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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.

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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.“ 

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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.

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Bevor Unternehmen generative KI einführen, sollten sie sich einige Fragen stellen, damit die neuen Dienste nicht den Datenschutz und die Datensicherheit gefährden. Forcepoint verrät, welche Fragen das sind. 

6 Fragen, die sich Unternehmen zum GenAI-Einsatz stellen sollten

Die meisten Unternehmen haben den Mehrwert von generativer KI inzwischen erkannt und wollen entsprechende Dienste einführen, um ihre Mitarbeiter zu entlasten und Abläufe effizienter zu gestalten. Oft nutzen die Mitarbeiter sogar schon einige Tools – was ebenso wie eine überhastete Einführung mit Risiken insbesondere für Datenschutz und Datensicherheit verbunden ist. Um diese Risiken zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst Antworten auf die folgenden sechs Fragen finden:

1. Welche KI-Tools dürfen genutzt werden?

Unternehmen müssen sorgfältig abwägen, welche Tools überhaupt eingesetzt werden dürfen. Das geht nur in enger Abstimmung zwischen Fachbereichen, IT-Abteilung, Sicherheitsteams, Datenschutzverantwortlichen und Rechtsexperten. Die Fachbereiche schlagen Tools vor oder formulieren funktionale Anforderungen, denn sie kennen ihre spezifischen Herausforderungen im Alltag am besten. Sicherheitsteams, Datenschutzverantwortliche und Rechtsexperten bewerten anschließend die Risiken, etwa ob Datenschutzverletzungen durch Angebote außerhalb der EU drohen, während die IT-Abteilung die Umsetzbarkeit prüft.

2. Gibt es Richtlinien zur KI-Nutzung?

Richtlinien geben den Mitarbeitern klare Vorgaben an die Hand, welche KI-Tools sie nutzen dürfen und wie sie diese nutzen dürfen. Sie machen unter anderem Vorgaben zum Umgang mit personenbezogenen oder vertraulichen Daten bei der KI-Nutzung. Darüber hinaus ist es unerlässlich, dass die Richtlinien auch genau definieren, für welche Mitarbeiter und Abteilungen und für welche Tools und Anwendungsbereiche sie gelten. Und nicht zuletzt klären sie Verantwortlichkeiten und Haftungsfragen, etwa wer Entscheidungen rund um KI fällt und für die Einhaltung der Richtlinien verantwortlich ist – und was passiert, wenn es zu Datenschutz- oder Sicherheitsverletzungen kommt.

3. Wurden die Mitarbeiter geschult?

Mitarbeitern ist oft gar nicht bewusst, welche Risiken mit der Nutzung von KI-Tools einhergehen oder dass die Tools nicht unfehlbar sind. In Schulungen können sie Erfahrung sammeln und sich eine richtlinienkonforme Nutzung der Tools aneignen. Zudem lernen sie, die Ausgaben der KI zu hinterfragen und zu überprüfen, um darin steckende Vorurteile oder Fehler zu erkennen.

4. Lässt sich die KI-Nutzung auf genehmigte Tools und autorisierte Mitarbeiter beschränken?

Idealerweise stellen Unternehmen nicht nur Richtlinien zur KI-Nutzung auf, sondern können deren Einhaltung auch technisch kontrollieren und durchsetzen. Unerwünschte KI-Dienste über URL- und DNS-Filter zu blockieren reicht nicht aus, da diese umgangen werden können und es schlicht zu viele alternative KI-Angebote gibt. Besser ist es, mit einer einheitlichen Sicherheitslösung, die Services wie Cloud Access Security Broker (CASB), Zero Trust Network Access (ZTNA) und Secure Web Gateway (SWG) umfasst, sicherzustellen, dass nur geprüfte und freigegebene Tools genutzt werden, und das auch nur von autorisierten Mitarbeitern – unabhängig von deren Gerät oder Standort.

