Das entlastet das Team und ermöglicht es, sich auf komplexere Anfragen zu konzentrieren. Besonders in Zeiten hoher Anfragevolumina, etwa in Saisons wie der Weihnachtszeit, sind solche Systeme ein echter Vorteil, um Wartezeiten zu reduzieren und Kunden schneller zu helfen.

3. Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Durch die Möglichkeit, auf Kundenanfragen in Echtzeit und rund um die Uhr zu reagieren, trägt KI im CRM dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Kunden können ihre Anliegen sofort klären und müssen nicht lange auf Rückmeldungen warten. Einige CRM-Systeme nutzen außerdem Stimmungsanalysen, um die Stimmung des Kunden während eines Gesprächs zu analysieren und auf diese Weise gezielt zu reagieren. Ist der Kunde beispielsweise verärgert, kann das System einen Mitarbeiter hinzuziehen oder eine Eskalation vorschlagen.

4. Proaktive Kundenansprache

KI-basierte CRM-Systeme analysieren vergangene Daten und sind so in der Lage, zukünftige Kundenbedürfnisse vorherzusagen. Beispielsweise können sie erkennen, wann ein Kunde möglicherweise bereit für ein Upgrade ist oder wann das Interesse an einem bestimmten Produkt nachlässt. Auf diese Weise können Unternehmen proaktive Schritte unternehmen, wie z. B. das Anbieten eines Rabatts oder einer Alternative, bevor der Kunde überhaupt einen Bedarf äußert. Dies verbessert die Kundenbindung und steigert den Umsatz.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI-gestützten CRM-Systemen

Trotz der offensichtlichen Vorteile bringt die Einführung von KI in CRM-Systemen auch Herausforderungen mit sich. Eine der größten ist der Datenschutz. Die Verarbeitung großer Mengen personenbezogener Daten erfordert eine strikte Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzgesetze. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle Daten sicher gespeichert und verarbeitet werden und dass Kunden der Datennutzung zustimmen.

Eine weitere Herausforderung ist die Notwendigkeit hochwertiger Daten. KI-Algorithmen sind auf große Datenmengen angewiesen, um genaue Vorhersagen und Analysen durchführen zu können. Veraltete oder ungenaue Daten können dazu führen, dass das System falsche Empfehlungen gibt. Unternehmen müssen daher kontinuierlich in die Qualität und Aktualität ihrer Daten investieren.

Darüber hinaus bedarf es einer Integration der KI-Lösungen in die bestehende Systemlandschaft. Nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, seine Infrastruktur ohne Weiteres auf den neuesten Stand zu bringen. Eine sorgfältige Planung und ein phasenweises Vorgehen sind hier entscheidend.

Zukünftige Trends und Perspektiven

Der Einsatz von KI im CRM steckt noch in den Anfängen, doch die Entwicklung schreitet rasant voran. In den kommenden Jahren werden wir voraussichtlich eine noch stärkere Automatisierung und Personalisierung im Kundenservice erleben. Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und Sprachsteuerung werden dabei eine zentrale Rolle spielen. Künftig könnte es möglich sein, dass CRM-Systeme Kundenanfragen allein auf Basis von Sprachbefehlen bearbeiten und sogar komplexere Gespräche führen können.

Ein weiterer Trend ist die Integration von Augmented Reality (AR) in KI-gestützte CRM-Systeme. Kunden könnten so mithilfe von AR-Produkterlebnissen direkt mit einem Unternehmen interagieren, etwa durch eine virtuelle Produktberatung. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig integrieren, könnten sich damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Die Zukunft des Kundenservice mit KI-gestützten CRM-Systemen

KI-gestützte CRM-Systeme bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihren Kundenservice auf ein völlig neues Niveau zu heben. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse werden nicht nur Ressourcen gespart, sondern auch die Kundenzufriedenheit erhöht. Die Herausforderungen, die mit der Implementierung solcher Systeme einhergehen, lassen sich durch sorgfältige Planung und einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten bewältigen. Es ist klar: KI-basierte CRM-Systeme werden den Kundenservice in den kommenden Jahren maßgeblich prägen und Unternehmen neue Chancen eröffnen, ihre Kundenbeziehungen zu stärken und zu vertiefen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

In einer Arbeitswelt, die von Digitalisierung und Fachkräftemangel geprägt ist, sind Unternehmen mehr denn je gefordert, aus der Masse herauszustechen. Bewerbungsprozesse müssen nicht nur effizient und zeitsparend, sondern auch für Bewerber attraktiv und nahtlos sein.

