Im Jahr 1996 veranstaltete die Â鶹ԭ´´ ihre erste Konferenz für Entwickler. Dreißig Jahre später erklärte Â鶹ԭ´´-CTO Philipp Herzig in der Eröffnungsrede zur Â鶹ԭ´´ TechEd in Berlin: „Wir durchlaufen momentan den größten und schnellsten technologischen Wandel unserer Zeit.“

„Jahrzehntelang wurde bei der Entwicklung von Systemen strukturiert und deterministisch vorgegangen. Mit dem Aufkommen von KI hat sich die Welt der Entwickler jedoch drastisch verändert“, führte er aus. „KI eröffnet neue Möglichkeiten. Und genau darum geht es bei der Â鶹ԭ´´ TechEd: um die Kombination von herkömmlichen und neuen Technologien, die Potenziale für Unternehmen erschließen und grenzenlose Möglichkeiten für Innovationen bieten.“

Von der Vision zur Umsetzung

Philipp Herzig verwies darauf, dass die Â鶹ԭ´´ auf der Kundenkonferenz Â鶹ԭ´´ Sapphire vor einigen Monaten „eine wegweisende Vision für das autonome Unternehmen vorgestellt hat, mit der sämtliche Geschäftsprozesse mithilfe von KI durchgängig und von Grund auf neu gestaltet werden. Und genau wie vor 30 Jahren bringt dies einen Wandel des gesamten Technologie-Stacks mit sich.“

Für die Â鶹ԭ´´ zeigt sich dieser Wandel in und der neuen Â鶹ԭ´´ÌýBusiness AI Platform. Philipp Herzig bezeichnete Joule Work als eine „bahnbrechende neue Methode für die Nutzung von Software“. Joule Work macht sich die fünf autonomen Bereiche sowie die Assistenten der Â鶹ԭ´´ zunutze, die auf der Grundlage von Â鶹ԭ´´-Daten und externen Daten Schlussfolgerungen ziehen und Aktionen durchführen. Zugleich dient die Â鶹ԭ´´ÌýBusiness AI Platform als „Grundlage für die Entwicklung und Erweiterung von Agenten, die Verwaltung sämtlicher Daten und die Steuerung des Einsatzes von KI“.

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Bessere Geschäftsergebnisse ermöglichen

Die „ist nicht einfach nur eine weitere Technologieplattform, sondern speziell darauf ausgelegt, bessere Geschäftsergebnisse, eine schnellere Wertschöpfung und ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis zu ermöglichen“, bekräftigte Philipp Herzig. Darüber hinaus bietet die Plattform Sicherheit, Governance und Compliance, sodass sie umgehend im Unternehmen eingesetzt werden kann. „Die Voraussetzungen dafür schafft unsere einzigartige Kontextschicht, in die das Fach- und Branchenwissen aus 50ÌýJahren eingeflossen ist.“

Gemeinsam untermauern Joule Work und die Â鶹ԭ´´ Business AI Platform das Bestreben der Â鶹ԭ´´, die Grundlage für das autonome Unternehmen zu schaffen. „Und das ist bereits heute Wirklichkeit“, lautete Philipp Herzigs Botschaft an das Publikum. „Wir freuen uns, Ihnen im Rahmen der Â鶹ԭ´´ TechEd unsere Neuerungen präsentieren zu dürfen.“

Im weiteren Verlauf der Eröffnungsrede stellte Philipp Herzig gemeinsam mit seinen Kolleginnen und Kollegen von Â鶹ԭ´´ â€“ unter ihnen Jonathan von Rüden, Â鶹ԭ´´ Chief AI Officer, Manoj Swaminathan, President und Chief Product Officer für die Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite, Tina Berlin, Leiterin des Bereichs AI Foundation EU bei Â鶹ԭ´´, Michelle Niedernhuber, Lead Product Manager für den Â鶹ԭ´´ AI Agent Hub, und Sören Ruder, Chief Product Officer und Global Head of Customer Experience & Solutions â€“ diese Neuerungen in Demos auf der Bühne vor.

Joule Work

Der Anfang machte Philipp Herzig mit Joule Work. Â鶹ԭ´´ hat hierfür ein völlig neues Anwendungskonzept entwickelt, das „noch ansprechender ist und sich intuitiver nutzen lässt als bisher. Dabei sorgen wir über einen einheitlichen Einstiegspunkt für ein einheitliches Erlebnis.“

Mit Joule Work lassen sich nun alle Â鶹ԭ´´-Anwendungen sowie Microsoft 365, Claude Cowork, Glean und ServiceNow direkt miteinander verbinden. Joule Work merkt sich Präferenzen der Nutzer und Kontext aus früheren Interaktionen und passt sich kontinuierlich an. Neben der dialogorientierten Oberfläche stehen auch Arbeitsbereiche zur Verfügung, die gemeinsam genutzt werden können und in denen Daten dynamisch in interaktiven Anwendungen zusammengeführt werden.

Die Â鶹ԭ´´-Führungskräfte auf der Bühne präsentierten Joule Work als neu gestaltete, anwendungsübergreifende KI-Benutzeroberfläche, auf die Benutzer von überall aus zugreifen können: über das Web, auf ihrem Desktop, über Mobilgeräte, per Sprachsteuerung und sogar über Apple CarPlay. Sie berichteten, dass Joule Work über mehrere Monate hinweg von über 110.000 Â鶹ԭ´´-Mitarbeitenden gemeinsam mit mehr als 150 Kunden, die am Programm Â鶹ԭ´´ Early Adopter Care teilnehmen, getestet wurde, „damit wir Ihnen die beste KI-Oberfläche zur Verfügung stellen können“.

Philipp Herzig bat Robert Müller von Bosch Digital zu sich auf die Bühne. Das Unternehmen gehörte zu den Erstanwendern und Robert Müller führte aus, wie Joule Work, Joule Studio und die ersten Assistenten und Agenten von seinen Teams getestet wurden. Das erste Feedback der Benutzer sei positiv gewesen. „Als Nächstes möchten wir Joule in unsere täglichen Abläufe integrieren“, erklärte er.

Die Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite

Anschließend präsentierte Manoj Swaminathan eine Demo zur . „Seit mehr als fünf Jahrzehnten entwickelt Â鶹ԭ´´ Systeme, mit denen Sie Ihre Geschäftsprozesse optimieren können. Darauf möchten wir aufbauen und stellen nun ein Portfolio von sofort einsatzfähigen Assistenten und Agenten in fünf branchenübergreifenden Bereichen bereit, die von Â鶹ԭ´´ verwaltet werden und auf bestimmte Branchen spezialisiert sind.“

„Ich freue mich, Ihnen heute 40 Assistenten und 300 Agenten ankündigen zu dürfen, die die Â鶹ԭ´´ und ihre Partner entwickelt haben und die Sie erkunden können“, führte Manoj Swaminathan weiter aus. „Damit bieten wir die Basis für intelligente Systeme und Systeme, die Maßnahmen umsetzen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf drei Bereichen: Automatisierung, Daten und Einblicke sowie Optimierung. So lässt sich messbarer Mehrwert schaffen â€“ von niedrigeren Kosten über höhere Produktivität bis hin zu schnelleren Abläufen, höherer Qualität und vielen weiteren Vorteilen.“

Zu den neuen Assistenten gehören der , mit dem Abschlüsse bis zu 68Ìý% schneller erstellt werden können, der Sourcing Assistant, mit dem sich die Gesamtbetriebskosten um 15Ìý% verringern lassen, und der Supplier Management Assistant, der Lieferantenrisiken 60Ìý% schneller erkennen und durch entsprechende Maßnahmen mindern kann.

„Bei diesen Aufgaben reicht es schlichtweg nicht aus, eine ,wahrscheinliche‘ Antwort zu erhalten“, erklärte Manoj Swaminathan. „Es kommt jedes Mal auf die richtige Antwort an und die Antworten müssen rechtskonform und nachvollziehbar sein. Und genau das ermöglichen diese Assistenten und Agenten auf einzigartige Weise, denn jeder einzelne dieser Agenten ist ISO- und SOC-konform.“

Die Â鶹ԭ´´ Business AI Platform

Manoj Swaminathan verwies darauf, dass jeder Agent ein Agent-to-Agent-Endpunkt (A2A-Endpunkt) ist, der über das A2A-Gateway von Â鶹ԭ´´ mit der Plattform verbunden ist. Die Â鶹ԭ´´ Business AI Platform ist außerdem dafür konzipiert, Erweiterungen zu unterstützen. „Sie als Entwickler haben nun Zugriff auf die Â鶹ԭ´´ Business AI Platform, auf der die Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite aufbaut. Damit können Sie in Joule Studio Anwendungen gemäß Ihren Anforderungen entwickeln.“

„Sie fragen sich vielleicht: ,Wozu brauche ich die Â鶹ԭ´´ Business AI Platform, wenn ich bereits mithilfe von öffentlichen Modellen KI-Anwendungen entwickle?‘ Weil ein öffentliches Modell Ihre Prozesse, Ihre Stammdaten oder Ihr Unternehmen nicht kennt â€“ die Â鶹ԭ´´ Business AI Platform kennt diese hingegen sehr wohl“, erläuterte Manoj Swaminathan. „Unsere KI-Agenten sind in die deterministischen Workflows unserer Anwendungen integriert. So erhalten Sie die Antwort, die richtig ist, denn sie nutzen dieselben Daten, folgen denselben Regeln und erzeugen dasselbe Audit-Protokoll wie unsere Anwendungen. Dabei entscheiden Sie über den Grad der Autonomie.“

Er betonte, dass der Einsatz der Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite nicht auf Backoffice-Abläufe beschränkt sei. „Bei unseren größten Kunden haben ungeplante Ausfälle der Abläufe vor Ort Umsatzeinbußen von 11 % zur Folge. Die Kunden wissen, wo das Problem liegt, doch bisher gab es keine Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen.“

Physische KI von Â鶹ԭ´´

Als Lösung für dieses Problem präsentierte Manoj Swaminathan physische KI von Â鶹ԭ´´, die das autonome Unternehmen auch in die physische Welt bringt: Sie setzt geschäftliche Entscheidungen in physische Aktionen um und übermittelt überprüfte Ergebnisse sicher und kontrolliert zurück an die Â鶹ԭ´´-Systeme.

Ricky Watts, Leiter der Industrial and Robotics Division bei Intel, gesellte sich zu Manoj Swaminathan auf die Bühne und berichtete, dass Intel an seinem Standort in Chengdu bereits physische KI einsetze. Dort werden autonome Roboter von der Lagerverwaltungslösung von Â鶹ԭ´´ gesteuert und die Ergebnisse fließen als Live-Transaktionen zurück an das Â鶹ԭ´´-System, wodurch sich der Kreis schließt.

Im Anschluss daran gab Jonathan von Rüden Einblick in die über 300 Joule Agents, die standardmäßig in der Suite enthalten sind. Er erläuterte, wie sich diese Standardagenten mithilfe von Joule Work und Joule Skills anpassen lassen, um die Möglichkeiten von KI optimal zu nutzen. Und allen, denen das noch nicht reicht, versicherte er: „Joule Studio ist nur einen Klick entfernt“.

Mit Joule Studio, der Â鶹ԭ´´-Plattform für die Entwicklung von Agenten, können alle Benutzer KI um die gewünschten Fähigkeiten erweitern: Eine Beschreibung in natürlicher Sprache und einige wenige Codezeilen genügen, um die Funktionen eines Agenten zu definieren. Dadurch wird die Entwicklung von Agenten auch für Benutzer ohne Programmierkenntnisse möglich.

Wer diese Fähigkeiten genauer definieren und wissen möchte, womit er beginnen sollte, kann mithilfe des Process Consulting Agent bereits vor den ersten Entwicklungsschritten ermitteln, welche Funktionen für welche Prozesse entwickelt werden müssen. „Man muss dem Agenten einfach nur sagen, was man will“, erklärte Jonathan von Rüden. Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph identifiziert daraufhin die relevanten APIs, MCP-Server und Datenprodukte, und Joule Studio generiert die Spezifikationen, die Struktur und die Integrationslogik.

Das Ergebnis: Von der ersten Idee bis zum funktionierenden Agenten dauert es nur noch rund zweieinhalb statt 13 Stunden. Da die Agenten bei Fragen nicht auf Mutmaßungen angewiesen sind, verbrauchen sie weniger Token. „Bei unseren Tests kommen wir dadurch auf 50 Prozent niedrigere Kosten pro Aufgabe“, erklärte Jonathan von Rüden.

„Mit Joule Studio auf der Plattform Â鶹ԭ´´ Business AI konzentrieren wir uns auf vier Aspekte: Geschäftsergebnisse, eine schnelle Wertschöpfung, ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis und Einsatzbereitschaft im Unternehmen durch umfassende Integration.“

Der letzte Aspekt spielt insbesondere in komplexen Landschaften eine wichtige Rolle. Da Unternehmen parallel zu ihren Â鶹ԭ´´-Systemen eine Vielzahl weiterer Plattformen, Datenquellen und Tools nutzen, müssen Sicherheit und Governance beim Einsatz von Agenten über diese Grenzen hinweg gewährleistet werden, ohne für jede neue Plattform eine separate Integration vornehmen zu müssen.

„Unternehmen erwarten, dass die Funktionen zu einem gewissen Grad sofort einsatzbereit sind. Und genau das bieten wir“, führte er aus. Das Agent-Gateway, das Agenten und Endpunkte über Landschaftsgrenzen hinweg verbindet, ist nun allgemein verfügbar.

Um auch komplexere Szenarien zu unterstützen, in denen eine Ratenbegrenzung, Routing, Protokollübersetzung und erweiterte Zugriffskontrollen erforderlich sind, kündigte Â鶹ԭ´´ das Â鶹ԭ´´ Enterprise AI Gateway an, das auf der Â鶹ԭ´´ Integration Suite basiert und ein Overlay zum Agent-Gateway bildet.

Nach diesen Ausführungen betrat Philipp Herzig erneut die Bühne und bekräftigte, wie wichtig zuverlässige Daten für Unternehmens-KI sind. „KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie für ihre Schlussfolgerungen nutzen“, betonte er. „Diese Daten sind in unterschiedlichen physischen Systemen gespeichert, etwa in Â鶹ԭ´´- oder Nicht-Â鶹ԭ´´-Systemen, Cloud-Umgebungen, On-Premise-Systemen und Edge-Anwendungen.“

Â鶹ԭ´´ÌýBusiness Data Cloud

„Wie also lässt sich all das in einem einheitlichen, KI-fähigen System zusammenführen?“ Die Lösung dafür, so Philipp Herzig, ist die , die Kunden universellen Geschäftskontext in ihrer gesamten Multi-Cloud-Landschaft bereitstellt. „Tausende von Kunden profitieren bereits heute von den Ergebnissen, einer schnellen Wertschöpfung und niedrigeren Kosten.“

Er kündigte außerdem an, dass der gesamte Funktionsumfang der Databricks-Plattform ab sofort direkt in Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud verfügbar sein wird. Dadurch können Daten aus unterschiedlichen Systemen nun in einem einheitlichen Stammdatensatz zusammengeführt werden, sodass Kunden über eine einheitliche, KI-fähige Datengrundlage verfügen.

Des Weiteren stellten Â鶹ԭ´´-Führungskräfte den neuen Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud Ontology Manager vor, der aktuell als Beta-Version verfügbar ist. Damit können Kunden Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph um ihre branchenspezifischen Konzepte erweitern oder vollständige Ontologien selbst erstellen.

Ein neuer Governance Assistant sorgt dafür, dass EU-Vorschriften eingehalten werden, während Agent Oberservability und Â鶹ԭ´´ Signavio Agent Mining eine Brücke zwischen dem Design von Agenten und ihrem Verhalten in der Produktivumgebung schlagen und so die Governance gewährleisten. Eine obligatorische Laufzeitüberprüfung stellt sicher, dass keine Agenten aufgerufen werden können, die nicht in Â鶹ԭ´´ AI Agent Hub verifiziert wurden.

Governance

All diese Funktionen und Integrationen werden von Â鶹ԭ´´ verwaltet und bieten integrierte Governance: mit ISO- und SOC-Konformität, Durchsetzung in der Laufzeit und der Möglichkeit, alle Agenten über den Â鶹ԭ´´ AI Agent Hub zu testen und nachzuverfolgen. Das neue Â鶹ԭ´´ Enterprise AI Gateway ermöglicht darüber hinaus die zentrale Durchsetzung von Richtlinien, eine verbesserte Observability und Laufzeitkontrollen.

„Um die KI-Governance sicherzustellen, müssen wir die Designzeit-Schicht, in der wir Agenten definieren, evaluieren und überprüfen, mit der Laufzeit-Schicht verbinden, die das Verhalten von Agenten durchsetzt, überwacht und optimiert“, erklärte Michelle Niedernhuber.

Sie kündigte an, dass Kunden, die am Programm Â鶹ԭ´´ Early Adopter Care teilnehmen, ab November Zugriff auf den AI Governance Assistant erhalten. Hintergrund ist die in Kraft getretene KI-Verordnung der EU. Der Assistent nutzt vorhandene Informationen, unterstützt die für den Agenten verantwortliche Person bei der Beantwortung der verbleibenden Fragen und erstellt eine revisionsfähige Risikoklassifizierung für KI-Agenten.

Der Â鶹ԭ´´ AI Agent Hub und das Â鶹ԭ´´ Enterprise AI Gateway bilden gemeinsam die Design- und Laufzeit-Integrationsschicht, die Kontrollen mit der Durchsetzung von Vorgaben und Richtlinien verbindet. Durch diese Verknüpfung von Kontrolle, obligatorischer Laufzeitüberprüfung und kontinuierlicher Verbesserung gibt Â鶹ԭ´´ Unternehmen das nötige Vertrauen, dass ihre Agenten wie geplant funktionieren.

„Governance bremst die Einführung von KI nicht aus“, erklärte Michelle Niedernhuber. „Vielmehr macht sie die Einführung von KI in großem Maßstab erst möglich.“

Erfolgreicher Einsatz von KI unter extremen Bedingungen: Â鶹ԭ´´ bringt KI ins Weltall

Abschließend verkündete Philipp Herzig, dass die Tabular Foundation Models Â鶹ԭ´´-RPT und TabPFN in Kooperation mit dem Â鶹ԭ´´-Partner Hewlett Packard Enterprise (HPE) für Echtzeitprognosen im Weltall zum Einsatz kommen sollen. Damit soll KI auch unter extremen Bedingungen nutzbar werden.