5. Kann der Abfluss schützenswerter Daten verhindert werden?

Trotz Schulungen kann es im Arbeitsalltag vorkommen, dass Mitarbeiter unachtsam sind und personenbezogene oder vertrauliche Daten eingeben – gerade in stressigen Arbeitsphasen. Datensicherheitslösungen verhindern das, indem sie über Dateneingaben und Uploads wachen und bei Datenschutz- oder Sicherheitsverletzungen einschreiten. Bei kleineren Verstößen reicht in der Regel ein Warnhinweis, der den Mitarbeiter auf das Problem aufmerksam macht. Bei schwerwiegenden Verletzungen wird die Übertragung der Daten ins Internet jedoch gesperrt, damit etwa wichtige Finanzdaten oder wertvolles geistiges Eigentum wie Quellcode oder Konstruktionszeichnungen das Unternehmen nicht verlassen. Voraussetzung dafür ist allerdings, dass Unternehmen einen Überblick über ihren gesamten Datenbestand haben, über alle Speicherorte hinweg. Ein Data Security Posture Management (DSPM) hilft, Sichtbarkeit herzustellen und sensible Daten unternehmensweit zu erkennen, zu klassifizieren und potentielle Datensicherheitsrisiken proaktiv zu beheben.

6. Wie lässt sich Richtlinien-Wildwuchs verhindern?

Unternehmen sollten darauf achten, dass die verschiedenen Sicherheitslösungen optimal zusammenarbeiten und einen einzigen, zentralen Richtliniensatz nutzen. Müssen die Richtlinien in allen Lösungen separat gepflegt werden, verursacht das nicht nur einen enormen Aufwand für das Security-Team, sondern es drohen auch voneinander abweichende Richtlinien, die Lücken im Schutz lassen. Darüber hinaus hilft ein zentraler Regelsatz für alle Sicherheitslösungen dabei, Datenschutz- und Sicherheitsverletzungen nicht nur bei KI-Tools zu verhindern, sondern über alle Kanäle hinweg, über die Daten das Unternehmen verlassen können, etwa Cloud-Services, SaaS-Dienste, Web, E-Mail, externe Speichermedien und Endgeräte.

„Die KI-Nutzung braucht Regeln, sonst droht eine Schatten-IT, die Datenschutz und Datensicherheit gefährdet“, betont Fabian Glöser, Team Leader Sales Engineering bei Forcepoint in München. „Und natürlich müssen Unternehmen diese Regeln auch durchsetzen können, um absichtliche oder versehentliche Verstöße zu verhindern.“

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Mit der Offenlegung von detaillierten Einblicken in die Bereiche Umwelt, Soziales und Governance verbinden viele Unternehmen immer noch einen bürokratischen Aufwand ohne direkten Mehrwert. Zu Unrecht, denn die Berichte sind nicht nur für Investoren und Zielgruppen wichtig, sondern helfen auch den Unternehmen selbst, ihre Prozesse zu optimieren und zukunftssicher zu planen.

ESG-Reporting ebnet den Weg zum nachhaltigen Erfolg

Ziel der jährlichen Reportings ist es, die Anstrengungen von Unternehmen in Sachen Nachhaltigkeit, sozialem Engagement und einer verantwortungsvollen Geschäftsführung transparenter zu gestalten. Die Ergebnisse sollen Investoren, Kunden und Behörden dabei helfen, die Nachhaltigkeitsbemühungen und Förderung sozialer Veränderungen einzelner Unternehmen besser nachzuvollziehen. Der politische Druck scheint dabei auf den ersten Blick einen bürokratischen Aufwand zu bedeuten – schließlich sind für ESG-Berichte ausführliche Datenbestände notwendig, die alle Abteilungen, Standorte und die gesamte Lieferkette abdecken müssen. Und tatsächlich, nicht wenige Unternehmen stehen bei der Erfüllung der neuen EU-Richtlinien einigen Herausforderungen gegenüber, etwa bei der Zusammenführung und Konsolidierung der Daten, teilweise aus mehreren Ländern. Dabei gibt es aber gleich zwei gute Nachrichten: Zum einen stehen bereits Software-Lösungen und Hersteller mit entsprechender Expertise bereit, um insbesondere die anfänglichen Probleme zu lösen. Zum anderen verspricht das Sammeln und Analysieren der eigenen Daten einen entscheidenden Mehrwert für Unternehmen, die auf diese Weise ungenutzte Potenziale aufdecken, Risiken frühzeitig erkennen und Prozesse optimieren können.