Vom Bewerber zum Mitarbeiter: Digitale Bewerbermanagement-Lösungen im Vergleich

Der erste Eindruck entscheidet oft über die spätere Zusammenarbeit. Hier kommen digitale Bewerbermanagement-Lösungen ins Spiel: Sie revolutionieren den gesamten Weg vom ersten Kontakt bis zur Vertragsunterzeichnung. Doch welche Tools bieten echten Mehrwert, und welche passen zu den individuellen Anforderungen eines Unternehmens? In diesem Beitrag nehmen wir die spannendsten Lösungen unter die Lupe und zeigen, worauf es wirklich ankommt.

Warum digitale Bewerbermanagement-Tools?

Ein modernes Bewerbermanagementsystem (Applicant Tracking System, ATS) bietet zahlreiche Vorteile. Es vereinfacht administrative Aufgaben wie das Screening von Lebensläufen, das Planen von Vorstellungsgesprächen und die Kommunikation mit Kandidaten. Gleichzeitig ermöglicht es eine datenbasierte Entscheidungsfindung, etwa durch automatisierte Bewertungen und Reporting-Tools. Auch für Bewerber selbst verbessert ein digitales System die Erfahrung, beispielsweise durch einfache Bewerbungsformulare oder die Möglichkeit, den Bewerbungsstatus in Echtzeit einzusehen.

Kriterien für die Auswahl einer Bewerbermanagement-Lösung

Bevor Unternehmen ein Tool einführen, sollten sie sich über ihre spezifischen Anforderungen im Klaren sein. Wichtige Auswahlkriterien sind:

• Benutzerfreundlichkeit: Sowohl HR-Teams als auch Bewerber sollten die Lösung intuitiv bedienen können.
• Anpassungsfähigkeit: Kann das System an individuelle Prozesse und Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden?
• Integration: Lässt sich die Software problemlos mit bestehenden Systemen wie ERP, CRM oder HRIS integrieren?
• Skalierbarkeit: Unterstützt das Tool sowohl kleine Unternehmen als auch große Konzerne?
• Datenschutz: Gerade in Europa ist die Einhaltung der DSGVO ein Muss.

Vergleich führender Bewerbermanagement-Lösungen

1. Workday Recruiting

Workday Recruiting ist Teil der umfassenden HR-Software-Suite von Workday. Die Lösung punktet mit einer durchgängigen Integration in andere HR-Funktionen wie Onboarding oder Talentmanagement. Besonders große Unternehmen schätzen die Flexibilität und die Möglichkeiten der Personalisierung. Die Benutzeroberfläche ist modern und benutzerfreundlich, allerdings kann der Einstieg durch die Vielzahl an Funktionen komplex wirken.

Vorteile:

• Nahtlose Integration mit anderen Workday-Modulen.
• Starke Analysefunktionen und Berichte.
• Fokus auf die gesamte Candidate Journey.

Nachteile:

• Hohe Kosten.
• Eingeschränkte Attraktivität für kleinere Unternehmen.

2. SAP SuccessFactors Recruiting

SAP SuccessFactors ist besonders bei Unternehmen beliebt, die bereits andere SAP-Lösungen nutzen. Die Plattform bietet umfangreiche Funktionen, von der Stellenausschreibung bis hin zur Analyse von Einstellungsdaten. Die Integration in das bestehende ERP-System von SAP ist ein klarer Vorteil für Unternehmen, die auf eine durchgängige Datenlandschaft setzen.

Vorteile:

• Ideal für Unternehmen mit SAP-Ökosystem.
• Starke globale Reichweite, unterstützt mehrere Sprachen.
• Umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten.

Nachteile:

• Steilere Lernkurve.
• Kosten können bei umfangreicher Nutzung steigen.