Im Weltraum kann eine verzögerte Entscheidung den Unterschied zwischen Systemsicherheit und vollständigem Ausfall bedeuten. Die KI von Â鶹ԭ´´ ermöglicht auch in hochkomplexen Szenarien schnellere Entscheidungen und eine frühere Vorhersage von Ausfällen.

Philipp Herzig erläuterte, wie die Basismodelle die Echtzeit-Telemetriedaten der Hardware analysieren, eine verringerte Genauigkeit von Sensoren erkennen und fehlende Messwerte in Echtzeit rekonstruieren. Auf der Grundlage dieser Analysen wird ein strukturierter Bericht mit Handlungsempfehlungen für die Besatzung des Raumschiffs oder das Bodenpersonal erstellt, um zu verhindern, dass ein Problem zu einer Krisensituation führt.

„Wenn wir solche Prognosen selbst unter schwierigsten Umgebungsbedingungen durchführen können, kann man sich vorstellen, welche Möglichkeiten sich hier auf der Erde bieten. Das hat der Einsatz von KI unter extremen Bedingungen klar unter Beweis gestellt“, gab Philipp Herzig dem Publikum zum Abschluss der Eröffnungsrede mit auf den Weg.

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Willkommen bei der ersten Embodied AI Jam von Â鶹ԭ´´. Vom 25. bis 27. August 2026 trafen sich Â鶹ԭ´´-Kunden in der Swiss Smart Factory in Biel, Schweiz, um aus erster Hand zu erfahren, wie Roboter und Â鶹ԭ´´-Software zusammenarbeiten können, um echte geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen.

Embodied AI bezieht sich auf KI-Agenten, die in physische Systeme eingebettet sind und mit ihrer Umgebung interagieren. Sie sind in der Lage die Realität um sie herum wahrzunehmen, sie zu verstehen und entsprechend zu handeln. Durch die Verbindung dieser Agenten mit und der Â鶹ԭ´´-Business-AI-Plattform bringt Â鶹ԭ´´ den Geschäftskontext in diese physische Ausführung ein: Roboter, die Aufgaben nicht nur ausführen, sondern die ihnen zugrundeliegenden Geschäftsentscheidungen verstehen.

Lagerautomatisierung, Anlageninspektion und Materialumschlag sind nur einige der Geschäftsszenarios, in denen Embodied AI beginnt, sich wertsteigernd auszuwirken. Diese Szenarien in die Praxis umzusetzen, erfordert mehr als nur einen Roboter. Notwendig sind Geschäftskontext aus Â鶹ԭ´´-Anwendungen, Integrationswissen, um Systeme und Roboter zu verbinden, und die entsprechenden Roboter, um die Aufgabe auszuführen.

„Um im Markt Interesse für Embodied AI zu wecken und zu zeigen, dass Embodied AI nicht nur eine spannende Zukunftstechnologie ist, sondern auch praktisch funktioniert, brauchten wir ein neues Veranstaltungsformat“, erläutert Alexander Finger, Chief Technology Officer von Â鶹ԭ´´ Schweiz, der das Event maßgeblich mitgestaltet hat.

Anders als bei klassischen Innovation Jams kommen bei einem Embodied AI Jam Roboter zum Einsatz. Deshalb ist ein sicherer Arbeitsbereich notwendig, in dem Menschen mit Robotern zusammenarbeiten können.

Die Swiss Smart Factory bot der Â鶹ԭ´´ Schweiz die idealen Räumlichkeiten für ihre Veranstaltung. Kunden, Roboterhersteller, Systemintegratoren und Embodied-AI-Experten von Â鶹ԭ´´ kamen zusammen und nutzten diese einmalige Gelegenheit, um Ideen auszutauschen, Experimente durchzuführen und echte Anwendungsfälle zu erproben.

Konkrete KI-Anwendungsfälle − Ergebnisse in Tagen statt Wochen

Embodied AI ist zwar primär eine Frage von Hard- und Software, doch nach Fingers Überzeugung ist der eigentliche Motor des Fortschritts das Zusammenbringen von Menschen. Bei der Jam-Session wurden Kunden und Partner gezielt mit Systemintegratoren und Roboterherstellern zusammengebracht, die ihre spezifischen geschäftlichen Anforderungen abdecken.

Während einige Teams untersuchten, wie Inspektionsdrohnen mit Lösungen wie Â鶹ԭ´´ Asset Performance Management verbunden werden könnten, untersuchten andere, wie humanoide Roboter Prozesse mit Â鶹ԭ´´ Digital Manufacturing unterstützen könnten.

Das Ergebnis: Die Teilnehmer erzielten Fortschritte, für die sonst mehrere Wochen nötig gewesen wären.

„Normalerweise ist es ein wochenlanges Hin und Her, wenn man herausfinden will, wo Embodied AI echte geschäftliche Vorteile bringt und wie man eine entsprechende Lösung entwickelt“, betont Lukasz Ostrowski, Leiter der Embodied-AI-Initiative bei Â鶹ԭ´´. „Drei Tage intensive, konzentrierte Arbeit mit Kunden haben das völlig verändert. Wir konnten Ideen testen, Annahmen überprüfen und in Echtzeit nachbessern – bis wir etwas Konkretes hatten, das keine Seite hätte allein entwickeln können. Was wir bei jedem Kunden so lernen, bleibt nicht bei diesem Kunden. Was wir machen, ist auch für den Rest der Branche bedeutsam.“

Die physische Dimension macht Embodied AI greifbar

Für Finger wird die Bedeutung von Embodied AI erst dann klar, wenn Kunden die Technologie im Praxiseinsatz erleben können.

Wenn man einen Roboter sieht, der Aufgaben ausführt, die an echten Geschäftsprozessen und -zielen ausgerichtet sind, wird der praktische Geschäftswert viel verständlicher – weit mehr als durch eine Präsentation oder Demo.

Aus diesem Grund spielt die Swiss Smart Factory eine so wichtige Rolle. Sie bietet einen geschützten Raum, in dem Kunden, Roboterhersteller, Systemintegratoren und Â鶹ԭ´´-Experten gemeinsam an Embodied AI arbeiten und ihr Potenzial praxisnah erleben können.

Ab Januar 2027 wird die Â鶹ԭ´´ Schweiz Mitglied der Swiss Smart Factory sein. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, weitere Embodied AI Jams auszutragen und auch andere Eventformate zu hosten, zum Beispiel Discovery Workshops, wie man sie bereits von anderen KI-Kundenveranstaltungen kennt.

Während das Team von Â鶹ԭ´´ Customer Experience Labs zeigt, wie Kunden ihre geschäftlichen Herausforderungen mit Â鶹ԭ´´-Anwendungen, Daten und KI meistern können, kommt mit der Swiss Smart Factory eine physische Dimension hinzu. Sie bietet Kunden eine Umgebung für praktische Erfahrungen: Hier können sie erkunden, wie Roboter vernetzt werden, wie sie im Geschäftskontext agieren und welchen konkreten Mehrwert sie schaffen.

Embodied AI für mehr Kunden weltweit

„Die Â鶹ԭ´´ ist reicher, wenn wir mit Kunden sprechen“, resümiert Finger und bezieht sich dabei auf den Erfolg der Innovation Jam.

Neben der Geschwindigkeit, mit der die Teams Anwendungsfälle und Architekturvorschläge entwickelten, fiel ein Ergebnis besonders auf: Die Kunden verließen die Veranstaltung mit dem Wunsch, die Gespräche fortzusetzen und gemeinsam mit Â鶹ԭ´´ weitere Möglichkeiten zu erkunden, die ihren Ambitionen im Bereich Embodied AI gerecht werden.

Da die Â鶹ԭ´´ Schweiz ihr Angebot für Embodied-AI-Veranstaltungen erweitert, werden mehr Kunden in der Lage sein, Embodied AI aus erster Hand zu erleben und zu erkunden, wie Roboter, Â鶹ԭ´´-Anwendungen und Geschäftsprozesse zusammenwirken können, um Mehrwert zu schaffen.

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ANYbotics, ein Schweizer Robotikunternehmen, hat sich in diesem Bereich mit der Vision befasst, eine sicherere Zukunft für die industrielle Inspektion zu gestalten, in der Roboter als autonome Mitglieder des Inspektionsteams tätig sind und Inspektionsvorgänge in Instandhaltungs-Workflows integriert ausführen. ANYbotics, ein Schweizer Robotikunternehmen, hat sich dieser Aufgabe verschrieben mit der Vision, eine sicherere Zukunft für die industrielle Inspektion zu gestalten. Eine Zukunft, in der Roboter als autonome Mitglieder des Inspektionsteams agieren und Inspektionsvorgänge nahtlos in die Wartungsabläufe der Anlagen integrieren. 

Diese Vision findet ihre konkrete Umsetzung in „ANYmal“: einem vierbeinigen Inspektionsroboter, der speziell für den Einsatz in der Schwerindustrie konzipiert wurde.

„Im Gegensatz zu universellen Robotikplattformen ist ANYmal für den Betrieb in „großen, schmutzigen, staubigen und gefährlichen“ Bereichen konzipiert“, sagt Nicole Zingg, Director of Technology Partnerships bei ANYbotics. Orte, an denen Treppen, Korrosion, Hitze und unzuverlässige Konnektivität keine Ausnahmen sind, sondern Normalität.

„Aber Hardware“, fügt Zingg hinzu, „ist nur ein Teil des Puzzles, das ANYmal für Kunden zum unentbehrlichen Helfer macht.“

Inspektionsrobotik – es geht um Daten

„Wir bauen eine Hardwareplattform“, erklärt Zingg, „aber bei der Inspektionsrobotik geht es in erster Linie um konsistente und verlässliche Daten.“

ANYmal navigiert selbständig durch Industrieanlagen und sammelt dabei Daten, die weit über das hinausgehen, was ein Mensch allein erfassen könnte. Der Laufroboter führt nicht nur eine visuelle Prüfung durch. Seine Sensoren erfassen auch mulitmodale Daten. Mit Wärmebildtechnik, Ultraschall und akustischen Sensoren ist er in der Lage, Leckstellen zu orten, Gaskonzentrationen zu messen und Anomalien zu erkennen. Diese Beobachtungen fließen in das ein, was ANYbotics als „Inspection Intelligence“ bezeichnet. Die gesammelten Daten liefern handlungsrelevante Informationen. Das Ergebnis: längere Betriebszeiten und Lebenszyklen der Anlagen und, was am wichtigsten ist, deutlich sicherere Arbeitsbedingungen für die Menschen.

Der Einsatz von ANYmal kann weit reichende Auswirkungen auf die betrieblichen Abläufe haben. „Ein Kunde aus der Offshore-Windenergiebranche hat mit ANYmal sämtliche Inspektionen durchgeführt und so die Notwendigkeit beseitigt, Personal monatelang auf eine abgelegene Plattform entsenden zu müssen“, sagt Zingg. Als schließlich doch menschliches Eingreifen erforderlich war, machten die von ANYmal gesammelten Daten aus den vorherigen Inspektionen den entscheidenden Unterschied. Der Kunde wusste bereits genau, was nicht stimmte, welchen Experten er entsenden und welche Ausrüstung dieser mitbringen musste. So konnten kostspielige und riskante Besuche vor Ort, die sonst nur auf Annahmen beruhen, vermieden werden.

Für ANYbotics genügt es jedoch nicht, diese Informationen zur Verfügung zu stellen. Sie müssen auch in die Softwaresysteme integriert werden, die bei den Kunden zum Einsatz kommen.

„ANYbotics muss nativ in Â鶹ԭ´´-Umgebungen bereitgestellt werden.“

In umfassenden Benutzerstudien stellte ANYbotics fest, dass viele Anlagenbetreiber, Verantwortliche für Instandhaltung und Außendienstteams Â鶹ԭ´´ bereits in ihrem täglichen Geschäftsbetrieb nutzen. Arbeitsaufträge, Anlagenhistorie, Leistungstrends und Entscheidungen − all diese Daten durchlaufen Â鶹ԭ´´-Systeme. „Wenn Kunden Â鶹ԭ´´ nutzen, muss ANYbotics nativ in Â鶹ԭ´´-Umgebungen bereitgestellt werden“, erklärt Zingg.

Mittlerweile suchte das Team des Â鶹ԭ´´-Projekts „Embodied AI“ nach Robotikunternehmen, die mit Â鶹ԭ´´ zusammenarbeiten wollten. Bei diesem Projekt geht es darum, Â鶹ԭ´´ Business AI auf den physischen Betrieb auszuweiten. Hierzu werden Roboter mit kognitiven Fähigkeiten ausgestattet, sodass sie komplexe Aufgaben eigenständig ausführen und dabei den allgemeinen Geschäftskontext verstehen können.

Es war eindeutig eine perfekte Ergänzung und hat beiden Unternehmen Vorteile gebracht.

Auf Systemseite sorgt ein durchgängiger Digital Thread (digitaler Faden) dafür, dass die Erkenntnisse aus den Industrieinspektionen von ANYbotics nahtlos in die Â鶹ԭ´´-Systeme einfließen – und unterstützt somit wichtige geschäftliche und operative Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

Die direkte Integration von ANYmal in bekannte Â鶹ԭ´´-Workflows kann bei Endanwendern dazu beitragen, die Akzeptanz zu fördern, denn bei bereits stark ausgelasteten Industriearbeitskräften kann der Einsatz von Robotik Berührungsängste hervorrufen. „Bedenken in Bezug auf Arbeitsplatzsicherheit, Unterbrechung des Arbeitsablaufs und Komplexität werden geäußert. Doch wenn ANYmal in bekannte Â鶹ԭ´´-Workflows eingebunden wird, kann dies dazu beitragen, solche Bedenken zu entkräften“, erklärt Zingg.

Roboter als Teil der Belegschaft

Der erste wichtige Integrationspunkt war . Anstatt nur menschliche Techniker zu entsenden, können Kunden nun Arbeitsaufträge direkt an ANYmal vergeben – genauso wie an jedes andere Mitglied des Außendienstteams. Der Roboter führt dann eigenständig Prüfaufgaben aus, sammelt Daten und meldet die Ergebnisse direkt an das Â鶹ԭ´´-System des Unternehmens zurück.

Ursprünglich wurde die Integration nur für bestimmte Anlagen genutzt. Inzwischen wird sie über die Â鶹ԭ´´ Business Technology Platform (Â鶹ԭ´´ BTP) weiter ausgebaut. So können die von den Robotern erzeugten Daten flexibel überall dort bereitgestellt werden, wo Kunden sie in ihrer Â鶹ԭ´´-Landschaft benötigen.

Das Ziel besteht nicht darin, den Menschen zu zwingen sich an die Roboter anzupassen, sondern die Roboter passen sich an die menschlichen Arbeitsabläufe an. „ANYmal muss Daten in das Â鶹ԭ´´-System einstellen, genau wie menschliche Teammitglieder“, betont Zingg. ANYmal wird zu einem weiteren Arbeiter im selben operativen Erfassungssystem.

„Project Embodied AI“ in der Praxis

Diese Kombination aus Robotertechnologie von ANYbotics und Â鶹ԭ´´ schlägt die Brücke zwischen physischen Abläufen und Unternehmensanwendungen – und bringt das Ziel von „Project Embodied AI“ konkret zum Ausdruck.

Auf Â鶹ԭ´´-Seite arbeiten KI-Agenten auf den Robotersystemen von ANYmal, um physische Aufgaben wie Sicherheitsprüfungen auszuführen.

Auf der Seite von ANYbotics ist ANYmal ein physisches Objekt, das sich durch den Raum bewegt, seine Umgebung wahrnimmt und die realen Einschränkungen berücksichtigt. ANYmal nutzt historische Daten und Zeitreihendaten von Â鶹ԭ´´, um fundierte Entscheidungen zu treffen – und bleibt selbst in Umgebungen ohne Verbindung völlig autonom.

„Man darf nicht vergessen, dass ANYbotics die Kontrolle über das Verhalten und die Inspektionsausführung von ANYmal hat, während Â鶹ԭ´´ die Kontrolle über den Geschäftskontext wie Arbeitsaufträge, Anlagendaten oder operative Prioritäten hat“, sagt Zingg. Es ist der Â鶹ԭ´´-Geschäftskontext, der bestimmt, wie die Erkenntnisse von ANYmal genutzt und umgesetzt werden, während ANYbotics die physischen Interaktionen von ANYmal steuert.

Sicher und verantwortungsvoll skalieren

Weltweit sind heute bereits mehr als 200 ANYmal-Roboter im Einsatz und führen Inspektionen in Schwerindustrieumgebungen durch, in denen ansonsten eine ständige menschliche Präsenz erforderlich wäre.

Sicherheit bleibt für ANYbotics ein zentrales Anliegen. Bei jeder Bereitstellung werden umfangreiche Tests durchgeführt, und es ist stets ein Servicetechniker vor Ort, der ANYmal hilft, sich mit seiner Umgebung vertraut zu machen und die Bediener in sicheren Betriebsabläufen schult. ANYmal ist zwar auf eigenständiges Arbeiten ausgelegt, der Mensch bleibt dabei aber fest mit im Boot.

Ein Blick in die Zukunft: industrielle Inspektion via KI

Da viele Branchen mit Fachkräftemangel und den Herausforderungen einer alternden Belegschaft kämpfen, geht nicht dokumentiertes Fachwissen nur allzu oft verloren. Mit autonomen Inspektionsrobotern wie ANYmal wird dieses Wissen erfasst und in Programme überführt, die Tag für Tag an mehreren Standorten ausgeführt werden können. Die gewonnenen Daten fließen in Â鶹ԭ´´ ein und werden so zu Unternehmensintelligenz, die unabhängig von personellen Wechseln dauerhaft erhalten bleibt.

Die Partnerschaft von ANYbotics und Â鶹ԭ´´ zeigt, dass diese Kombination aus Robotik und Unternehmenssoftware einen schnellen Ãœbergang von der experimentellen Phase zum Praxiseinsatz ±ð°ù³¾Ã¶²µ±ô¾±³¦³ó³Ù.

In Zukunft wird die industrielle Inspektion KI-gestützt ablaufen – nicht in Form entkoppelter Dashboards oder isolierter Maschinen, sondern als integriertes intelligentes System, in dem physische Roboter und digitale Workflows innerhalb der Â鶹ԭ´´-Landschaft nahtlos ineinandergreifen.