ESG-Reporting als Chance

Der entscheidende Aspekt heißt Datenmanagement. Wer jährlich korrekte und aussagekräftige Berichte über seine erfolgreichen Nachhaltigkeitsbemühungen vorlegen möchte, benötigt die richtige Software-Grundlage und im besten Falle automatisierte Prozesse zur Erhebung und Zusammenführung – schließlich sind ESG-Reportings wiederkehrende Aufgaben. In dieses technologische Fundament haben die meisten Unternehmen, besonders im Manufacturing-Umfeld, ohnehin bereits investiert. Dazu zählen beispielsweise leistungsstarke ERP-Systeme, IoT-Geräte und KI-Modelle. Während die digitale Transformation die Berichterstattung erleichtert, erreichen individuelle Lösungen mit Excel-Tabellen hier

ihre Grenzen. ESG-Reportings setzen ein modernes Datenmanagement voraus. Aber auch wenn einzelne Unternehmen nachrüsten und investieren müssen, investieren sie damit in ihre Zukunft und Wettbewerbsfähigkeit. Dazu gehört auch eine Optimierung der eigenen IT-Landschaft, etwa der Abbau von Datensilos und die Implementierung einer zentralen Datenerfassung. Aber der Aufwand lohnt sich: Unternehmen, die mittels ESG-Berichten exakte Einblicke in ihre Daten erhalten, können Schwachstellen in den eigenen Prozessen analysieren, Einsparungspotenzial sichtbar machen und Produktionsabläufe effizienter gestalten.

Durch die Erfassung von Daten zu Aspekten wie Energieverbrauch, CO2-Emissionen oder Abfallmanagement können Unternehmen ineffiziente Prozesse in der Produktion oder Logistik aufdecken. Das ESG-Reporting bringt aber auch potenzielle Schwachstellen in der Lieferkette ans Licht, wie übermäßigen Ressourcenverbrauch oder Abhängigkeiten von nicht-nachhaltigen Zulieferern. Darüber hinaus erhöht eine verpflichtende Berichterstattung aber auch die Sensibilität gegenüber den Folgen des Klimawandels, den daraus entstehenden Risiken und der Notwendigkeit, das eigene Handeln nachhaltiger zu gestalten. Dabei sind Naturkatastrophen und andere direkte Auswirkungen des Klimawandels längst keine abstrakten Phänomene aus weit entfernten Ländern mehr – sie haben bereits Europa erreicht und stellen ein konkretes Risiko für Mensch und Wirtschaft dar.

Berichterstattung ist keine Einbahnstraße

Die von der EU erlassene CSRD-Richtlinie (Corporate Sustainability Reporting Directive), die europäische Unternehmen zu einem Bericht über den ESG-Bereich verpflichtet, sieht darüber hinaus auch ein Double Materiality Assassment (DMA) vor. Dabei analysieren Unternehmen etwa, welchen Einfluss ihr Handeln auf die Gesellschaft und Umwelt hat. Diese Perspektive umfasst Aspekte wie den CO2-Ausstoß, die Energiebilanz, Menschenrechte oder die Nutzung von Ressourcen. Auf der anderen Seite untersucht ein DMA allerdings auch, welche wirtschaftlichen Konsequenzen Umwelteinflüsse auf das Unternehmen haben – zum Beispiel Lieferengpässe durch Umweltkatastrophen, steigende Kosten durch Rohstoffknappheit oder gestörte Transportwege.