3. Personio

Für kleine und mittelständische Unternehmen in Europa ist Personio eine der führenden Lösungen. Das System kombiniert Bewerbermanagement mit Funktionen für die Personalverwaltung. Durch seine intuitive Bedienung eignet es sich besonders für Unternehmen ohne dediziertes IT-Team.

Vorteile:

• Einfach zu bedienen.
• Transparente Preisgestaltung.
• Fokus auf europäische Datenschutzstandards.

Nachteile:

• Begrenzte Funktionen für sehr große Unternehmen.
• Weniger tiefgreifende Analyseoptionen im Vergleich zu Workday oder SAP.

4. Greenhouse

Greenhouse hat sich als ATS für Unternehmen positioniert, die besonderen Wert auf eine positive Candidate Experience legen. Es bietet umfangreiche Integrationsmöglichkeiten mit anderen Tools wie Slack oder LinkedIn und legt den Fokus auf einheitliche Workflows.

Vorteile:

• Starke Integration mit externen Tools.
• Hervorragende Benutzererfahrung für Bewerber.
• Gute Unterstützung für die Zusammenarbeit innerhalb von Teams.

Nachteile:

• Nicht optimal für stark angepasste Prozesse.
• Preise variieren je nach Funktionsumfang.

Zukunftstrends im Bewerbermanagement

Digitale Bewerbermanagement-Systeme entwickeln sich ständig weiter. KI-basierte Tools, die Lebensläufe analysieren und automatisch passende Kandidaten identifizieren, gehören mittlerweile zum Standard. Auch das Thema Automatisierung gewinnt an Bedeutung, etwa durch Chatbots, die Bewerberfragen beantworten, oder automatische Updates über den Bewerbungsstatus. Langfristig werden Lösungen gefragt sein, die sich noch besser an die individuellen Bedürfnisse von Unternehmen und Bewerbern anpassen lassen und gleichzeitig höchste Sicherheitsstandards erfüllen.

Fazit

Die Wahl der richtigen Bewerbermanagement-Lösung hängt stark von den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ab. Große Unternehmen mit komplexen Anforderungen profitieren von umfassenden Lösungen wie Workday oder SAP SuccessFactors. Kleinere Unternehmen, die Wert auf einfache Bedienung und Kostenkontrolle legen, sind mit Personio gut beraten. Letztendlich entscheidet jedoch nicht nur der Funktionsumfang, sondern auch, wie gut das Tool in die bestehende Systemlandschaft integriert werden kann und ob es die Bedürfnisse der Bewerber erfüllt. Denn eines ist klar: Der erste Eindruck zählt – nicht nur für den Bewerber, sondern auch für das Unternehmen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Fast die Hälfte der befragten Unternehmen hat sich noch nicht intensiv auf die Umsetzung des EU AI Act vorbereitet; nur gut ein Viertel hat das Thema bereits auf dem Zettel.

Rund ein Drittel der Teilnehmenden sieht sich trotzdem gut gewappnet, die Vorgaben des AI Act umzusetzen; knapp ein Fünftel fühlt sich schlecht vorbereitet.

Mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen sieht ihre Innovationsmöglichkeit im Bereich KI durch die Regulierung eingeschränkt; weniger als ein Fünftel denkt, dass sich der AI Act positiv auf die Innovationsmöglichkeiten auswirken wird.

Skepsis gegenüber EU AI Act: Deutsche Unternehmen sehen in neuer Regulierung ein Hindernis für die KI-Entwicklung

Der EU AI Act ist seit Anfang August offiziell in Kraft und muss nun in den EU-Mitgliedsländern umgesetzt werden. Doch wie bereit sind deutsche Firmen für die neue KI-Regulierung? Verschlafen sie gerade einen wichtigen Schritt auf dem Weg in die KI-Zukunft? Wird der neue EU AI Act gar die KI-Entwicklung in Europa behindern?