Roboter wie ANYmal werden künftig keine Neuheiten mehr sein. Sie werden Kollegen sein – wenn auch mechanische Vierbeiner –, die menschliche Fähigkeiten auf Bereiche ausdehnen, die für Menschen schon immer unzugänglich waren. Diese Roboter gestalten − gemeinsam mit Â鶹ԭ´´ − eine Zukunft, in der Industrieinspektionen in schmutzigen, staubigen und gefährlichen Umgebungen präzise Daten liefern, die in geschäftlich wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden.

Bild mit freundlicher Genehmigung von ANYbotics.

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KI-Funktionen von Â鶹ԭ´´ sorgten dabei für die Koordinierung des gesamten Herstellungsprozesses des Ingwer-Shots – von der Mischung des Getränks über die Verpackung bis hin zur Lagerbelieferung. Die Besucher konnten live erleben, wie wir unsere KI-Strategie in reale Fertigungsabläufe überführen, ein durchgängiges Lieferkettenmanagement ermöglichen und Hersteller dabei unterstützen, die nötige Resilienz aufzubauen.

Die Hannover Messe, die vom 20. bis 24. April stattfand, ist die weltweit wichtigste Industriemesse.

Gleich am ersten Messetag stattete Â鶹ԭ´´-CEO Christian Klein dem Â鶹ԭ´´-Stand einen Besuch ab, bevor er – wie auch Bundeskanzler Friedrich Merz und andere Branchenführer – die Bühne betrat. Er berichtete darüber, wie wichtig es sei, KI-Strategien in die Praxis zu überführen.

Wer den Â鶹ԭ´´-Stand besuchte, konnte diese Umsetzung anhand der Produktion des Ingwer-Shots aus erster Hand miterleben.

Das in einer blauen Box verpackte Getränk sorgte dabei nicht nur für Erfrischung; es diente vielmehr auch dazu, den Besuchern die neuesten KI-gestützten Innovationen für Fertigungsunternehmen und Lieferketten näherzubringen, die eine ±ð°ù³¾Ã¶²µ±ô¾±³¦³ó±ð²Ô.

Koordinierung der Lieferkette

Anhand von KI, Daten und agentenbasierten KI-Funktionen von Â鶹ԭ´´ konnten die Besucher sehen, wie die Koordinierung der Lieferkette in der Praxis abläuft. Â鶹ԭ´´ bietet , verlässliche Daten und Anwendungen, mit denen Hersteller in Echtzeit Schlüsse ziehen, Analysen durchführen und Maßnahmen einleiten können.

Am Messestand erlebten die Besucher mehrere Prozesse hautnah: Sie konnten verfolgen, wie Nutzer mithilfe von Joule in natürlicher Sprache mit einem Roboter des Roboterherstellers ANYbotics interagierten, um Live-Fernüberwachung von Feldservice-Inspektionen durchzuführen. Zudem konnten sie den „PacXplorer“ in Aktion sehen, eine Hightech-Verpackungsmaschine mit Glasfront des Maschinen- und Anlagenbauers Uhlmann. Gegenüber stellte eine CNC-Maschine des Maschinenbauers DMG MORI zudem Ersatzteile für den PacXplorer her. Und am Ende des Produktionszyklus übernahm schließlich ein Roboter des Roboterherstellers AIMBO die Kommissionierung und Verpackung des Ingwer-Shots. Sowohl AIMBO als auch ANYbotics sind Teil des wachsenden Â鶹ԭ´´-Netzwerks für Partnerschaften im Bereich physischer KI.

Neben vielen Führungen in Deutsch und Englisch gab es am ersten Tag auch Führungen in Japanisch, Chinesisch und Portugiesisch. Brasilien war Partnerland der Hannover Messe 2026.

Ãœber Kopfhörer, die den Umgebungslärm am Stand ausblendeten, erfuhren die Besucher, wie die KI von Â鶹ԭ´´ eine zuverlässige Koordinierung und intelligentere Steuerung für und das ±ð°ù³¾Ã¶²µ±ô¾±³¦³ó³Ù.

KI-Anwendungsfälle zum Anfassen demonstrieren KI-Funktionen und ihre Vorteile

Anwendungsfall für Abläufe und Erkenntnisse

Hier erlebten Besucher Â鶹ԭ´´s Vision der Supply-Chain-Orchestrierung. In dieser Vision fungiert die Supply-Chain-Orchestrierung als Nervenzentrum des Unternehmens. Sie nutzt externe Signale wie Naturkatastrophen, Hafenengpässe oder Lieferantenstrecken, um die Unternehmenslogistik und Planung mithilfe von Agenten zu optimieren.

Zu den Vorteilen gehören schnellere Reaktionszeiten durch KI-gestützte Überwachung und automatisierte Warnmeldungen, außerdem bessere, datengestützte, operative Entscheidungen auf Basis integrierter KI-Funktionen für Geschäftsanwendungen und eine nahtlose Integration mit durchgängiger Anbindung von der Lieferkettenplanung bis hin zur Fertigungssteuerung und Qualitätskontrolle.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• unterstützt bei der Auftragsfreigabe und Echtzeitüberwachung.
• Ein KI-Roboter prüft Gefahren, analysiert Inspektionsdaten und identifiziert Grundursachen.
• Die Analyse der Beschaffungsoptimierung fasst Erkenntnisse zusammen, analysiert und erläutert den Planungslauf für die Zeitreihenoptimierung.

Anwendungsfall für intelligente Produktion

DMG MORI demonstrierte den Produktionsablauf an seiner CNC-Maschine im Rahmen eines durchgängigen Prozesses – von der Konstruktion über die Planung bis zur Produktion.

Während der weiße Roboterarm der CNC-Maschine das Schieber-Ersatzteil nach dem Fräsprozess lautlos positionierte, erfuhren die Besucher von den Vorteilen einer durchgehenden Integration – von der Konstruktion über Werkzeugverwaltung und CNC-Programme bis zu Â鶹ԭ´´ Digital Manufacturing. Das Dashboard stellt dem Maschinenbediener KI-gestützte Funktionen sowie operative und Wartungsinformationen zur Verfügung.

Der Prozess setzt sich dann über die Logistikausführung mit Â鶹ԭ´´ Logistics Management fort, das bei der Kombination von Lager- und Transportfunktionen für kleinere Lagerhäuser hilft. Ein KI-gestützter Logistikassistent filtert automatisch kritische Versandinformationen, fasst sie zusammen und priorisiert sie. Zusätzlich liefert er Versandpreise in Echtzeit und ermöglicht so eine zuverlässige Orchestrierung und intelligentere Ausführung.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• Der KI-Assistent Joule in Â鶹ԭ´´ Logistics Management ermöglicht die Optimierung von Lager- und Transportvorgängen per natürlicher Sprache.
• liefern Produktionsinformationen und unterstützen Entscheidungsprozesse über den gesamten Workflow hinweg.

Anwendungsfall: intelligente Verpackung

Uhlmann PacXplorer und Â鶹ԭ´´ zeigten eine vollständig integrierte Hochgeschwindigkeits-Verpackungslinie von Â鶹ԭ´´ S/4HANA über Â鶹ԭ´´ Digital Manufacturing bis zur Automationsschicht von Uhlmann, die den verpackten Ingwer-Shot produziert. Die verpackten Shots wurden von einem mobilen autonomen Roboter von Symovo von der Linie abtransportiert.

Zu den wichtigsten Vorteilen zählen: eine höhere Betriebsgeschwindigkeit und gesteigerter Durchsatz durch schnellere Auftragsabwicklung, integrierte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, weniger manuelle Eingriffe, Bestandstransparenz und Datenintegrität in der gesamten Produktionskette.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• Services zur Zustandsüberwachung erhöhen die Maschinenverfügbarkeit und verbessern die Serviceeffizienz durch KI-gestützte Erkenntnisse. Sie ermöglichen eine nahtlose Zusammenarbeit im gesamten Service-Ökosystem.
• Eine KI-basierte Flow-Analyse ermöglicht schnelle Prozessmodellierung und die Optimierung der Verfahrenstechnik.
• Die intelligente Handhabung von Ausnahmen ist in agentengesteuerte Prozesse eingebettet.
• Die KI-Agenten, mit denen Joule ausgestattet ist, unterstützen Entscheidungsprozesse im gesamten Workflow.

Anwendungsfall: Humanoide Roboter in der Praxis

Bevor die Besucher ihre Ingwer-Shots erhielten, beobachteten sie an der letzten Station einen intelligenten humanoiden Roboter, der physische Aufgaben am Ende der Verpackungslinie verrichtete. Der Roboter überbrückte damit die Lücke zwischen digitaler Planung und physischer Ausführung und zeigte Â鶹ԭ´´s Project Embodied AI in Aktion.

Humanoide Roboter bieten erhebliche Vorteile: höhere Arbeitsgeschwindigkeit durch kürzere Auftragsbearbeitungszeit, höhere Produktivzeit und Kosteneffizienz insbesondere in für Menschen gefährlichen oder schwierigen Bereichen, vollständige Bestandstransparenz mit Echtzeit-Datenintegration im gesamten Lager sowie perfekte Abstimmung zwischen Planung und Ausführung.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• Joule und Joule Studio helfen Robotern, die physische Welt zu verstehen, autonome Entscheidungen zu treffen und aus ihrer Umgebung zu lernen, um intelligenter zu agieren.

Mehr als eine schnelle Erfrischung 

Am Ende ihres Besuchs bekamen die Besucher viel mehr als nur einen schnellen Energieschub. Sie verfolgten den gesamten Entstehungsprozess des Ingwer-Shots – von der Rezeptentwicklung und Planung bis zur Produktion mit Mischen, Abfüllen und Verpacken – und gewannen ein klares Verständnis dafür, wie Â鶹ԭ´´ Erkenntnisse durch zuverlässige Orchestrierung und intelligentere Ausführung in konkrete Maßnahmen umsetzt. Genau diese zuverlässige Orchestrierung und intelligentere Ausführung ist es, die Herstellern die Resilienz verschafft, die sie in der heutigen Welt brauchen.

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BITZER spielt in unserem Alltag eine wichtige Rolle und steht auf der ganzen Welt für Sicherheit, Gesundheit und Komfort. Die fortschrittliche Kälte-, Klima- und Wärmepumpentechnik des Unternehmens sorgt dafür, dass in Supermarktregalen, Hotelzimmern und Operationssälen von Krankenhäusern stets die richtige Temperatur gewährleistet werden kann, ganz egal, wie kalt oder warm es in der näheren Umgebung ist. Die Kompressoren des Unternehmens sind unerlässlich für die Lagerung von Medikamenten, die Konservierung verderblicher Waren während des Transports und die Verarbeitung von Tiefkühlprodukten Aber das ist noch längst nicht alles: Dank der Technik von BITZER können Eishockeyspieler über Eisflächen gleiten und Brauereien Hefe für Bier gären lassen.

BITZER ist ein langjähriger Kunde von RISE with Â鶹ԭ´´. Und genau wie die Â鶹ԭ´´ entwickelt das Unternehmen fortwährend Innovationen für seine Produkte, um an der Spitze zu bleiben. Christian Stenzel, Vice President of Organization and IT bei BITZER, hat eine klare Vision für eine Â鶹ԭ´´-Strategie, bei der die Einführung und schnelle Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) an vorderster Stelle stehen: „Bei BITZER ist die Optimierung von Geschäftsprozessen genauso wichtig wie Produktinnovation.“

Auch Â鶹ԭ´´ Research and Innovation arbeitet daran, Â鶹ԭ´´ durch die Nutzung neuer Technologien voranzubringen. Ein Team widmet sich deshalb derzeit der Initiative „Project Embodied AI“. Im Rahmen des Konzepts von Embodied AI – der verkörperten künstlichen Intelligenz – wird KI mit einer physischen Form kombiniert. Ein Beispiel dafür sind Roboter, die ihr Umfeld wahrnehmen und in der realen Welt handeln können. Embodied-AI-Agenten sind eine Weiterführung dieses Ansatzes: Dabei werden die Möglichkeiten von auf den physischen Betrieb ausgeweitet, indem Roboter mit kognitiven Fähigkeiten ausgestattet werden.

Um mögliche Anwendungsfälle zu erkunden, bei denen kognitive Roboter Mehrwert liefern könnten, lud das Team von Project Embodied AI eine ausgewählte Gruppe an Â鶹ԭ´´-Kunden, bestehend aus zukunftsorientierten Führungskräften und Fachleuten für Innovation, ein, sich dem „Physical AI and Cognitive Robots Exploration Council“ anzuschließen. Einer dieser Kunden ist BITZER.

„Bedarfsgesteuerte Produktion ist in unserem Geschäft essenziell“, berichtet Stenzel, der sofort erkannte, welches Potenzial der Einsatz von Robotern zur Bewältigung von Bedarfsschwankungen bietet.

BITZER nutzte bereits die (Â鶹ԭ´´ BTP) sowie und verfügte somit über die ideale Softwarelandschaft für eine Machbarkeitsstudie.

Im Vorfeld der Studie wurde der von NEURA, einer der fortschrittlichsten humanoiden Roboter Europas, mithilfe der Software NVIDIA Isaac Sim virtuell für einen Anwendungsfall im Bereich der Kommissionierung trainiert.

Neuer Maßstab in der intelligenten Automatisierung

Diese Machbarkeitsstudie im Rahmen von Project Embodied AI setzt laut Stenzel neue Maßstäbe bei der intelligenten Automatisierung in Lagern. Die Untersuchungen lieferten folgende Ergebnisse:

• Nahtlose Integration: Â鶹ԭ´´ EWM ist direkt mit physischen Lagerprozessen verknüpft, sodass keine kostspielige Middleware erforderlich ist.
• Hohe Autonomie: Die Roboter führten Kommissionierungsaufgaben eigenständig aus und demonstrierten so ein hohes Maß an Autonomie auf Aufgabenebene.
• Agilität und Flexibilität: Roboter könnten eine bedarfsgesteuerte Produktion ermöglichen, rund um die Uhr arbeiten und sich auf Änderungen beim Bedarf einstellen.
• Zuverlässige Prozesse: Durch die automatische Erstellung von Materialbestellungen könnten operative Fehler reduziert werden.

Entscheidender Schritt nach vorn

Laut Dr. Lukasz Ostrowski, Head of Embodied AI and Robotics bei Â鶹ԭ´´, stellt diese Machbarkeitsstudie einen bedeutenden Meilenstein dar: „Die Machbarkeitsstudie bei BITZER ist ein großer Sprung nach vorn, um aus erster Hand zu erfahren, wie die Möglichkeiten von Â鶹ԭ´´ Business AI auf den physischen Betrieb ausgeweitet werden können. Weitere Machbarkeitsstudien sind in Planung, da im Rahmen von Project Embodied AI weiterhin der geschäftliche Nutzen von verkörperter künstlicher Intelligenz ausgewertet werden wird.“

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Seit mehr als 20 Jahren forschen am HANA Campus Promovierende an Â鶹ԭ´´ HANA und in jüngerer Zeit auch an anderen .

Die Anforderungen, die an Technologien gestellt werden, ändern sich laufend – die ersten Kunden für Â鶹ԭ´´ HANA nahmen 2010 die Technologie in Betrieb, sieben Jahre, nachdem der HANA Campus die ersten Promovierenden begrüßte. Dementsprechend änderte sich auch der Name des Â鶹ԭ´´-Forschungsinstituts.

„Wie soll das Kind heißen?“ musste man immer wieder neu überlegen, erklärt Schwarz. Im Laufe der Jahre hätten jeweils aktuelle Technologien und Umstände zu verschiedenen Namensänderungen geführt: „The Campus“, „The Research Campus“, „The HANA Research Campus“, „The Student Campus“ oder auch „The HANA Database and Analytics Campus“.

Bei all den wechselnden Namen blieb jedoch der Auftrag des Campus immer derselbe: die Nachfrage nach Hightech-Forschung zu decken. Im Mittelpunkt steht zwar Â鶹ԭ´´ HANA, aber auch an anderen Technologien wird geforscht, etwa an Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud, Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud (Â鶹ԭ´´ BDC), Global Cloud Infrastructure Services und der Â鶹ԭ´´ Business Technology Platform (Â鶹ԭ´´ BTP).

Was ist das Besondere am HANA Campus?

Bisher waren über 40 Doktorandinnen und Doktoranden am HANA Campus tätig. In der Regel sind sie an deutschen Universitäten eingeschrieben und erlangen ihren Doktortitel aufgrund ihrer Forschungsarbeit bei Â鶹ԭ´´. Anders formuliert: Die Promovierenden betreiben seit Jahrzehnten gemeinsam angewandte Forschung, hauptsächlich im Bereich Â鶹ԭ´´ HANA.

Akademische Innovationen fließen über verschiedene Wege in die Produkte der Â鶹ԭ´´ ein: Zum einen werden Doktorandinnen und Doktoranden direkt zur Â鶹ԭ´´ geholt, um ein vorgebenes Forschungsthema zu bearbeiten. Zum anderen finanziert Â鶹ԭ´´ auch Professuren an Universitäten wie aktuell den sowie Forschungsprojekte mit Hochschulen.

Doktorandinnen und Doktoranden kommen über von Â鶹ԭ´´ geförderte Forschungsprojekte mit Universitäten auf den HANA Campus. So etwas wie den Campus gebe es nicht ein zweites Mal, sagt Schwarz. Grund sei „die große Anzahl der über die Jahre durchgeführten Forschungsprojekte sowie die Tatsache, dass der speziell hierfür vorgesehene Campus in Walldorf eine Art ‚sicherer Hafen‘ für die Promovierenden ist.“

Studierende des HANA Campus arbeiten vor Ort bei Â鶹ԭ´´, lernen den Alltag im Unternehmen kennen und haben direkten Zugang zu Entwicklungsteams und Testumgebungen. Der Vertrag für die Forschungsprojekte mit den Hochschulen sieht auch vor, dass die Doktorandinnen und Doktoranden keine Lehrverpflichtungen an Universitäten haben. Wichtig ist auch: Die Promovierenden gehören keinem bestimmten Entwicklungsteam an. Dadurch besteht kein Risiko, dass ihre Forschung aufgrund betrieblicher Erfordernisse hinten angestellt wird. Auf dem HANA Campus können sich die Doktorandinnen und Doktoranden ganz auf ihre Forschung und ihre wissenschaftliche Arbeit konzentrieren.