Um diese wertvollen Einblicke zu erhalten, müssen Unternehmen anfangs in Vorleistung gehen, ihr Datenmanagement an die neuen Anforderungen anpassen und das erforderliche Know-how aufbauen. Aufwand und Investitionen sind aber einerseits dringend notwendig, um ein nachhaltiges Handeln, soziale Gerechtigkeit und Umweltschutz zu stärken, andererseits aber auch um die eigene Effizienz zu erhöhen. Nicht zuletzt setzen auch immer mehr Endkonsumenten, Aktionäre und Investoren auf Unternehmen, die

nachhaltige Praktiken verfolgen. Positive ESG-Berichte werden damit auch zu einem ausschlaggebenden Faktor für die eigene Wettbewerbsfähigkeit.

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In der Fachzeitschrift „The Lancet Digital Health“ geben Forschende um die Professoren Stephen Gilbert und Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit der Technischen Universität Dresden einen Überblick über Stärken und Schwächen sowie die regulatorischen Herausforderungen aktueller Gesundheitsanwendungen, die auf großen Sprachmodellen, sogenannten Large Language Models – LLMs, basieren.

Sicherer Einsatz von großen Sprachmodellen in der Medizin – Klare rechtliche Vorgaben schaffen und einhalten

Sie fordern Rahmenbedingungen, die den Fähigkeiten und Grenzen dieser KI-Anwendungen gerecht werden und betonen, dass bestehende Vorschriften dringend durchgesetzt werden müssen. Ein weiterhin zögerliches Vorgehen seitens der Behörden gefährdet nicht nur die Nutzerinnen und Nutzer, sondern auch das Potenzial zukünftiger LLM-Anwendungen in der Medizin.

Chancen und Risiken von LLM-basierten Gesundheitsanwendungen

Anwendungen, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, sind mittlerweile ein unverzichtbarer Bestandteil der Medizin. Große Sprachmodelle– wie GPT-4 bieten vielfältige Unterstützungsmöglichkeiten in der Diagnose, Versorgung und Betreuung von Patientinnen und Patienten. Gleichzeitig gibt es Bedenken bezüglich ihrer Sicherheit und Regulierung. Ergebnisse variieren häufig, sind schwer nachvollziehbar und bergen das Risiko erfundener Aussagen (Halluzinationen). Die Zulassung LLM-basierter Anwendungen für medizinische Zwecke als Medizinprodukte nach US- und EU-Recht stellt die zuständigen Behörden deshalb vor Herausforderungen. Trotz der Risiken, etwa durch Fehldiagnosen oder ungeprüfte medizinische Ratschläge, sind solche Anwendungen bereits auf dem Markt erhältlich. Seit der Einführung von großen Sprachmodellen haben Entwickler wie Google, Meta, OpenAI und Microsoft diese stetig verbessert und neue Modelle vorgestellt. Auch für medizinische Anwendungen wird deren Leistung immer besser.

„LLMs haben das Potenzial die Gesundheitsversorgung zu verändern und gewinnen in den Bereichen Krebsdiagnose und -behandlung sowie bei Vorsorge, Fernbetreuung, Dokumentation und Unterstützung bei medizinischen Entscheidungen immer mehr an Bedeutung. Sie bieten großes Potenzial, bergen aber auch Risiken“, sagt Prof. Dr. med. Jakob N. Kather, Professor für Klinische Künstliche Intelligenz am EKFZ für Digitale Gesundheit der TU Dresden und Onkologe am Dresdner Universitätsklinikum Carl Gustav Carus.

Derzeit wird noch intensiv daran geforscht, ob bei medizinischen Anwendungen die Vor- oder Nachteile überwiegen. Abgesehen von den vielseitigen Möglichkeiten und Chancen weisen die Forschenden in ihrer Publikation klar auf offene rechtliche und ethische Fragen hin, insbesondere mit Blick auf Datenschutz, Wahrung des geistigen Eigentums sowie auf die Problematik geschlechtsspezifischer und rassistischer Vorurteile.