Eine aktuelle Befragung von Deloitte unter 500 Manager:innen, die sich in den Unternehmen mit dem Thema beschäftigen, zeigt eine deutliche Verunsicherung bei der Einschätzung der neuen Verordnung. Viele Unternehmen sind sich der konkreten Auswirkungen noch nicht bewusst und haben keine klare Vorstellung, wie sie mit den Vorgaben umgehen sollen. Die Skepsis überwiegt, nur eine Minderheit der Unternehmen beschäftigt sich schon intensiv mit der neuen Gesetzeslage.

Mit der Ratifizierung des EU AI Act hat sich die Lage für europäische Firmen grundlegend geändert: Die regulatorischen Vorgaben sind für alle EU-Länder verpflichtend und müssen zumeist in den kommenden zwei Jahren umgesetzt werden. Mit einem Aufschub der Anforderungen oder Strafverschonung bei Verstößen können weder europäische Unternehmen noch die Anbieter von außerhalb der EU rechnen, sobald ihre KI-Anwendungen im EU-Territorium eingesetzt werden.

„Zögern in der Auseinandersetzung mit dem EU AI Act ist gefährlich“, sagt Dr. Till Contzen, Partner im Tax- und Legal-Bereich bei Deloitte. „Die Umsetzung der Anforderungen wird je nach Umfang der KI-Nutzung in einem Unternehmen einen erheblichen Aufwand mit sich bringen – zumal viele Organisationen nicht einmal wissen, wieviel KI sie genau nutzen.“ Es drohe eine Situation vergleichbar mit der Umsetzung der DSGVO, als die Unternehmen im Mai 2018 vor einer riesigen Aufgabe standen, da sie die zwei Jahre Übergangsfrist kaum genutzt hatten.

Bei Nichteinhaltung drohen harte Strafen

Fraglich aber, ob vergleichbare Versäumnisse der Firmen beim EU AI Act vor dem Hintergrund der rasanten Entwicklung der KI-Technologien von den Aufsichtsbehörden verziehen wird. Die drohenden Bußgelder sind erheblich: Verstöße gegen den EU AI Act werden mit hohen Geldstrafen geahndet, zudem verzögert sich der Einsatz von KI in diesen Unternehmen, was erhebliche negative Auswirkungen auf die Geschäftsentwicklung haben kann.

„Dass sich rund die Hälfte der Unternehmen noch nicht intensiv mit der Vorbereitung auf die Umsetzung beschäftigt hat, spiegelt wider, dass viele Unternehmen in Deutschland das Thema KI noch nicht auf der Tagesordnung haben“, bestätigt Dr. Sarah Becker, die das Thema Digital Ethics bei Deloitte betreut. „Andererseits hat der EU AI Act wie bisher kaum eine andere Regulatorik den Sprung in die deutschen Boardrooms geschafft. Gerade in hoch-regulierten Branchen wie z.B. dem Finanzsektor oder dem Gesundheitssektor sind deutsche Unternehmen gewohnt, dass Regulatorik in Compliance-Prozesse und -Systeme überführt wird und fester Bestandteil ihrer Rahmenbedingungen auch für Innovationen ist.“

Das neue Gesetz wird von großer Unsicherheit begleitet 

Grundsätzlich zeigt sich bei der von Civey durchgeführten Deloitte-Umfrage große Skepsis gegenüber dem neuen Regelwerk. Vor allem beim Thema Rechtssicherheit ist das Bild uneinheitlich: So versprechen sich 39 Prozent der Befragten mehr Rechtssicherheit im Umgang mit Künstlicher Intelligenz, rund 35 Prozent verneinen dies, während ein Viertel keinen großen Unterschied sieht.

Ein ähnlich heterogenes Bild zeigt sich bei der Frage, ob der AI Act zu eher mehr oder eher weniger Vertrauen in Künstliche Intelligenz führen wird: Hier glaubt rund ein Drittel (34,9%) an einen positiven Effekt, fast ebenso viele (30,8%) können das nicht erkennen. Im Gegenteil – fast die Hälfte der Befragten (47,4%) sieht in dem AI Act eher ein Hindernis bei der Entwicklung und Einführung von Anwendungen auf Basis von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen, nur ein Viertel (24,1%) ist überzeugt, dass die neue Regulatorik dabei helfen wird.