Alles begann mit einem Mangel an Know-how

Akademisches Know-how ins Unternehmen zu holen und in Â鶹ԭ´´ HANA einfließen zu lassen, begann laut Schwarz bereits 2003, zur Zeit von TREX, einer Suchmaschine in Â鶹ԭ´´ NetWeaver. TREX gilt als Vorläufer des Â鶹ԭ´´ Business Warehouse Accelerator und führte letztlich zur Â鶹ԭ´´â€‘HANA-Datenbank. Die Entwicklungsteams standen damals unter starkem Druck, die noch junge Technologie der In-Memory-Datenbank schnell zu entwickeln und bereitzustellen.

Doch fehlende Ressourcen drohten laut Schwarz den Prozess auszubremsen: Nur zwei oder drei Mitarbeitende in der Entwicklung kannten sich damit aus, hatte jedoch nicht die Kapazität, die Technologie ausreichend voranzubrigen. Mit der stetig steigenden Zahl von Teams, die Spezialwissen brauchten, wurde die Gefahr eines Entwicklungsstaus immer größer.

Wie der Zufall es wollte, forschte auch Professor Wolfgang Lehner von der Technischen Universität Dresden an dieser Technologie. So entstand eine Partnerschaft, von der beide Seiten profitierten: Die Â鶹ԭ´´ bot Studierenden modernste Forschungsmöglichkeiten, und die Studierenden von Professor Lehner konnten die Wissenslücke mit ihrem akademischem Fachwissen überbrücken. Damit war das potenzielle Hindernis überwunden, und bis heute bereichern Forschungsprojekte mit Hochschulen sowie Promovierende mit ihrem Fachwissen Â鶹ԭ´´ HANA und andere Â鶹ԭ´´-Technologien. 

Seit diesem ersten Forschungsprojekt mit der TU Dresden hat der HANA Campus mit vielen weiteren Universitäten zusammengearbeitet. „Die Zusammenarbeit mit den Hochschulen ist immer auf die im Forschungsvertrag festgelegte Laufzeit begrenzt“, erklärt Schwarz. Maßgeblich für die Auswahl einer Universität sei, dass deren aktuelle Forschungsthemen zu den technologischen Anforderungen der Â鶹ԭ´´ passten, nicht frühere Kooperationen.

Talent-Pipeline und „ein Tor zur Wissenschaft“

Der HANA Campus ist eine Win-Win-Situation – für die Talent-Pipeline der Â鶹ԭ´´ als auch für die Promovierenden.

Viele Doktorandinnen und Doktoranden bleiben nach Abschluss ihrer Dissertation bei Â鶹ԭ´´. Die Teams wissen den Wert ihrer Forschung zu schätzen, und die Promovierenden wissen, wie es ist, bei Â鶹ԭ´´ zu arbeiten.

Auch wer nicht bei Â鶹ԭ´´ bleibt, arbeitet meist weiter im Bereich Datenmanagement und Analytik und geht zu anderen Unternehmen oder nimmt eine Post-Doc-Stelle an. Die Verbindung zu Â鶹ԭ´´ bleibt bestehen und „eröffnet der Â鶹ԭ´´ ein Tor zur Wissenschaft, einen direkteren Zugang zu Forschungsprojekten sowie Fürsprecher im akademischen Umfeld“, erkärt Schwarz.

Ãœber Schwarz unterstützt der HANA Campus auch die Teilnahme der Â鶹ԭ´´ an wissenschaftlichen Konferenzen. Dies ist ein weiteres Instrument, um die Beziehungen zu Hochschulen zu festigen, neue Doktorandinnen und Doktoranden zu gewinnen und den Ruf der Â鶹ԭ´´ als Technologieunternehmen zu stärken. Im Juni dieses Jahres war der HANA Campus Veranstaltungsort für einen Workshop der . Das Sponsoring und die Teilnahme an solchen Konferenzen, so Schwarz, „ist entscheidend, um Zugang zum inneren Kreis der Hochschulen zu erhalten, die Beziehungen der Â鶹ԭ´´ zu Universitäten und ihren Ruf zu stärken und Forschungsergebnisse mit Fachleuten aus der Wissenschaft auszutauschen und zu ergänzen.“

Weitere Informationen

22 Jahre und 40 Dissertationen später beheimatet der HANA Campus die nächste Generation von Doktorandinnen und Doktoranden. Zwei weitere Promovierende werden noch in diesem Jahr hinzukommen, um die Forschung im Bereich Â鶹ԭ´´ HANA, Â鶹ԭ´´ BTP und Â鶹ԭ´´ BDC zu vertiefen.

Eine umfangreiche Sammlung wissenschaftlicher Publikationen über die Â鶹ԭ´´-HANA-Datenbank and Analytics aus den Jahren 2006 bis heute .

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Die Pharmaindustrie spielt eine wichtige Rolle im weltweiten Gesundheitswesen. Mit der Forschung, Entwicklung, Herstellung und dem Vertrieb von Arzneimitteln und pharmazeutischen Dienstleistungen für ein breites Spektrum an Gesundheitsproblemen erwirtschaftet die Branche Milliardenumsätze.

Damit Patienten weltweit schnellen Zugang zu den benötigten Medikamenten und Therapien erhalten, ist ein hochgradig effizientes, flexibles und reaktionsschnelles Management der Produktions- und Vertriebsprozesse erforderlich.

Dabei dürfen keine Fehler unterlaufen, denn die Erwartungen an die Qualität sind hoch und die Patientensicherheit darf nicht gefährdet werden. 

Der irische Gesundheitsdienstleister meistert diesen Drahtseilakt erfolgreich. Mit einem breit gefächerten Angebot unterstützt das wachstumsstarke Unternehmen Pharmahersteller beim Vertrieb ihrer Produkte. In enger Zusammenarbeit mit den Herstellern erbringt Uniphar Third-Party- (3PL) und Fourth-Party-Logistikdienstleistungen (4PL) und setzt damit sein Ziel um, Patienten einen einfacheren Zugang zu Arzneimitteln zu ±ð°ù³¾Ã¶²µ±ô¾±³¦³ó±ð²Ô.

Das Unternehmen ist in den vergangenen zehn Jahren stark gewachsen und vertreibt heute Arzneimittel in über 160 Ländern.

Â鶹ԭ´´ und Uniphar: seit 15 Jahren Partner

Organisches Wachstum und verschiedene Akquisitionen haben dazu geführt, dass die Â鶹ԭ´´-ERP-Landschaft von Uniphar hochgradig individualisiert ist.

Vor zwei Jahren betraute der Vorstand von Uniphar Chief Enterprise Architect Piotr Wojdowski mit der Aufgabe, „den digitalen Kern des Unternehmens neu zu gestalten“ und durch Digitalisierung Möglichkeiten für zukünftiges Wachstum zu schaffen. Zugleich galt es, höchste Standards in der Produktions- und Vertriebskette einzuhalten.

Uniphar suchte deshalb einen Softwarepartner für seine digitale Transformation. Das Unternehmen benötigte laut Piotr Wojdowski „einen Partner und eine Software, die zuverlässig und branchenführend ist“, um sein Ziel, Patienten den Zugang zu Arzneimitteln zu erleichtern, auch in Zukunft erfolgreich umsetzen zu können.

Er führt aus, dass Uniphar mit diesem Ziel auch seiner gesellschaftlichen Verantwortung gerecht werden will. Der Patient, der Arzneimittel oder pharmazeutische Dienstleistungen benötigt, „könnte ein Angehöriger, Mutter oder Sohn sein“. Deshalb sei es umso wichtiger, für die digitale Transformation eine Software und einen Partner auszuwählen, die bzw. der nicht nur branchenführend ist, sondern auch zuverlässig und vertrauenswürdig. 

„Â鶹ԭ´´ ist seit 15ÌýJahren zuverlässiger Partner des Vertrauens für Uniphar“, erläutert Piotr Wojdowski. Zugleich gilt Â鶹ԭ´´ als „Standard in der Gesundheitsdienstleistungsbranche, was die Integration anderer Services einfacher macht.“

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Mit Â鶹ԭ´´-Lösungen technologische Grundlagen schaffen und Spitzenkräfte gewinnen

Uniphar hat es sich zum Ziel gesetzt, horizontal zu wachsen, zu expandieren und Prozesse bedarfsorientiert zu skalieren. Bei der Umsetzung dieses Ziels spielen die Â鶹ԭ´´-Lösungen , und eine entscheidende Rolle: zum einen durch die konzernweite Standardisierung von IT-Prozessen, zum anderen durch die Steuerung der Vertriebsprozesse und Bestände in verschiedenen Lagern mit der hochmodernen Lagerverwaltungssoftware Â鶹ԭ´´ÌýEWM. Das Datenmanagement erfolgt dabei über ³§´¡±ÊÌý¶Ù²¹³Ù²¹²õ±è³ó±ð°ù±ð.

„Der Technologie-Stack von Â鶹ԭ´´ ermöglicht uns eine schnelle und effiziente Umsetzung unseres Programms“, fasst Piotr Wojdowski die Vorteile zusammen. Für die Anwendungsentwicklung und Erweiterung von Â鶹ԭ´´-Lösungen setzt Uniphar zudem ein. Die Â鶹ԭ´´ÌýBTP beschleunigt dabei den Umstieg auf Â鶹ԭ´´ÌýS/4HANA Cloud Private Edition und unterstützt Uniphar mit bewährten Tools für die Migration und einer anwendungsübergreifenden Integration bei einer sicheren und schnellen Transformation.

Â鶹ԭ´´ und insbesondere die Â鶹ԭ´´ BTP schafft nicht nur die technologischen Voraussetzungen für diese Transformation, sondern ermöglicht es Uniphar auch, „Innovationen voranzubringen und Spitzenkräfte zu gewinnen, denen wir ein Arbeitsumfeld bieten, das innovativ ist und in dem man Dinge ausprobieren und experimentieren kann“, erklärt Piotr Wojdowski.

Mit Â鶹ԭ´´ heute die Grundlagen für die KI von morgen schaffen

Uniphar befindet sich derzeit noch in der Implementierungsphase, doch Piotr Wojdowski hat die Zukunft bereits fest im Blick und weiß, dass Eventing, Beobachtbarkeit und Telemetrie die Grundlage für zukünftige KI-Erweiterungen bilden werden.

Daten sind in der Pharmaindustrie von zentraler Bedeutung, führt er aus, und Uniphar „verfügt über unzählige Terabyte an Daten, die wir aufgrund ihrer Komplexität und ihres Umfangs gar nicht analysieren können“. Geplant ist deshalb eine Migration der Daten in ein zentrales Repository und dessen zukünftige „Anbindung an ein KI-System, um Muster zu verfolgen, das Kundenverhalten zu verfolgen, Markttrends zu verfolgen und mit geeigneten Maßnahmen darauf zu reagieren“.

Herausforderungen als Proof of Concept nutzen

Mit Lösungen von Â鶹ԭ´´ kann Uniphar Innovationen voranbringen und das Unternehmen mit standardisierten Prozessen, Best Practices und Grundlagen für den Einsatz von KI-Technologie im eigenen Tempo in die Zukunft führen. Damit kann Uniphar sein Ziel, Patienten weltweit den Zugang zu Arzneimitteln und pharmazeutischen Dienstleistungen zu erleichtern, noch besser umsetzen.

Piotr Wojdowski resümiert, dass Â鶹ԭ´´ für jede geschäftliche Anforderung eine Lösung anzubieten scheint, doch selbst wenn Unternehmen „möglicherweise die von Â鶹ԭ´´ bereitgestellten Funktionen ändern und anpassen müssen, profitieren sie letztlich von einer umfassenden Suite von Unternehmensanwendungen und können Â鶹ԭ´´-Lösungen sogar durchgängig zur Unterstützung sämtlicher Prozesse einsetzen“.

Was er anderen Unternehmen rät, die ihre digitale Transformation in Angriff nehmen möchten? Herausforderungen lassen sich als Proof of Concept nutzen â€“ man muss sich nicht damit abfinden, dass etwas unmöglich ist. „Seien Sie mutig, seien Sie risikobereit und stellen Sie Fragen. Fordern Sie Ihre Partner und sich selbst heraus“, lautet sein Ratschlag.

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In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz (KI) die Fähigkeiten von Mitarbeitenden rasch gefährden oder gar ersetzen kann, brauchen aktuelle sowie zukünftige Mitarbeitende dringend Unterstützung, um die Lücke zwischen ihren derzeitigen und den für KI nötigen Fähigkeiten zu schließen. Während sich Unternehmen darauf konzentrieren, ihre Stammbelegschaft umzuschulen, arbeiten Pädagogen weltweit intensiv daran, Kurse zu entwickeln und anzubieten, mit denen Studierende die Kompetenzen erwerben, die sie in einer zunehmend von KI bestimmten Welt benötigen, um erfolgreich zu sein.ÌýÌý

Eine kürzlich durchgeführte Umfrage des ergab, dass kognitive Kompetenzen wie kreatives und analytisches Denken sowie Technologiekompetenz, eine Art Fähigkeit zu kritischem Denken, bis 2027 voraussichtlich die gefragtesten Qualifikationen von Arbeitnehmern sein werden.Ìý

Wesentlich ist, dass Wissenschaft und Industrie zusammenarbeiten, um Studierenden diese Kompetenzen rasch zu vermitteln.Aus diesem Grund werden im Rahmen des seit 25 Jahren Partnerschaften mit Bildungseinrichtungen geknüpft. Aktuell arbeiten mehr als 2.800 Institute mit der Â鶹ԭ´´ zusammen, um den Talenten von morgen Â鶹ԭ´´-Kenntnisse zu vermitteln. 

Einer dieser Partner ist die , eine renommierte, international anerkannte Wirtschaftshochschule, die seit Langem innovative Lernansätze zur Vermittlung von Â鶹ԭ´´-Kenntnissen entwickelt.  

Vor zwei Jahrzehnten bereitete die HEC Montréal den Weg, einem revolutionären und äußerst erfolgreichen Lern-Tool, mit dem Studierende in ein reales Geschäftsszenario innerhalb von Â鶹ԭ´´ eintauchen können. Heute lernen schätzungsweise 30.000 Studierende pro Jahr mit ERPsim.  

Professor Pierre-Majorique Léger von der HEC Montréal sprach in einem Interview mit Â鶹ԭ´´ News über die neueste Zusammenarbeit zwischen der HEC Montréal und der Â鶹ԭ´´: „Business Builders“, die nächste Generation des gamifizierten Lernens mit Â鶹ԭ´´. 

Business Builders: Spielerisch lernen mit Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud 

Das gamifizierte Lernwerkzeug Business Builders wurde zur Entwicklung von MINT-Fähigkeiten konzipiert. Basierend auf der Lösung hilft es Studierenden, ihre Kompetenzen in analytischem, kritischem und kreativem Denken auszubauen.  

Professor Léger zufolge werden Lehrende derzeit regelrecht vom Tsunami der generativen KI überrollt. Sie sind gefordert, „umzudenken und einen neuen pädagogischen Ansatz zu entwickeln, damit Studierende Fähigkeiten in der Datenanalyse und Datenkompetenzen entwickeln können. Gleichzeitig müssen sie erkennen, dass Studierende, etwa mit ChatGPT, es sehr einfach umgehen können, Aufgaben eigenständig zu bearbeiten.“   

Business Builders ist eine Lösung für dieses Problem. 

Das Spiel kann im persönlichen oder virtuellen Unterricht gespielt werden, entweder synchron in einer einzigen Sitzung oder über mehrere Sitzungen verteilt.  

In einem rasanten, wettbewerbsorientierten Spiel werden die Studierenden in einem von drei Lernszenarien mit interaktiven realistischen didaktischen Inhalten vertraut gemacht. Dabei gibt es keine Möglichkeit, auf ChatGPT oder ein ähnliches KI-Tool zurückzugreifen, um zu gewinnen. Die Studierenden müssen stattdessen ihr datengestütztes Entscheidungsvermögen unter Beweis stellen und Visualisierungstechniken anwenden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. 

In den einzelnen Spielen schlüpfen sie in Rollen wie Marketing-/Produktforscher, Finanzanalyst oder Lieferkettenanalyst. Jedes Spiel umfasst mehrere Level, die aufeinander aufbauen und zunehmend mehr Fähigkeiten und Kenntnisse erfordern.  

Die Level umfassen zehn betriebswirtschaftliche Fragestellungen, die auf unterschiedliche Qualifikationen abzielen. Diese Fragestellungen sind sowohl für Studierende mit geringen oder ohne Kenntnisse in der Datenanalyse als auch für Studierende mit umfassenderem Wissen in Datenvisualisierung (ADV) und -manipulation konzipiert.  

Im Rahmen des Spiels verwenden die Studierenden Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud, um Daten visuell zu analysieren und die beste grafische Darstellung zur Beantwortung der Fragen zu ermitteln.  

Probleme aus der Praxis mit realistischen DatenÌýaus der Cloud lösen

Das Spiel nutzt umfangreiche synthetische Datensätze, um die Entscheidungsfindungsprozesse eines Unternehmens so authentisch wie möglich nachzubilden.  „Das Konzept synthetischer Daten ist wichtig“, erklärt Professor Léger, denn die Realität ist manchmal zu komplex für den Unterricht und dient damit nicht dem pädagogischen Prozess. Die Erfahrungen mit ERPsim haben gezeigt, dass es der beste Weg ist, einen realistischen synthetischen Datensatz zu erstellen, der der Realität möglichst nahekommt.“ 

Business Builders enthält derzeit drei Spielszenarien mit einer Vielzahl von realen Problemen, die Studierende mit Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud lösen können: Umwelt, Soziales und Governance, Widerstandsfähigkeit in der Lieferkette und Internationale Expansion. 

Der HEC Montréal zufolge wurde das Szenario zu Widerstandsfähigkeit in der Lieferkette bisher am häufigsten gespielt. Darin geht es um ein reales Problem, bei dem der Panamakanal aufgrund des Klimawandels geschlossen wird. Dies wirkt sich auf die Auslieferung von Weihnachtsgeschenken von Südostasien in die Vereinigten Staaten aus. Die Studierenden müssen entscheiden, wie Container umgeleitet und Produkte priorisiert werden können, um die Auswirkungen dieses Ereignisses möglichst gering zu halten.  

