Cooming soon!

Industrieunternehmen stehen derzeit zunehmend vor strukturellen und operativen Herausforderungen: Fachkräftemangel, demographischer Wandel, steigende Systemkomplexität und der Bedarf nach immer schnelleren Reaktionszeiten prägen Engineering, Produktion, Service und Instandhaltung.
Eric Brabänder beleuchtet in seinem Beitrag, wie sich Wissen in industriellen Kontexten zunehmend zu einer eigenständigen Ressource entwickelt – „industriell“ im Sinne seiner systematischen Erfassung, Strukturierung und Wiederverwendung – und „intelligent“ durch den Einsatz verschiedenster Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Anhand von Kundenbeispielen aus der Praxis wird gezeigt, wie AI-basierte Systeme Wissensprozesse verbessern, den Wissenstransfer zwischen Menschen und Maschinen erleichtern und damit eine neue Form der Zusammenarbeit ermöglichen: die des „Superhuman Operators“, der durch intelligentes, kontextsensitives Wissen in Echtzeit unterstützt wird. Eric Brabänder wirft aber auch einen kritischen Blick auf die aktuelle Marktsituation und die KI-Technologien sowie deren Einsatzmöglichkeiten in der praktischen Anwendung.
 
Eric Brabänder ist Chief Product Officer und Mitglied der Geschäftsleitung bei Empolis Information Management GmbH. Er ist Diplom-Wirtschaftsingenieur und ist seit 25 Jahren Führungskraft in den Bereichen Produktmanagement und Marketing von B2B-Software. Zu seinen beruflichen Stationen zählen die Porsche AG, IDS Scheer AG, Software AG und FNT GmbH. Seine Leidenschaft für das Produktmanagement teilt er durch Vorträge an Hochschulen zu dem Thema, und er ist seit 2014 aktiver Hochschuldozent an der Hochschule Aalen zum Thema Produktmanagement. 

Künstliche Intelligenz verändert unsere Gesellschaft tiefgreifend – doch viele ethische Fragen bleiben im Namen des Fortschritts oft unbeachtet. In den letzten Jahren sind daher einige KI-Ethik-Frameworks entstanden, die Orientierung versprechen – vom ethischen Leitbild bis zur verbindlichen Regulierung. Der Vortrag beleuchtet fünf zentrale Rahmenwerke, darunter den EU AI Act und die UNESCO Recommendation, vergleicht ihre Stärken und Schwächen und diskutiert, inwiefern sie den hohen Anspruch einlösen oder in der Realität an Grenzen stoßen.

Künstliche Intelligenz im Unternehmen hebt erst richtig ab, wenn es ausreichend Zugang zum Prozess- und Geschäftskontext erhält.

Das Reifegradmodell unterstützt dabei, den eigenen Entwicklungsstand zu analysieren und gezielt Verbesserungspotenziale zu erkennen – es dient als Orientierung für die Integration von generativer KI im Marketing.

GenAI soll alles richten, aber können LLMs wirklich die Industrie revolutionieren, oder sind wir gerade auf einem gefährlichen Holzweg? Am Beispiel von Supply Chains zeigt sich: Zwischen Marketing-Hype und echten Chancen lohnt sich ein kritischer Blick. Meistens schlagen klassische ML-Methoden immer noch jeden Chatbot, und nicht jede glänzende KI-Idee ist umsetzbar oder bewährt sich in der Praxis. Ein Erfahrungsbericht, kritisch, ehrlich und mit einem Augenzwinkern. ;-)