Die Folgen dieser Skepsis sind deutlich messbar: Obwohl der AI Act seit Anfang August in Kraft ist, haben sich 48,6 Prozent der befragten Unternehmen noch nicht intensiv auf die Umsetzung vorbereitet; gerade mal 26,2 Prozent sind tiefer in das Thema eingedrungen. Dennoch fühlen sich 35,7 Prozent der Befragten gut dafür gewappnet, den AI Act umzusetzen, 19,4 Prozent sehen sich eher schlecht vorbereitet. Entsprechend fürchten 52,3 Prozent eine Einschränkung ihrer Innovationsmöglichkeit im Bereich KI durch die Regulierung; nur 18,5 Prozent glauben, dass die Verordnung die Innovationsmöglichkeiten positiv beeinflusst.

Gesetzlicher Rahmen unerlässlich für Vertrauen in KI

„Die teils wohl bewusst unklaren Regelungen des AI Act machen eine Auslegung tatsächlich nicht immer leicht“, erklärt Contzen. „Allerdings ist dies ein Fortschritt gegenüber den Schwierigkeiten eines unregulierten Zustandes, in dem die Grenzen nur erahnt werden können und die Unternehmen und die Industrie auf sich allein gestellt sind.“ 

Es gebe eine hohe Erwartungshaltung der Bevölkerung an die Vorteile von KI-Nutzung, zugleich aber auch große Sorge vor den negativen Effekten, ergänzt Becker. „Durch eine angemessene Regulierung kann zwar Vertrauen hergestellt werden, gleichzeitig besteht die Gefahr, die Innovationskraft zu schwächen. Die Grenzen der Regulierung werden sich aufgrund der vielen auslegungsbedürftigen Regelungen erst noch zeigen müssen. Grundsätzlich jedoch wirkt eine Regulierung allein durch das Setzen eines Rahmens erst einmal vertrauensbildend. Insofern führt an einer Berücksichtigung ethischer und juristischer Konsequenzen bei KI-Innovation kein Weg vorbei.“

Weitere Deloitte-Studie belegt die Notwendigkeit von Vorgaben

Zu vergleichbaren Ergebnissen auch auf globaler Ebene kommt die neue Ausgabe der globalen KI-Studie „State of GenAI in the Enterprise“, für die Deloitte knapp 2.800 Führungskräfte aus 14 Ländern befragt hat, darunter auch 150 Managerinnen und Manager aus deutschen Unternehmen. Hier nennen die Befragten als größte Hindernisse für die Einführung von KI vor allem die Einhaltung von Vorschriften, Risikomanagement und das Fehlen eines Governance-Modells.

Der globale Report von Deloitte zeigt, dass die Einführung Generativer KI (GenAI) eine kritische Phase erreicht hat, in der sich die steigenden Erwartungen an die transformative Wirkung und die Skalierung als Herausforderung erweisen. Hier gaben drei Viertel der Befragten an, dass ihre Unternehmen ihre Investitionen in ihre Datenbasis erhöht haben, um Probleme wie Datensicherheit und -qualität zu lösen. Gleichzeitig fühlen sich im weltweiten Durchschnitt nur 23 Prozent in Bezug auf Risiken, Governance und regulatorische Fragen gut vorbereitet. 

Ein weiterer wichtiger Parameter für die KI-Entwicklung in Unternehmen ist die bisher noch weitgehend vernachlässigte Erfolgsmessung: Nachdem vielversprechende GenAI-Pilotprojekte zu mehr Investitionen sowie steigenden Erwartungen geführt haben, beginnen Führungsetagen und Aufsichtsräte nach Renditen auf ihre Investitionen zu suchen. Eine schnelle Skalierung von KI-Projekten gestaltet sich allerdings komplexer als gedacht und deckt neue Herausforderungen auf. Für weitere Investitionen ist jedoch der Nachweis des Werts von GenAI-Implementierungen entscheidend – und genau hier haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, die exakten Wirkungen der implementierten Maßnahmen zu messen, so die aktuelle Ausgabe (Q3-2024) des globalen Reports „State of Gen AI in the Enterprise“.