Generative KI: Win-win-Situation für Studierende, Lehrende und ArbeitgeberÌý

„Unsere Generation von Professoren steht durch das Aufkommen generativer KI vor der Herausforderung, einen neuen Weg zu finden, Studierenden die Aspekte der Datenanalyse zu näherzubringen“, so Professor Léger. „Wir haben über Gamification einen Weg gefunden, um Studierende dazu zu motivieren, mit ihrem Wissen über Analytik und Mathematik zu Business Buildern zu werden. Dazu wird die beste verfügbare Technologie â€“ Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud â€“ eingesetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen und Probleme zu lösen. Und das Beste daran ist, dass dies für Dozenten und ihre Studenten weltweit kostenlos ist.“  

Um die Studierenden durch die Fragen der Spielszenarien zu führen und die Lernerfahrung zu optimieren, erhalten Lehrende Zugang zu maßgeschneiderten Schulungsmaterialien. Anstatt sich auf gut Glück mit den Daten- und Plattformfunktionen zu befassen, können sie diese Materialien nutzen, um die Lernerfahrung zu vertiefen. Studierende lernen, wie sie Erkenntnisse gewinnen und auf Basis der Analyse von Datensätzen und Datenvisualisierungen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. 

Die Â鶹ԭ´´ hat zudem ein Handbuch über die grundlegenden Konzepte der Datenvisualisierung und des Storytelling in Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud verfasst. Es ist als Foliensatz verfügbar, damit Dozenten auf die theoretischen Aspekte zurückgreifen können, während Studierende praktische Erfahrungen mit Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud sammeln können. 

Seit der Einführung im Juli 2024 haben sich mehr als 300 Bildungseinrichtungen für das Spiel „Business Builders“ registriert. Bis Ende 2024 werden voraussichtlich 2.500 Studierende Â鶹ԭ´´ Analytics Cloud nutzen, um im Spiel gegen ihre Kommilitonen anzutreten.  

Das Positive an dem immer höheren Tempo der technologischen Entwicklung ist, dass sich Pädagogen bei Business Builders kostenlos registrieren und das Spiel innerhalb weniger Tage nutzen können. Näheres dazu finden Sie auf der Webseite von . 

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„Durch generative KI hat das Interesse an der Richtlinie massiv zugenommen“, berichtet Vikram Nagendra, Director of Sustainability bei Â鶹ԭ´´. „Inzwischen sind fast alle Geschäftsbereiche involviert. KI für Unternehmen ist nun ein zentrales Element unserer Strategie und so gut wie alle Mitarbeitenden haben mittlerweile mit KI zu tun, sei es als Entwickler oder als Nutzer.“

Die überarbeitete Version der (KI-Ethikrichtlinie) orientiert sich an der UNESCO-Empfehlung zur Ethik der künstlichen Intelligenz. Sie deckt nun auch den Bereich generativer KI ab und gilt für alle Mitarbeitenden sowie für bestimmte Systeme von Partnern und Dritten.

Die UNESCO-Empfehlung zur Ethik der künstlichen Intelligenz ist das bislang umfassendste Rahmenwerk, das sich mit der Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen befasst. Die von allen 193 Mitgliedstaaten verabschiedete Empfehlung beinhaltet zehn Grundsätze zum Schutz und zur Stärkung der Menschenrechte, Menschenwürde, Umwelt, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Einhaltung von Gesetzen. „Da die Â鶹ԭ´´ ihre Ethikrichtlinie an einem weltweit anerkannten Standard ausgerichtet hat, können Â鶹ԭ´´-Mitarbeitende durch Befolgen dieser Richtlinie darauf vertrauen, dass die Entwicklung, Implementierung, Nutzung und der Verkauf von KI-Lösungen höchsten ethischen Standards genügt“, erklärt Nagendra.

KI-Ethikrichtlinie umfasst zehn Leitlinien

Die Globale KI-Ethikrichtlinie der Â鶹ԭ´´ umfasst zehn Leitlinien zum ethischen Umgang mit KI, die auf den Grundsätzen der UNESCO beruhen. Jede dieser Leitlinien ist im Kontext der Nutzung von KI bei Â鶹ԭ´´ definiert. Ein kurzer Abschnitt zum Thema Governance zeigt laut Nagendra, „dass einzelne Entwickler und Teams mit Problemen nicht alleine gelassen werden, sondern dass es Governance-Gremien und Prozesse gibt, die ihnen beim richtigen Umgang mit diesen Problemen helfen“.

Warum legt die Â鶹ԭ´´ ihrer Richtlinie die UNESCO-Empfehlung zugrunde?

Die UNESCO-Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz ist ein international anerkannter Wertekanon. Dieser geht über die Einhaltung der derzeitigen Gesetze hinaus und sieht Maßnahmen zum Schutz ethischer Werte dort vor, wo nationale oder globale Standards fehlen. Mit dem Grundsatz der Fairness und Nichtdiskriminierung verpflichtet sich die Â鶹ԭ´´ beispielsweise, Fairness nicht nur zu gewährleisten, sondern auch gezielt zu fördern, und möglichst viele Maßnahmen zu ergreifen, um Diskriminierung oder Voreingenommenheit zu verhindern.  

Die Â鶹ԭ´´ orientiert sich aus folgenden Gründen an der UNESCO-Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz:

Sie untermauert damit ihre Verpflichtung zur Achtung der Menschenrechte

Grundpfeiler der UNESCO-Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz ist der Schutz der Menschenrechte und der Menschenwürde. Dies steht im Einklang mit der Verpflichtung der Â鶹ԭ´´, innerhalb des Unternehmens, in ihrer erweiterten Lieferkette sowie während des Lebenszyklus ihrer Produkte die Menschenrechte zu achten und zu fördern. Dieser Verpflichtung nachzukommen ist für den Ansatz der Â鶹ԭ´´ für einen ethischen Umgang mit KI entscheidend.

„Der UNESCO-Grundsatz der Verhältnismäßigkeit und Schadensverhütung deckt sich mit meiner Überzeugung, dass mögliche Auswirkungen auf die Rechte Einzelner mit der Verantwortung einhergehen sollten, die entsprechenden Menschenrechte zu schützen.“

– Camila Lombana Diaz, KI-Ethikexpertin und Forscherin, Â鶹ԭ´´

Sie stärkt damit das Vertrauen von Stakeholdern, Mitarbeitenden und Kunden

Indem die Â鶹ԭ´´ ihre KI-Ethikrichtlinie an der UNESCO-Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz orientiert, kann sie bei ihren geschäftlichen Aktivitäten ihr Augenmerk auf menschenrechtliche Aspekte legen und eine Vorbildfunktion übernehmen, was die ethische Entwicklung, Implementierung, interne Nutzung und den Verkauf von KI-Systemen betrifft.

Sie stärkt damit ihren Ruf als Unternehmen, das sich seiner sozialen Verantwortung bewusst ist

Die zehn Leitlinien zum ethischen Umgang mit KI in der KI-Ethikrichtlinie bilden den Ausgangspunkt für das KI-Ethik-Handbuch der Â鶹ԭ´´. Dieses Handbuch übersetzt die Leitlinien in konkrete Maßnahmen und Prozesse für die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen, die dem Grundsatz der menschlichen Kontrolle und Selbstbestimmung entsprechen, fair sind und Diskriminierung verhindern sowie Nachhaltigkeit und Datenschutz gewährleisten und fördern. Die Leitlinien der Globalen KI-Ethikrichtlinie der Â鶹ԭ´´ schaffen zusammen mit den Empfehlungen des externen AI Ethics Advisory Panel und des internen KI-Ethikrats der Â鶹ԭ´´ sowie dem KI-Ethik-Handbuch Transparenz im Hinblick darauf, wie die Â鶹ԭ´´ verantwortungsvolle KI-Lösungen bereitstellt.

„Ich befürworte den UNESCO-Grundsatz der Nachhaltigkeit, da er das Engagement der Â鶹ԭ´´ für mehr Nachhaltigkeit untermauert und deutlich macht, dass wir die Auswirkungen von KI â€“ sowohl die positiven als auch die negativen â€“ aus ganzheitlicher Perspektive betrachten und angehen müssen. Dabei müssen wir alle Dimensionen berücksichtigen: Auswirkungen auf die Menschen, die Gesellschaft, die Kultur, die Wirtschaft und die Umwelt.“

– Christine Susanne Müller, Deputy Human Rights Officer, Â鶹ԭ´´

Sie unterstützt Kunden bei der Risikominderung

Die UNESCO-Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz bietet einen soliden, weltweit anerkannten rechtlichen Rahmen, der Kunden hilft, bestehende und zukünftige Vorschriften im Zusammenhang mit KI einzuhalten.

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Der Frauenanteil der Â鶹ԭ´´-Belegschaft liegt bei etwa 35 Prozent. Bei der Gestaltung von KI scheinen jedoch überdurchschnittlich viele Frauen mitzuwirken.

In diesem Artikel berichten fünf Â鶹ԭ´´-Mitarbeiterinnen über ihre Rolle bei Â鶹ԭ´´, ihre Motivation und Tipps für alle, die in das Themenfeld der künstlichen Intelligenz einsteigen wollen. Khawla Mallat, Camila Lombana Diaz, Xin Chen, Nadine Hoffmann und Puntis Palazzolo kommen aus vier verschiedenen Ländern und drei unterschiedlichen Bereichen: Data Science Engineering, Produktmanagement und KI-Ethik.

Data Science Engineering: technische Herausforderungen im Zusammenhang mit KI

Dr. Khawla Mallat, Security and Quantum Exploration Team, Â鶹ԭ´´ France

Sollten Sie eine Karriere im Bereich der KI anstreben, „seien Sie bereit, sich immer wieder herausfordern zu lassen“, sagt Mallat.

Im Gegensatz zu den meisten Data Scientists bei Â鶹ԭ´´ arbeitet Mallat nicht direkt am Produkt, sondern ausschließlich in der Forschung. Sie befasst sich mit „einigen technischen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI, nämlich Fairness, Erklärbarkeit, Datenschutz und Sicherheit.“

Bevor sie vor zwei Jahren zu Â鶹ԭ´´ kam, wurde Mallat mit den unbeabsichtigten Vorurteilen von Gesichtsanalysesystemen konfrontiert. Bestimmte demografische Gruppen, erklärt Mallat, wurden in den zugrunde liegenden Datensätzen versehentlich ausgelassen oder waren unterrepräsentiert, was zu Unzulänglichkeiten in den Gesichtsanalysefunktionen führte. Solche Fälle beleuchten das allgemeinere Problem der Voreingenommenheit bei KI-Anwendungen. In Bereichen wie dem Personalwesen, so die Expertin weiter, scheint die Entfernung persönlicher Details aus den Datensätzen das Problem der Verzerrung zu lösen. Die KI kann allerdings immer noch auf diese Details schließen. Das führt zu potenziell verzerrten Ergebnissen. Lässt man solche Datensätze zu leistungsstarken Datenmodellen heranwachsen, die keiner Ãœberprüfung unterliegen, wird die inhärente Voreingenommenheit oder Diskriminierung nur noch verstärkt.

Heute deckt sich Mallats Leidenschaft für die Bekämpfung solcher Ungerechtigkeiten mit ihrer Aufgabe, die inhärenten Risiken von KI zu identifizieren, Teams darüber aufzuklären und technologische Lösungen zu ihrer Minderung zu entwickeln.

„Um erfolgreich zu sein, müssen wir einen interdisziplinären Ansatz für KI wählen, zum Beispiel mit Experten für Ethik und Rechtskonformität und von der Rolle der Datenwissenschaftler wegkommen“, sagt Mallat.

„Ich liebe die Arbeit im Bereich KI“, fährt sie fort. „Alles entwickelt sich in einem unglaublichen Tempo, und wenn man mit KI arbeiten will, muss man einen gewissen Wissensdurst haben. Und unabhängig von Ihrer Rolle müssen Sie die KI-Ethik – also die Vorschriften und den Rechtsrahmen – ernst nehmen, denn diese haben enorme Auswirkungen nicht nur auf Â鶹ԭ´´, sondern auf den Einzelnen und die Gesellschaft im Allgemeinen.“

KI-Ethik: eine menschenzentrierte Perspektive für verantwortliche künstliche Intelligenz

Camila Lombana Diaz, Responsible AI, Germany

„KI ist ein Spiegel unserer Fähigkeiten als Menschen. Die größte Verantwortung für alle, die im Bereich KI arbeiten, ist die Frage, was wir in diesem Spiegel sehen wollen“, erklärt Lombana Diaz, Forschungsexpertin für im Team für KI-Ethik/ Verantwortliche KI, das im Wachstumsbereich Â鶹ԭ´´ Business AI angesiedelt ist.

Zu den Aufgaben von Lombana Diaz gehören die Weiterentwicklung und Anwendung der globalen KI-Ethikrichtlinien von Â鶹ԭ´´, die Erstellung und Bereitstellung von Schulungsinhalten, die Definition von KI-Personen und -Prozessen sowie die Bereitstellung von Leitlinien, um verantwortungsvolle KI zu einer operativen Realität für die Entwicklung zu machen, wie im von Â鶹ԭ´´ beschrieben.

Als sie vor acht Jahren zu Â鶹ԭ´´ kam, zunächst als UX-Designerin und dann als strategische Designerin, waren maschinelles Lernen und KI zentrale Themen. Aber es wurde ihr immer klarer, dass „das Verständnis der menschlichen Implikationen von KI für eine verantwortungsvolle und ethische KI eine menschenzentrierte Perspektive erfordert“.

Obwohl sich Â鶹ԭ´´ der ethischen Entwicklung von KI verschrieben hat – Entwickler müssen nun Aufgaben zur ethischen Bewertung von KI absolvieren und ein Lenkungsausschuss prüft alle risikoreichen Anwendungsfälle -, betont Lombana Diaz, dass man sich weiterhin auf die inhärenten Risiken und unbeabsichtigten Schäden konzentrieren muss, die KI mit sich bringen kann. Ein Teil ihrer Aufgabe ist die fortlaufende Bewertung der Technologie, die Identifizierung von Risiken und Beschränkungen und deren Weitergabe an verschiedene Teams.

Wie KI, so entwickeln sich auch die verschiedenen Rollen im rasanten Tempo weiter. Lombana Diaz setzt sich leidenschaftlich dafür ein, KI über die Grenzen einer technologiezentrierten Perspektive hinaus zu betrachten. „KI ist heute eine allgegenwärtige Technologie, die unser tägliches Leben prägt. Daher brauchen wir Menschen, die in diesem Bereich arbeiten und die KI-Technologie in den Mittelpunkt der Gemeinschaft stellen. Die KI-Ethik ist ein Raum für experimentierfreudige, offene, neugierige, kollaborative und menschenzentrierte Individuen.“

„Die Zeit für den Einstieg in die KI und den Aufbau einer Karriere ist jetzt gekommen, denn im Gegensatz zur Technologie wird das Geschäft der KI, die rechtlichen und ethischen Aspekte, immer noch gestaltet“.

Camila Lombana Diaz, Responsible AI, Germany

Data Science Engineering: Maschinelles Lernen und Fairness

Dr. Xin Chen, Â鶹ԭ´´ HANA Machine Learning, China

„Seit ich vor neun Jahren bei Â鶹ԭ´´ angefangen habe, habe ich immer gerne gearbeitet. Ich mag das Arbeitsumfeld und die Kollegen hier und möchte andere dazu ermutigen, sich uns im Bereich KI anzuschließen“, sagt Chen, Data Science Researcher im Machine Learning Team.

Das Team arbeitet an einer Toolbox, die verschiedene Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens für Regression, Klassifizierung, Clustering usw. für die Â鶹ԭ´´ HANA-Bibliothek für Vorhersageanalysen bereitstellt.

Ein Teil von Chens Aufgabe besteht darin, Forschungsarbeiten über die neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen zu untersuchen und gemeinsam mit dem Team zu entscheiden, welche Algorithmen für die Kunden von Vorteil sind. Sobald die Algorithmen für maschinelles Lernen implementiert sind, werten Chen und ihr Team das Feedback der Kunden aus und liefern Verbesserungen.

Kürzlich untersuchten Chen und ihr Team Algorithmen für maschinelles Lernen, die sich mit dem Begriff der Fairness befassen. „Fairness ist gerade ein sehr aktuelles Thema“, sagt sie. „In der Mathematik gibt es verschiedene Vorstellungen von Fairness, aber es ist immer noch ein komplexes und sich entwickelndes Thema“.

Und Chens Rat an angehende KI-Entwickler? „Kritisches Denken wird noch wichtiger werden, um zu verstehen, welche Lösungen man anbieten kann, um seine eigenen Innovationen zu beurteilen und um zu wissen, ob das erzeugte Ergebnis richtig oder falsch ist“, sagt sie in Bezug darauf, dass diese Fähigkeit für künftige KI-Entwickler immer wichtiger werden wird.

Produkt Management: der Einklang von Kunden und Software mit KI-Produkten

Nadine Hoffmann, Â鶹ԭ´´ Business AI, Germany

„Ich übersetze und ich will faszinieren“, sagt Hoffmann, Globale KI Produktmanagerin im Wachstumsbereich .

Auch nach mehr als 20 Jahren bei Â鶹ԭ´´ reizen Hoffmann disruptive Ideen und Denkanstöße. Eine Expertin für neue Technologien zu sein und sich von deren ständiger Menge und Geschwindigkeit anregen und begeistern zu lassen, ist entscheidend, um in den KI-Produktmanagement-Teams von heute erfolgreich zu sein, denn das Produktmanagement ist der Klebstoff zwischen Partnern, Kunden, der Praxis und der Entwicklung.

„Auf der einen Seite“, so Hoffmann, „hat Â鶹ԭ´´ Datenwissenschaftler, Softwareingenieure und Forscher, die unsere Software auf das nächste Level bringen. Und auf der anderen Seite gibt es Experten, die die rechtlichen und ethischen Leitplanken definieren.“ Das Produktmanagement muss sowohl die „technische Software-Sprache“ als auch die „Kunden-Sprache“ fließend beherrschen, um Wünsche, Problemstellen und Geschäftsprozesse zu verstehen.

Zwischen diesen beiden Sprachen zu wechseln und die Sprache des Kunden mit der technischen Sprache der Software in Einklang zu bringen, ist wie das Übersetzen eines Textes, sagt Hoffmann. Unsere Software wird nur dann den Anforderungen der Kunden gerecht, wenn es ein gemeinsames Verständnis zwischen den Teams, die für die technische Entwicklung verantwortlich sind, den juristischen Teams, die für die ethische und rechtliche Compliance zuständig sind, und dem Kunden gibt.