Zulassung als Medizinprodukte erforderlich

Sobald Anwendungen medizinischen Rat für Laien bezüglich ihrer Diagnose oder Behandlung von Erkrankungen anbieten, handelt es sich nach EU- und US-Recht um Medizinprodukte, die als solche eine entsprechende Zulassung erfordern. Während die Einhaltung dieser Regelungen bei bisherigen, eng gefassten Anwendungen relativ eindeutig war, stellt die Vielseitigkeit der LLMs die Behörden vor regulatorische Herausforderungen. Trotz rechtlicher Unklarheiten, sind solche Anwendungen jedoch unreguliert und ohne Zulassung durch die zuständigen Behörden auf dem Markt erhältlich. Die Forschenden machen deutlich, dass Behörden in der Pflicht stehen, geltende Regeln durchzusetzen. Gleichzeitig sollten sie sicherstellen, dass angepasste Rahmenbedingungen für die Prüfung und Regulierung von auf großen Sprachmodellen basierenden Gesundheitsanwendungen entwickelt werden.

„Diese Technologien existieren bereits auf dem Markt und wir müssen zwei grundlegende Dinge beachten, um eine sichere Entwicklung solcher Anwendungen zu gewährleisten. Erstens braucht es passende Methoden, um diese neuen Technologien bewerten zu können. Zweitens müssen die geltenden rechtlichen Vorgaben gegenüber unsicheren LLM-Anwendungen auf dem Markt durchgesetzt werden. Das ist unerlässlich, wenn wir diese medizinischen KI-Anwendungen in Zukunft sicher nutzen wollen“, sagt Prof. Dr. Stephen Gilbert, Professor für Medical Device Regulatory Science am EKFZ für Digitale Gesundheit der TU Dresden.

Publikation
Oscar Freyer, Isabella Catharina Wiest, Jakob Nikolas Kather, Stephen Gilbert: A future role for health applications of large language models depends on regulators enforcing safety standards; The Lancet Digital Health, 2024. https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(24)00124-9/fulltext 

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Mitarbeiter-Onboarding ist weit mehr als ein Willkommensgruß und eine kurze Einarbeitung – es legt den Grundstein für die langfristige Zufriedenheit und Produktivität der neuen Talente.

Effizientes Mitarbeiter-Onboarding: Wie HR-Software den Start im Unternehmen erleichtert

Studien zeigen, dass ein gutes Onboarding die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass neue Mitarbeitende sich engagieren und länger im Unternehmen bleiben. Der Einsatz moderner HR-Software kann diesen Prozess effizienter, strukturierter und ansprechender gestalten, was sich besonders in Zeiten von Remote-Work und globalen Teams als wertvoll erweist.

Hier erfahren Sie, wie HR-Software den Onboarding-Prozess verbessert, welche Funktionen essenziell sind und wie Unternehmen durch den Einsatz dieser Technologien langfristig profitieren können.

1. Die Bedeutung von effizientem Onboarding

Ein gut durchdachtes Onboarding sorgt dafür, dass neue Mitarbeitende von Anfang an das Gefühl haben, integriert und unterstützt zu sein. Der erste Eindruck ist entscheidend, und ein positives Erlebnis im Onboarding kann dazu führen, dass sie sich schnell einarbeiten, produktiver sind und motivierter bleiben.

Ein effizienter Onboarding-Prozess sollte daher drei wichtige Aspekte abdecken:

• Kulturelle Integration: Neue Teammitglieder müssen die Werte und Kultur des Unternehmens verstehen, um sich als Teil des Teams zu fühlen.
• Fachliche Einarbeitung: Die Vermittlung relevanter Kenntnisse und Kompetenzen hilft, schnell produktiv zu werden.
• Organisatorische Klarheit: Transparente Kommunikation von Strukturen und Zuständigkeiten fördert die Orientierung und das Selbstbewusstsein.

HR-Software kann helfen, diese Aspekte zu verbinden und einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.

2. Die Rolle von HR-Software beim Onboarding

HR-Software vereinfacht und automatisiert viele Schritte im Onboarding-Prozess und sorgt dafür, dass administrative Aufgaben, die sonst zeitaufwendig sind, schneller und fehlerfrei erledigt werden. Dies umfasst Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen, die Einweisung in Tools und Systeme, Schulungen und die Integration in interne Kommunikationskanäle. Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:

• Automatisierte Prozesse: Mit HR-Software lassen sich wiederkehrende Aufgaben wie das Erstellen von Benutzerkonten, das Bereitstellen von Arbeitsgeräten oder das Eintragen in relevante Kommunikationskanäle automatisieren. Dies spart Zeit und reduziert Fehler.
• Zentralisierung von Informationen: Alle wichtigen Dokumente, Anweisungen und Richtlinien können an einem Ort bereitgestellt werden, sodass neue Mitarbeitende jederzeit auf die notwendigen Ressourcen zugreifen können.
• Individualisierbarkeit: Jeder Mitarbeitende bringt unterschiedliche Fähigkeiten und Erfahrungen mit. HR-Software kann personalisierte Onboarding-Pfade bieten, die den individuellen Bedarf berücksichtigen und so die Integration erleichtern.
• Messbarkeit und Feedback: Die Software ermöglicht es, den Fortschritt im Onboarding zu messen und Feedback von neuen Mitarbeitenden einzuholen, um den Prozess kontinuierlich zu verbessern.

3. Wichtige Funktionen für ein gelungenes Onboarding mit HR-Software

Effektive HR-Software für das Onboarding sollte einige Kernfunktionen umfassen, um den Prozess möglichst effizient zu gestalten:

• Checklisten und Aufgabenmanagement: Die Software kann eine strukturierte Liste aller Aufgaben bereitstellen, die im Onboarding-Prozess erledigt werden müssen. Dies hilft HR und den neuen Mitarbeitenden, den Überblick zu behalten und sicherzustellen, dass nichts übersehen wird.
• Self-Service-Funktionalitäten: Durch den Self-Service können neue Mitarbeitende ihre Profile anlegen, wichtige Formulare ausfüllen und sich selbstständig in Tools einarbeiten, was den Aufwand für die Personalabteilung reduziert.
• E-Learning und Schulungen: Ein gutes HR-Tool enthält Module für Online-Schulungen oder E-Learning-Kurse, die neue Mitarbeitende durch den Onboarding-Prozess begleiten. Dies kann sowohl Pflichtkurse zur Arbeitssicherheit umfassen als auch Weiterbildungsangebote.
• Kommunikationsplattform: Ein zentraler Kommunikationskanal ermöglicht es den neuen Teammitgliedern, sich mit ihrem direkten Umfeld und anderen Kollegauszutauschen. Insbesondere in Remote- oder hybriden Teams ist dies unverzichtbar.
• Feedback und Berichte: Automatisiertes Feedback von neuen Mitarbeitenden ermöglicht es, Probleme frühzeitig zu erkennen und den Prozess kontinuierlich zu verbessern.

4. Vorteile für das Unternehmen und HR-Teams

HR-Software für das Onboarding bringt nicht nur den neuen Mitarbeitenden Vorteile, sondern entlastet auch die Personalabteilung und sorgt für mehr Effizienz im gesamten Unternehmen. Hier einige der wichtigsten Vorteile:

• Zeitersparnis und Effizienz: Durch Automatisierung und Selbstbedienungsfunktionen wird der administrative Aufwand für das HR-Team drastisch reduziert.
• Geringere Fluktuationsrate: Ein systematisches und umfassendes Onboarding führt zu höherer Zufriedenheit, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Mitarbeitende länger im Unternehmen bleiben.
• Höhere Produktivität: Neue Mitarbeitende erreichen schneller volle Produktivität, da sie durch strukturierte Schulungen und klar definierte Aufgaben eine fundierte Einführung erhalten.
• Transparenz und Nachverfolgbarkeit: HR-Software ermöglicht eine lückenlose Dokumentation aller Schritte im Onboarding, was für Compliance-Zwecke und eine kontinuierliche Verbesserung hilfreich ist.

5. Praxisbeispiele: Wie Unternehmen HR-Software erfolgreich einsetzen

Einige Unternehmen nutzen innovative HR-Softwarelösungen, um ihren Onboarding-Prozess zu optimieren. Ein bekanntes Beispiel ist das Technologieunternehmen SAP, das neue Mitarbeitende weltweit durch ein digitales Onboarding-Portal willkommen heißt. Dieses enthält Module zu Unternehmenswerten, ethischen Standards und technische Einführungen, die neuen Mitarbeitenden helfen, sich in ihrem Tempo einzuarbeiten.

Ein anderes Beispiel ist die E-Commerce-Plattform Zalando, die mit einer Onboarding-Software die Einführung neuer Mitarbeitender standardisiert hat. Checklisten und Schulungsunterlagen werden über die Plattform bereitgestellt, wodurch sich die HR-Mitarbeitenden auf die persönliche Integration und den kulturellen Austausch konzentrieren können.

6. Fazit: HR-Software als Schlüssel zu erfolgreichem Onboarding

Die Digitalisierung des Onboarding-Prozesses durch HR-Software bringt für Unternehmen viele Vorteile. Von der Reduzierung administrativer Aufgaben über eine schnellere Einarbeitung bis hin zur Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit – die Automatisierung und Zentralisierung von Onboarding-Aufgaben zahlt sich aus. Insbesondere in einer Zeit, in der Flexibilität und Remote-Arbeit an Bedeutung gewinnen, ist eine smarte, digitale Lösung entscheidend, um neue Talente langfristig zu binden und eine positive Unternehmenskultur zu fördern.

Ein gut durchdachtes, softwaregestütztes Onboarding stärkt das Unternehmen als Ganzes und trägt dazu bei, dass neue Mitarbeitende motiviert und bestens vorbereitet ihre Arbeit aufnehmen können. Wer in moderne HR-Software investiert, investiert somit auch in die Zukunft seines Unternehmens und in das Wohl seiner Mitarbeitenden.

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Haufe X360, führender Anbieter einer Cloud-nativen Business Management Plattform für KMU im DACH-Raum, hat die Auszeichnung „ERP-System des Jahres“ gewonnen. Die Plattform setzte sich in der Kategorie „Großhandel“ durch und erhielt die Auszeichnung für ihre herausragende Leistung und Innovation im Bereich Enterprise Resource Planning (ERP).

Haufe X360 ist „ERP-System des Jahres“ in der Kategorie Großhandel

Für den Erfolg im Großhandel ist es entscheidend, wie Händler auf verschiedenen Kanälen mit ihren Kunden, Lieferanten und Partnern kommunizieren und kooperieren. Zudem sind die Organisation des Unternehmens und die Strukturierung der Geschäftsprozesse wichtig. Die digitale Vernetzung der Bereiche und Prozesse zur Kostenoptimierung bei gleichzeitigem Wachstum stellt eine zentrale strategische Herausforderung dar.

Haufe X360 bietet Großhändlern mit B2B-Fokus speziell entwickelte Funktionen, die den besonderen Anforderungen dieser Branche gerecht werden. Besonders hervorgehoben wurde die Modularität der Software, die flexible No-Code/Low-Code-Entwicklungsmöglichkeiten und die modernste Schnittstellentechnologie, die eine nahtlose Erweiterbarkeit ermöglicht. Mit einem umfassenden Produktumfang, der speziell auf die Bedürfnisse der Zielbranche abgestimmt ist, modernster Cloud-Technologie und einer allgemein offenen und flexiblen Softwarearchitektur, überzeugte Haufe X360 als zukunftsweisende Lösung für Großhändler.

Der Wettbewerb „ERP-System des Jahres“ ist eine der renommiertesten Auszeichnungen in Europa im Bereich ERP. Er wird vom Center for Enterprise Research der Universität Potsdam veranstaltet, das 2024 zum 19. Mal die besten ERP-Anbieter ausgezeichnet hat. Eine hochkarätige Jury aus Digital- und Branchenexperten aus den Bereichen Beratung, Journalismus und Wissenschaft bewertete die Einreichungen anhand von Innovationskraft, Praxistauglichkeit und Kundennutzen.

Haufe X360: Eine zukunftssichere Plattform für den Mittelstand

Haufe X360 ist eine Cloud-native ERP-Lösung, die speziell für die Anforderungen mittelständischer Unternehmen entwickelt wurde. Durch die modulare Architektur von Haufe X360 können sämtliche für KMU relevante Geschäftsprozesse über die Plattform abgedeckt werden. Neben klassischen ERP-Modulen wie Finanzbuchhaltung, Warenwirtschaft und Kundenmanagement, umfasst die Software von Haufe X360 Module für Dokumentenmanagement sowie zukünftig auch für HR-Funktionalitäten und wird so zur Business Management Plattform.

Besonders sticht Haufe X360 durch die folgenden Eigenschaften hervor:

• Vollständig Cloud-basiert und modular: Haufe X360 bietet eine native Cloud-ERP-Plattform. Diese Architektur ermöglicht größtmögliche Flexibilität, ohne zusätzliche IT-Sicherheits-, Hosting- oder Infrastrukturkosten. Die Daten werden dabei von Haufe X360 in einem Hochsicherheitsrechenzentrum in Frankfurt am Main gespeichert.

• Branchenübergreifende Anpassbarkeit: Die Plattform erlaubt durch No-Code- und Low-Code-Customizations eine individuelle Anpassung an branchenspezifische Anforderungen, wodurch Unternehmen ihre Geschäftsprozesse flexibel gestalten können.

• Starke Partnerschaften und Innovation: Haufe X360 baut technologisch auf der ERP-Software von Acumatica auf und arbeitet eng mit globalen Technologiepartnern wie Microsoft, Amazon und Google zusammen, um seinen Kunden immer den neuesten Stand der Technik zu bieten. Ein zuverlässiges Netzwerk an IT-Partnern gewährleistet eine nahtlose Implementierung.

• Dokumentenmanagement: Haufe X360 bietet ein integriertes Dokumentenmanagementsystem, das durch KI-gestütztes OCR eine Volltextsuche in Dokumenten ermöglicht. Zusätzlich sorgt die KI-gestützte Aktenbildung für eine automatische Dokumentenerfassung und -trennung, was die Verwaltung und Organisation von Unterlagen effizienter und weniger fehleranfällig macht.

Über die Zusammenarbeit mit Haufe X360 berichtet John Willers, Geschäftsführer des mittelständischen Handelsunternehmens Comes Kaffeekontor: „Ich würde Haufe X360 jedem Mittelständler absolut empfehlen, weil es Nettozeit einspart und alles andere am ERP-Markt für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) aussticht: schneller, besser, leistungsstärker. Haufe X360 bietet eine saubere Dokumentation, und die komplette Verknüpfung aller Daten – von Auftrag und Bestellung bis hin zum Zahlungseingang. So findet man immer jedes Dokument und hat alle relevanten Informationen sofort zur Verfügung. Für uns das perfekte System für mehr Effizienz und Wachstum.“

Nah am Handel, zukunftsorientiert aufgestellt

Christian Zöhrlaut, Chief Product Officer bei Haufe X360, freut sich: „Die Auszeichnung als ‚ERP-System des Jahres‘ zeigt, dass wir mit unserer Weiterentwicklung zu Business-Management-Plattform den richtigen Weg eingeschlagen haben. Wir sind stolz darauf, das beste ERP-System des Jahres zu sein, das den Anforderungen des Handels gerecht wird und flexible, skalierbare Lösungen bietet. Ich bedanke mich herzlich bei unserem breiten Partnernetzwerk – ohne die gute Zusammenarbeit und das Vertrauen unserer Kunden wären solche Erfolge nicht möglich.“

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