Methodik:
Befragung zum EU AI Act: Civey hat für Deloitte vom 24.07.2024 bis zum 14.08.2024 online 500 Privatwirtschaftliche Entscheider befragt, die in ihrem Unternehmen mit dem Thema KI beschäftigt sind und schon einmal vom AI Act gehört haben. Die Ergebnisse sind aufgrund von Quotierungen und Gewichtungen repräsentativ unter Berücksichtigung des statistischen Fehlers von 8,5 bis 8,7 Prozentpunkten beim jeweiligen Gesamtergebnis. 

State of Gen AI in the Enterprise: Für die Studie „State of GenAI in the Enterprise“ befragt Deloitte mehrmals jährlich knapp 2.800 Führungskräfte aus 14 Ländern, inklusive 150 Teilnehmer aus deutschen Unternehmen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege zur Nutzung interner Wissensressourcen

EnterpriseGPT revolutioniert das Wissensmanagement in drei Schritten 

Ein altes Problem nähert sich endlich der Lösung: Bislang galt es als gesichert, dass kein Unternehmen weiß, was es eigentlich alles weiß. Doch damit dürfte jetzt Schluss sein – dank interner EnterpriseGPT-Systeme, die GenAI (generative Künstliche Intelligenz) gezielt für das Wissensmanagement einsetzen. Der IT-Dienstleister adesso beleuchtet die Hintergründe.

Die sinnvolle Nutzung interner Wissensressourcen ist ein Dauerthema. Häufig wird vom „verborgenen Datenschatz“ gesprochen, der gehoben werden muss. Doch verschiedene Dateiformate, undurchsichtige Ablagesysteme und mangelhafte Verschlagwortung erschweren den einfachen Zugang zu Informationen ebenso wie Silodenken, unsaubere Prozesse, komplexe Organigramme oder parallele Datenhaltung. Die daraus resultierenden Probleme sind nur allzu bekannt: Teams arbeiten unwissentlich parallel an der gleichen Aufgabe, die Projekte dauern länger als nötig und die Ergebnisse bleiben hinter den Erwartungen zurück. Die Suche nach Wissen kostet Unternehmen viel Zeit und Geld, das sie meist gar nicht beziffern können, weil die Transparenz fehlt.

Dank Künstlicher Intelligenz (KI) kommt jetzt Licht in dieses chronische Datendunkel. Genauer gesagt: Mit Hilfe generativer KI übernehmen unternehmensspezifische EnterpriseGPT-Systeme die anspruchsvolle Aufgabe, den internen Datenschatz zugänglich zu machen, aufzubereiten, gezielt bereitzustellen und damit die unternehmensinterne Datenverarbeitung auf ein neues Niveau zu heben. adesso erklärt die drei typischen Phasen beim Aufbau eines solchen Systems:

1. Aufbau eines internen KI-Chatbots

In einem ersten Schritt wird ein eigener interner KI-Chatbot entwickelt. Dadurch werden die Datenschutzprobleme umgangen, die mit der Nutzung externer KI-Chat-Systeme verbunden sind. Unternehmenskritische Informationen verlassen nicht die Grenzen der Unternehmens-IT, auch nicht für das Training der LLMs. Statt die Daten an den Provider zu senden, werden Sprachmodelle verwendet, die für die interne Nutzung als Software-as-a-Service von verschiedenen Anbietern verfügbar sind, darunter beispielsweise Google, Microsoft oder Aleph Alpha.

2. Ausbau zum „Domain Knowledge Agent“

Zuerst einen eigenen internen KI-Chatbot aufzubauen, hat zudem den Vorteil, dass die Modelle mit eigenen praxisnahen Daten wie Dokumentationen, Protokollen, Präsentationen oder Handbüchern, also auf Basis der internen Knowledge Base, trainiert werden können. Das unternehmensspezifische Wissen wird in Form von Domain Knowledge Agents für verschiedene Wissensgebiete und Nutzergruppen aufbereitet. Ein entsprechendes Berechtigungsmanagement stellt sicher, dass die jeweiligen Informationen nur für die vorgesehenen Anwender zugänglich sind. Typische Beispiele für Domain Knowledge Agents sind die übersichtliche Zusammenfassung und Klassifizierung interner Forschungsprojekte oder die Beantwortung häufig gestellter Fragen beim Onboarding von Mitarbeitenden in natürlicher Sprache.