Unabhängig von der neuesten Innovation geht es laut Hoffmann im Produktmanagement darum, „Teams und Partner nicht nur von der Einfachheit und Positivität einer Technologie zu überzeugen, sondern sie so zu faszinieren, dass sie zu leidenschaftlichen Befürwortern werden und intrinsisch motiviert sind, selbst mehr darüber zu erfahren“.

Data Science Engineering: Probleme mit KI gemeinsam anzugehen

Puntis Palazzolo, AI Strategist & Ethics Lead, Â鶹ԭ´´ SuccessFactors, USA

„Die ethischen Herausforderungen, die KI mit sich bringt, sind nicht mehr nur auf einzelne Unternehmen beschränkt, sondern gehen über Unternehmen wie Â鶹ԭ´´ hinaus. Es ist wichtig, dass wir mit anderen zusammenarbeiten, um die aufkommenden Probleme von KI gemeinsam anzugehen“, sagt Palazzolo, die das Â鶹ԭ´´ SuccessFactors Data Science Team leitet.

Das Team fungiert als Beratungsdienst für KI-Anwendungsfälle für Produktteams in, analysiert das Problem, entwickelt Code und Algorithmen und erstellt Proof-of-Concepts. Erfolgreiche KI-Anwendungsfälle werden dann in Â鶹ԭ´´ SuccessFactors-Lösungen integriert.

Ein Großteil der Daten in Â鶹ԭ´´ SuccessFactors-Lösungen sind sensible Kundendaten. Angesichts der drastischen Zunahme von generativen KI-Anwendungen muss der Schutz von Kundendaten Vorrang haben, sagt Palazzolo. „Generative KI ist eine leistungsstarke Technologie, die neue Herausforderungen mit sich bringt, wie zum Beispiel Halluzinationen und automatisierte Entscheidungsfindung. In Hochrisikobereichen wie dem Personalwesen müssen wir erklären, wie wir zu bestimmten Entscheidungen kommen, insbesondere wenn wir das Leben von Menschen beeinflussen.“

Palazzolo ist seit 11 Jahren bei Â鶹ԭ´´ und seit 2013 in Palo Alto, Kalifornien, ansässig, wo sie Â鶹ԭ´´ bei vertritt. Eine Kooperation von Hochschulen und Unternehmen wie Google und NVIDIA, die sich der Entwicklung sicherer Verfahren und branchenüblicher Benchmarks zur Verbesserung von KI-Modellen widmet.

Ihr Rat an aktuelle und angehende KI-Anwender macht deutlich: Folgen Sie Ihrer Leidenschaft, seien Sie ethisch korrekt, und verschaffen Sie sich Gehör, solange noch Zeit ist.

„Der Gesetzgeber allein kann keine KI-Vorschriften für uns erlassen, weil er die Komplexität nicht vollständig versteht“, sagt sie. „Wir können nicht alle Probleme selbst lösen, aber wir müssen uns Gehör verschaffen, um die Zukunft der KI zu gestalten.“

Puntis Palazzolo, AI Strategist & Ethics Lead, Â鶹ԭ´´ SuccessFactors, USA

Alexa MacDonald ist Redakteurin bei Â鶹ԭ´´ News.

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Â鶹ԭ´´ News: Wie glauben Sie, wird KI die Zukunft der IT-Branche formen?

Sun: Ähnlich wie bei anderen großen technologischen Entwicklungen, etwa dem Durchbruch des Internets, tragen das Verständnis und die Umsetzung von Verbrauchern dazu bei, dass Technologien in der Geschäftswelt rascher eingeführt werden. Ich denke, dass dies bei generativer KI derzeit auch geschieht. Dass Verbraucher letztes Jahr so schnell über künstliche Intelligenz, und gerade über generative KI, Bescheid wussten, war in erster Linie darauf zurückzuführen, dass ChatGPT im November 2022 für Verbraucher veröffentlicht wurde. Das war der Türöffner für KI und Geschäftsanwendungen.

Aktuell beobachte ich einen schrittweisen Ansatz zur Akzeptanz. Führungskräfte möchten zunächst sehen, dass die Technologie funktioniert. Also werden sie diese zu Beginn unter intensiver Aufsicht ausprobieren und kleinere, vorsichtigere Gehversuche unternehmen.

Wenn sie ein gewisses Vertrauen entwickelt haben, folgt eine etwas breitere Einführung. Später werden sie sich so wohl damit fühlen, dass sie die Technologie sie in all ihren Geschäftsbereichen einsetzen. Die Unternehmen zu unterstützen, die diesen Prozess Schritt für Schritt durchlaufen, wird für die Â鶹ԭ´´ eine große Gelegenheit bedeuten.

Worin sehen Sie die größte Chance für die Â鶹ԭ´´ auf dem Gebiet der KI?

Als ein weltweit führender Anbieter von Unternehmensanwendungen, können wir in hohem Maße mitgestalten, wie Unternehmen KI übernehmen. Es ist sehr spannend, eine technologische Vorreiterrolle innezuhaben und auch in einer Position zu sein, diese verantwortungsvoll auszufüllen.

Wir bei der Â鶹ԭ´´ möchten, dass das Vertrauen unserer Kunden in uns wächst. Wie Sie wissen, ist die Technologie relevant, verlässlich und verantwortungsvoll. Dies ist tief in der Einhaltung der EU-Datenschutzgesetze verwurzelt. Anhand von Inhaltsfiltern, der Ãœberprüfung der Datenherkunft und anderen Funktionen helfen wir unseren Kunden, stets präzise und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Durch unseren ethisch verantwortungsvollen Umgang mit KI stellen wir sicher, dass Kunden Vertrauen darin haben können, wie wir diese Funktionen erstellen.

Dafür sind wir gut aufgestellt: Wir verfügen über tiefgreifendes Wissen und bereits ausgelieferte Funktionen, um KI bei unseren Kunden zum Laufen zu bringen. Sie kennen ihre Problempunkte, und wir finden einen Weg, das Problem mithilfe von Technologie zu lösen. Dabei geht es auch um die Demokratisierung von Informationen für alle. Wir demokratisieren für alle Unternehmen â€“ ob groß oder klein â€“ die Möglichkeit zur Nutzung von KI.

Ich glaube, wir können das Alleinstellungsmerkmal der Â鶹ԭ´´ nutzen, das heißt, unseren Zugang zu Geschäftsdaten in Verbindung mit diesen hohen Datenschutzstandards, um Kunden davon zu überzeugen, dass sie auf unsere Technologie vertrauen können. Mit Joule liefert die Â鶹ԭ´´ bereits Funktionen für generative KI aus, und wie wir auf unserer Konferenz Â鶹ԭ´´ TechEd gesehen haben, gibt es Pläne für die Auslieferung weiterer Funktionen, sowohl innerhalb von Produkten als auch für unsere Entwicklungsteams der .

Wie halten wir das Gleichgewicht zwischen Innovationen und der umsichtigen Einbeziehung ethischer Aspekte bei der Bereitstellung von KI?

Ich bin davon überzeugt, dass KI-Ethik einen enorm wichtigen Bestandteil unserer Gleichung bildet. Es dauert viele Jahre, eine Vertrauensbeziehung aufzubauen, doch sie kann durch nur ein Versäumnis oder einen Fehler verloren gehen. Wir bei der Â鶹ԭ´´ haben viel in  investiert, um sicherzugehen, dass wir eine verantwortungsvolle KI für unsere Kunden entwickeln. Dazu zählen Fairness, Erklärbarkeit und Transparenz, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Auch Datengenauigkeit, Datenschutz und Sicherheit sind hier relevant. Darüber hinaus haben wir unseren Lenkungsausschuss Â鶹ԭ´´ AI Global Ethics, der dafür Sorge trägt, dass weitere Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden.

Wenn wir auch nur einen dieser Aspekte übersehen, laufen wir Gefahr, bestehendes Vertrauen zu verspielen und bei unserem schnellen Drängen nach Fortschritt Rückschritte zu machen. In Gesprächen mit Kunden hat sich bestätigt, dass sie gerne wissen möchten, was hinter den Kulissen abläuft.

Dabei geht es nicht rein um die Informationen, die an die Unternehmensleitung kommuniziert werden, sondern es geht darum, alle Beteiligten zu unterstützen, sich mit generativer KI vertraut zu machen, da sie für alle etwas Neues ist. Menschen sind etwas vorsichtig dahingehend, was möglich ist, und sie möchten wissen, was vor sich geht.

Je mehr wir erklären können, umso mehr demonstrieren wir, dass wir die Technologie unter Kontrolle haben und umso wohler werden sich die Menschen damit fühlen, die Technologie einzuführen und zu verwenden. Daraus entsteht das Momentum, das eine zunehmende Nutzung, wachsendes Vertrauen und weitere Akzeptanz zur Folge hat.

Wie sehen Sie die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie?

Bei jeder neuen Innovation ist es äußerst wichtig, dass die Zusammenarbeit schnellstmöglich vorankommt.

Da ich sowohl an Hochschulen als auch in der Industrie gearbeitet habe, sehe ich gemeinschaftliche Projekte als spannende Möglichkeiten. Wir bei der Â鶹ԭ´´ möchten Brücken und keine Silos bauen. Wir sollten akademische Prioritäten wie die Veröffentlichung von Arbeiten und modernste Wissenschaft anerkennen und uns die Frage stellen: „Wie können wir zusammenarbeiten, damit eine Win-Win-Situation entsteht?“

Wir arbeiten mit wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen zusammen, um zu verstehen, welche neuesten Entwicklungen in der Pipeline sind. Unsere Rolle dabei ist, betriebswirtschaftliches Know-how und Anwendungsfälle bereitzustellen und diese dann mit den Forschungsszenarien zusammenzuführen, um herauszuarbeiten, was praktisch umsetzbar und für unsere Kunden wertvoll ist.

Die Beziehungen der Â鶹ԭ´´ zu vielen Spitzeninstituten wie Stanford, Berkeley, das MIT und die Technische Universität München sind hervorragend. Als konkretes Beispiel möchte ich unsere Beteiligung am Programm HAI (Human-Centered Artificial Intelligence) der Stanford University nennen. Neben den Forschungskooperationen sorgen diese Beziehungen auch dafür, dass die besten Absolventen dieser Universitäten an die Â鶹ԭ´´ denken, wenn sie ihren ersten Job suchen, und sie garantieren, dass wir über die neuesten Technologien auf dem Laufenden sind.

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Das Â鶹ԭ´´ AppHaus wurde vor zehn Jahren gegründet, um gemeinsam mit Kunden Innovationen zu schaffen. Andreas Hauser, Senior Vice President und Leiter des Â鶹ԭ´´ AppHaus Network, erläutert, was das AppHaus einzigartig macht, wie es sich in den letzten zehn Jahren weiterentwickelt hat, was Innovation ist und wie er Führung definiert.

Â鶹ԭ´´ News: Was ist die zentrale Idee hinter dem Â鶹ԭ´´ AppHaus?

Andreas Hauser: Das Â鶹ԭ´´ AppHaus war seit jeher Vorreiter bei der Entwicklung neuer Produkte, Technologien und Methoden. Bisher haben wir mehr als 1.000 gemeinsame Innovationsprojekte mit Kunden abgeschlossen. Aber einzigartig ist, dass bei unseren Innovationen der Mensch im Mittelpunkt steht. Dieses Konzept basiert auf den Methoden des 

Bei einem Kundenworkshop im Â鶹ԭ´´ AppHaus kommen die Mitarbeitenden aus unterschiedlichen Abteilungen eines Kundenunternehmens oft zum ersten Mal in einem Raum zusammen – Kollegen aus der IT, dem Business oder die eigentlichen Anwender. Und hier beginnt der Dialog, wobei die Endanwender im Mittelpunkt des Prozesses stehen.

Bei unserer Methode geht es in erster Linie darum, deren Problem zu verstehen. Die Suche nach einer Lösung für dieses Problem ist sozusagen unser Leitstern von der ersten Iteration bis zum Produktivstart. Deshalb, glaube ich, arbeiten Kunden gerne mit uns zusammen, denn wir helfen ihnen, das eigentliche Problem zu verstehen, bevor wir zu einer Lösung kommen und ihnen Software verkaufen.

Unser Mantra lautet: Innovation zur Realität werden lassen und sie den Endanwendern in die Hand geben.

Andreas Hauser, Senior Vice President und Leiter des Â鶹ԭ´´ AppHaus Network

Was ich bei Unternehmen generell immer wieder beobachte, ist die Tendenz, Produkte zu entwickeln, zu verkaufen oder zu vermarkten, bevor das Problem des Kunden überhaupt klar erkannt ist. Ein gutes Beispiel hierfür ist KI. Bei neuen Technologien glauben viele, dass die neue Software alle ihre Probleme lösen wird, aber auch generative KI kann das nicht schaffen. Deshalb haben wir einen neuen Workshop konzipiert, den . Ziel ist es, Anwendungsfälle zu ermitteln, bei denen generative KI die perfekte Lösung ist, um einen möglichst hohen Mehrwert für unsere Kunden zu schaffen. 

Was ist der Auslöser für Wandel und Innovation?

Die Kundenerfahrung treibt den Wandel voran. Vor zehn Jahren wünschten sich unsere Kunden bei ihren Â鶹ԭ´´-Anwendungen eine Nutzererfahrung wie bei Amazon, und damit verlagerte sich unser Schwerpunkt auf die Erfahrungen und Erwartungen der Nutzer. Plötzlich stand für uns die Frage im Vordergrund: Was brauchen die Kunden und ihre Endanwender?

Kreativität und neue Ideen sind nutzlos, wenn sie nicht umgesetzt werden – und wenn wir etwas umsetzen, das niemand braucht, ergibt das keinen Mehrwert. Und ohne Mehrwert keine Innovation.

Daher definiere ich Innovation als Kreativität multipliziert mit praktischer Umsetzung. Echte Innovation schafft einen Mehrwert für das Unternehmen und die Kunden profitieren davon.

Wie messen Sie den Erfolg des Â鶹ԭ´´ AppHaus? Wie lauten Ihre KPIs?

Wir versuchen unermüdlich, Kunden auf die Bühne zu bringen, die ihre Geschichte erzählen, denn  sind unsere Währung.

Nichts ist so wirksam, wie Kunden, die selbst über ihre erfolgreichen Implementierungen sprechen und erklären, wie sie Â鶹ԭ´´-Lösungen einsetzen – damit beeinflussen wir, wie Â鶹ԭ´´-Produkte im Markt wahrgenommen werden. Mit unserem auf Menschen ausgerichteten Ansatz zeigen wir, dass wir auf mehrfache Weise zu den strategischen Zielen der Â鶹ԭ´´ beitragen: indem wir den Verkauf unserer Software und Services fördern, die Kunden bei der Nutzung ihrer Software unterstützen, Produkte auf der Grundlage von Kundenfeedback verbessern und natürlich auch, indem wir Â鶹ԭ´´ als Innovationspartner der Wahl positionieren. Unsere Kundenbeziehungen sind langfristig: Wir begleiten sie bis zum Produktivstart, helfen ihnen, mit ihrer neuen Â鶹ԭ´´-Lösung erfolgreich zu arbeiten und stehen ihnen bei weiteren Verbesserungen und Innovationen zur Seite.

Die Kunden, auf die wir uns im Â鶹ԭ´´ AppHaus konzentrieren, brauchen typischerweise schnelle Innovationen und eine Lösung innerhalb weniger Monate oder sogar Wochen. Diese Kunden bei Veranstaltungen wie der Â鶹ԭ´´PHIRE NOW und der Â鶹ԭ´´ TechEd live auf die Bühne zu bringen, ist ein wichtiger Erfolgsindikator für das Â鶹ԭ´´ AppHaus.

Auf  waren wir zum Beispiel mit Erfolgsgeschichten von AMD, Döhler, Henkel, Pif Paf und Orbia vertreten. Wir dürfen aber nicht vergessen, dass diese Erfolge immer das Ergebnis von Teamarbeit sind, an der verschiedene Bereiche im ganzen Unternehmen beteiligt waren: Marketing & Solutions, Customer Success, Technology and Innovation und Â鶹ԭ´´ Product Engineering. Alle Bereiche tragen mit ihrem Knowhow, ob im Business oder in der Entwicklung, zum Gesamterfolg bei. Was wir als Â鶹ԭ´´ AppHaus zusätzlich einbringen, sind Methoden, um die Bedürfnisse der Menschen zu verstehen (User Research), Methoden zur Visualisierung der potenziellen Lösungen (User Experience Design) und die Fähigkeit, ein Kundenprojekt ganzheitlich abzuwickeln.

Wie skaliert das Â鶹ԭ´´ AppHaus seine Tätigkeit?

Bereits 2016 haben wir darüber nachgedacht, wie wir unser Konzept ausweiten und noch mehr Kunden-Erfolgsstorys produzieren können. Das hat dazu geführt, dass wir unser erstes Pilotprojekt mit einem Partner in Amsterdam starteten. Heute umfasst das  22 Standorte und Teams – drei Standorte werden von Â鶹ԭ´´ betrieben und 19 von Partnern. Insgesamt hat das Netzwerk über 15.000 Mitarbeitende. Somit gibt es einen Â鶹ԭ´´-AppHaus-Partner auf jedem Kontinent. Unser jüngster Partner ist  in Mexiko.

Alle Partner sind dem Netzwerk als Einzelunternehmen beigetreten. Doch im Laufe der Zeit hat sich das Netzwerk weiterentwickelt. Die Mitglieder rund um die Welt haben sich zu einer Community zusammengeschlossen. Was sie eint, ist ihre gemeinsame Vision, Innovation zu verwirklichen, die bei den Bedürfnissen der Menschen und nicht bei der Technologie ansetzt. Ein Beispiel: Das Netzwerk hat eine sehr aktive Enterprise-Architect-Community mit etwa 120 Mitgliedern, die sich derzeit auf generative KI konzentrieren.

Und welchen Nutzen bringen uns die Partner? Sie müssen jedes Jahr zwei Kunden-Erfolgsstorys liefern oder zwei Produkte vorweisen, die auf der Â鶹ԭ´´ BTP basieren.

Das Â鶹ԭ´´ AppHaus arbeitet generell mit lokalen Â鶹ԭ´´-Market-Units zusammen, um kleinere, agile Partner zu ermitteln, die die Kultur des Landes sehr gut kennen und sich auf diese Region oder dieses Land konzentrieren.

