鈥濿ir waren letztes Jahr gerade dabei, die Optimierung unserer Technologien f眉r die Personalsuche zu planen, als sich die Ausgangssituation komplett ver盲nderte鈥�, erz盲hlt Eric Goldstein, Global Head of Talent Discovery bei 麻豆原创. 鈥濿ir haben im September SmartRecruiters 眉bernommen, was zur Folge hatte, dass wir innerhalb kurzer Zeit umplanen mussten.鈥�

Mit SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors k枚nnen Unternehmen s盲mtliche Phasen des Einstellungsprozesses von der Personalbeschaffung bis zum Onboarding mit KI-gest眉tzten Recruiting-Funktionen verwalten. Dadurch k枚nnen sie ihren Zeitaufwand f眉r die Einstellung verringern, den Ablauf f眉r Bewerber verbessern und ihre Personalplanung mit umfassenden Analysen unterst眉tzen.

Die 麻豆原创 profitiert mit der L枚sung von stringenteren und pr盲ziseren Abl盲ufen f眉r die Gewinnung von Fachkr盲ften auf globaler Ebene. Dadurch k枚nnen zum einen besser qualifizierte Mitarbeitende eingestellt werden, zum anderen wird aber auch das Bewerbererlebnis verbessert, das nach Ansicht von Eric Goldstein der 鈥瀏r枚脽te Game-Changer鈥� ist.

Mit intelligenten Funktionen den Einstellungsprozess optimieren

SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors hilft bei der Optimierung von Prozessen, sorgt f眉r mehr Transparenz und erm枚glicht eine st盲rkere Personalisierung. Bewerber, einstellende F眉hrungskr盲fte und Recruiter profitieren damit von besseren Erlebnissen und Prozessen. 鈥濫s gab Zeiten, in denen f眉r uns ausschlie脽lich das Recruiter-Erlebnis im Vordergrund stand. Dann war es irgendwann angesagt, die Bewerber in den Mittelpunkt zu stellen. Mit SmartRecruiters sehen wir nun, dass sich das Erlebnis f眉r alle verbessert, die am Recruiting-Prozess beteiligt sind鈥�, erl盲utert Ilka Sagner-David, Global Head of Talent Discovery Solutions and Innovations bei 麻豆原创.

Die Perspektive der Bewerber

70 Prozent der Bewerber nehmen sich bewusst Zeit daf眉r, sich auf eine Stelle zu bewerben, erkl盲rt Eric Goldstein. Er betont, wie wichtig es ist, dass Unternehmen dieses Engagement honorieren, indem sie ihrerseits den Prozess f眉r Bewerber ansprechend und einfach gestalten. Mit SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors als Grundlage wird es m枚glich, dass alle vorab qualifizierten Bewerber Termine f眉r Vorstellungsgespr盲che vereinbaren k枚nnen, im Anschluss an diese Gespr盲che personalisiertes und konstruktives Feedback erhalten und rund um die Uhr mit den in SmartRecruiters integrierten KI-Agenten interagieren k枚nnen.

鈥濽nserer Meinung nach reicht es nicht aus, nur mit h枚flichen, automatisierten Absagen zu reagieren. Bewerber m眉ssen konstruktives, umsetzbares Feedback erhalten 鈥� und genau das werden wir ihnen bei 麻豆原创 bieten k枚nnen鈥�, f眉hrt Eric Goldstein aus.

Die Perspektive der einstellenden F眉hrungskr盲fte

Mit SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors k枚nnen einstellende F眉hrungskr盲fte geeignete Bewerber pr盲ziser und konsistenter ermitteln und so den Zeitaufwand f眉r die Einstellung verringern und zugleich besser qualifizierte Fachkr盲fte einstellen. Mit Fragen f眉r Bewerbungsgespr盲che, die mithilfe von KI erstellt wurden und insbesondere auf Kompetenzen abheben, k枚nnen F眉hrungskr盲fte relevantere und besser strukturierte Gespr盲che f眉hren. Mehr Transparenz im Hinblick auf die Gespr盲chsteilnehmer erm枚glicht zudem eine bessere Abstimmung w盲hrend des gesamten Bewertungsprozesses. Dar眉ber hinaus k枚nnen 麻豆原创-F眉hrungskr盲fte, die Bewerbungsgespr盲che f眉hren, durch das KI-gest眉tzte Einholen von Feedback einfacher aktuelle, einheitliche Einblicke gewinnen, sodass Einstellungsteams souver盲ner fundierte Entscheidungen treffen k枚nnen. 

Die Perspektive der Recruiter

Recruiter verbringen h盲ufig sehr viel Zeit mit manuellen Aufgaben wie der Kontaktaufnahme, der Suche nach potenziellen Bewerbern und der Kandidatenauswahl. Dadurch ist es f眉r sie nahezu unm枚glich, die Rolle eines vertrauensw眉rdigen Ratgebers einzunehmen. Mit SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors profitieren Recruiter von einer automatisierten Suche nach potenziellen internen und externen Bewerbern, einer personalisierten Kontaktaufnahme und der Priorisierung von Bewerbern. Ihnen bleibt so mehr Zeit f眉r wertsch枚pfende Aufgaben wie Beratung und das Beziehungsmanagement.

鈥濺ecruiter erhalten die M枚glichkeit, sich gezielt um die Pflege der Beziehungen zu Bewerbern und einstellenden F眉hrungskr盲ften zu k眉mmern. Auf diese Weise kann das Feedback dazu, wie gut das Auswahlgremium das Kompetenzniveau misst, besser genutzt werden鈥�, f眉hrt Eric Goldstein aus.

Den Bewerbungsprozess mit KI optimieren

SmartRecruiters Winston f眉r 麻豆原创 SuccessFactors ist ein KI-Agent, der Bewerber im gesamten Bewerbungsprozess unterst眉tzt und so dazu beitragen soll, dass die oben aufgef眉hrten Vorteile erfolgreich zum Tragen kommen. Auf der 麻豆原创 Sapphire in Orlando demonstrierte Karl Baert, Global Head of People Solutions bei 麻豆原创, wie Winston das Bewerbungserlebnis vereinfachen kann.

In der Demo schl眉pfte er in die Rolle eines Bewerbers, der sich auf eine offene Stelle bei 麻豆原创 bewerben m枚chte, und zeigte, wie er mit Winston in nat眉rlicher Sprache kommunizieren kann. Er schloss seine Bewerbung ab, indem er seinen Lebenslauf hochlud und im Gespr盲ch mit Winston pers枚nliche Daten verifizierte. 鈥濧ll diese Informationen lassen sich 盲u脽erst schnell zusammentragen. Bereits nach wenigen Fragen war meine Bewerbung abgeschlossen鈥�, erl盲utert Karl Baert. 鈥濿盲hrend des Prozesses werden au脽erdem verschiedene Informationen 眉berpr眉ft, da wir sicherstellen m枚chten, dass die von uns erhobenen Daten die erforderliche Qualit盲t haben.鈥�

Winston holt auch Feedback von den Bewerbern ein. 鈥濫s ist wichtig, die Qualit盲t eines Agenten zu messen und zu analysieren, wie er genutzt wird. Das muss wirklich aktiv 眉berwacht werden. Nur so kann man sicherstellen, dass die vom Agenten bereitgestellten Informationen korrekt sind鈥�, f眉hrt Karl Baert weiter aus.

鈥濪ie Implementierung von SmartRecruiters schafft die Voraussetzungen f眉r die Integration von KI in unsere Prozesse鈥�, erkl盲rt Ilka Sagner-David. 鈥濿ir sollten uns jedoch nicht nur vornehmen, schnell alles in die neue L枚sung zu 眉berf眉hren, sondern auch daf眉r sorgen, dass KI in Anwendungsf盲llen, in denen dies sinnvoll ist, einfach genutzt werden kann.鈥�

Wie es weitergeht

Derzeit wird SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors f眉r Benutzertests in zwei Phasen in den HR-Systemen von 麻豆原创 implementiert. Der globale Produktivstart soll voraussichtlich im September erfolgen.

Mit dem unternehmensweiten Einsatz von SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors f眉hrt die 麻豆原创 nicht nur eine neue Technologie ein, sondern gibt einen Ausblick auf den Einstellungsprozess der Zukunft, der intelligenter, menschlicher und st盲rker vernetzt sein wird. Durch die Kombination von KI, besseren Erlebnissen und stringenten Gesch盲ftsprozessen transformiert die 麻豆原创 die Art und Weise, wie neue Mitarbeitende eingestellt werden. Zugleich zeigt sie auch auf, wie moderne Einstellungsprozesse in Unternehmen 眉berall auf der Welt aussehen k枚nnen.

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W盲hrend Pride@麻豆原创 sein 25-j盲hriges Bestehen feiert, erinnert uns das diesj盲hrige globale Motto 鈥濸ride. Always Shining.鈥� daran, dass Inklusion nicht auf einen einzigen Monat im Kalender beschr盲nkt sein darf. 

Pride zeigt sich in Momenten des Feierns, doch ihre wahre Wirkung misst sich an den t盲glichen Handlungen, mit denen wir Arbeitspl盲tze und Gemeinschaften schaffen, in denen alle Menschen ihr Potenzial entfalten k枚nnen. 

Bei Pride@麻豆原创 Deutschland leben wir dieses Engagement mit unserem lokalen Motto: 鈥濽napologetically Inclusive鈥� (鈥濳ompromisslos inklusiv鈥�). Es spiegelt unsere 脺berzeugung wider, dass Inklusion weder an Bedingungen gekn眉pft noch gelegentlich oder zur眉ckhaltend sein sollte. Sie muss sichtbar, bewusst und fest in unserer t盲glichen Zusammenarbeit verankert sein. 

Gemeinsam vermitteln diese Leitgedanken eine einfache, aber kraftvolle Botschaft: Pride strahlt am st盲rksten, wenn sie das ganze Jahr 眉ber unterst眉tzt wird. 

Als Kolleginnen und Kollegen Pride@麻豆原创 im Jahr 2001 gr眉ndeten, schufen sie weit mehr als nur ein Mitarbeitendennetzwerk. Sie schufen Sichtbarkeit, Sicherheit und Gemeinschaft 鈥� zu einer Zeit, als viele LGBTQIA+-Besch盲ftigte noch das Gef眉hl hatten, Teile ihrer Identit盲t am Arbeitsplatz verbergen zu m眉ssen. Was als Graswurzelinitiative begann, hat sich seitdem zu einer der traditionsreichsten Communities von 麻豆原创 entwickelt und dazu beigetragen, eine Kultur zu formen, in der Authentizit盲t, Zugeh枚rigkeit und Verb眉ndetsein (鈥濧llyship鈥�) nicht nur gef枚rdert, sondern gefeiert werden. 

Heute spielt Pride@麻豆原创 weiterhin eine zentrale Rolle dabei, Inklusion zu f枚rdern, Mitarbeitende weltweit zu unterst眉tzen und zu zeigen, warum Vielfalt ein wichtiger Motor f眉r Innovation und gesch盲ftlichen Erfolg bleibt. 

Von Sichtbarkeit zu Allyship 

In den vergangenen 25 Jahren hat sich Pride@麻豆原创 von einer kleinen Gruppe engagierter F眉rsprecherinnen und F眉rsprecher zu einer globalen Gemeinschaft von Mitarbeitenden und Verb眉ndeten entwickelt. Durch lokale Chapter, Sensibilisierungskampagnen, Bildungsinitiativen, Mentoring-Programme und die Teilnahme an Pride-Veranstaltungen weltweit hat das Netzwerk dazu beigetragen, ein Umfeld zu schaffen, in dem Mitarbeitende ihre gesamte Pers枚nlichkeit in die Arbeit einbringen k枚nnen. 

Sein Einfluss reicht weit 眉ber individuelle Erfahrungen hinaus. Pride@麻豆原创 hat die Diskussionen 眉ber Inklusion, Chancengleichheit und Zugeh枚rigkeit innerhalb von 麻豆原创 gepr盲gt und gleichzeitig Partnerschaften mit Kunden, Gemeinschaften und Organisationen gest盲rkt, die sich ebenfalls f眉r inklusivere Arbeitspl盲tze einsetzen. 

Auch wenn der Pride Month ein wichtiger Zeitraum f眉r Sichtbarkeit und Feierlichkeiten bleibt, findet die eigentliche Arbeit an inklusiven Arbeitspl盲tzen jeden Tag statt. So wird sichergestellt, dass Unterst眉tzung, Allyship und Engagement nicht nur im Juni pr盲sent sind, sondern eine Kultur schaffen, in der Menschen sich das ganze Jahr 眉ber gesehen, respektiert und gest盲rkt f眉hlen. 

F眉r Pride@麻豆原创 Deutschland bedeutet 鈥濽napologetically Inclusive鈥�, Vielfalt nicht als Zielvorstellung, sondern als gelebte Realit盲t zu begreifen, die unsere Teams, unsere Kultur und unser Unternehmen st盲rkt. 

Inklusion als gesch盲ftliche Notwendigkeit 

Die Bedeutung von Inklusion geht weit 眉ber Unternehmenskultur hinaus. In einem sich rasch wandelnden Gesch盲ftsumfeld sind Organisationen, die psychologische Sicherheit, vielf盲ltige Perspektiven und authentische F眉hrung f枚rdern, besser aufgestellt, um Innovationen voranzutreiben, Zusammenarbeit zu st盲rken und Spitzenkr盲fte zu gewinnen. 

Studien zeigen immer wieder, dass inklusive Arbeitspl盲tze zu h枚herem Mitarbeiterengagement, besserer Mitarbeiterbindung und leistungsst盲rkeren Teams f眉hren. Wenn Menschen sich sicher f眉hlen, ihr authentisches Selbst zur Arbeit mitzubringen, teilen sie eher Ideen, hinterfragen Annahmen und tragen aktiv zur L枚sung komplexer gesch盲ftlicher Herausforderungen bei. 

Bei 麻豆原创 zeigt sich dies darin, wie vielf盲ltige Teams 眉ber Regionen hinweg zusammenarbeiten, breitere Perspektiven in die Produktentwicklung einbringen und Beziehungen zu Kunden weltweit st盲rken. 

W盲hrend Unternehmen global um Talente konkurrieren und sich in zunehmend komplexen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen bewegen, bleibt die Schaffung von Arbeitspl盲tzen, an denen Menschen Zugeh枚rigkeit erleben, sowohl moralisch richtig als auch gesch盲ftlich notwendig. 

Ein neues Kapitel: Der Berlin Pride Summit 

Die Feier des 25-j盲hrigen Jubil盲ums von Pride@麻豆原创 findet zu einer Zeit statt, in der sich Diskussionen 眉ber Vielfalt, Inklusion und unternehmerische Verantwortung weltweit weiterentwickeln. 

Im Mai 2026 veranstaltete 麻豆原创 gemeinsam mit Berliner CSD e.V., dem 麻豆原创 Business Women鈥檚 Network, La French Tech Berlin sowie der Organisation Social Responsibility, Inclusion & Communities den ersten Berlin Pride Summit. 

Mehr als 90 Teilnehmende aus 眉ber 120 Registrierungen kamen zusammen. Vertreten waren 麻豆原创, Kunden, Partnerorganisationen und f眉hrende Pers枚nlichkeiten aus der Community. 

Der Summit bot eine Plattform f眉r einen intensiven Austausch zu Themen wie Allyship, Vielfalt unter Druck und der Rolle von Unternehmen bei der F枚rderung von Inklusion. 

Noch wichtiger war jedoch, dass die Veranstaltung den Wert von Zusammenarbeit 眉ber Unternehmensgrenzen hinweg verdeutlichte. Durch die Zusammenf眉hrung von Stimmen aus Wirtschaft, Community-Organisationen, Interessenvertretungen und Verb眉ndeten markierte sie einen Wandel von interner Community-Arbeit hin zu branchen眉bergreifender Kooperation und F眉hrung. 