3. Entwicklung von „Process Agents“

Während Domain Knowledge Agents gezielte Fragen beantworten und Quellennachweise liefern, gehen Process Agents den nächsten Schritt in Richtung Automatisierung. Ein Process Agent kann beispielsweise selbstständig das Dispatching von Anfragen an die IT übernehmen oder auf Basis einer Kundenpräsentation ein Angebotsformular erstellen und dieses anschließend im CRM zur Verfügung stellen. Diese fortgeschrittene Automatisierung von Workflows stellt allerdings hohe Anforderungen an die IT-Prozesse und erfordert eine tiefere Integration des Systems in die IT-Landschaft des Unternehmens.

„Das Potenzial von EnterpriseGPTs ist enorm“, erklärt Benedikt Bonnmann, Mitglied des Vorstands und verantwortlich für das KI-Geschäft bei adesso SE. „Sie können internes Wissen auf neue Weise zugänglich machen, gleichzeitig die Souveränität über die eigenen Daten sichern und damit endlich Probleme lösen, die Unternehmen schon viel zu lange mit sich herumschleppen.“ 

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Im Jahr 2025 stehen CRM-Systeme vor einer neuen Entwicklungsstufe, die Unternehmen ermöglicht, ihre Kundenbeziehungen gezielter und effizienter zu gestalten.

CRM-Trends 2025: Personalisierung, Automatisierung und mehr

Die wichtigsten Trends dabei sind umfassendere Personalisierung, fortschreitende Automatisierung und der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Auch die nahtlose Integration in andere Systeme und der Fokus auf Datenschutz spielen eine immer zentralere Rolle. Ein Überblick über die Top-Trends:

1. Personalisierung: Noch gezielter und präziser

Die Personalisierung geht 2025 in die nächste Runde: Kunden erwarten, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse nicht nur verstehen, sondern auch darauf eingehen. Moderne CRM-Systeme nutzen fortschrittliche KI und maschinelles Lernen, um Daten in Echtzeit auszuwerten und Kundeninteraktionen individuell anzupassen. Omnichannel-Strategien tragen dazu bei, dass Kunden über verschiedene Kanäle hinweg ein konsistentes und relevantes Erlebnis erhalten – von der Website über E-Mails bis hin zum Kundenservice.

Die Vorteile dieser tiefgreifenden Personalisierung liegen auf der Hand: Sie steigert die Kundenzufriedenheit, erhöht die Loyalität und maximiert Cross-Selling-Potenziale. CRM-Anbieter wie Salesforce und HubSpot erweitern daher ihre KI-gestützten Funktionen, um Unternehmen bei der Segmentierung und gezielten Ansprache ihrer Zielgruppen zu unterstützen.

2. Automatisierung auf dem nächsten Level

Automatisierung bleibt auch 2025 ein entscheidender Trend im CRM-Bereich. CRM-Systeme entlasten Mitarbeiter von Routineaufgaben wie Lead-Management oder Kundensegmentierung und ermöglichen dadurch eine produktivere Nutzung der Arbeitszeit. Mit automatisierten Prozessen für Lead-Scoring, Follow-ups und anderen Aufgaben können sich Vertriebsteams auf strategische Kundeninteraktionen konzentrieren, während KI-gesteuerte Chatbots in der Kundenbetreuung für eine 24/7-Erreichbarkeit sorgen.

Automatisierung hilft nicht nur, Prozesse effizienter zu gestalten, sondern optimiert auch die gesamte Customer Journey, indem sie personalisierte Interaktionen und proaktive Kommunikation ermöglicht.

3. Künstliche Intelligenz als CRM-Motor

KI wird 2025 zum Kernbestandteil moderner CRM-Systeme. KI-gestützte Funktionen ermöglichen es Unternehmen, komplexe Datenmuster zu analysieren und vorausschauende Analysen zu erstellen. Besonders leistungsfähig ist Predictive Analytics, das Verhaltensmuster vorhersagen kann und damit als Entscheidungshilfe dient. Natural Language Processing (NLP) hilft, unstrukturierte Daten wie Kundenanfragen oder Social-Media-Kommentare zu verstehen und automatisch in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.