Was ist das Besondere am Team des Â鶹ԭ´´ AppHaus?

Im Team herrscht eine Kultur der Offenheit. Es gibt keine Hierarchien, dafür gibt es Raum für verschiedene Meinungen und Zeit, um eine Einigung zu erreichen. Vor allem würde ich sagen, dass wir eine lernende Organisation sind. Das Team hat die erstaunliche Fähigkeit, sich ungefähr alle zwei Jahre neu zu erfinden, um neue Produkte, Methoden und Trends aufzugreifen.

Was haben Sie während Ihrer Zeit im Â鶹ԭ´´ AppHaus über Führungsqualitäten gelernt?

Zu lernen, Teams auf die richtige Art und Weise zu führen, ist ein andauernder Prozess. Ich bin fest davon überzeugt, dass man den Mitarbeitenden Verantwortung übertragen sollte, damit sie ihr Bestes geben und ihr Potenzial entfalten können. Aber das bedeutet auch, dass sie für ihre Handlungen verantwortlich sind. Die Aufgabe einer Führungskraft ist es, ein Gleichgewicht zu finden.

Was aus meiner Erfahrung wirklich hilft, ist einfach authentisch zu sein: Klartext reden und das eigene Ego beiseite lassen. Es geht einzig und allein um das Team und darum, dass wir uns gemeinsam auf den Erfolg unserer Kunden konzentrieren. Ich bin ein Mensch wie alle anderen. Und, ja, ich habe eine bestimmte Rolle, aber, wie jeder andere auch, hatte ich Herausforderungen zu bewältigen.

Ich leite das Â鶹ԭ´´ AppHaus seit seiner Gründung vor zehn Jahren. Während dieser Zeit hatte ich zweimal Krebs. Das war für mich ein Anlass, mein Leben zu überdenken. Heute bin ich dankbar für diese Erfahrung, denn sie hat mir geholfen, eine bessere Work-Life-Balance zu finden und eine bessere Führungskraft zu werden. Meine wichtigste Erkenntnis ist, sich auf die wirklich wichtigen Dinge zu konzentrieren, diese zu erledigen und anderen den Raum zu geben, das zu tun, was sie am besten können.

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In der neuesten Folge der Videoserie AHA! Moments for DiversityÌý& Inclusion spricht Â鶹ԭ´´ Chief DiversityÌý& Inclusion Officer Supriya Jha mit Â鶹ԭ´´ Concur Senior Compliance Lead Robyn Arroyo darüber, inwiefern Â鶹ԭ´´ ein sicheres Arbeitsumfeld für LGBTQIA+-Mitarbeitende bietet. Robyn berichtet auch, wie dieses Umfeld es ihr ermöglicht und sie ermutigt hat, bei der Arbeit offen mit ihrer Transition umzugehen.

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Robyn verwendet die Pronomen sie/ihr/ihre und identifiziert sich als Frau. Transgender zu sein versteht sie als Prozess, nicht als Identität. Als Frau, Latina, Mitglied der Sicherheits- und Compliance-Community, Mitarbeiterin von Â鶹ԭ´´ÌýConcur im Bereich ISBN (Intelligent Spend and Business Network) und des weltweiten Â鶹ԭ´´-Konzerns klärt sie darüber auf, dass das Konzept der Intersektionalität (das Ãœberlappen verschiedener Identitäten) entscheidend für das Verständnis ist, dass sich LGBTQIA+-Personen nicht nur nach ihrer sexuellen Orientierung oder geschlechtlichen Identität definieren. Intersektionalität ist Teil der Unternehmenskultur bei Â鶹ԭ´´ und ermöglicht es Robyn, all diese Identitäten miteinander zu vereinen und ganz sie selbst zu sein.

Aha-ErlebnisseÌý

In Robyns Leben gab es gleich zwei entscheidende Aha-Erlebnisse, die sie erkennen ließen, dass sie bei der Arbeit sie selbst sein kann: das Urteil des Obersten Gerichtshofs der Vereinigten Staaten im Fall Bostock gegen Clayton County aus dem Jahr 2020 und die Lektüre der Â鶹ԭ´´-Richtlinie für Geschlechtsangleichung.

19ÌýJahre nach der Gründung von Pride@Â鶹ԭ´´ und neun Jahre, nachdem sich die Â鶹ԭ´´ in ihrer Selbstverpflichtung zur Achtung der ausgesprochen hat, entschied der Oberste Gerichtshof im Juni 2020, dass die Entlassung von Mitarbeitenden aufgrund ihrer sexuellen Orientierung oder Geschlechtsidentität gegen das Gesetz verstößt.

Vor diesem Urteil konnten Unternehmen in mehr als der Hälfte der US-Bundesstaaten Mitarbeitenden kündigen, weil sie lesbisch, schwul, bisexuell oder transgender sind. „Das Urteil hat mir den Mut gegeben, am Arbeitsplatz ganz offen ich selbst zu sein“, erinnert sich Robyn.

Die Â鶹ԭ´´-Richtlinie für Geschlechtsangleichung war für Robyn auch ein klares Zeichen, dass die Â鶹ԭ´´ ein sicherer Ort für ihre Transition ist.

Viele Transgender-Personen wie Robyn kommen irgendwann an einen Punkt, an dem sie ihr Leben und ihre körperliche Identität nach und nach an ihre geschlechtliche Identität anpassenÌý– im Allgemeinen mit dem Ziel, ihre Geschlechtsidentität konsequent ausleben zu können. Damit dieser Prozess möglichst reibungslos vonstattengehen kann, kommt es entscheidend auf den Arbeitgeber an. Viele Mitarbeitende, Teams und Führungskräfte bei Â鶹ԭ´´ haben noch nie mit Kolleginnen und Kollegen zusammengearbeitet, die sich in der Transition befinden (oder diese bereits vollzogen haben); es kann deshalb Ängste bezüglich des von ihnen erwarteten Verhaltens oder auch Fragen und Unsicherheit geben, wie man eine Kollegin oder einen Kollegen während des Transitionsprozesses unterstützen kann.

Der Prozess für die Mitarbeitenden

Die Â鶹ԭ´´-Richtlinie für Geschlechtsangleichung legt klar fest, wie Mitarbeitende zu Beginn dieses Prozesses vorgehen können: von der Ankündigung der Geschlechtsangleichung bis hin zum äußeren Erscheinungsbild (Mitarbeitende haben das Recht, sich in Ãœberstimmung mit ihrer Geschlechtsidentität zu kleiden, wobei für alle Â鶹ԭ´´-Mitarbeitenden die gleichen Vorgaben zum äußeren Erscheinungsbild gelten). Auch Aspekte wie der Zugang zu sanitären und Gesundheitseinrichtungen, die der Geschlechtsidentität der Mitarbeitenden entsprechen, sind in der Richtlinie geregelt.

Der Prozess für die Personalabteilung und Vorgesetzte

Um das Wohlbefinden von Mitarbeitenden während ihrer Geschlechtsangleichung zu gewährleisten, ist die richtige Unterstützung durch die Personalabteilung und Vorgesetzte entscheidend.

In der Richtlinie ist erläutert, wie die Personalabteilung HR-Ansprechpartner festlegt, die Transgender-Personen oder Mitarbeitende während ihrer Transition unterstützen. Es wird auch darauf verwiesen, dass Vorgesetzte verpflichtet sind, die Privatsphäre dieser Mitarbeitenden zu respektieren. Ebenfalls enthalten sind Empfehlungen, wie Vorgesetzte mit Bedenken und Fragen anderer Teammitglieder umgehen können. Vorgesetzte sind angehalten, zuzuhören, offen zu bleiben und sich eng mit dem zuständigen HR-Ansprechpartner abzustimmen.

Die Personalabteilung ist auch für Namensänderungen und die Pronomenverwendung in allen Dokumenten zuständig, die nicht mit dem gesetzlichen Namen übereinstimmen müssen. Hierzu gehören beispielsweise E-Mails und Zugangskarten.

Keine Ansprache mit dem Geburtsnamen

Wird eine Person mit ihrem Geburtsnamen angesprochen, der nicht ihrer Geschlechtsidentität entspricht, werden andere daran gehindert, ein Gespür für die tatsächliche Identität der Person zu entwickeln.

Robyn erzählt, dass die Änderung ihres Namen, ihrer Pronomen und ihres Geschlechtskennzeichens in Unternehmensanwendungen wie Success Factors, im E-Mail-System, in Microsoft Teams und anderen Kommunikationssystemen für sie sehr wichtig war, um anderen zu vermitteln, wer sie ist. Zwar war dieser Prozess nicht einfach, da sich die IT-Abteilung mit der Personalabteilung abstimmen musste, doch sind diese Änderungen für eine erfolgreiche Transition bei Â鶹ԭ´´ unverzichtbar.

Für Robyn war die Namensänderung ein entscheidender Schritt bei ihrem Coming-out am Arbeitsplatz. Er ermöglichte es ihr, sie selbst zu sein. Sie lächelt strahlend und erklärt: „Als ich meinen Namen sah, sah ich mich selbst. Und wenn andere meinen Namen sehen, wissen sie, wer ich bin.“

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Schätzungen zufolge gehört etwa 1 Prozent der Weltbevölkerung dem Autismus-Spektrum an. Hierunter versteht man unterschiedliche Merkmale, die Menschen aufweisen können und die sich darin äußern, dass sie anders als die meisten ihrer Mitmenschen kommunizieren, lernen, sich verhalten und mit anderen interagieren.

Sascha Dietsch gehört zu dieser Gruppe. „Der Autismus ist bei jedem unterschiedlich ausgeprägt“, erklärt Sascha. Bevor sich die Begriffe Neurodiversität und Neurodivergenz zur Beschreibung dieser Unterschiede in den Gehirnfunktionen und den Verhaltensweisen durchsetzten, wurde Autismus häufig als Behinderung eingeordnet. Heute lehnen die meisten Menschen aus dem Autismus-Spektrum diese „Etikettierung“ als Behinderung ab. Neurodivergenz bedeutet einfach nur: anders, nicht behindert.

Laut Sascha klassifizierten dagegen neurotypische Personen, die Neurodivergenz als „Behinderung und Beeinträchtigung“ betrachteten, die unterschiedlichen Verhaltensweisen, Kommunikations- und Interaktionsmuster eines Menschen mit Autismus vielfach als Behinderung.Leider können es diese Unterschiede Menschen mit Autismus manchmal schwer machen, sich in konventionellen Vorstellungsgesprächen gut zu präsentieren. Dies trägt zur mehr Arbeitslosigkeit beziehungsweise zur höheren Unterbeschäftigung in dieser Gruppe bei.Um Einstellungsverfahren fairer zu gestalten und eine Arbeitsumgebung zu schaffen, die Menschen mit Autismus einschließt, hat Â鶹ԭ´´ 2013 das „Autism at Work“-Programm ins Leben gerufen.

„Autism at Work“-Programm

Mit einem speziellen Team, das sich um eine inklusive Arbeitsumgebung für Menschen mit Autismus kümmert, bietet das „Autism at Work“-Programm maßgeschneiderte Arbeitsplätze, einschließlich eines Buddys für neue Kolleginnen und Kollegen. Zudem werden die beim Vorstellungsgespräch angesprochenen Themen vorab mitgeteilt.

Das globale Programm signalisiert nicht nur, dass sich die Â鶹ԭ´´ für die Inklusion von Menschen mit Autismus engagiert. Es stellt auch tragfähige Instrumente und Prozesse zur Verfügung, um dies umzusetzen. Ãœber 215 Kolleginnen und Kollegen wurden bisher über dieses Programm eingestellt oder haben sich selbst geoutet.Das Programm spielt eine maßgebliche Rolle bei der Einstellung von Mitarbeitenden aus dem Autismus-Spektrum, die wiederum oft zu Vorbildern und zur Motivation für andere werden.

Der AHA-Moment: Das Vorbild

Sascha erinnert sich noch sehr gut an den Moment, als ihm klar wurde, dass Â鶹ԭ´´ gut zu ihm passen und ein Arbeitsplatz für ihn sein könnte, an dem er sich entfalten kann. Auf einer „Autism at Work“-Veranstaltung im Jahr 2018 begegnete Sascha jemandem, der wie er dem Autismus-Spektrum angehörte und im Bereich Cybersicherheit bei Â鶹ԭ´´ arbeitete. Dieses Vorbild bestärkte ihn in seinem Selbstbewusstsein und der Ãœberzeugung, dass der Bereich Cybersicherheit auch etwas für ihn sein könnte. Dies ermutigte ihn, sich zu bewerben. Mit einem entsprechend ausgelegten Bewerbungsformat – beispielsweise keinen offenen Fragen, keinen Gruppenaufgaben, keinem Augenkontakt – sicherte sich Sascha ein Praktikum bei der Â鶹ԭ´´, bevor er sich für seine aktuelle Festanstellung bewarb.

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In der neuen Folge der Videoserie AHA! Moments for Diversity & Inclusion spricht Â鶹ԭ´´ Chief Diversity & Inclusion Officer Supriya Jha mit Sascha darüber, wie Vorbilder und ein Zugehörigkeitsgefühl den entscheidenden Unterschied machen können.

„Ich muss mich nicht verstellen“

Nur 5 Prozent der behinderten und neurodivergenten Mitarbeitenden in Unternehmen entschließen sich, sich zu outen. Eine Arbeitskultur, in der Mitarbeitende sich unwohl oder angreifbar fühlen, wenn sie sich geben, wie sie sind, setzt sie sehr unter Druck. Dies macht es wahrscheinlicher, dass sie sich nicht voll entfalten können und den Unternehmen dadurch wertvolle Talente entgehen.

Als Sascha zur Â鶹ԭ´´ kam, konnte er sich davon überzeugen, dass die Â鶹ԭ´´ es mit ihrer Aussage, neurodivergente Mitarbeitende willkommen zu heißen, ernst meinte. Zum ersten Mal hörte er von „Autism at Work“ im Jahr 2013, besuchte eine Veranstaltung des Programms im Jahr 2016 und hatte dann den Moment, der sein Leben verändern sollte, im Jahr 2018 auf einer anderen „Autism at Work“-Veranstaltung, als er den Â鶹ԭ´´-Kollegen aus dem Bereich Cybersicherheit traf.

2019 konnte er sich dann davon überzeugen, dass der Einstellungsprozess des „Autism at Work“-Programms auf seine Stärken ausgerichtet war, und hatte anschließend ein Praktikum in der Tasche. Offen mit seiner Neurodivergenz umzugehen, war kein Thema – und auch kein Risiko. Das Bekenntnis der Â鶹ԭ´´ zur Inklusion von Menschen mit Autismus war ihm bewusst: Er konnte sein, wie er ist, musste sein Verhalten nicht anpassen oder sich dem mentalen Stress aussetzen, sich anders zu geben, nur um dazu zu passen. Er fühlte sich integriert und dazugehörig.

Eine Unternehmenskultur, die Menschen mit Autismus einbezieht

Die Inklusionsförderung für Menschen aus dem Autismus-Spektrum stützt sich bei Â鶹ԭ´´ auf zwei Säulen:

• Â鶹ԭ´´ Autism at Work
  Das Programm ist die externe Säule der Inklusionsmaßnahmen der Â鶹ԭ´´ und war Saschas erster Berührungspunkt mit dem Unternehmen. Schwerpunkt des Programms ist es, Menschen mit Autismus einzustellen und einzuarbeiten sowie ein inklusives Arbeitsumfeld zu schaffen.
• Autism Inclusion Network (AIN)
  Das AIN ist ein Mitarbeiternetzwerk mit Chief Technology Officer und Vorstandsmitglied Jürgen Müller als Schirmherrn. Die interne Plattform fördert das Zugehörigkeitsgefühl von Â鶹ԭ´´-Mitarbeitenden sowie Diversität und Inklusion am Arbeitsplatz.
• Maßnahmen zur Stärkung von Diversität am Arbeitsplatz sollen die berufliche Weiterentwicklung von Mitarbeitenden mit Autismus fördern. Hierfür unterstützt das AIN das Global Diversity and Inclusion Office (GDIO), um inklusive Einstellungsverfahren zu systematisieren, und fördert den internen Austausch zwischen Mitarbeitenden über Vielfalt.
• Im Rahmen der Maßnahmen zur Inklusion am Arbeitsplatz werden interne Veranstaltungen organisiert, um die Inklusion von Menschen mit Autismus voranzubringen, das Zugehörigkeitsgefühl von Mitarbeitenden aus diesem Spektrum zu stärken, ihre Führungskompetenzen zu entwickeln und die Vernetzung zwischen Kolleginnen und Kollegen zu unterstützen.

Die Stärken nutzen

Für Sascha liegen die Stärken von Mitarbeitenden mit Autismus klar auf der Hand. Wenn man beispielsweise eine offene, ehrliche Meinung sucht, wird man sie von Kolleginnen und Kollegen aus dem Autismus-Spektrum definitiv immer bekommen – besonders bei Â鶹ԭ´´, wo sie sich geben können, wie sie sind. Hierbei müsse man sich immer klar machen, dass die bisweilen „brutale Ehrlichkeit“ nicht persönlich gemeint sei.

Wenn man Ironie, Sprichwörter und jegliche Kommunikation weglasse, bei der man „zwischen den Zeilen lesen“ müsse, dann profitiere man am meisten von der Interaktion mit Kolleginnen und Kollegen aus dem Autismus-Spektrum. Es sei, so Sascha, ganz einfach: „Man sollte sich in der Mitte treffen.“

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Neun Teams wetteifern um die höchste Mitarbeiterauszeichnung der Â鶹ԭ´´, den Hasso Plattner Founders’ Award. Wie im vergangenen Jahr gibt es , die verschiedene zukunftsweisende Denkansätze abbilden, wie Innovationen zum Erfolg der Â鶹ԭ´´ beitragen können. In diesem Beitrag stellen wir die Finalisten in der dritten Kategorie, „Products and Technology“, vor.

Bei der Dekarbonisierung ist Teamgeist gefragt

Auf dem Weg zur Klimaneutralität müssen alle Unternehmen ihre CO₂-Emissionen offenlegen. Das Problem: Es ist nicht möglich, verifizierte Emissionsdaten entlang der gesamten Lieferkette zu aggregieren.

Angesichts der mangelnden Genauigkeit der öffentlichen Emissionsdatenbanken, die häufig für Messungen herangezogen werden, der Vielzahl von Lieferanten und Ländern und des Fehlens von einheitlichen Standards für die Messung, Prüfung oder Verifizierung von CO₂-Emissionen wächst der Druck auf Unternehmen, transparente, glaubwürdige Informationen über die Emissionen ihrer Lieferketten bereitzustellen.

„Wenn wir keine Ausgangsdaten über den CO₂-Ausstoß unserer Lieferketten haben, wie sollen wir da fundierte Entscheidungen über unsere Lieferanten treffen. Das geht einfach nicht, wenn Daten in entsprechender Qualität fehlen“, erklärt Marcus Krug, Product Manager.

Abgesehen vom Problem der verifizierbaren Emissionsdaten erkannte das Team vom Carbon Data Network, dass das Thema CO₂-Emissionen im Bereich Nachhaltigkeit ein einzigartiges Merkmal aufweist: Hier sind alle Branchen, oder zumindest bestimmte Branchensektoren, potenziell miteinander verbundenÌý– unabhängig von den Lieferanten, der Größe oder dem Land des jeweiligen Unternehmens. Letztlich muss jedes Unternehmen, ob groß oder klein, Emissionen erfassen und dokumentieren. Grenzen wären hierbei künstlich gesetzt und könnten dazu führen, dass Unternehmen ausgenommen bleiben. Um in diesem Bereich Fortschritte zu erzielen, müssen Netzwerke offen und inklusiv sein. Doch wie kann ein solches Netzwerk sicher sein? Vertrauenswürdig? Glaubwürdig?

Bühne frei für: Carbon Data Network

Mithilfe von Blockchain-Technologie, Zero-Knowledge-Proofs und Self-Sovereign Identity (SSI) baute das Team das Carbon Data Network auf. Dies ist ein interoperables Netzwerk, das allen Unternehmen zur Verifizierung von CO₂-Emissionsdaten offen steht und den Schutz von Geschäftsdaten gewährleistet.

Vertrauenswürdige Herausgeber weisen Unternehmen, die dem Carbon Data Network beitreten, dezentrale Identitäten als verifizierbare Zugangsdaten zu. Dank SSI haben Unternehmen vollständige Kontrolle darüber, wann und wie sie Emissionsdaten weitergeben. Wenn ein Unternehmen (Dateneigentümer) von einem anderen Unternehmen (dem Anfordernden) eine Anfrage zu Emissionsdaten erhält, überträgt der Dateneigentümer die angeforderten Emissionsdaten direkt aus seinem Backend an das Backend des Anfordernden. Zero-Knowledge-Proofs verifizieren Bilanzierungsstandards in den Emissionsberechnungen.

Zu den Pilotkunden zählen unter anderem Maersk und H&M. Wie in Europa und den USA hat das Team inzwischen auch in der chinesischen Blockchain-Infrastruktur die Durchführbarkeit von Proofs bewiesen.

Obwohl das Carbon Data Network dezentral und offen ist, kann es über die Netzwerkkunden gewinnbringend genutzt werden. Wenn der angestrebte Erfolg sich einstellt, wird dieses Netzwerk Unternehmen überall auf der Welt miteinander verbinden und die Reichweite des steigern. Die geplante Herausgabe von dezentralen Identitäten an die 3 Millionen Kunden im Â鶹ԭ´´ Business Network eröffnet der Â鶹ԭ´´ eine weitere mögliche Einnahmequelle. Bereits bestehende Kunden werden Emissionsdaten von Kunden anfordern, die das Â鶹ԭ´´ Business Network nicht nutzen. Das wird nach Ãœberzeugung des Teams zum geschäftlichen Wachstum der Â鶹ԭ´´ und des Â鶹ԭ´´ Business Network beitragen.

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Video by Esteban Villate

Bei der Dekarbonisierung kommt es auf globale Zusammenarbeit an

Mit einer berechtigungsfreien Blockchain-Infrastruktur und einer extrem niedrigen Einstiegsbarriere bietet das Carbon Data Network ein anbieterunabhängiges Netzwerk. Da dezentrale Identifizierer garantieren, dass alle Unternehmen im Netzwerk vertrauenswürdig sind, kann jedem Unternehmen auf der Welt Zugang zu verifizierbaren CO₂-Emissionsdaten gegeben werden. Dadurch wird Dekarbonisierung zu einem Prozess, der auf globaler Zusammenarbeit beruht.

Industry-Cloud-Lösung unterstützt künftige Nahrungsmittelsicherheit

Mehr als ein Viertel der weltweiten Erwerbstätigen arbeiten in der Landwirtschaft und sorgen für die Ernährung der Weltbevölkerung. Doch gerade in diesem Bereich stehen Betriebe heute vor noch nie dagewesenen Herausforderungen, die durch den Klimawandel, globale Konflikte und Ressourcenknappheit entstanden sind.

Alle Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette in der und der Nahrungsmittelindustrie befassen sich verstärkt mit der Frage, wie sie Nachhaltigkeit erreichen und gleichzeitig regenerative Landwirtschaft profitabel machen und ihre Wettbewerbsfähigkeit erhalten können. Allen gemeinsam ist die Vision einer effizienten, nachhaltigen und resilienten Landwirtschaft. Das Team von Â鶹ԭ´´ÌýIntelligent Agriculture hat den Â鶹ԭ´´ÌýAdvisory Council for Agribusiness konsultiert und mit der zugehörigen Workgroup for Efficient and Sustainable Farming und 14ÌýKunden zusammengearbeitet, um die Anforderungen und Probleme zu verstehen.

„Wir haben herausgefunden, dass die Vision, Vorgänge in der Landwirtschaft durch den Einsatz von Technologie intelligenter zu machen, in vieler Hinsicht einfach noch nicht praktisch umsetzbar ist. Viele unserer Kunden hatten bereits in neue Funktionen investiert, etwa Drohnen und KI-Modelle, stießen aber bei der effizienten Nutzung dieser Investitionen in ihren täglichen landwirtschaftlichen Prozessen, Leistungen und den damit verbundenen Entscheidungen auf erhebliche Schwierigkeiten“, erinnert sich Cedrik Kern, Solution Owner.

Wie könnte eine Â鶹ԭ´´-Lösung Abhilfe schaffen?

Bühne frei für: Â鶹ԭ´´ÌýIntelligent Agriculture

„Wir mussten rasch ein Ergebnis liefern, um ein entscheidendes Zeitfenster im Markt nutzen zu können. Deshalb setzte sich das ganze Team zum Ziel, nach nur neun Monaten Entwicklungszeit ein Release fertig zu haben. Das Team arbeitete unermüdlich, und so konnten wir die Lösung rechtzeitig auf den Markt bringen, was wirklich beachtlich ist“, erzählt Florian Waidner, Product Manager.

Mit Â鶹ԭ´´ÌýIntelligent Agriculture lassen sich zukunftsweisende datengesteuerte landwirtschaftliche Prozesse und Leistungen verwirklichen. Zum ersten Mal können Â鶹ԭ´´-Kunden jetzt eine unternehmenstaugliche native Cloud-Lösung nutzen, um landwirtschaftliche Daten mit hoher Detailgenauigkeit zu erfassen und zu verwalten und die Planungen und Abläufe für ihren Betrieb unter Einbeziehung ihrer wertvollen Erfahrungen zu optimieren. In Kombination mit KI-gestützten Funktionen und datenwissenschaftlichen Modellen haben Agrarbetriebe jetzt die Möglichkeit, ihre Produktion bei gleichzeitiger Verringerung des Wasser-, Düngemittel- und Pestizideinsatzes zu steigern.

Â鶹ԭ´´ÌýIntelligent Agriculture treibt Innovationen voran und ist daher auch in vielen anderen Bereichen ein Vorreiter, beispielsweise bei der funktionsgesteuerten Entwicklung auf der Grundlage des Ansatzes „Deploy with Confidence“ (DwC), der eine sofortige Veröffentlichung von neuen Funktionen ermöglicht, sowie beim neuen ICEA (Industry Cloud Enterprise Agreement).

Bereits an Bord ist der Early-Adopter-Kunde Royal Eswatini Sugar Corporation Limited (RES), andere Unternehmen sind in der Pipeline.

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Video by Matt Dillman

Landwirtschaft der Zukunft

Â鶹ԭ´´ Intelligent Agriculture eröffnet der Â鶹ԭ´´ einen Markt für intelligente Betriebsabläufe in der Landwirtschaft mit einem geschätzten Volumen von 1 bis 2ÌýMilliarden US-Dollar. Zugleich ermöglicht die Lösung unseren Kunden in der Agrarwirtschaft, wettbewerbsfähig zu bleiben, resiliente Betriebsabläufe aufzubauen und zum Erhalt der Nahrungsmittelsicherheit beizutragen.

Textileinzelhändler steigern Umsätze, ohne mehr zu produzieren

Markeneinzelhändler nutzen häufig spezielle markeneigene Kanäle zum Verkauf ihrer hochwertigen Bekleidung. Diese Kanäle bieten sorgfältig gestaltete Customer Journeys und Kundenkontaktpunkte. Dabei ist ein herausragendes Kundenerlebnis entscheidend für die Markentreue der Kunden.

Doch Joanna Maryeswka, General Manager und Gründerin von Â鶹ԭ´´.iOÌýVenture Studio, New York, machte beim Verkaufen und Kaufen von Second-Hand-Markenbekleidung eine andere Erfahrung, die sie als „sehr mühsam“ aus Sicht des Kunden beschrieb. „Warum“, überlegte sie, „machen diese Second-Hand-Börsen so viel Geld mit einem Produkt, das sie gar nicht hergestellt haben?“

Ein paar Jahre später unterstreichen Trends auf dem Gebiet der Wagniskapitalfinanzierungen das anhaltende Wachstum des Onlinehandels mit gebrauchter Kleidung. Einer Schätzung zufolge wird der weltweite Markt für Second-Hand-Textilien in den nächsten fünf Jahren um 127 Prozent auf 218 Milliarden US-Dollar wachsen. Angetrieben wird dieses Erfolgsmodell durch den Bedarf von Kundenschichten, die entweder günstiger oder nachhaltiger einkaufen wollen, oder beides.

Wie können Markeneinzelhändler diese Kundenschichten für sich gewinnen, besonders Verbraucher, die Wert auf günstige Kaufpreise und Nachhaltigkeit legen? Zugriff auf ihre Second-Hand-Bekleidung gewinnen? Sie vermarkten? Verantwortungsbewussten Konsum fördern? Ihre Marke schützen?

Bühne frei für: Feather by Â鶹ԭ´´

Die Antwort: Feather by Â鶹ԭ´´ eröffnet Anbietern mit einer durchgängigen Lösung zur Einführung, Steuerung und Ausweitung des Wiederverkaufsgeschäfts den Re-Commerce-Markt, einen neuen Wachstumsbereich für die Â鶹ԭ´´ und den Markeneinzelhandel.

Die Lösung Feather by Â鶹ԭ´´, die auf einer cloudgestützten Plattform aufbaut und jetzt Teil des Â鶹ԭ´´-Customer-Experience-Portfolios ist, umfasst Backend-Integrationen (ERP) und Workflows zur Ãœbertragung aller Transaktionsdaten in ein Reporting-Dashboard. Die Lösung ermöglicht die Steuerung des gesamten Wiederverkaufszyklus, von der Bestandsverwaltung, dem Ankauf der Textilien und der Ausgabe von Shop-Gutschriften über die Vorbereitung der Kleidungsstücke für den Re-Commerce bis hin zur Bereitstellung in einem Marken-Shop.

Das kleine Team startete mit fünfköpfiger Besetzung und umfasst heute elf MitgliederÌý– darunter Raghunath Posa, Head of Engineering, Kenneth Fajardo, Head of Product, sowie zahlreiche Praktikanten und Fellows. Inzwischen hat es mehr als 30ÌýKundenprojekte durchgeführt, unter anderem mit Tapestry und PVH, und betreut einen aktiven Pilotkunden, Sports Basement.

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Video by David Aguirre

Mode für Menschen, die Verantwortung für die Zukunft übernehmen

Mit diesem neuen Geschäftsmodell und dieser innovativen Lösung ermöglicht Feather by Â鶹ԭ´´ Markeneinzelhändlern einen Wechsel von einem linearen zu einem Kreislaufmodell. Anbieter können ohne zusätzlichen Ressourcenverbrauch die Wertschöpfung steigernÌý– dank eines Modells, das die Nachhaltigkeit verbessert und Kunden wie auch der Â鶹ԭ´´ einen neuen Markt eröffnet und Umsatzwachstum beschert.

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Die neue Â鶹ԭ´´-Kunstausstellung untersucht, wie 14Ìýzeitgenössische Künstlerinnen Frauen in ihren Arbeiten einsetzen, um die künstlichere Darstellung von Themen wie Schönheit, Geschlecht und Macht neu zu denken und zu gewichten. Die Ausstellung war ursprünglich für 2020 geplant gewesen – dem Jahr, in dem sich zum 100. Mal jährte, dass Frauen in Deutschland eine Kunsthochschule besuchen durften. Mit einer pandemiebedingten Verspätung von zwei Jahren konnte Sabine Bendiek, Chief People & Operating Officer und Mitglied des Â鶹ԭ´´-Vorstands, die Gäste nun am Abend des 2. Juni 2022 zur Vernissage begrüßen. Ãœber viele Jahrhunderte hinweg hätten Frauen vor allem auf der Leinwand stattgefunden, sagte Bendiek in ihrer Ansprache. Mit dieser Ausstellung solle das Gleichgewicht wiederhergestellt werden.

Porträts von der ersten deutschen Bundeskanzlerin Angela Merkel, die sich im vergangenen Jahr nach 16ÌýAmtsjahren aus der Politik zurückzog, dominieren die Ausstellungswand auf der ersten Etage. Die Fotografin Herlinde Koelbl porträtierte und interviewte Merkel über einen Zeitraum von 30 Jahren jährlich; eine Auswahl an Porträts aus den Jahren 1991 bis 2008 ist auf der Ausstellung zu sehen. Am Eröffnungsabend standen insbesondere diese Porträts im Interesse des Publikums. Die Schwarz-Weiß-Fotografien, die stereotype feminine Attribute wie ein perfektes Make-up, Haarstyling sowie passende Kleidung und Farben vermissen lassen, verdichten, was das Wesen Merkels ausmacht. Bei den Aufnahmen der Fotokünstlerin liegt der Fokus nicht auf Merkel als Frau, sondern auf den Merkmalen, die sie zu einer mächtigen Politikerin gemacht haben.

Künstlerinnen interpretieren Frauen

Bei Christa Winters moderner Interpretation von Frauengemälden aus der Renaissance wie beispielsweise von Leonardo Da Vinci steht vor allem das Geschlecht im Mittelpunkt. Während der Renaissance, die das Ende des Mittelalters in Europa markierte, konnten adelige Städterinnen bis zu einem gewissen Grad ihr Leben selbst gestalten und beispielsweise einen Beruf ausüben und frei über ihr Geld verfügen.

Winter bringt dieses wachsende Anspruchsdenken und Selbstbewusstsein in ihren Porträts zum Ausdruck, die „körperbewusste Frauen [darstellen], stark, intelligent, schön, [die] Unternehmerinnen, Chefinnen oder Start-up-Gründerinnen sein könnten, ohne dafür ihre frauliche Körperlichkeit zu verleugnen“.

Es ist schwer zu sagen, ob die Frauen in Look At Me von Danielle Zimmermann körperbewusst sind oder nicht. Ist die Haltung der sitzenden Frau verführerisch oder unschuldig? Ist ihre Begleiterin, deren Gesicht von langem, wallendem braunen Haar verdeckt ist, schüchtern oder herausfordernd? Knielange Seidentuniken offenbaren ihre makellose Haut, ihre perfekt geformten Beine und gepflegten Nägel. Kolibris flattern um sie herum. Diese idealisierten Porträts wären auf dem Cover eines Hochglanzmagazins nicht deplatziert, sieht man einmal von der Leinwand – alten Kartons für Waschpulver, Fleisch, Autoschmiere und Taschentücher – ab, durch die die banale Realität des Konsumverhaltens mit einem unrealistischen Schönheitskonstrukt kollidiert.

Auch Besucher, die EVA und ADELE – selbst beide Künstlerinnen – nicht kennen, regt Birgit Helmys Skulptur des Ehepaars auf einem goldenen Stuhl mit ihren eiförmigen kahlrasierten Köpfen, passenden rosafarbenen Minikleidern und knielangen roten Stiefeln zum Nachdenken über weibliche Körperlichkeit, Geschlecht und Sexualität an. EVA und ADELE heirateten erst, als EVA – die den Körper eines Mannes hat – rechtlich als weiblich anerkannt wurde. Welche Rolle spielt dabei das Geschlecht? Im Gespräch mit Â鶹ԭ´´ News betont die Bildhauerin, wie wichtig es ist, einen solchen Weg zwischen den Geschlechtern zu feiern und zu verteidigen.

Eine weitere Skulptur von Helmy, Rettungsring, ist eine lebensgroße Terrakottastatue eines jungen Mädchens im blauen Badeanzug mit rotem Rettungsring um die Taille. Mit offenen Augen starrt sie in die Ferne und erst allmählich merkt man beim Betrachten, dass ihre Arme im Rettungsring gefangen sind und sie unbeweglich machen. Sie übt Macht auf die einzig ihr mögliche Weise aus – indem sie uns den Mittelfinger zeigt.

Andere Frauen haben nicht einmal die Möglichkeit, ihre Finger zum Protest zu erheben: In Phase 2 weiten Metallfischhaken Lippen, um dadurch ein perfektes Lächeln zu erzeugen; Frauen fehlen bei den Tanzröcken (Broadway) vollkommen oder sind in einer dystopischen Welt gefangen (Rituale der Neuzeit).

Die zwischen 1935 und 1981 geborenen 14ÌýKünstlerinnen stellen mit einer großen Bandbreite an Werken wie Skulpturen, Videoinstallationen, Gemälden, kinetischen Installationen und Fotografien dem Publikum ganz unterschiedliche Blickwinkel vor. In der Ausstellung können Besucher – sowohl virtuell als auch vor Ort – erleben, wie Künstlerinnen Frauen und Weiblichkeit in ihrer Kunst nutzen, um Themen wie Macht, Schönheit und Geschlecht zu verdeutlichen und zu überdenken.

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