Der Berlin Pride Summit verk枚rperte die Philosophie von 鈥濸ride. Always Shining.鈥� in der Praxis. Er zeigte, dass Inklusion ihre gr枚脽te Wirkung entfaltet, wenn sie 眉ber einzelne Organisationen hinausgeht und zu einer gemeinsamen Verpflichtung wird. 

In einer Zeit, in der Ma脽nahmen f眉r Vielfalt und Inklusion in vielen Teilen der Welt zunehmend kritisch hinterfragt werden, erscheint diese Botschaft relevanter denn je: Sichtbarkeit z盲hlt. Allyship z盲hlt. Und nachhaltiges Handeln z盲hlt am meisten. 

Das n盲chste Kapitel von Pride@麻豆原创 wird sowohl durch st盲rkeres internes Engagement als auch durch Aktivit盲ten au脽erhalb des Unternehmens gepr盲gt sein. Es wird darum gehen, st盲rkere Partnerschaften aufzubauen, breitere Netzwerke zu schaffen und eine aktivere Rolle bei der Gestaltung inklusiver Gesch盲ftspraktiken in Branchen und Gemeinschaften einzunehmen. 

Stimmen aus F眉hrung und Community 

Der Erfolg von Pride@麻豆原创 in den vergangenen 25 Jahren wurde durch unz盲hlige Mitarbeitende, Verb眉ndete, F眉hrungskr盲fte und Partner erm枚glicht, die sich f眉r Inklusion und Zugeh枚rigkeit eingesetzt haben. 

Dieses Jubil盲um erinnert uns daran, dass Fortschritt niemals selbstverst盲ndlich ist. Jede Generation ist aufgerufen, die Arbeit an inklusiveren Arbeitspl盲tzen und Gesellschaften fortzuf眉hren. 

鈥濨ei 麻豆原创 ist Inklusion sowohl ein kulturelles Bekenntnis als auch eine gesch盲ftliche Notwendigkeit. Vielf盲ltige Perspektiven st盲rken unsere Innovationskraft, verbessern unsere Entscheidungsfindung und erm枚glichen es uns letztlich, unseren Kunden einen h枚heren Mehrwert zu bieten.聽Pride@麻豆原创 spielt eine entscheidende Rolle dabei, ein Umfeld zu f枚rdern, in dem sich Mitarbeitende respektiert, unterst眉tzt und bef盲higt f眉hlen, ihr volles Potenzial einzubringen. Unser Pride-Month-Motto 2026 鈥濸ride. Always Shining鈥� steht f眉r unseren Anspruch, Inklusion das ganze Jahr 眉ber sichtbar und relevant zu halten.聽Ich bin stolz, als Executive Sponsor einer Gemeinschaft zu wirken, die sowohl unsere Unternehmenskultur als auch unsere Leistungsf盲higkeit st盲rkt.鈥�

Dominik Asam, Finanzvorstand der 麻豆原创 SE 

Das Jubil盲um erinnert zudem daran, dass Fortschritt niemals allein erreicht wird. Partnerschaften, Allyship und sichtbare F眉hrung bleiben entscheidend, um Arbeitspl盲tze zu schaffen, an denen alle erfolgreich sein k枚nnen. 

鈥濱nklusion entfaltet ihre volle Wirkung nur dann, wenn sie konsequent gelebt, sichtbar gemacht und fest in unserem t盲glichen Handeln und unserer F眉hrungskultur verankert ist. Pride@麻豆原创 zeigteindrucksvoll, wie von Mitarbeitenden getragene Communities unsere Unternehmenskultur pr盲gen, Gesch盲ftserfolg f枚rdern und wertvolle Verbindungen 眉ber die Grenzen unseres Unternehmens hinausschaffen k枚nnen. Mit Blick auf die Zukunft ist unser Anspruch klar: Zugeh枚rigkeit weiter zu st盲rken, Allyship auszubauen und gemeinsam mit unseren Partnern nachhaltige Ver盲nderungen voranzutreiben.鈥�

Rashmi Verma, Chief Inclusion & Social Impact Officer, 麻豆原创 

 Gemeinsam unterstreichen diese Stimmen eine einfache, aber kraftvolle Botschaft: Inklusion erfordert Engagement, Mut und kontinuierliches Handeln. 

Ausblick: Die n盲chsten 25 Jahre 

W盲hrend Pride@麻豆原创 in die Zukunft blickt, liegt der Fokus weiterhin darauf, Verbindungen aufzubauen, Allyship zu st盲rken und R盲ume zu schaffen, in denen Mitarbeitende authentisch wachsen und erfolgreich sein k枚nnen. Das Netzwerk erweitert seine Arbeit zunehmend 眉ber die Grenzen von 麻豆原创 hinaus und pflegt Partnerschaften mit Kunden, Community-Organisationen und anderen Unternehmen, die dieselbe Vision von Inklusion und Zugeh枚rigkeit teilen. 

Veranstaltungen wie der Berlin Pride Summit sowie 麻豆原创s Sponsoring von Pride-Feierlichkeiten in Berlin, Mexiko-Stadt, Tokio und Vancouver verdeutlichen das Engagement, diese Vision weltweit voranzubringen. 

Gleichzeitig setzt sich Pride@麻豆原创 weiterhin daf眉r ein, die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Mitarbeitendennetzwerken von 麻豆原创 zu st盲rken. Intersektionalit盲t geh枚rt seit Langem zu den Grundprinzipien von Pride@麻豆原创 und erkennt an, dass Mitarbeitende h盲ufig mehrere Dimensionen von Identit盲t und Erfahrung in den Arbeitsplatz einbringen. 

Dies zeigt sich bereits in Initiativen wie dem Pride Summit, der unterschiedliche Perspektiven zusammenf眉hrt und die Zusammenarbeit zwischen Netzwerken wie dem Business Women鈥檚 Network (BWN) und anderen f枚rdert. Eine weitere Vertiefung dieser Partnerschaften wird dazu beitragen, die Wirkung zu verst盲rken, Allyship auszubauen und Inklusion bei 麻豆原创 weiter voranzubringen. 

In einer Zeit zunehmender gesellschaftlicher Polarisierung und Unsicherheit spielen Communities wie Pride@麻豆原创 eine wichtige Rolle dabei, Menschen zusammenzubringen, Verst盲ndnis zu f枚rdern und sicherzustellen, dass unterschiedliche Perspektiven weiterhin Geh枚r finden. 

Das bedeutet 鈥濸ride. Always Shining.鈥� f眉r uns: Kein einzelnes Ereignis. Kein einzelner Monat. Sondern ein dauerhaftes Bekenntnis zu Sichtbarkeit, Allyship und Zugeh枚rigkeit. 

Und das bedeutet 鈥濽napologetically Inclusive鈥�: Umgebungen zu schaffen, in denen Menschen ohne Kompromisse sie selbst sein k枚nnen, ihre einzigartigen Perspektiven einbringen und eine Zukunft mitgestalten, in der alle die M枚glichkeit haben, sich zu entfalten. 

25 Jahre nach seiner Gr眉ndung wird Pride@麻豆原创 weiterhin von derselben 脺berzeugung geleitet, die seine Entstehung inspiriert hat: Menschen leisten ihre beste Arbeit, wenn sie sie selbst sein k枚nnen. 

Denn bei Inklusion geht es nicht nur um Sichtbarkeit 鈥� es geht darum, Arbeitspl盲tze, Gemeinschaften und Zukunftsperspektiven zu schaffen, in denen alle dazugeh枚ren, ihren Beitrag leisten und erfolgreich sein k枚nnen.

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Als Vertreter der 麻豆原创 hielt Andr茅 Herter, Head of Customer Success Management Middle & Eastern Europe, die Keynote der Veranstaltung, bei der er auf das Projektmanagement als spannendes Gesch盲ft hinwies, das Au脽enstehenden zu Unrecht manchmal wie eine langweilige Steuererkl盲rung erschiene.  

Irini Kalamaris, Head of Active Quality Management der 麻豆原创 Deutschland f眉r die Region MEE, f眉hrte in die Veranstaltung ein, die sie mittlerweile seit 22 Jahren leitet und weiterentwickelt, bedankte sich bei den Kunden und Partnern und betonte: 鈥濪ie Anzahl und das Niveau der eingereichten Projekte war dieses Jahr besonders hoch. Daf眉r danken wir insbesondere unseren Partnern, dies mit erm枚glicht zu haben 鈥�.

Alle Gewinner wurden mittels einer  Vorauswahl gesichtet, ehe ihnen die ebenfalls umfangreiche Nominierung zur Teilnahme durch Implementierungspartner oder 麻豆原创 empfohlen wurde. 鈥濧uch wenn wir zus盲tzlich Grand-Winner k眉ren: Gewinner sind alle 15 hier vertretenen Projekte鈥�, versicherte Quality Director der MEE, Irini Kalamaris.

Die K眉r des Grand Winners ist H枚hepunkt der j盲hrlich ausgetragenen Quality Awards, die dieses Jahr im Vorfeld eines besonderen Handball-Matches 鈥瀌er L枚wen鈥� gegen Hannover stattfand, in dessen Anschluss sich Patrick Groetzki von seinen Fans aus seiner aktiven Spielerkarriere mit einem pers枚nlichen und emotional mitrei脽enden R眉ckblick verabschiedete. 

Jede Art von 麻豆原创-Projekt in diesem Wettbewerb kann gemessen an den zehn bew盲hrten 麻豆原创- poteztiell erfolgreich sein. Dazu wurden die Projekte nach 鈥淕ewichtsklassen鈥� ins Rennen geschickt, anhand von Kategorien, die Gro脽projekte von kleinen, schnelleren Implementierungen oder die beteiligten 麻豆原创-L枚sungen unterschieden, um die Vergleichbarkeit zu verbessern.

Kategorie 鈥淩apid Time to Value鈥�

Diese Kategorie soll kleineren und innovativen Projekten eine Plattform bieten. Die Jury pr眉fte Projekte, die f眉r weniger als 600 Nutzer, mit weniger als 1000 Personentagen Gesamtaufwand nicht mehr als sieben Monate an Zeit von Kickoff zu Go Live beansprucht hatten. Zwei von drei 鈥瀝apid鈥�-Merkmalen mussten erf眉llt sein. Durchweg setzten sich hier 麻豆原创-Cloud-Projekte durch:

• Die GWH Wohnungsgesellschaft mbH realisierte gemeinsam mit der KPMG AG Wirtschaftspr眉fungsgesellschaft innerhalb von 6 Monaten den Aufbau einer zentralen Finance Data Platform auf Basis der 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 Datasphere und 麻豆原创 Analytics Cloud, kurz BDC). Herzst眉ck ist eine durchg盲ngige End-to-End-Prozesskette, die s盲mtliche Wertefl眉sse des Unternehmens in einer neuen, integrierten Systemstruktur abbildet und in einer gemeinsamen Datenbasis als Single Point of Truth zusammenf眉hrt. Finanz- und Steuerungsinformationen werden damit konsistent, transparent und adressatengerecht aufbereitet 鈥� ohne manuelle und revisionskritische Zwischenschritte. BDC stellt somit die skalierbare Grundlage f眉r eine zukunftssichere und datengetriebene Unternehmenssteuerung bereit.
• Robert Bosch GmbH migrierte mit seinem Bosch Kern-Team vier produktive Instanzen der Bosch Commerce Platform – inklusive der zentralen Core-Plattform BCPaaS – auf 麻豆原创 Commerce Cloud. Der Fokus lag auf digitalen Commerce-Prozessen mit stabilem Plattformbetrieb, Checkout-Stabilit盲t, Integration und skalierbarem Cloud-Betrieb. Durch einen sequenziellen Core-first-Ansatz konnten die produktiven Go-Lives kontrolliert und ohne gravierende Gesch盲ftsunterbrechungen umgesetzt werden. Die cloudbasierte und upgradef盲hige Plattform ist damit langfristig supportf盲hig und schafft eine stabile Basis f眉r zuk眉nftige Innovationen und die weitere Plattformentwicklung.
• Die SAT Anlagentechnik GmbH mit Partner HPC Aktiengesellschaft implementierte f眉r ihre Engineering to Order Prozesse innerhalb von 11 Monaten die 麻豆原创 S/4 HANA Cloud Public Edition. Die Logistik im Kerngesch盲ft, wie Lagerliftanbindung, die PLM-Si Schnittstelle, Trade Compliance, sowie Customs Management standen im Vordergrund. 麻豆原创 Ariba Central Invoice Management, 麻豆原创 Analytics Cloud, 麻豆原创 Concur sowie Enterprise Project Portfolio Management und Supplier Performance Risk Management waren zentral f眉r den Projektumfang. Der Back-to-Standard Ansatz verschlankte die ERP Landschaft. Altlasten sowie komplexe Z-Tabellen wurden systematisch durch 麻豆原创 Standard abgel枚st.
• Die Syntegon Technology GmbH migrierte gemeinsam mit 麻豆原创 SE und weiteren Partnern in f眉nf Monaten die Systeme von 47 Standorten 鈥� inklusive 麻豆原创 ERP, 麻豆原创 Global Trade Services, 麻豆原创 Business Warehouse, Content Server und rund 400 Schnittstellen 鈥� auf RISE with 麻豆原创 auf AWS und reduzierte GTS鈥慉npassungen mittels Fit鈥憈o鈥慡tandard鈥慉nsatz um 90 Prozent. Die HANA DB erh枚hte die Plattform鈥慞erformance signifikant und lieferte durchschnittlich rund 50 Prozent schnellere Verarbeitungszeiten sowie deutlich h枚here 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 gegen眉ber der vorherigen AIX/Oracle鈥慤mgebung. Gleichzeitig profitierte das Unternehmen von mehr Flexibilit盲t f眉r neue Prozesse, geringerem Wartungsaufwand und beschleunigten Folgeprojekten, was sich in messbaren Gesch盲ftsergebnissen niederschlug.

Als Grand-Winner pr盲mierte die Jury die Robert Bosch GmbH.

Kategorie 鈥渞apid time to value – 麻豆原创 S/4HANA鈥�

In dieser Kategorie entschloss sich die Jury dieses Jahr zus盲tzlich drei Gewinner besonders hervorzuheben, bei denen jeweils die L枚sung 麻豆原创 S/4HANA in der On-premise, Private oder Public Cloud in maximal sieben Monaten produktiv gesetzt wurde鈥�:

• Die Leifheit Aktiengesellschaft mit Partner Hicron Sp. z o.o. hat in etwa sechs Monaten f眉r neun Standorte in Europa eine RISE with 麻豆原创 S/4 HANA brownfield conversion seines 麻豆原创 ERP mit vorgezogenem Go Live projektiert. Mit erh枚hter Effizienz in den laufenden 麻豆原创-S/4 HANA-Prozessen arbeitet Leifheit an weiteren Innovationen und Einsparungszielen. Geplant sind u.a. 麻豆原创 Business Data Cloud und 麻豆原创 Analytics Cloud als zentraler Datenpool und Steuerungstool. Konzipiert wird aktuell Situation handling mit 麻豆原创 Embedded Analytics. Weitere Prozesse wie das Dispute Management in 麻豆原创 S/4 HANA werden erschlossen und die Nutzung der 麻豆原创 Business Technology Plattform soll ausgeweitet werden, um zum Beispiel das Order Management zu automatisieren.   
• Die MAXIM Markenprodukte GmbH & Co. KG mit Partner Innovabee Group GmbH & Co. KG unternahm den 麻豆原创 S/4HANA On-premise Roll-out bei Tochtergesellschaft International Can f眉r Finanzwesen, Einkauf, Sales&Distribution, Logistics&Warehouse, Produktionsplanung sowie Supply Chain Prozesse in sieben Monaten. Dabei wurde ein Template f眉r weitere Clean Core Rollouts in der Maxim Gruppe geschaffen und Best Practice Ans盲tze der 麻豆原创 verfolgt. Gerade die Supply Chain aber auch weitere End-to-End Prozesse erfuhren eine Vereinheitlichung und h枚here Transparenz bei reduzierter IT-Komplexit盲t. F眉r die Zukunft wurde eine bessere Datenbasis f眉r Reporting und Analysen in der Maxim-Gruppe geschaffen und Betriebskosten wurden nachhaltig gesenkt.
• Die RealCore Industry & Materials GmbH hat im Rahmen eines Carve-outs gemeinsam mit 麻豆原创 SE in weniger als vier Monaten 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition und die 麻豆原创 Business Technology Platform eingef眉hrt. Die L枚sung f眉r zwei Gesellschaften in Deutschland und Polen umfasst zentrale Prozesse in Finanzwesen, Controlling, Beschaffung sowie projekt- und servicebasierter Abrechnung. Mit dem Go鈥慙ive wurde die operative Handlungsf盲higkeit sichergestellt und gleichzeitig die Grundlage f眉r eine moderne, skalierbare Cloud鈥慉rchitektur geschaffen. Standardisierung und Automatisierung haben die Transparenz und Effizienz verbessert und die Systemkomplexit盲t nachhaltig reduziert.

Zum Grand-Winner wurde RealCore Industry & Materials GmbH 驳别办眉谤迟.

Die 鈥淪ustainability鈥嬧�� Kategorie f眉r innovative Projekte wurde zugunsten der zahlreichen hochwertigen Bewerbungen in den 眉brigen Kategorien diesmal zur眉ckgestellt. 

Kategorie 鈥淏usiness Transformation 鈥� On-premise鈥�

In dieser Kategorie entschloss sich die Jury dazu vier Gewinner zu pr盲mieren, deren Projekte in Punkto Qualit盲t und Projektanspruch in der h枚chsten Liga spielten. Und hier sind sie:

• Die Landeshauptstadt Wiesbaden mit Partner Nagarro SE stellte ihre 麻豆原创-Systeme auf 麻豆原创 S/4HANA mit einem Greenfield-Ansatz in 30 Monaten bis zum termingerechten Go Live um. Im Scope waren die Financials- und Einkauf-Komponenten des 麻豆原创 ERP sowie Public Sector Contract Accounts Receivable and Payable f眉r die Kernverwaltung und zwei Eigenbetriebe. Neben der erreichten Betriebsstabilit盲t punkten als Gesch盲ftsvorteile medienbruchfreie Abl盲ufe und erh枚hter Benutzerkomfort mit FIORI. Die Sicherung des 麻豆原创-Wissens in vollst盲ndiger Prozess- und L枚sungsdokumentation sowie das neu implementierte Testmanagement sichern die Minimierung von Kostenrisiken in Folge von Fluktuation sowie die beschleunigte Durchf眉hrung zuk眉nftiger Projekte.

• Die MANN+HUMMEL GmbH hat gemeinsam mit der cbs Corporate Business Solutions GmbH eine der umfassendsten 麻豆原创-S/4HANA-Transformationen im deutschen Mittelstand realisiert: 35 Milliarden Datens盲tze, 96 Gesellschaften weltweit, migriert an einem einzigen Wochenende. In nur drei Jahren wurde das 眉ber Jahrzehnte gewachsene 麻豆原创 ECC-System mit neun End-to-End-Gesch盲ftsprozessen grundlegend modernisiert, von 62.000 Altentwicklungen befreit und mit einer um 60 Prozent schlankeren Datenbank auf eine zukunftsf盲hige Architektur 眉berf眉hrt 鈥� termin-/budgetgerecht und ohne Produktionsunterbrechung. Zeitgleich zur 麻豆原创-S/4HANA-Migration wurden auch die Satellitensysteme GTS, APO und MDG neu aufgebaut und im selben Big Bang 眉berf眉hrt. Das Projekt schafft damit die Basis f眉r eine neue 脛ra datengetriebener Prozessexzellenz bei MANN+HUMMEL.
• Die Marc O’Polo International GmbH mit Partner KPS AG implementierte 麻豆原创 S/4HANA RETAIL FOR MERCHANDISE MANAGEMENT, 麻豆原创 S/4HANA for Fashion and Vertical Business, 麻豆原创 Customer Activity Repository, 麻豆原创 Extended Warehouse Management, 麻豆原创 Business Planning and Consolidation sowie 麻豆原创 Invoice Management by Opentext entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette in vier Gesch盲ftsbereichen und weltweit 14 Tochtergesellschaften. Die gestaffelten, an saisonalen Gesch盲ftszyklen angepassten Rollouts erstreckten sich 眉ber eine Gesamtlaufzeit von 5 Jahren. Ausgehend von der Reduzierung der Prozess- und Schnittstellenkomplexit盲t entstand eine konsolidierte Systemlandschaft f眉r mehr Transparenz, verbesserte Produktverf眉gbarkeit und Marktanpassungsf盲higkeit in einer integrierten Omnichannel-Lieferkette bei gesteigerter Effizienz in Planung, Beschaffung und den Order-to-Cash-Zyklen.

• Die Volkswagen AG hat gemeinsam mit dem Partner Accenture Dienstleistungen AG mit TranS/4m die bislang gr枚脽te Finanztransformation im Unternehmen umgesetzt und das Projekt 眉ber sieben Jahre in einem dynamischen Umfeld resilient gesteuert. Ziel war es, f眉r rund 500 Prozesse in der Finanzorganisation und der Compliance durch neue oder ge盲nderte Funktionalit盲ten gezielter an den Unternehmensbed眉rfnissen auszurichten 鈥� auf Basis der konzernweiten Einf眉hrung von 麻豆原创 S/4HANA und 麻豆原创 Analytics Cloud f眉r drei Marken und die Holding. Dabei konnten Betriebskosten und Risiken reduziert und zugleich Projektsynergien genutzt werden. Ein wesentlicher Mehrwert liegt in der verbesserten Unterst眉tzung von Gesch盲ftsentscheidungen durch eine breitere Informationsbasis in Echtzeit, die zu einer nachhaltig verbesserten Gewinn-Kosten-Relation beitr盲gt.

Als Grand-Winner zus盲tzlich gefeiert wurde MANN+HUMMEL GmbH.

Kategorie 鈥淏usiness Transformation – Cloud鈥�

In dieser Kategorie zeigte sich die Jury erneut 眉ber vier Gewinner begeistert, deren Gro脽projekte jedem Qualit盲tsma脽stab gerecht wurden. Und hier sind sie:

• Im Gesch盲ftsbereich Leichtmetallguss realisierte die Handtmann Service GmbH & Co. KG im Stammwerk Biberach innerhalb von 19 Monaten ein Transformationsprojekt von strategischer Tragweite. Auf Basis von 麻豆原创 S/4HANA PCE wurden alle Kernprozesse 鈥� von Fertigungssteuerung und Qualit盲t 眉ber Logistik und Au脽enhandel bis Finance 鈥� vollst盲ndig End-to-End gedacht und integriert. Hierbei kamen 麻豆原创 Extended Warehouse Management, 麻豆原创 Global Trade Solutions, 麻豆原创 Analytics Cloud & BW/4HANA sowie 麻豆原创 Mobile Start zum Einsatz. Der innovative Ansatz schuf hochintegrierte, transparente Prozessketten und steigerte nachhaltig die wirtschaftliche Resilienz der E2E-Prozesse im internationalen Produktionsverbund.
• Die RATIONAL AG hat gemeinsam mit der All for One Customer Experience GmbH zentrale Prozesse rund um eCommerce-Bestellungen, Produktkonfiguration und Auftragsbearbeitung neu aufgestellt und auf Basis von 麻豆原创-L枚sungen implementiert. Dazu wurden 麻豆原创 Commerce Cloud, 麻豆原创 Variant Configuration and Pricing sowie die 麻豆原创 Integration Suite eingef眉hrt und 麻豆原创 S/4HANA mit Variantenkonfiguration (麻豆原创 LO-VC) weiterentwickelt und integriert. Auch die Anbindung branchentypischer Non-麻豆原创-Systeme war wesentlicher Projektbestandteil f眉r 22 Verkaufsorganisationen mit Marktabdeckung in 128 L盲ndern. Der erste Go-Live wurde nach 28 Monaten erreicht; anschlie脽ende Rollouts f眉hrten zu messbaren Gesch盲ftseffekten, sp眉rbaren internen Effizienzgewinnen, einer skalierbaren zentralen Plattformarchitektur und nachhaltigem Gesch盲ftswert.
• Gemeinsam mit ihrem Partner, der All for One HR GmbH, hat die SIGNAL IDUNA Gruppe in 16 Monaten rund 100 HR-Prozesse f眉r den Konzern und acht Tochterunternehmen erfolgreich in das 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central (EC) Service Center 眉berf眉hrt und alle HR bezogenen Informationen und Prozesse in WorkZone zentralisiert. EC wurde zum lesenden Stammdatensystem implementiert und 麻豆原创 Cloud Platform Integration zur Prozessintegration genutzt. Unter hoher Nutzerakzeptanz wurde die Komplexit盲t mittels eines zentralen Portals und eines transparenten Ticket-System reduziert und die Produktivit盲t dadurch gesteigert. Mit der zuk眉nftig geplanten Einf眉hrung von EC als stammdatenf眉hrendes System, wird ein weiterer Meilenstein zur Digitalisierung erreicht werden und damit die Plattform weiter gest盲rkt und etabliert.
• Die Stern-Wywiol Gruppe GmbH & Co. KG realisierte gemeinsam mit ihrem Partner Innovabee Group GmbH & Co. KG erfolgreich die Transformation auf 麻豆原创 S/4HANA Private Cloud 鈥� als zentralen Clean Core f眉r neun internationale Gesch盲ftseinheiten. In 2,5 Jahren entstand eine standardisierte Template-L枚sung als Basis f眉r effiziente, globale Rollouts. Durch den gezielten Einsatz eines Two-Tier-Ansatzes mit RISE und GROW wurden zudem Public Cloud Services nahtlos integriert. Das Ergebnis: eine durchg盲ngig vernetzte Prozesslandschaft, eine hochskalierbare ERP-Plattform sowie maximale Transparenz und Datenverf眉gbarkeit. Damit schafft die Stern-Wywiol Gruppe die Grundlage f眉r nachhaltiges Wachstum und die Nutzung innovativer 麻豆原创-Technologien inklusive KI-basierter Anwendungen.

Als Grand-Winner wurde die Rational AG 驳别办眉谤迟. 

Zum Abschluss gibt die Leiterin der Quality Awards Deutschland, Irini Kalamaris, ausdr眉cklich auch den hier nicht zum Zuge gekommenen und gerade im diesj盲hrigen Wettbewerb dennoch herausragenden Projekten mit auf den Weg: 鈥濧ls Jury bedanken wir uns f眉r den erneut gewachsenen Zuspruch zu den 麻豆原创 Quality Awards, vor allem sichtbar 眉ber die aktive Vermittlung der jeweiligen Projektpartner. Dies spornt uns an, dieses Format mit jedem Jahr weiter zu entwickeln鈥�.

Wir w眉nschen den Gewinnern und ihren Partnern besten Erfolg und hoffen, dass wir die weitere Entwicklung ihrer wertvollen Projekterfahrungen in ihren jeweiligen Unternehmen mit dem Award zus盲tzlich angeregt haben.

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So bringen KI-Hackathons Ideen zum MVP

Was viele Unternehmen bei der Einf眉hrung von K眉nstlicher Intelligenz bremst, hat selten technische Gr眉nde. Es sind fehlende Zeit, unklare Verantwortlichkeiten, fehlender Fokus und die Schwierigkeit, die richtigen Personen aus Business und IT gleichzeitig an einem Tisch zu haben. Genau hier setzt das Hackathon-Format 鈥濨usiness meets AI“ der 麻豆原创 an. In diesem Jahr fand es erstmals parallel an mehreren Standorten statt: in 窜眉谤颈肠丑, 惭眉苍肠丑别苍, Berlin und zeitversetzt in Wien. Der Ansatz ist an allen Standorten derselbe.

F眉nf Tage, ein individueller Use Case, ein funktionierender MVP

Das Format richtet sich an Unternehmen, die einen konkreten Anwendungsfall mitbringen und diesen in f眉nf Tagen gemeinsam mit 麻豆原创-Expertinnen und -Experten umsetzen m枚chten. Am Ende steht ein funktionierendes MVP.

Die Teilnahme erfordert eine Bewerbung. In 窜眉谤颈肠丑 gab es in diesem Jahr 30 Bewerbungen f眉r neun Pl盲tze, in 惭眉苍肠丑别苍 nahmen knapp zehn Teams mit 眉ber 40 Teilnehmenden teil. Bewertet werden Use Cases danach durch eine Jury, ob sie im Zeitrahmen umsetzbar sind, ob sie einen messbaren Business Value haben und ob sie nicht bereits durch Standardfunktionalit盲t abgedeckt werden. Alexander Finger, CTO bei 麻豆原创 Schweiz und einer der Initiatoren des Formats, beschreibt den Anspruch so: 鈥濪er Use Case sollte ein bisschen zu viel sein f眉r einen Freitagnachmittag und ein bisschen zu wenig f眉r ein richtiges Projekt.“

Die Vorbereitung beginnt vor dem eigentlichen Event. Systemzug盲nge, Datenverf眉gbarkeit und Berechtigungen werden vorab gekl盲rt, damit die Teams vom ersten Tag an produktiv arbeiten k枚nnen. Die Kundenteams sollten interdisziplin盲r sein und aus Rollen wie Business-Usern, Prozess-Verantwortlichen, Admins sowie Entwicklerinnen und Entwicklern bestehen. Sie werden von einem dedizierten 麻豆原创-Coach begleitet, der bei Bedarf weitere Spezialistinnen und Spezialisten hinzuzieht. Diese Coaches wurden standort眉bergreifend als entscheidender Erfolgsfaktor genannt.

Ergebnisse aus 窜眉谤颈肠丑 und 惭眉苍肠丑别苍 und Berlin

An den Standorten entstanden in diesem Jahr funktionsf盲hige MVPs, die reale Unternehmensprobleme adressieren.

In 窜眉谤颈肠丑 wurden vier Teams mit Awards in den Kategorien Real World Impact, Technology Factor, Wow Factor und CTO Award ausgezeichnet 鈥� mit L枚sungen aus den Bereichen Steuer-Compliance, Instandhaltung, Beschaffung und Vertragsverarbeitung.

In 惭眉苍肠丑别苍 (Garching) adressierten die Teams Anwendungsf盲lle aus der HR-Dokumentenverarbeitung, der Vertriebsautomatisierung und der Kreditorenbuchhaltung. Auch hier wurden von einer Fachjury vier Use Cases ausgezeichnet. Eine Beschreibung aus Sicht der Teams von ausgew盲hlten Gewinnern erscheint in separaten 麻豆原创News Features.

In Berlin wurden mit Organisationen aus dem 枚ffentlichen Sektor KI Anwendungsfelder nicht nur theoretisch diskutiert, sondern ganz pragmatisch erprobt. Basierend auf den eingebrachten Anwendungsf盲llen wurden innerhalb k眉rzester Zeit lauff盲hige Anwendungen entwickelt. Diese l枚sen teilweise Jahre alte Verfahrensprobleme und digitalisierten die entsprechenden Prozesse. Dabei ging es u.a. um die automatische Konfiguration von 麻豆原创-Systemen auf Basis von Konzepten, die effiziente Bewertung und Bearbeitung von Rechnungen bis hin zu einem effektiven Weg Kl盲rf盲lle zu bearbeiten.

Kay Kretschmer, Coach Lead in Garching f眉hrte dazu aus: 鈥濱n der Kombination von Kundenideen, technischer und Business-AI-Expertise der 麻豆原创-Coaches und dem Teamwork zwischen den Kunden und der 麻豆原创 zeigt sich deutlich: der Mehrwert von Busines AI l盲sst sich insbesondere dann realisieren, wenn der Business Value und nicht die Technologie im Vordergrund steht. AI um der AI Willen ist in der Regel zum Scheitern verurteilt鈥� 

Was sich standort眉bergreifend zeigt: Teams berichten, dass sie in einer Hackathon-Woche mehr erreichen als in einem halben Jahr regul盲rer Projektarbeit. Der Grund liegt in der Struktur und im Fokus auf einen klar abgegrenzten Scope mit Business und IT im selben Raum mit schnellen, kurzen  Abstimmungen.  

An den Ergebnissen sieht man die Unterschiedlichkeit der Anwendung von KI, auch wenn es Muster gibt. Teilweise sind Anwendungen klein und speziell, jedoch sieht man immer den Mehrwert den KI bietet.  In 惭眉苍肠丑别苍 konnte ein Team die Bearbeitungszeit pro Ausschreibungsvorgang von drei auf eine Stunde reduzieren, ein anderes die Eingabeschritte bei der Stammdatenpflege um 50 Prozent verringern.

Technologische Bausteine

脺ber alle Standorte und Use Cases hinweg haben sich wiederkehrende Technologiebausteine herauskristallisiert. 麻豆原创 AI Core und der Generative AI Hub bilden das R眉ckgrat f眉r die Interaktion mit KI-Modellen. 麻豆原创 Document AI kommt bei der strukturierten Extraktion aus unstrukturierten Dokumenten zum Einsatz. 麻豆原创 Build Process Automation 眉bernimmt Hintergrundverarbeitung und Workflowsteuerung. Das Cloud Application Programming Model (CAP) wird f眉r Backend-Services genutzt, h盲ufig in Kombination mit bestehenden 麻豆原创-Systemanbindungen.

Ein Format, das skaliert

Das Format wurde in der Schweiz 眉ber mehrere Jahre entwickelt und iteriert, bevor es in die Region ausgerollt wurde. Claas Hoffmann, Hackathon-Host bei 麻豆原创 Schweiz und von Beginn an Teil des Organisationsteams, beschreibt die Entwicklung: 鈥濲edes Mal ist es wieder ein neues Level an Customer Cases, sowie hinsichtlich Vorbereitung und Umsetzung.“

Inzwischen gibt es eine standort眉bergreifende Alumni-Community, in der Teilnehmende Erfahrungen austauschen und 眉ber den Fortschritt ihrer Cases berichten. Der Hackathon ist damit nicht als abgeschlossenes Event konzipiert, sondern als Station auf einer Umsetzungsreise. Daher sind alle Teilnehmenden Gewinner. Alle haben Erfahrungen und Wissen gewonnen. Nat眉rlich kommt es nun auch darauf an, dieses in die weitere Praxis zu transferieren.

N盲chste Termine und weitere Informationen

F眉r August & September 2026 sind weitere Hackathons geplant zum Fokusthema KI-Agenten in sowie im .

Eine fr眉hzeitige Kontaktaufnahme mit dem zust盲ndigen 麻豆原创-Team empfiehlt sich, da die Vorbereitung einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

Hintergr眉nde zum Format Hackathon beschreibt der Podcast hier auf / , Erfahrungen aus Sicht der Teilnehmenden von BVB hier als auf Apple oder .

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Laut dem 鈥濬uture of Jobs Report鈥� des Weltwirtschaftsforums ist analytisches Denken die gefragteste Kompetenz auf dem Arbeitsmarkt. Aber Theorie und Praxis so zu verbinden, dass die Lernenden wirklich begeistert sind 鈥� das ist im traditionellen Unterricht oft gar nicht so einfach.

Es mangelt nicht an Inhalten oder Werkzeugen 鈥� vielmehr fehlt es an Relevanz und Inspiration, was dazu f眉hrt, dass sich Lernende nicht genug f眉r die F盲hgikeiten interessieren, die f眉r ihre berufliche Zukunft wichtig sein k枚nnten. Lernen sollte auf realen Daten, sinnvollen Kontexten und praktischer Erfahrung aufbauen 鈥� und dabei Neugier und Begeisterung wecken. Die besten Lernerfolge entstehen nicht durch das Auswendiglernen von Konzepten, sondern durch aktives Anwenden. Das ist vor allem dann der Fall, wenn die Theorie mit einem Thema verkn眉pft wird, das den Lernenden am Herzen liegt.

Hier kommt und die Zusammenarbeit mit der NHL ins Spiel.

Wir haben ein neues Business-Builders-Spiel entwickelt, das Eishockey in den Unterricht bringt 鈥� nicht nur als Sportart, sondern als datenintensive, praxisnahe Umgebung, in der analytisches und kritisches Denken vermittelt wird.

Business Builders nutzt reale NHL-Spieldaten

In dieser neuesten Ausgabe der Business-Builders-Spielereihe 眉bernehmen Studierende die Rolle eines Eishockey-Analysten. Ihre Aufgabe: Anhand realer NHL-Spieldaten herausfinden, welche Faktoren ma脽geblich zum Erzielen von Toren beitragen.

鈥濫ishockey ist schnell, dynamisch und liefert eine F眉lle an Daten 鈥� ideale Voraussetzungen, um kritisches Denken zu lehren鈥�, erkl盲rte Brant Berglund, Senior Director of Coaching and GM Technology bei der NHL. 鈥濪urch eine strategische Partnerschaft zwischen der NHL, 麻豆原创 und der HEC Montr茅al haben wir es Universit盲ten erm枚glicht, f眉r akademische Zwecke auf Daten zuzugreifen, die auf NHL.com ver枚ffentlicht sind 鈥� ohne dabei die Integrit盲t der Liga-Daten zu gef盲hrden.鈥�

Im Rahmen unserer Zusammenarbeit mit der NHL bieten wir Lehrenden eine Lernplattform mit einer F眉lle an glaubw眉rdigen Daten, mit denen die Studierenden etwas anfangen k枚nnen. Pro Spiel erzeugt die NHL knapp 1,5 Millionen Datenpunkte 鈥� darunter rund 120 Torschussversuche, 1.000 P盲sse und 5.000 Puck-Ber眉hrungen. Das ist Rohmaterial f眉r detaillierte, praxisnahe Analysen.

Business Builders kann Begeisterung f眉r MINT-F盲cher wecken und Studierenden helfen, Datenkompetenzen aufzubauen. Das Hockeyspiel wurde vom Team des ERPsim Lab an der HEC Montr茅al unter der Leitung von Prof. Pierre-Majorique L茅ger gemeinsam mit Wissenschaftlern anderer Universit盲ten entwickelt. Dies unterstreicht ein Grundprinzip von Business Builders: Es wird von Lehrkr盲ften f眉r Lehrkr盲fte entwickelt.

鈥濿enn den Lernenden die Frage relevant erscheint, sind sie ganz bei der Sache. Sie bleiben konzentriert und arbeiten beharrlich weiter鈥�, erkl盲rte L茅ger. 鈥濬眉r Studierende der Studieng盲nge Sportmanagement und Betriebswirtschaftslehre k枚nnen echte Daten aus dem Sport das Lernerlebnis bereichern. Die Profidaten liefern Kontext, zeigen Komplexit盲t und Einschr盲nkungen 鈭� Dinge, die klassische Lehrmethoden nicht bieten k枚nnen. Die Studierenden lernen, zu beurteilen, was wirklich wichtig ist, ihre Entscheidungen fundiert zu begr眉nden und Kompromisse zu finden. Das sch盲rft das professionelle Urteilsverm枚gen, st盲rkt das Vertrauen in analytische Methoden und f枚rdert die F盲higkeit, Strategie und Entscheidungen klar zu kommunizieren. 鈥� Kompetenzen, die sich unmittelbar auf eine Karriere im Sportmanagement und in der Betriebswirtschaft 眉bertragen lassen.鈥�

Analyse von NHL-Szenarien mit 麻豆原创 Analytics Cloud

Die Studierenden befassen sich mit Fragestellungen wie:

• Was zeichnet die besten NHL-Torsch眉tzen aus?
• Hat der Schusswinkel einen Einfluss auf die Trefferquote?
• Welche NHL-Spieler f眉hren die Torj盲gerliste an? Und aus welchen Distanzen erzielen sie ihre Treffer?
• Welche Schussgeschwindigkeiten und Schusstechniken f眉hren zu den h枚chsten Trefferquoten?

Durch das Analysieren dieser Szenarien mit 麻豆原创 Analytics Cloud lernen die Studierenden, Visualisierungen zu interpretieren und Erkenntnisse aus Datens盲zten wirkungsvoll zu kommunizieren. So verbessern sie ihre F盲higkeiten, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und sch盲rfen ihr kritisches Denkverm枚gen.

Auch f眉r Lehrkr盲fte bietet die Plattform einen echten Mehrwert. Business Builders f枚rdert aktives Lernen im gro脽en Stil, indem es Lehrkr盲ften erm枚glicht, auch gr枚脽ere Gruppen effizient zu verwalten und zu bewerten 鈥� und dabei stets den 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber das Engagement der Studierenden zu behalten. Die Plattform vereinfacht die Notenvergabe, unterst眉tzt diskussionsbasiertes Lernen und macht sichtbar, wie Studierende mit Daten arbeiten.

Mit einem modernen, praxisnahen Lernerlebnis 鈥� weit dynamischer als blo脽e Folienpr盲sentationen 鈥� bringen Lehrkr盲fte praxisrelevante Inhalte in den H枚rsaal und steigern die Wirkung ihres Unterrichts.

麻豆原创 University Alliances arbeitet mit Bildungseinrichtungen weltweit zusammen

Die Rolle der 麻豆原创 in dieser Zusammenarbeit zeigt, wie stark sich das Unternehmen daf眉r einsetzt, Bildung und Kompetenzaufbau zu f枚rdern und Studierende auf die Arbeitswelt von morgen vorzubereiten. In einer sich schnell ver盲ndernden Welt, die von KI, Daten und digitaler Transformation gepr盲gt ist, ist der Zugang zu praxisnahen Lernwerkzeugen, die echte Kompetenzen vermitteln, unerl盲sslich. Im Rahmen des Programms 麻豆原创 University Alliances kooperiert 麻豆原创 weltweit mit Bildungseinrichtungen, um die Kluft zwischen akademischer Theorie und praktischer Anwendung zu 眉berbr眉cken.

鈥濪er Zugang zu Unternehmenssoftware und echten Daten ist entscheidend, um die Studierenden auf die Zukunft vorzubereiten鈥�, sagte Dr. Katharina Sch盲fer, Leiterin des Academic Partnership Program bei 麻豆原创. 鈥濵it kostenlosen Lernplattformen wie Business Builders erm枚glichen wir es Lehrenden, Enterprise Analytics direkt in den Unterricht zu integrieren und Studierenden dabei zu helfen, die F盲higkeitenzu entwickeln, die in vielen Branchen gefragt sind 鈥� gerade in einer Welt, in der Daten und KI den entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellen. Die Studierenden von heute brauchen mehr als konzeptionelles Verst盲ndnis. Sie ben枚tigen praktische Erfahrung mit echter Software und echten Daten. So gewinnen sie Selbstvertrauen und sind bereit f眉r den Eintritt in die Arbeitswelt.鈥�

Einer der P盲dagogen, der ma脽geblich an der Entwicklung dieses neuen Spiels mitwirkt, ist Prof. Olivier Caya von der University of Sherbrooke, der seine Perspektive sowohl als Fakult盲tsmitglied als auch als Fachmann beigesteuert hat.

Lernen in der Cloud

鈥濪as Besondere an diesem Lernerlebnis ist, dass alles in 麻豆原创 Analytics Cloud stattfindet 鈥� derselben L枚sung, die weltweit von Tausenden von Unternehmen genutzt wird鈥�, so Caya. 鈥濪adurch entsteht eine direkte Verbindung zwischen dem, was Studierende im H枚rsaal tun, und dem, was sie sp盲ter im Berufsleben erwartet. Sie arbeiten nicht mit realit盲tsferner Software, sondern entwickeln ihre F盲higkeiten mit genau den Werkzeugen, die auch in echten Gesch盲ftsumgebungen zum Einsatz kommen.鈥�

Das Ergebnis ist ein Lernerlebnis, das Spa脽 macht, interaktiv und praxisnah ist. P盲dagogen k枚nnen mit einer hochmodernen Plattform gl盲nzen, die Leidenschaft mit P盲dagogik verbindet, w盲hrend die Studierenden mit echter Software eines globalen Technologief眉hrers gefragte Kompetenzen aufbauen.

Business Builders steht Lehrenden und Studierenden kostenlos zur Verf眉gung und beinhaltet den Zugang zur 麻豆原创 Analytics Cloud. Das Angebot reicht von einsteigerfreundlichen Einf眉hrungen bis hin zu anspruchsvolleren analytischen Herausforderungen, die speziell auf Masterstudieng盲nge zugeschnitten sind.

Im Anschluss an Business Builders k枚nnen Studierende ihr analytisches Wissen 眉ber den weiter vertiefen. Dabei handelt es sich um eine kostenlose Lernplattform mit gef眉hrten Lerninhalten, 脺bungssystemen und bis zu zwei 麻豆原创-Zertifizierungsversuchen pro Jahr. So lassen sich die eigenen Karrierechancen noch gezielter ausbauen.

Bei Business Builders geht es im Kern darum, Begeisterung und Bildung zusammenzubringen. Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft macht 麻豆原创 analytisches Denken greifbar und einpr盲gsam 鈥� und r眉stet die Fachkr盲fte von morgen mit den F盲higkeiten, die heute am wichtigsten sind.

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ANYbotics, ein Schweizer Robotikunternehmen, hat sich in diesem Bereich mit der Vision befasst, eine sicherere Zukunft f眉r die industrielle Inspektion zu gestalten, in der Roboter als autonome Mitglieder des Inspektionsteams t盲tig sind und Inspektionsvorg盲nge in Instandhaltungs-Workflows integriert ausf眉hren. ANYbotics, ein Schweizer Robotikunternehmen, hat sich dieser Aufgabe verschrieben mit der Vision, eine sicherere Zukunft f眉r die industrielle Inspektion zu gestalten. Eine Zukunft, in der Roboter als autonome Mitglieder des Inspektionsteams agieren und Inspektionsvorg盲nge nahtlos in die Wartungsabl盲ufe der Anlagen integrieren. 

Diese Vision findet ihre konkrete Umsetzung in 鈥濧NYmal鈥�: einem vierbeinigen Inspektionsroboter, der speziell f眉r den Einsatz in der Schwerindustrie konzipiert wurde.

鈥濱m Gegensatz zu universellen Robotikplattformen ist ANYmal f眉r den Betrieb in 鈥瀏ro脽en, schmutzigen, staubigen und gef盲hrlichen鈥� Bereichen konzipiert鈥�, sagt Nicole Zingg, Director of Technology Partnerships bei ANYbotics. Orte, an denen Treppen, Korrosion, Hitze und unzuverl盲ssige Konnektivit盲t keine Ausnahmen sind, sondern Normalit盲t.

鈥濧ber Hardware鈥�, f眉gt Zingg hinzu, 鈥瀒st nur ein Teil des Puzzles, das ANYmal f眉r Kunden zum unentbehrlichen Helfer macht.鈥�

Inspektionsrobotik 鈥� es geht um Daten

鈥濿ir bauen eine Hardwareplattform鈥�, erkl盲rt Zingg, 鈥瀉ber bei der Inspektionsrobotik geht es in erster Linie um konsistente und verl盲ssliche Daten.鈥�

ANYmal navigiert selbst盲ndig durch Industrieanlagen und sammelt dabei Daten, die weit 眉ber das hinausgehen, was ein Mensch allein erfassen k枚nnte. Der Laufroboter f眉hrt nicht nur eine visuelle Pr眉fung durch. Seine Sensoren erfassen auch mulitmodale Daten. Mit W盲rmebildtechnik, Ultraschall und akustischen Sensoren ist er in der Lage, Leckstellen zu orten, Gaskonzentrationen zu messen und Anomalien zu erkennen. Diese Beobachtungen flie脽en in das ein, was ANYbotics als 鈥濱nspection Intelligence鈥� bezeichnet. Die gesammelten Daten liefern handlungsrelevante Informationen. Das Ergebnis: l盲ngere Betriebszeiten und Lebenszyklen der Anlagen und, was am wichtigsten ist, deutlich sicherere Arbeitsbedingungen f眉r die Menschen.

Der Einsatz von ANYmal kann weit reichende Auswirkungen auf die betrieblichen Abl盲ufe haben. 鈥濫in Kunde aus der Offshore-Windenergiebranche hat mit ANYmal s盲mtliche Inspektionen durchgef眉hrt und so die Notwendigkeit beseitigt, Personal monatelang auf eine abgelegene Plattform entsenden zu m眉ssen鈥�, sagt Zingg. Als schlie脽lich 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 Ausr眉stung dieser mitbringen musste. So konnten kostspielige und riskante Besuche vor Ort, die sonst nur auf Annahmen beruhen, vermieden werden.

F眉r ANYbotics gen眉gt es jedoch nicht, diese Informationen zur Verf眉gung zu stellen. Sie m眉ssen auch in die Softwaresysteme integriert werden, die bei den Kunden zum Einsatz kommen.

鈥濧NYbotics muss nativ in 麻豆原创-Umgebungen bereitgestellt werden.鈥�

In umfassenden Benutzerstudien stellte ANYbotics fest, dass viele Anlagenbetreiber, Verantwortliche f眉r Instandhaltung und Au脽endienstteams 麻豆原创 bereits in ihrem t盲glichen Gesch盲ftsbetrieb nutzen. Arbeitsauftr盲ge, Anlagenhistorie, Leistungstrends und Entscheidungen 鈭� all diese Daten durchlaufen 麻豆原创-Systeme. 鈥濿enn Kunden 麻豆原创 nutzen, muss ANYbotics nativ in 麻豆原创-Umgebungen bereitgestellt werden鈥�, erkl盲rt Zingg.

Mittlerweile suchte das Team des 麻豆原创-Projekts 鈥濫mbodied AI鈥� nach Robotikunternehmen, die mit 麻豆原创 zusammenarbeiten wollten. Bei diesem Projekt geht es darum, 麻豆原创 Business AI auf den physischen Betrieb auszuweiten. Hierzu werden Roboter mit kognitiven F盲higkeiten ausgestattet, sodass sie komplexe Aufgaben eigenst盲ndig ausf眉hren und dabei den allgemeinen Gesch盲ftskontext verstehen k枚nnen.

Es war eindeutig eine perfekte Erg盲nzung und hat beiden Unternehmen Vorteile gebracht.

Auf Systemseite sorgt ein durchg盲ngiger Digital Thread (digitaler Faden) daf眉r, dass die Erkenntnisse aus den Industrieinspektionen von ANYbotics nahtlos in die 麻豆原创-Systeme einflie脽en 鈥� und unterst眉tzt somit wichtige gesch盲ftliche und operative Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

Die direkte Integration von ANYmal in bekannte 麻豆原创-Workflows kann bei Endanwendern dazu beitragen, die Akzeptanz zu f枚rdern, denn bei bereits stark ausgelasteten Industriearbeitskr盲ften kann der Einsatz von Robotik Ber眉hrungs盲ngste hervorrufen. 鈥濨edenken in Bezug auf Arbeitsplatzsicherheit, Unterbrechung des Arbeitsablaufs und Komplexit盲t werden ge盲u脽ert. Doch wenn ANYmal in bekannte 麻豆原创-Workflows eingebunden wird, kann dies dazu beitragen, solche Bedenken zu entkr盲ften鈥�, erkl盲rt Zingg.

Roboter als Teil der Belegschaft

Der erste wichtige Integrationspunkt war . Anstatt nur menschliche Techniker zu entsenden, k枚nnen Kunden nun Arbeitsauftr盲ge direkt an ANYmal vergeben 鈥� genauso wie an jedes andere Mitglied des Au脽endienstteams. Der Roboter f眉hrt dann eigenst盲ndig Pr眉faufgaben aus, sammelt Daten und meldet die Ergebnisse direkt an das 麻豆原创-System des Unternehmens zur眉ck.

Urspr眉nglich wurde die Integration nur f眉r bestimmte Anlagen genutzt. Inzwischen wird sie 眉ber die 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) weiter ausgebaut. So k枚nnen die von den Robotern erzeugten Daten flexibel 眉berall dort bereitgestellt werden, wo Kunden sie in ihrer 麻豆原创-Landschaft ben枚tigen.

Das Ziel besteht nicht darin, den Menschen zu zwingen sich an die Roboter anzupassen, sondern die Roboter passen sich an die menschlichen Arbeitsabl盲ufe an. 鈥濧NYmal muss Daten in das 麻豆原创-System einstellen, genau wie menschliche Teammitglieder鈥�, betont Zingg. ANYmal wird zu einem weiteren Arbeiter im selben operativen Erfassungssystem.

鈥濸roject Embodied AI鈥� in der Praxis

Diese Kombination aus Robotertechnologie von ANYbotics und 麻豆原创 schl盲gt die Br眉cke zwischen physischen Abl盲ufen und Unternehmensanwendungen 鈥� und bringt das Ziel von 鈥濸roject Embodied AI鈥� konkret zum Ausdruck.

Auf 麻豆原创-Seite arbeiten KI-Agenten auf den Robotersystemen von ANYmal, um physische Aufgaben wie Sicherheitspr眉fungen auszuf眉hren.

Auf der Seite von ANYbotics ist ANYmal ein physisches Objekt, das sich durch den Raum bewegt, seine Umgebung wahrnimmt und die realen Einschr盲nkungen ber眉cksichtigt. ANYmal nutzt historische Daten und Zeitreihendaten von 麻豆原创, um fundierte Entscheidungen zu treffen 鈥� und bleibt selbst in Umgebungen ohne Verbindung v枚llig autonom.

鈥濵an darf nicht vergessen, dass ANYbotics die Kontrolle 眉ber das Verhalten und die Inspektionsausf眉hrung von ANYmal hat, w盲hrend 麻豆原创 die Kontrolle 眉ber den Gesch盲ftskontext wie Arbeitsauftr盲ge, Anlagendaten oder operative Priorit盲ten hat鈥�, sagt Zingg. Es ist der 麻豆原创-Gesch盲ftskontext, der bestimmt, wie die Erkenntnisse von ANYmal genutzt und umgesetzt werden, w盲hrend ANYbotics die physischen Interaktionen von ANYmal steuert.

Sicher und verantwortungsvoll skalieren

Weltweit sind heute bereits mehr als 200 ANYmal-Roboter im Einsatz und f眉hren Inspektionen in Schwerindustrieumgebungen durch, in denen ansonsten eine st盲ndige menschliche Pr盲senz erforderlich w盲re.

Sicherheit bleibt f眉r ANYbotics ein zentrales Anliegen. Bei jeder Bereitstellung werden umfangreiche Tests durchgef眉hrt, und es ist stets ein Servicetechniker vor Ort, der ANYmal hilft, sich mit seiner Umgebung vertraut zu machen und die Bediener in sicheren Betriebsabl盲ufen schult. ANYmal ist zwar auf eigenst盲ndiges Arbeiten ausgelegt, der Mensch bleibt dabei aber fest mit im Boot.

Ein Blick in die Zukunft: industrielle Inspektion via KI

Da viele Branchen mit Fachkr盲ftemangel und den Herausforderungen einer alternden Belegschaft k盲mpfen, geht nicht dokumentiertes Fachwissen nur allzu oft verloren. Mit autonomen Inspektionsrobotern wie ANYmal wird dieses Wissen erfasst und in Programme 眉berf眉hrt, die Tag f眉r Tag an mehreren Standorten ausgef眉hrt werden k枚nnen. Die gewonnenen Daten flie脽en in 麻豆原创 ein und werden so zu Unternehmensintelligenz, die unabh盲ngig von personellen Wechseln dauerhaft erhalten bleibt.

Die Partnerschaft von ANYbotics und 麻豆原创 zeigt, dass diese Kombination aus Robotik und Unternehmenssoftware einen schnellen 脺bergang von der experimentellen Phase zum Praxiseinsatz erm枚glicht.

In Zukunft wird die industrielle Inspektion KI-gest眉tzt ablaufen 鈥� nicht in Form entkoppelter Dashboards oder isolierter Maschinen, sondern als integriertes intelligentes System, in dem physische Roboter und digitale Workflows innerhalb der 麻豆原创-Landschaft nahtlos ineinandergreifen.

Roboter wie ANYmal werden k眉nftig keine Neuheiten mehr sein. Sie werden Kollegen sein 鈥� wenn auch mechanische Vierbeiner 鈥�, die menschliche F盲higkeiten auf Bereiche ausdehnen, die f眉r Menschen schon immer unzug盲nglich waren. Diese Roboter gestalten 鈭� gemeinsam mit 麻豆原创 鈭� eine Zukunft, in der Industrieinspektionen in schmutzigen, staubigen und gef盲hrlichen Umgebungen pr盲zise Daten liefern, die in gesch盲ftlich wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden.

Bild mit freundlicher Genehmigung von ANYbotics.

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Als Formel-1-Botschafter steht H盲kkinen f眉r die Werte, die Spitzenmotorsport und moderne Unternehmenstechnologie gleicherma脽en pr盲gen: Geschwindigkeit, Widerstandskraft, Teamgeist und der Anspruch, sich st盲ndig weiterzuentwickeln. Seine Pr盲senz auf der 麻豆原创 Sapphire verdeutlicht, wie eng Hochleistungsrennsport und die intelligente, datengetriebene Welt miteinander verkn眉pft sind 鈭� jene Welt, in der 麻豆原创 ihre Kunden Tag f眉r Tag begleitet.

Wo H枚chstleistung auf Innovation trifft

W盲hrend seiner Karriere in der Formel 1 wurde H盲kkinen bekannt f眉r seinen Fokus, sein strategisches Denken und seine F盲higkeit, unter Druck zu agieren 鈥� Qualit盲ten, die sich unmittelbar in der Arbeit der Services-and-Support-Organisation von 麻豆原创 widerspiegeln. Im Services and Support Center erleben die Teilnehmer, wie genau diese Prinzipien Unternehmen dabei unterst眉tzen, schneller zu handeln, souver盲n auf Ver盲nderungen zu reagieren und in einer zunehmend komplexen Umgebung einen Schritt voraus zu sein.   

H盲kkinen wird pers枚nliche Einblicke in seine Zeit an der Spitze des Motorsports gew盲hren und seine Erfahrungen teilen 鈥� von der Entscheidungsfindung in kritischen Situationen 眉ber die Bedeutung von Teamarbeit bis hin zur Rolle von Daten und Technologie, wenn es um Spitzenleistung geht.

Die Highlights der 麻豆原创 Sapphire 2026

Besucher des Services and Support Center d眉rfen sich auf exklusive Angebote freuen:

• Erleben Sie H盲kkinen live im Formel-Eins-Rennsimulator beim Race of Legends.
  • 13. Mai in Orlando um 13:00 Uhr
  • 20. Mai in Madrid um 11:30 Uhr und 13:30 Uhr
• Besuchen Sie die Live-Sessions mit Mitgliedern des Mercedes聽AMG Petronas聽F1聽Teams.
  • 13. Mai in Orlando mit Michael Taylor um 11:30 Uhr ()
  • 20. Mai in Madrid mit Laura Goodrick um 11:00 Uhr ()
• Freuen Sie sich auf exklusive Interviews mit H盲kkinen.
  • 13. Mai um 10.30 Uhr in Orlando ()
  • 20. Mai in Madrid um 14:00 Uhr ()

Ein einzigartiges Erlebnis mit 麻豆原创 Services and Support

Das Services and Support Center auf der 麻豆原创 Sapphire ist der zentrale Anlaufpunkt f眉r Inspiration und Austausch. Mit H盲kkinen vor Ort erwartet die Teilnehmer ein Programm aus spannenden Vortr盲gen, praxisnahen Einblicken und interaktiven Erlebnissen. Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung von Spitzenleistung im Motorsport mit innovativen Gesch盲ftsl枚sungen 鈥� erm枚glicht durch die Services-and-Support-Organisation von 麻豆原创.

Seien Sie dabei! Vor Ort in Orlando oder Madrid.

Ob bei der 麻豆原创 Sapphire in Orlando oder in Madrid 鈥� Dies ist eine einmalige Gelegenheit, eine der gr枚脽ten Legenden der Formel-1-Geschichte hautnah zu erleben und zu erfahren, wie 麻豆原创 Unternehmen dabei unterst眉tzt, H枚chstleistungen zu erreichen.

Verpassen Sie die Chance nicht. Treffen Sie H盲kkinen im Services and Support Center. Dort erfahren Sie, wie die Erfolgsmentalit盲t eines Weltmeisters eine entscheidende Rolle bei Ihrer  Unternehmenstransformation spielen kann.

脺bernehmen Sie unsere Veranstaltungstermine in Ihre pers枚nliche Agenda:

• 麻豆原创 Sapphire 2026 Orlando聽
• 麻豆原创 Sapphire 2026 Madrid聽

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Als einer der innovativsten Clubs der Bundesliga arbeitet die TSG Hoffenheim eng mit 麻豆原创 in einem Co-Innovation-Ansatz zusammen, um neue KI-Funktionen innerhalb von zu erproben. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, wie K眉nstliche Intelligenz zentrale Bereiche im Fu脽ball, wie Scouting und Videoanalyse, sinnvoll unterst眉tzen kann.

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Neue Wege im Scouting mit generativer KI

Scouting spielt f眉r die TSG Hoffenheim eine Schl眉sselrolle. Gleichzeitig geh枚rt dieser Bereich zu den datenintensivsten Aufgaben im Profifu脽ball. Spielerbeurteilungen bestehen oft aus zahlreichen Einzelbeobachtungen, detaillierten Berichten und Einsch盲tzungen, die am Ende zu einem klaren Gesamtbild zusammengef眉hrt werden m眉ssen.

Genau hier setzen die TSG und 麻豆原创 im Rahmen ihrer Co-Innovation an. Aktuell wird in 麻豆原创 Sports One mit KI-gest眉tzten Scouting-Zusammenfassungen experimentiert. Erste Prototypen zeigen, wie 麻豆原创 Joule genutzt werden kann, um Fragen in nat眉rlicher Sprache zu stellen und darauf KI-generierte Antworten zu erhalten. Diese helfen dabei, lange, unstrukturierte Texte schnell auf den Punkt zu bringen, etwa mit Blick auf wiederkehrende St盲rken, Schw盲chen oder Spieltendenzen eines Spielers.

Scouts k枚nnen zum Beispiel Fragen stellen wie:

• 鈥濿ie gut ist Spieler X darin, Torchancen zu kreieren?鈥�
• 鈥濬asse die wichtigsten Beobachtungen aus den Scouting鈥態erichten zu Spieler X aus dem Jahr 2026 zusammen.鈥�
• 鈥濿as sind die gr枚脽ten St盲rken und Schw盲chen von Spieler X?鈥�

Derzeit wird gepr眉ft, wie stark diese Funktionen den manuellen Aufwand bei der Auswertung reduzieren und zugleich f眉r mehr Vergleichbarkeit und Konsistenz in Spielerbewertungen sorgen k枚nnen. Ziel ist es, bessere und fundiertere Entscheidungen sowohl im Nachwuchs鈥� als auch im Profiscouting zu erm枚glichen. Die TSG Hoffenheim bringt dabei aktiv ihre Erfahrung aus der t盲glichen Scouting-Arbeit ein, damit sich die L枚sung an den realen Anforderungen moderner Scouting-Herausforderungen orientiert.

AI-assisted Scene Finder: Videoanalyse schneller auf den Punkt gebracht

Auch die Videoanalyse z盲hlt weiterhin zu den zeit- und ressourcenintensivsten Prozessen im Profifu脽ball. Gemeinsam mit 麻豆原创 und AWS Professional Services arbeitet die TSG Hoffenheim derzeit an einem KI-gest眉tzten Konzept zur Spielszenensuche und testet dieses in der Praxis. Die Idee des AI-assisted Scene Finder: Analysten sollen relevante Spielszenen einfacher und schneller finden k枚nnen, indem sie in nat眉rlicher Sprache beschreiben, wonach sie suchen.

Statt sich m眉hsam durch lange Videoaufnahmen zu klicken, k枚nnen sie zum Beispiel fragen: 鈥瀂eige Konter nach Ballgewinn, die in einem Torschuss endeten.鈥�

Das System liefert innerhalb weniger Sekunden passende Sequenzen.

F眉r einen Club wie die TSG Hoffenheim steckt darin gro脽es Potenzial: weniger Zeitaufwand f眉r die manuelle Videosuche, eine fokussierte taktische Vorbereitung und eine noch engere Zusammenarbeit zwischen Analyse鈥� und Trainerteam.

Innovation gemeinsam gestalten

鈥濽nsere Partnerschaft mit 麻豆原创 geht 眉ber die blo脽e Einf眉hrung neuer Technologien hinaus鈥�, sagt Timo Gross, Head of Football Intelligence bei der TSG Hoffenheim. 鈥濫s geht uns um echte Co-Innovation. Wir bringen unsere praktische Erfahrung aus dem Fu脽ballalltag ein und kombinieren sie mit der 麻豆原创-Expertise in den Bereichen Enterprise-KI und cloud-basierten Sporttechnologien. Durch den engen Austausch und das Testen neuer Ideen gestalten wir aktiv die n盲chste Generation von KI-Funktionen in 麻豆原创 Sports One mit.鈥�

Mit intelligentem Scouting, Erkenntnissen aus nat眉rlicher Sprachverarbeitung und automatisierter Videosuche entwickelt sich die Fu脽ballanalyse rasant weiter. K眉nstliche Intelligenz wird im Profisport auch in Zukunft noch wichtiger werden. 麻豆原创 und die TSG Hoffenheim vertiefen ihre Zusammenarbeit mit dem Ziel, Leistung zu steigern, Prozesse zu vereinfachen und neue strategische Vorteile zu erschlie脽en.

Copyright Bilder: 漏 TSG Hoffenheim

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SafetyGuard鈥痚ntstand innerhalb von 12 Wochen im Rahmen der鈥疍igital Product School鈥�, in der Teams von ausgew盲hlten Studierenden an realen Herausforderungen arbeiten, wurde vom studentischen Team鈥疢IDAS鈥痝emeinsam mit dem鈥槎乖� Research & Innovation Team鈥痚ntwickelt. Das Projekt veranschaulicht, wie aus standort眉bergreifender Zusammenarbeit mit dem 脰kosystem in kurzer Zeit ein Prototyp entstehen kann, der konkrete Impulse f眉r die Produktentwicklung bei 麻豆原创 liefert. 

Embodied AI als gemeinsamer Innovationsschwerpunkt 

Ziel des Projekts war es, Anwendungsf盲lle zu identifizieren, in denen sich Robotik und KI nahtlos in Gesch盲ftsprozesse integrieren lassen. Basierend auf Recherchen und Nutzerstudien erkannte das Team鈥疢IDAS鈥痙ie zuverl盲ssige Erkennung und Dokumentation von Sicherheitsrisiken als vielversprechenden Anwendungsfall. 

Sicherheitspr眉fungen sind in vielen Branchen unverzichtbar 鈥� doch oft zeitintensiv und fehleranf盲llig. Genau hier setzt鈥疭afetyGuard鈥痑n: Mit KI und autonomen Robotern (Embodied AI) werden Inspektionen effizienter, schneller und zuverl盲ssiger 鈥� ohne zus盲tzliche Belastung f眉r Mitarbeitende. 

Embodied AI鈥�� die intelligente Verbindung von KI mit physischen Robotersystemen 鈥� ist ein zentrales Zukunftsfeld f眉r 麻豆原创.  

Technologisch basiert鈥疭afetyGuard鈥痑uf modularer Robotik und KI-gest眉tzter Autonomie. Roboter, etwa Drohnen oder humanoide Systeme, k枚nnen Arbeitsbereiche selbstst盲ndig 眉berpr眉fen. Ein spezialisiertes KI-Modell erkennt beispielsweise fehlende Schutzausr眉stung und dokumentiert sicherheitsrelevante Vorf盲lle automatisch. Die Inspektionen lassen sich parallel zu anderen Aufgaben wie Materialtransport oder Anlagen眉berwachung durchf眉hren 鈥� ein Ansatz, der Effizienzgewinne mit einem h枚heren Sicherheitsniveau verbindet. 

鈥濻afetyGuard鈥痾eigt, wie wirkungsvoll unser鈥疎cosystemAnsatz ist: Ein 麻豆原创Team aus Potsdam und ein M眉nchner Studierendenteam haben in k眉rzester Zeit gemeinsam鈥痚inen Prototypen鈥痚ntwickelt, der reale Produktentwicklungen beeinflusst鈥�, sagt Tobias鈥疪iasanow, Head鈥痮f鈥疎cosystem鈥疍evelopment bei 麻豆原创 Labs Germany. 鈥濭enau so鈥痸erstehen wir鈥疎cosystem鈥疍evelopment bei 麻豆原创.鈥溾��&苍产蝉辫;

F眉r 麻豆原创 ist das Projekt auch strategisch relevant.鈥疭afetyGuard鈥痝reift reale industrielle Anforderungen auf und erg盲nzt bestehende L枚sungen im Bereich鈥疎nvironment, Health & Safety Management. Perspektivisch k枚nnte der Ansatz in das 麻豆原创-Portfolio einflie脽en und damit den Weg von der Idee zum Produkt weiter verk眉rzen. 

Programme, die Wirkung zeigen 

In den Programmen von UTUM sind inzwischen鈥�13 Prototypen f眉r 麻豆原创鈥痚ntstanden 鈥� alle in enger Zusammenarbeit mit 麻豆原创-Produktbereichen und mit direktem Bezug zu den jeweiligen Roadmaps. 

• Innovation Sprint: Studierende arbeiten innerhalb einer Woche an Prototypen f眉r konkrete Fragestellungen. Beim letzten Sprint zum Thema鈥�鈥濬uture of Retail with 麻豆原创 Joule鈥�鈥痚ntstanden f眉nf solcher Prototypen, darunter L枚sungen f眉r intelligente Bestandsoptimierung, virtuelle Regalkontrollen und Assistenzsysteme f眉r den Einzelhandel. 
• Digital Product School: Studierende entwickeln 眉ber zw枚lf Wochen hinweg lauff盲hige Software-Prototypen. Ein Beispiel ist鈥疌arbon Data Exchange, eine Funktion, die heute Teil des鈥槎乖� Sustainability Control Tower鈥痠st. Ein weiteres Beispiel ist eine Anwendung, die Entwickler:innen den Zugang zur umfangreichen Dokumentation von鈥槎乖� Field Service Management鈥痚rleichtert. Statt lange zu recherchieren, k枚nnen sie ihre Fragen an einen Chatbot richten und erhalten passende Antworten inklusive Codebeispielen und Verweisen auf die entsprechenden Dokumentationsstellen. 
• Multi-Stakeholder-Projekte: Weitere Prototypen entstanden in l盲ngerfristigen Programmen wie dem鈥疍igital Hub Mobility鈥痮der der鈥疌ircular Republic. Diese Programme bringen Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen 眉ber mehrere Monate zusammen und erm枚glichen 麻豆原创, Innovationen fr眉hzeitig in realen Kunden- und Partnerumgebungen zu erproben. 

Schnelle Ergebnisse durch Co-Innovation 

Die Zusammenarbeit zwischen 麻豆原创 und UTUM zeigt, wie schnell aus Ideen greifbare Resultate entstehen k枚nnen. Studierende, Forschende und 麻豆原创-Teams arbeiten eng zusammen und verbinden wissenschaftliche Ans盲tze mit konkreten industriellen Herausforderungen.鈥疭afetyGuard鈥痠st ein Beispiel daf眉r, wie Innovation im Bereich鈥疎mbodied AI鈥痚ntsteht und wie verschiedene Disziplinen voneinander profitieren. 

鈥濻afetyGuard鈥痙emonstriert die Erweiterbarkeit von 麻豆原创s Ansatz f眉r鈥疎mbodied鈥疉I.鈥槎乖粹�檚鈥疎mbodied鈥疉I Layer integriert den Gesch盲ftskontext und l枚st Aktionen 眉ber die gesamte Suite hinweg aus. Das KI-native, herstellerunabh盲ngige Design ist 眉ber verschiedene Anwendungsf盲lle hinweg skalierbar und erm枚glicht Multitasking,鈥痚twa鈥痺enn鈥疪oboter Sicherheitsvorf盲lle bearbeiten und gleichzeitig weitere Aufgaben wie Anlageninspektionen durchf眉hren.鈥疭afetyGuard鈥痙ient 麻豆原创 als Proof Point f眉r den Mehrwert des Einsatzes kognitiver Robotik in Sicherheitsanwendungen鈥� 

Adelya鈥疐atykhova und Dr.鈥乽kasz鈥疧strowski, Initiatoren und Betreuer der Challenge f眉r Studierende

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W盲hrend der Einsatz smarter Werkzeuge und Prozesse bei den Big Playern der Branche zunehmend zur Selbstverst盲ndlichkeit wird, wagen sich auch immer mehr kleine und mittelst盲ndische Gro脽h盲ndler an das Thema KI heran. Und das ist auch gut so, findet Stefan Binkowski, Vice President Retail & Wholesale Advisory bei 麻豆原创: 鈥濳I hilft, Prozesse zu automatisieren, Kosten zu kontrollieren, Planungsprozesse zu sch盲rfen und Lieferketten widerstandsf盲higer aufzustellen 鈥� und ist damit im Gro脽handel ein Wettbewerbsfaktor, dem sich auch kleinere Akteure langfristig nicht entziehen k枚nnen鈥�, sagt der Einzel- und Gro脽handelsexperte.

Zentrale Einsatzfelder f眉r KI im Gro脽handel

Ansatzpunkte f眉r den KI-Einsatz im Gro脽handel gibt es zuhauf. Folgende 5 Beispiele zeigen, was heute schon m枚glich ist:

1. Prozessautomatisierung
   Von der Stammdatenpflege bis zur Rechnungsabwicklung: Im Gro脽handel sind etliche Abl盲ufe nach wie vor manuell gepr盲gt. Dass es auch anders geht, beweist beispielsweise 麻豆原创-Partner Plato: 鈥濽nsere KI-gest眉tzte Plattform wurde speziell f眉r Gro脽handelsunternehmen entwickelt und automatisiert zeitraubende Aufgaben wie die Angebots- und Auftragserfassung oder Routine-Reportings鈥�, sagt Plato CEO Benedikt Nolte.
   
   Dar眉ber hinaus unterst眉tzt der KI-Copilot Joule den Gro脽handel mit einer kontinuierlich wachsenden Zahl intelligenter KI-Anwendungsf盲lle. Beispiel gef盲llig? Mit dem Expiring Price Handling-Feature lassen sich auslaufende Preise systematisch erkennen und automatisiert weiterverarbeiten. Wer lieber eigene Automatisierungsl枚sungen entwickeln will, kann daf眉r auf die Low-Code/No-Code-L枚sung 麻豆原创 Build Process Automation zur眉ckgreifen. Sie kombiniert Robotic Process Automation, Workflow-Management und KI f眉r eine intelligente Automatisierung individueller Prozesse.
   
2. Stammdatenmanagement
   鈥濷hne konsistente Daten bleibt jede Automatisierung St眉ckwerk鈥�, sagt 麻豆原创-Experte Stefan Binkowski. 麻豆原创 bietet Gro脽h盲ndlern unterschiedliche Hebel f眉r eine effiziente Steuerung und intelligente Nutzung ihrer Datenbest盲nde: 麻豆原创 Master Data Governance dient dabei als zentrale Instanz f眉r Pflege und Verteilung von Stammdaten. 麻豆原创 Business AI erg盲nzt diese um intelligente Pr眉fungen und Datenanreicherung, 麻豆原创 Business Data Cloud f眉hrt letztlich Informationen aus unterschiedlichen Quellen konsistent zusammen. 鈥濪as ist einerseits eine zentrale Voraussetzung f眉r intelligente Gro脽handelsprozesse, gew盲hrleistet andererseits aber auch, dass operative Abl盲ufe und Entscheidungen auf denselben, konsistenten Daten basieren鈥�, so Binkowski.
   
3. Vertrieb
   Um Kundenanfragen zu 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟en, Preisen oder Produktspezifikationen zu beantworten, m眉ssen Vertriebsmitarbeitende ben枚tigte Daten meist m眉hsam aus unterschiedlichen Systemen zusammensuchen. 鈥濫in zeitaufw盲ndiger Vorgang, der heute bei uns zum Gl眉ck Schnee von gestern ist鈥�, sagt Jacob Meesenburg, E-Commerce-Manager bei der Meesenburg Gruppe. Der Bauhandwerksgro脽h盲ndler hat seine Vertriebsmitarbeitenden mit einem Agenten im Westentaschenformat ausgestattet. Er basiert auf einer intelligenten App von 麻豆原创-Partner Plato, die nicht nur ben枚tigte Informationen aus den entsprechenden 麻豆原创-Anwendungen ausliest, sondern direkt auch potenzielle Cross- und Upselling-Potenziale aufzeigt. 鈥濱m Schnitt gewinnen unsere Vertriebler dadurch bis zu eine Stunde Zeit, in der sie weitere Kunden besuchen k枚nnen鈥�, so Meesenburg.
   
   Zugleich verankert 麻豆原创 dynamische Preislogiken direkt im Vertriebsprozess: Kundenspezifische Konditionen, Kosten und 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟en laufen in L枚sungen wie 麻豆原创 Commerce Cloud und 麻豆原创 S/4HANA zusammen, w盲hrend 麻豆原创 Business AI diese Daten auswertet und Preisimpulse ableitet. Die Folge: Anpassungen werden automatisch und in Echtzeit in Angebot und Bestellung 眉bernommen.
   
4. Logistik
   Warenverwaltung und Bedarfsplanung z盲hlen zu den wichtigsten Steuerungsinstrumenten im Gro脽handel. 鈥濧ngesichts immer komplexerer und umfangreicher Produktportfolios sto脽en manuelle Prozesse hier zunehmend an Grenzen鈥�, wei脽 Logistikspezialistin Katharina Glock vom Forschungszentrum Informatik in Karlsruhe. Auch deshalb werde beim Bau neuer Logistikzentren intelligente Intralogistik heute von Beginn an mitgedacht. In bestehenden L盲gern stellt beispielsweise das Zusammenspiel von 麻豆原创 Extended Warehouse Management (EWM) und 麻豆原创 Integrated Business Planning schon heute wichtige Weichen, um Arbeitslast, Auftragslage und Personalplanung intelligent zu steuern.
   
   鈥濫s muss gar nicht immer gleich die vollautomatisierte End2End-L枚sung sein鈥�, sagt Logistik-Expertin Glock. Gerade in der Transportlogistik lasse sich auch mit 鈥瀔leinen鈥� Schritten und sehr einfachen Mitteln viel bewirken. 鈥濫twa durch das intelligente Zuweisen von Toren an Transportdienstleister. Dadurch verringern sich Warte- und Standzeiten vor den Lagern deutlich.鈥�
   
5. Kundenservice
   Viele Gro脽h盲ndler sind nahtlos in die Gesch盲ftsprozesse ihrer Kunden eingebunden 鈥� und k枚nnen sich dementsprechend bei Lieferterminen, Preisen und 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟en keine Ausrutscher leisten. Schlie脽lich k枚nnten diese im schlimmsten Fall die Betriebsf盲higkeit des Kunden gef盲hrden. Zuverl盲ssiger Service wird damit zum zentraler Wettbewerbsfaktor.
   
   鈥濬眉r Gro脽h盲ndler ein Grund mehr, intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten zu etablieren鈥�, ist Stefan Binkowski 眉berzeugt. Denn smarten Agenten erm枚glichen eine Kundenbetreuung rund um die Uhr und liefern auf Knopfdruck ben枚tigte Informationen zu Produkten, Lieferzeiten oder Auftragsstatus. 麻豆原创 Conversational AI schafft die technologische Grundlage f眉r die Entwicklung und Integration entsprechender L枚sungen: Damit lassen sich Anfragen direkt mit den zugrunde liegenden Systemen wie 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Commerce Cloud oder CRM verkn眉pfen, sodass Antworten auf Basis aktueller Transaktions- und Stammdaten generiert werden.

KI als integraler Bestandteil von Gro脽handelsprozessen

Und das sind nur einige Beispiele, wie KI im Gro脽handel zu mehr Effizienz- und Qualit盲t beitr盲gt. 鈥濪en gr枚脽ten Nutzen entfaltet KI, wenn sie zum integralen Bestandteil der Prozessarchitektur wird鈥�, sagt Einzel- und Gro脽handelsexperte Stefan Binkowski. Die integrierte Architektur aus 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Business AI und 麻豆原创 Business Data Cloud schafft daf眉r die besten Voraussetzungen. Denn sie verbindet Anwendungen, Daten und Business AI 眉ber Bereichs- und Prozessgrenzen hinweg. 鈥濪aten, Prozesse und KI stehen also nicht l盲nger nebeneinander, sondern wirken aktiv zusammen鈥�, res眉miert Binkowski. 鈥濪amit wird KI vom reinen Analysewerkzeug zum Kernbestandteil des operativen Gro脽handelsgesch盲fts.鈥�

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Sechs Teams k盲mpfen um die h枚chste Mitarbeiterauszeichnung bei 麻豆原创: den Hasso Plattner Founders鈥� Award (HPFA). Der HPFA erh盲lt ab diesem Jahr eine st盲rkere thematische Ausrichtung. Es gibt nun zwei Kategorien: 鈥濻caling Innovation鈥� und 鈥濫merging Ideas鈥�. Beide bilden verschiedene zukunftsweisende Denkans盲tze ab und die verschiedenen Wege, auf denen Innovation den Erfolg der 麻豆原创 vorantreibt. Das diesj盲hrige Motto der Auszeichnung lautet KI.

Auch dieses Jahr stellt 麻豆原创 News alle Finalisten und ihre Beitr盲ge vor. Wir beginnen mit der ersten Kategorie 鈥濻caling Innovation鈥� (Skalierung von Innovationen). Hier werden Projektteams ausgezeichnet, deren wegweisende Innovationen perfekt auf die strategischen Priorit盲ten von 麻豆原创 ausgerichtet sind und einen messbaren, nachhaltigen Erfolg f眉r das Unternehmen bedeuten. Die Gewinner werden im Rahmen der Preisverleihung am 26. M盲rz 2026 bekannt gegeben.

 麻豆原创 Joule for Developers, ABAP AI capabilities

W盲hrend Unternehmen weltweit den Umstieg auf 麻豆原创 S/4HANA vorantreiben, bleibt eine Tatsache bestehen: ABAP ist nach wie vor das R眉ckgrat der 麻豆原创-Technologie und der darauf basierenden, unternehmenskritischen Gesch盲ftsprozesse. Entwicklern dieser zentralen Technologie fehlten jedoch bislang moderne, KI-gest眉tzte Tools, die in anderen Programmier-脰kosystemen l盲ngst zum Standard geh枚ren 鈥� eine Diskrepanz, die sich bei gro脽en Transformationsprojekten noch versch盲rft.

Genau diese L眉cke schlie脽t 麻豆原创 Joule for Developers mit seinen KI-Funktionen f眉r die ABAP-Entwicklung. Als Teil des breit gef盲cherten 麻豆原创-Joule-Portfolios f眉r generative KI stellt diese L枚sung den Entwicklungsteams direkt in ihrer Arbeitsumgebung KI-Funktionen bereit, die exakt auf die ABAP-Entwicklung abgestimmt sind. Damit werden die Prozesse rund um das Erstellen, Verstehen und Pflegen von ABAP-Code modernisiert, um das Innovationstempo im Unternehmen deutlich zu steigern.

麻豆原创 Joule for Developers,  ABAP AI capabilities, ist direkt in die ABAP-Entwicklungswerkzeuge integriert. Die L枚sung unterst眉tzt Entwicklungsteams mit einem hybriden Ansatz. Dieser kombiniert ein gro脽es Sprachmodell (Large Language Model, LLM), das von 麻豆原创-Datenwissenschaftlern mit Millionen von ABAP-Codezeilen trainiert wurde, mit Gesch盲ftsmodellen, die mit Kontext aus jahrzehntelanger 麻豆原创-Expertise angereichert sind. Entwicklungsteams stehen spezielle Funktionen f眉r ihre t盲glichen Aufgaben zur Verf眉gung. Dazu z盲hlen vorausschauende Code-Vervollst盲ndigung, die Generierung von Modultests, Echtzeit-Erl盲uterungen und Chat-basierte Unterst眉tzung. All diese Funktionen tragen dazu bei, ihre Produktivit盲t und Zufriedenheit erheblich zu steigern.

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Erg盲nzend dazu setzt ABAP AI f眉r die Migration von kundeneigenen Entwicklungen neue Ma脽st盲be f眉r die Bew盲ltigung der komplexen Aufgabe, 盲lteren kundeneigenen Code von 麻豆原创 ERP Central Component auf 麻豆原创 S/4HANA umzustellen. Wof眉r einmal wochenlange manuelle Analyse erforderlich war, dauert nun nur noch wenige Stunden. Die KI erl盲utert die Logik im Altsystem, hebt die erforderlichen Anpassungen hervor und generiert Migrationsvorschl盲ge. Die in die Anwendung f眉r die Migration von kundeneigenen Entwicklungen auf 麻豆原创 BTP integrierte L枚sung erm枚glicht es der Projektleitung und Beratern, den Umfang von Arbeitspaketen und die Zeitpl盲ne f眉r Projekte zur Migration von Kundencode deutlich pr盲ziser festzulegen.

Tausende von Entwicklern bei mehr als 280 Kunden und 470 Partnern sowie 6.500 interne ABAP-Entwickler nutzen bereits die KI-Funktionen f眉r die ABAP-Entwicklung von 麻豆原创 Joule for Developers, wobei die L枚sung bei der 麻豆原创 und im gesamten Partnernetz immer h盲ufiger eingesetzt wird. Das Projekt wurde 2023 als Proof of Concept gestartet und war 2025 f眉r Unternehmen verf眉gbar. Es ist ein Beleg daf眉r, was durch eine organisations眉bergreifende Zusammenarbeit zwischen ABAP-, KI- und 麻豆原创-S/4HANA-Teams erreicht werden kann 鈥� mit der Integration von Innovationen in eine der wichtigsten Entwickler-Communitys von 麻豆原创.

Teamleiterin Jasmin Gruschke, KI-Architektin und Projektexpertin, beschreibt den besonderen Teamgeist: 鈥濭eb眉ndelt in einer gemeinsamen Vision und Engagement f眉r den Kunden ist unsere geballte Energie in die Realisierung einer au脽ergew枚hnlichen Idee geflossen. Damit haben wir gezeigt, dass wir vision盲re Konzepte zusammen in etwas Bemerkenswertes umsetzen k枚nnen.鈥�

麻豆原创 Document AI

Die zunehmende Datenflut stellt eine immer gr枚脽ere Herausforderung f眉r Unternehmen dar, die sich in ausufernden unstrukturierten Gesch盲ftsdokumenten manifestiert. Von Rechnungen und Bestellungen bis hin zu Vertr盲gen und Versandpapieren 鈥� Unternehmen ertrinken in Daten, die eine zeitaufwendige manuelle Bearbeitung erfordern. 麻豆原创 Document AI bew盲ltigt diese Herausforderung, indem es ver盲ndert, wie Unternehmen dokumentbasierte Daten extrahieren, verarbeiten und damit umgehen.

Mittlerweile setzen 眉ber 30.000 Kunden auf die L枚sung, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten, mit nahtloser Integration in die 麻豆原创-Kernanwendungen. 麻豆原创 Document AI bietet unternehmensgerechte Automatisierung ohne kostspielige Integrationen oder umfangreiches Modelltraining, sodass Unternehmen Workflows beschleunigen, Fehler reduzieren und die Entscheidungsfindung umfassend verbessern k枚nnen. Reale Kundendaten zeigen die konkreten Auswirkungen: Die automatisierte Dokumentenverarbeitung auf Basis von 麻豆原创 Document AI generiert einen j盲hrlichen Wert von sch盲tzungsweise 2,6 Mrd. 鈧�.

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麻豆原创 Document AI ist nun nativ in 32 Gesch盲ftsprozesse in 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Business Network, 麻豆原创 Concur, 麻豆原创 Fieldglass, 麻豆原创 SuccessFactors, 麻豆原创 Customer Experience und 麻豆原创 BTP integriert. Dutzende weitere Anwendungsf盲lle befinden sich in der Entwicklung. Diese nahtlose Integration von 鈥瀉llt盲glicher KI鈥� in Produkte, die bereits von Kunden verwendet werden, leistet einen wichtigen Beitrag zur Akzeptanz bei den Bestandskunden der 麻豆原创 auf der ganzen Welt.

Die Technologie hinter der L枚sung setzt neue Branchenstandards. 麻豆原创 war eines der ersten Unternehmen, die auf die Innovation der schemabasierten Zero-Shot-Dokumentenverarbeitung setzten: einen Ansatz, durch den KI-Systeme komplexe Dokumente ohne spezielles Training verstehen k枚nnen. Dies wird nun im gesamten KI-Partnernetz gro脽fl盲chig genutzt. Bereits vor dem Aufkommen gro脽er Sprachmodelle waren 麻豆原创-Forscher Vorreiter in diesem Bereich mit preisgekr枚nten und zukunftsweisenden Artikeln zu beispielsweise CharGrid, BERTgrid und Charmer. Diese KI-Methoden sollen Computern helfen, Dokumente zu verstehen.

Das Team entwickelt weiterhin Innovationen mit KI, die sofort aus Benutzerfeedback lernt, Dokumente visuell 鈥瀞ieht鈥� und interpretiert und Inhalte gut genug versteht, um intelligente Ma脽nahmen zu ergreifen. Die generativen KI-Modelle der n盲chsten Generation unterst眉tzen nun mehr als 110 Sprachen. Durch diese Innovationen hat sich die Plattformnutzung auf der 麻豆原创 BTP f眉r die benutzerdefinierte Dokumentautomatisierung seit 2020 um das 285-Fache erh枚ht. Dies zeigt, dass Entwickler weltweit diese Technologie nutzen, um Gesch盲ftsprozesse zu optimieren. Im n盲chsten Schritt wird 麻豆原创 Document AI wiederverwendbare Tools einf眉hren, mit denen KI-Agenten komplexe Dokumenten-Workflows branchen眉bergreifend abwickeln k枚nnen. Da unstrukturierte Daten und unterschiedliche Dokumenttypen f眉r Gesch盲ftsprozesse immer wichtiger werden, ist die Nachfrage nach intelligenteren, schnelleren und anpassungsf盲higeren L枚sungen zum Verstehen von Dokumenten so hoch wie noch nie.

Tobias Weller, Chief Product Owner und Teamleiter, erkl盲rt: 鈥濿ir haben 麻豆原创 Document AI entwickelt, um messbaren Mehrwert f眉r Unternehmen auf globaler Ebene zu schaffen 鈥� sicher, verantwortungsbewusst und integriert in allt盲gliche Prozesse. Dies ist ein Beleg f眉r die F盲higkeit der 麻豆原创, KI in gro脽em Ma脽stab umzusetzen.鈥�

SuccessFactors Learning: GenAI Content Generation

Mit KI, die den Arbeitsalltag in beispielloser Geschwindigkeit umgestaltet, stehen Unternehmen vor einer doppelten Herausforderung: der Notwendigkeit neuer Kompetenzen und 眉berw盲ltigenden Mengen an Daten. SuccessFactors Learning: GenAI Content Generation ist eine bahnbrechende Funktion, mit der die Erstellung von Lerninhalten im gesamten Unternehmen optimiert, beschleunigt und skaliert werden kann.

Die neue Funktion nutzt modernste gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), um einfache Prompts oder hochgeladene Dateien im Handumdrehen in vollst盲ndige, konforme Lernangebote umzuwandeln. Wof眉r zuvor Tage, Wochen oder gar Monate erforderlich waren, ist nun nahezu sofort umsetzbar. Das System generiert Lehrpl盲ne, Quizfragen, interaktive Elemente, Zusammenfassungen und Bewertungen 鈥� und alles ist auf die Benutzereingaben und den Unternehmenskontext zugeschnitten.

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Eine wichtige Innovation liegt in der Multi-LLM-Koordination, die eine dynamische Auswahl und Kombination spezialisierter Modelle erm枚glicht. Dies stellt eine hohe Pr盲zision, Dom盲nenrelevanz und unternehmensweite Content-Governance sicher. Mithilfe mehrsprachiger 脺bersetzungen in Echtzeit k枚nnen Schulungsteams globale Kurse gleichzeitig starten, w盲hrend die KI-basierte Kompetenzextraktion Inhalte automatisch an Personalentwicklungs-Strategien ausrichtet.

Erste Analysen zeigen, dass Unternehmen Lerninhalte f眉nfmal schneller erstellen k枚nnen. Dies sorgt f眉r drastische Kostensenkungen und versetzt Teams in die Lage, schneller auf sich 盲ndernde Qualifikationsanforderungen zu reagieren. Fachexperten im gesamten Unternehmen k枚nnen nun Inhalte erstellen und Wissen effektiver austauschen 鈥� ohne dass Fachkenntnisse f眉r die Konzipierung von Schulungsunterlagen erforderlich sind. Durch die Umformung von Wissen in strukturierte, skalierbare Lernangebote unterst眉tzt die Initiative Unternehmen dabei, flexibler zu werden, die Mitarbeitermotivation zu steigern und eine kontinuierliche Weiterbildung im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Teamleiterin Neha Dhawan, Principal Product Manager, SuccessFactors Learning, beschreibt die Vorteile des Projekts: 鈥濿ir entwickeln nicht nur Technologien, sondern M枚glichkeiten, damit Administratoren schneller vorankommen, F眉hrungskr盲fte ihre Teams besser unterst眉tzen und Lernenden pers枚nliche und aussagekr盲ftige Inhalte angeboten werden k枚nnen. Wenn wir Lernangebote zug盲nglicher und inspirierender gestalten k枚nnen, dann haben wir etwas geschaffen, das wirklich bedeutsam ist.鈥�

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Streitkr盲fte und Sicherheitsinstitutionen stehen heute vor der Herausforderung, komplexe Eins盲tze 眉ber Verb眉ndete, Dom盲nen und Lieferketten hinweg zu koordinieren und dabei gleichzeitig resilient, transparent und handlungsf盲hig zu bleiben. Im Defense Innovation Hub bringt 麻豆原创-Software, Daten, KI und Branchenexpertise zusammen und zeigt, wie integrierte digitale Systeme dabei helfen k枚nnen, strategische Vorgaben in operative Einsatzbereitschaft zu 眉bersetzen. So lassen sich zentrale Bereiche wie Personalverf眉gbarkeit, Logistik, Beschaffung, Fertigung, Ausbildung und Instandhaltung umfassend vernetzen. Gemeinsam bilden diese F盲higkeiten das digitale Fundament f眉r reale Verteidigungseins盲tze. 