Zudem bieten „Next Best Action“-Funktionen Unterstützung bei der Kundeninteraktion, indem das CRM-System die optimalen Schritte zur Kundenbindung empfiehlt. Diese Funktionen optimieren sowohl das Marketing als auch den Vertrieb und ermöglichen Unternehmen, Kundenbedürfnisse proaktiv zu erfüllen.

4. Nahtlose Omnichannel-Integration

In einer Welt, in der Kunden über zahlreiche Kanäle kommunizieren, ist eine nahtlose Integration dieser Kanäle entscheidend. Omnichannel-CRM-Lösungen erlauben es Unternehmen, sämtliche Interaktionen – von Social Media über E-Mails bis hin zu Direktnachrichten – in einem zentralen System zu erfassen. Dadurch können Kundenbetreuer jederzeit auf relevante Informationen zugreifen und schneller sowie passgenauer auf Anfragen reagieren.

Diese umfassende Übersicht verbessert das Kundenerlebnis und stärkt die Kundenbindung. Besonders für Unternehmen, die auf eine hohe Servicequalität angewiesen sind, ist eine Omnichannel-Integration unverzichtbar.

5. Big Data und Echtzeitanalysen

Big Data wird für CRM-Systeme 2025 wichtiger denn je. CRM-Systeme sind in der Lage, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und sofort nutzbare Erkenntnisse zu generieren. Diese Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, auf Marktveränderungen und neue Kundenanforderungen sofort zu reagieren. Die Fähigkeit, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, unterstützt Unternehmen dabei, ihre CRM-Strategien dynamisch und zielgerichtet zu gestalten.

CRM-Lösungen, die Big Data und Echtzeitanalysen nutzen, bieten somit wertvolle Unterstützung bei der Optimierung der Kundenbeziehungen und tragen zur nachhaltigen Bindung bei.

6. Stärkere Integration in Unternehmenssysteme

Die vollständige Integration von CRM-Systemen in andere zentrale Unternehmenslösungen wird 2025 eine noch größere Rolle spielen. Durch die Verbindung mit ERP-Systemen, Marketing-Plattformen und E-Commerce-Lösungen können Unternehmen alle relevanten Kundeninformationen konsolidieren und eine einheitliche Sicht auf die Customer Journey gewährleisten. Eine nahtlose Integration erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und verbessert die Effizienz der internen Abläufe.

Solche integrierten Systeme bieten einen umfassenden Überblick über das Kundenverhalten, der eine fundierte Entscheidungsfindung und eine gezielte Kundenansprache ermöglicht.

7. Datenschutz und Compliance: Vertrauensschutz

Da Unternehmen mehr Kundendaten sammeln, wird der Datenschutz zunehmend kritisch. Kunden erwarten, dass ihre persönlichen Daten sicher sind und datenschutzkonform behandelt werden. CRM-Systeme, die den Anforderungen der DSGVO und anderen Datenschutzvorschriften entsprechen, gewinnen an Bedeutung. Unternehmen sind gefordert, Datenschutz als zentrales Thema in ihre CRM-Strategien zu integrieren, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten.

CRM-Systeme, die strenge Datenschutzrichtlinien einhalten, schützen Unternehmen nicht nur vor rechtlichen Risiken, sondern stärken auch das Vertrauen der Kunden und tragen zu einer positiven Markenwahrnehmung bei.

Fazit

2025 entwickelt sich das CRM weiter zu einem umfassenden, strategischen Instrument, das Unternehmen ermöglicht, personalisierte, automatisierte und datengestützte Kundenerlebnisse zu schaffen. Die Integration von KI und Automatisierung hilft Unternehmen, effizienter zu arbeiten und Kunden auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten anzusprechen. Die Trends zeigen, dass CRM-Systeme nicht nur als Verwaltungswerkzeug, sondern als integraler Bestandteil der Kundenstrategie fungieren. Wer die Chancen frühzeitig nutzt, kann langfristig stärkere und profitablere Kundenbeziehungen aufbauen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …