Kategorie: #Innovation

David Hahn, remberg
Viele Industrieunternehmen verfügen über hochmoderne Anlagen, arbeiten jedoch im Alltag noch mit fragmentierten Softwarelandschaften aus Excel-Tabellen, ERP-Systemen und informellem Wissen. Die Ursachen liegen häufig weniger in fehlender Technologie als in langsamen Entscheidungsprozessen, Risikoaversion und zentralisierten Beschaffungsstrukturen. Dadurch werden Softwarelösungen oft ausgewählt, ohne die Bedürfnisse der Menschen zu berücksichtigen, die täglich damit arbeiten. Die Folgen reichen von Dokumentationslücken und Wissensverlust bis hin zu ungeplanten Maschinenstillständen. Der Beitrag plädiert für mehr Vertrauen in Fachabteilungen, dezentrale Entscheidungen und praxisnahe Experimentierräume, um digitale Innovationen schneller in die Werkhalle zu bringen.

York Sure-Vetter, NFDI im Gespräch mit Milena Milivojevic, IM+io
Moderne Forschung ist zunehmend auf hochwertige, zugängliche und interoperable Daten angewiesen. Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) vernetzt dafür mehr als 320 Einrichtungen aus Wissenschaft und Forschung in Deutschland. In fachübergreifenden Konsortien werden Standards, Wissensgraphen und digitale Dienste entwickelt, um Forschungsdaten besser auffindbar und wiederverwendbar zu machen. Ziel ist es, Daten über Disziplingrenzen hinweg nutzbar zu machen und die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Forschungsfeldern zu erleichtern. So entsteht eine Infrastruktur, die datengetriebene Innovationen und wissenschaftlichen Fortschritt nachhaltig unterstützt.

Lukas Baumann, LocateRisk
Mit der zunehmenden Digitalisierung wachsen auch die Angriffsflächen von Unternehmen kontinuierlich. Neue Technologien beschleunigen Cyberangriffe und verkürzen die Zeit, die für eine wirksame Reaktion zur Verfügung steht. Gleichzeitig zeigen Studien, dass Zertifizierungen allein keine verlässliche Aussage über die tatsächliche Sicherheitslage erlauben. Kontinuierliche und datenbasierte Analysen externer IT-Systeme schaffen Transparenz über bestehende Schwachstellen. Dadurch können Risiken gezielt priorisiert, Sicherheitsmaßnahmen effizient umgesetzt und die digitale Resilienz von Unternehmen nachhaltig gestärkt werden.

Christoph M. Endres, sequire technology GmbH
Künstliche Intelligenz macht viele digitale Prozesse einfacher, schneller und komfortabler. Gleichzeitig entstehen durch Automatisierung, Intransparenz und den hohen Bedarf an Daten neue Sicherheitsrisiken. Studien zeigen, dass Menschen KI-generierte Ergebnisse zunehmend ungeprüft übernehmen und Entscheidungen stärker automatisierten Systemen anvertrauen. Hinzu kommt die wachsende Verbreitung von sogenannter Schatten-KI, die außerhalb etablierter Sicherheitsstrukturen genutzt wird. Die Herausforderung besteht darin, Komfortgewinne zu nutzen, ohne Kontrolle, Transparenz und Sicherheitsbewusstsein zu verlieren.

Sebastian Akinci, AWSI, im Gespräch mit Milena Milivojevic, IM+io
Künstliche Intelligenz unterstützt heute weit mehr als nur Routineaufgaben und beeinflusst zunehmend, wie Menschen lernen, arbeiten und Entscheidungen treffen. Besonders beim sogenannten kognitiven Offloading werden Denkprozesse immer häufiger an digitale Systeme ausgelagert. Gleichzeitig kann KI dabei helfen, Zusammenhänge schneller zu erkennen, Informationen zu strukturieren und neue Perspektiven aufzuzeigen. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten für Kreativität und Produktivität, aber auch neue Abhängigkeiten. Entscheidend bleibt, dass Verantwortung, Bewertung und kritisches Denken weiterhin beim Menschen liegen.

Robert Becker, AWSI
Große Sprachmodelle liefern schnell strukturierte und oft überzeugende Antworten auf komplexe Fragen. Ihre Stärke liegt jedoch in der Wahrscheinlichkeit plausibler Aussagen, nicht zwangsläufig in Wahrheit oder Erkenntnis. Der Vergleich mit dem sokratischen Denken zeigt einen grundlegenden Unterschied: Während Sokrates Antworten konsequent hinterfragte, erzeugt KI vor allem sprachlich stimmige Ergebnisse. Dadurch verschiebt sich eine zentrale Kompetenz im Umgang mit Wissen und Information. Wer KI sinnvoll nutzen möchte, muss lernen, Antworten kritisch zu prüfen, Widersprüche zu erkennen und die richtigen Fragen zu stellen.

Maximilian Hahnenkamp, Scavenger AI GmbH, im Gespräch mit Milena Milivojevic, IM+io
KI-gestützte Analysen liefern heute Antworten, Diagramme und Handlungsempfehlungen in wenigen Sekunden. Gleichzeitig wächst die Gefahr, Ergebnisse zu übernehmen, ohne ihre Entstehung kritisch zu hinterfragen. Scavenger AI verfolgt deshalb das Ziel, Unternehmensdaten über natürliche Sprache für alle Mitarbeitenden zugänglich zu machen. Die Plattform verbindet unterschiedliche Datenquellen wie ERP-, CRM- und SQL-Systeme sowie Excel-Dateien und berücksichtigt dabei die jeweilige Business-Logik. Besonderen Wert legt das Unternehmen auf Transparenz, DSGVO-Konformität und die Nachvollziehbarkeit datenbasierter Entscheidungen.

August-Wilhelm Scheer im Gespräch mit Irmhild Plaetrich, IM+io
KI-Agenten unterscheiden sich von klassischer Prozessautomatisierung dadurch, dass sie eigenständig Entscheidungen treffen und Ziele verfolgen können. Sie analysieren Daten in Echtzeit, lernen aus Erfahrungen und steuern komplexe Abläufe zunehmend autonom. Diese Entwicklung verändert die Rolle von Anwendungssoftware in Unternehmen grundlegend. Prof. Dr. August-Wilhelm Scheer betont dabei insbesondere die Bedeutung von Compliance, Controlling und transparenter Prozessdokumentation. Da sich der konkrete Ablauf eines Prozesses mit mehreren Agenten oft erst während der Ausführung ergibt, bleiben qualifizierte Fachkräfte mit tiefem Prozessverständnis unverzichtbar.