鈥濫insatzbereitschaft l盲sst sich heute nicht mehr allein an der Ausr眉stung messen 鈥� entscheidend ist, wie gut Menschen, Prozesse und Partner miteinander vernetzt sind“, sagt Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE f眉r Customer Services & Delivery. 鈥濱n einem zunehmend unbest盲ndigen Sicherheitsumfeld brauchen Streitkr盲fte Systeme, auf die sie sich verlassen k枚nnen – Systeme, die resilient, interoperabel und souver盲n sind. Mit unserem Defense Innovation Hub zeigen wir, wie digitale Plattformen die operative Einsatzbereitschaft st盲rken k枚nnen, ohne dass Kontrolle, Compliance oder Handlungsfreiheit darunter leiden.“ 

Ein Hub, der auf 惭眉苍肠丑别苍s Verteidigungs- und Technologie-脰kosystem aufbaut 

惭眉苍肠丑别苍 bietet mit seinem starken Verteidigungs- und Technologie-脰kosystem den idealen Rahmen f眉r den neuen Hub. Hier treffen innovative Start-ups auf etablierte Branchenf眉hrer, akademische Spitzenforschung auf 枚ffentliche Institutionen. Die Technische Universit盲t 惭眉苍肠丑别苍 und wichtige Regierungsbeh枚rden vor Ort schaffen beste Voraussetzungen f眉r eine sektor眉bergreifende Zusammenarbeit. Die Besucher konnten in praxisnahen Szenarien erleben, wie 麻豆原创-L枚sungen f眉r innere und 盲u脽ere Sicherheit Menschen, Ressourcen und Lieferketten zu einem einheitlichen, sicheren Lagebild verbinden. 

鈥濪ie Technische Universit盲t 惭眉苍肠丑别苍 freut sich, gemeinsam mit 麻豆原创 daran zu arbeiten, Spitzenforschung in operative Sicherheits- und Verteidigungsf盲higkeiten zu 眉berf眉hren鈥�, sagte Chiara Manfletti, Leiterin des Lehrstuhls f眉r Raumfahrttechnik und Geod盲sie an der Technischen Universit盲t 惭眉苍肠丑别苍 und wissenschaftliche Leiterin der neu gegr眉ndeten TUM Security and Defense Alliance. 鈥濧ngesichts der zunehmenden Geschwindigkeit technologischer Innovation stellen strategische Partnerschaften wie diese sicher, dass wissenschaftliche Durchbr眉che z眉gig in konkrete Anwendungen 眉berf眉hrt werden k枚nnen, um die operative Einsatzbereitschaft nachhaltig zu st盲rken.鈥� 

Die Er枚ffnung bildete zugleich den Auftakt zur M眉nchner Sicherheitskonferenz in dieser Woche, bei der Resilienz, Interoperabilit盲t und technologische Souver盲nit盲t im Mittelpunkt stehen werden. 麻豆原创 wird die gesamte Woche 眉ber mit politischen Entscheidungstr盲gern und Partnern im Gespr盲ch bleiben und diskutieren, wie digitale Innovationen Sicherheit und Verteidigung in einer zunehmend zersplitterten Welt unterst眉tzen k枚nnen. 

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center. Erhalten Sie 麻豆原创 News auf  und .  

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e:鈥�&苍产蝉辫;

Dana Roesiger, +49 6227 7 63900, dana.roesiger@sap.com , CET 
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com鈥��&苍产蝉辫;

# # #鈥�&苍产蝉辫;

Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2024 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;

鈥�&苍产蝉辫;
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麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite . 

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Neue zeigen, dass inzwischen fast alle Unternehmen KI in irgendeiner Form nutzen, doch die meisten fangen gerade erst an, den KI-Einsatz verantwortungsvoll und effektiv auszuweiten. Gleichzeitig steht es au脽er Frage, dass der technologische Wandel nach wie vor bemerkenswert schnell voranschreitet. Dieser Wandel muss durch laufende Unternehmenstransformation, F眉hrungsst盲rke und die F盲higkeit, zu lernen und umzulernen, mit Umsicht in die richtigen Bahnen gelenkt werden.

Ich bin davon 眉berzeugt, dass es in der Zukunft nicht um den Wettlauf Mensch gegen KI gehen wird, auch wenn dies nach wie vor immer wieder gern behauptet wird. Die Zukunft wird davon gepr盲gt sein, wie effektiv die Einbindung von KI in Arbeit und Gesellschaft durch menschliches Wissen, Urteilsverm枚gen und Know-how gestaltet wird. Die eigentliche Chance besteht darin, Mensch und KI in kreativen und analytischen Bereichen zu kombinieren und die richtigen Kompetenzen im entsprechenden Kontext anzuwenden.

Wenn KI vertrauensw眉rdig und ethisch eingesetzt wird, kann sie das menschliche Potenzial verst盲rken. Gleichzeitig ver盲ndert sie aber zwangsl盲ufig bestimmte Rollen und Aufgaben. Im intelligenten Zeitalter geht es nicht um technologische Dominanz, sondern um zielgerichteten Fortschritt durch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Power-Paare aus Mensch und KI

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten mit einem neuen Kollegen zusammen, der nicht in einem Seminarraum unterrichtet, sondern mit Algorithmen trainiert wurde, die riesige Datens盲tze verarbeiten. Mit einfachen Worten: Dieser KI-Teamkollege steuert Schnelligkeit, Skalierung und Pr盲zision bei, w盲hrend Sie Urteilsverm枚gen, Kontext und Kreativit盲t mitbringen. Gemeinsam erzielen Sie Ergebnisse, die keiner von Ihnen allein erzielen k枚nnte.

Dies geschieht bereits in allen Branchen. Der entscheidende Unterschied besteht darin, wie gut Menschen und intelligente Systeme sich gegenseitig erg盲nzen 鈥� in erster Linie dann, wenn die F盲higkeit von KI, datengest眉tzt Ergebnisse zu erzielen, mit der Anpassungsf盲higkeit und den Visionen des Menschen kombiniert wird. Aus diesen Power-Paaren aus Mensch und KI entspringen neue Wettbewerbsvorteile, denn durch diese k枚nnen Probleme schneller gel枚st, Chancen fr眉her erkannt und Innovationen tatkr盲ftiger umgesetzt werden.

Doch dieses Potenzial kann nur dann realisiert werden, wenn der Mensch den eingesetzten KI-Tools vertraut. Hierbei kommt es auf ein Vertrauen an, das nicht nur auf Transparenz basiert, sondern auf der allt盲glichen Erfahrung mit Systemen, die zum Erfolg verhelfen.

Die Arbeitswelt neu gestalten

Um die Power-Paare aus Mensch und KI auf Erfolgskurs zu bringen, m眉ssen Unternehmen ihre Arbeitsstrukturen neu gestalten. Vertrauen und Zusammenarbeit reichen nicht aus, wenn die zugrunde liegenden Strukturen unflexibel bleiben. Herk枚mmliche Rollen und Hierarchien k枚nnen mit dem fortschreitenden technologischen Wandel nicht Schritt halten. Die Strukturen des Arbeitsalltags werden immer flie脽ender und durch Kompetenzen, Zusammenarbeit und eine Zusammenf眉hrung von Intelligenz gepr盲gt. Dies erfordert anpassungsf盲hige Unternehmen, die auf kontinuierliches Lernen setzen und ihre Teams in die Lage versetzen, neu auftretende Herausforderungen unmittelbar zu bew盲ltigen.

Folglich werden durch diesen Wandel auch neue Erwartungen an F眉hrungskr盲fte herangetragen. Mit dem Fortschritt der KI nimmt die F眉hrung durch den Menschen an Bedeutung zu, nicht ab. F眉hrungskr盲fte m眉ssen die Voraussetzungen schaffen, durch die sich menschliche und k眉nstliche Intelligenz gegenseitig verst盲rken k枚nnen, und sie m眉ssen aktiv den effektiven Einsatz von KI vorantreiben, um Ergebnisse zu erzielen. Dazu muss ein neues Modell eingef眉hrt werden, in dem F眉hrungskr盲fte integrierte Systeme aus Mensch und KI-Agent flexibel verwalten. Sie sind nicht nur f眉r die Leistung ihrer Mitarbeiterteams verantwortlich, sondern auch f眉r die Einschr盲nkungen der eingesetzten KI-Modelle. Das bedeutet, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem Ausprobieren ausdr眉cklich erw眉nscht ist und sich die Mitarbeitenden in der Weiterentwicklung ihrer Rollen unterst眉tzt f眉hlen.

Wie aus der 麻豆原创-eigenen hervorgeht, zeigen sich Mitarbeitende zunehmend offen f眉r Coaching und Support mit KI-Unterst眉tzung. Wenn KI Teile der Coaching-Rolle 眉bernimmt, m眉ssen sich F眉hrungskr盲fte auf die Elemente konzentrieren, die nur der Mensch bieten kann: Kontext, Empathie und die F盲higkeit, andere zu inspirieren. KI kann Fortschritte verfolgen, aber sie kann kein Vertrauen aufbauen oder kulturelle Gestaltung 眉bernehmen.

Die menschlichen F盲higkeiten, die das intelligente Zeitalter pr盲gen

Im Zuge der engeren Zusammenarbeit zwischen Mensch und intelligentem System m眉ssen sich auch die F盲higkeiten des Menschen weiterentwickeln. Studien der und des zeigen, dass Kompetenzen eine k眉rzere Halbwertszeit haben als je zuvor. Herk枚mmliche Jobprofile eignen sich nicht mehr. Der entscheidende Unterschied besteht darin, wie schnell Menschen lernen und mit dem technologischen Fortschritt Schritt halten k枚nnen.

Ein kompetenzorientiertes Unternehmen hat die F盲higkeiten der Mitarbeitenden 眉ber deren gesamten Lebenszyklus ganzheitlich im Blick 鈥� von der Neueinstellung und Schulung bis hin zu Talentf枚rderung und Nachfolgemanagement. Erfolgsentscheidend ist die F盲higkeit, sich schnell an externe Ver盲nderungen und Umw盲lzungen anzupassen. Ein Unternehmen kann die erforderlichen Qualifikationen fast in Echtzeit anpassen. Das ist die Voraussetzung, um wettbewerbsf盲hig zu bleiben und schnell auf Kunden- und Marktanforderungen zu reagieren.

KI ist der Katalysator f眉r diese Anpassungsf盲higkeit: Sie erkennt Kompetenzl眉cken in Echtzeit, personalisiert Schulungsprogramme und sorgt daf眉r, dass Talente flexibel dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten ben枚tigt werden. Dadurch wird das Qualifikationsmanagement von einem statischen Prozess zu einem dynamischen System, durch das sich die Belegschaft mit der Technologie weiterentwickelt, anstatt von ihr 眉berholt zu werden.

Kultur als wahrer Algorithmus

Zugleich wird Kultur zu einem ebenso entscheidenden Faktor. Die Technologie treibt vielleicht den Wandel voran, aber dessen Auswirkungen werden durch die Kultur bestimmt. Eine verantwortungsvolle KI-Einf眉hrung beruht auf einer soliden kulturellen Grundlage. Eine Kultur des Vertrauens erm枚glicht es den Mitarbeitenden, Verantwortung zu 眉bernehmen und neue Konzepte auszuprobieren, ohne Angst vor Misserfolg zu haben. Ziel ist eine Belegschaft, die wachstumsorientiert denkt. Mit einer Mentalit盲t, die sich durch den inneren Antrieb zum Wachsen auszeichnet, lassen sich Ver盲nderungen von Unsicherheit in Fortschritt verwandeln. Es geht dabei um die F盲higkeit, zu lernen und umzulernen, veraltete Konzepte loszulassen und neue zu 眉bernehmen.

In schnelllebigen Branchen wie der Technologiebranche liegt das Tempo des Wandels au脽erhalb der Kontrolle des Einzelnen. Was man gestalten kann, ist, wie wir darauf reagieren. Wenn die Flexibilit盲t im Unternehmen konstant durch Neugier und Anpassungsf盲higkeit gepr盲gt wird, kann der Wandel optimistisch angegangen werden.

Eine inklusive, zukunftsorientierte Gesellschaft

Wenn eine solche solide Unternehmenskultur mit verantwortungsvoller KI-Einf眉hrung vorangeht, reicht ihr Einfluss von selbst 眉ber den Arbeitsplatz hinaus und gestaltet mit, wie Technologie die Gesellschaft, die Volkswirtschaft, den Arbeitsmarkt und das Bildungssystem ver盲ndert. Ob dieser Wandel zu gr枚脽eren Chancen oder gr枚脽erer Ungleichheit f眉hrt, h盲ngt von den Entscheidungen ab, die wir jetzt treffen.

KI vergr枚脽ert schon jetzt den Zugang zu Weiterbildung, erm枚glicht Coaching f眉r alle, schafft mehr Chancen und sorgt daf眉r, dass sich Mitarbeitende auf sinnstiftende Arbeit konzentrieren k枚nnen, die nur der Mensch erledigen kann. Die Herausforderung besteht nun darin, diese Vorteile so auszuweiten, dass das intelligente Zeitalter im Rahmen eines verantwortungsvollen Ansatzes mit dem Menschen im Mittelpunkt die gemeinsame Teilhabe am Fortschritt 鈥� und keine gr枚脽ere Ungleichheit 鈥� hervorbringt.

Worauf es jetzt ankommt

Im intelligenten Zeitalter wartet der technologische Fortschritt auf niemanden 鈥� und sollte das auch nicht. Es obliegt aber den F眉hrungskr盲ften, die Arbeitswelt und Unternehmen so umzugestalten, dass sich menschliche und k眉nstliche Intelligenz gegenseitig optimal erg盲nzen.

Hierf眉r m眉ssen Strukturen, Kompetenzen und F眉hrungsmodelle radikal neu gedacht werden, um dem Innovationstempo gerecht zu werden. Drei wichtige Punkte sind zu ber眉cksichtigen.

• Vertrauensbildende Entwicklung: In jeder Phase der KI-Entwicklung muss eine transparente Governance und eine explizite Verantwortlichkeit des Menschen sichergestellt werden. Nur so kann Vertrauen in die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI entstehen.
• Ausbau menschlicher F盲higkeiten: Kontinuierliches Lernen, Weiterbildung und Mobilit盲t m眉ssen zum Standard werden. Unterst眉tzung erf盲hrt dies durch KI-Erkenntnisse, die Talente mit Chancen in Echtzeit verbinden.
• F眉hrung mit Menschlichkeit: Bei jeder Entscheidung m眉ssen Empathie, Zweckbindung und ethisches Urteilsverm枚gen verankert werden.

Technologie kann die Leistung steigern und sogar dazu inspirieren, unkonventionelle Wege zu gehen, aber nur dann, wenn sie von klaren Absichten und Werten geleitet wird. In Zukunft werden Unternehmen erfolgreich sein, deren Arbeitsumfeld mit dem Tempo der Technologie Schritt h盲lt 鈥� und die dabei an Menschlichkeit als zentralem Wert festhalten.

KI wird unser Potenzial vergr枚脽ern, und auch wenn der technologische Fortschritt weitgehend unaufhaltsam ist, entscheiden doch unsere Werte und unsere F眉hrungsst盲rke dar眉ber, wie wir darauf reagieren und dessen Auswirkungen steuern. KI ist ohne Menschlichkeit schlicht und ergreifend unvollst盲ndig.

Gina Vargiu-Breuer ist Chief People Officer, Labor Director und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE.

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KI bietet die M枚glichkeit, nicht nur das Lernen zu beschleunigen, sondern auch die Effizienz von Unternehmen nachhaltig zu steigern. Eine ergab, dass 44 Prozent der Mitarbeitenden bereits KI-gest眉tztes Lernen nutzen und 81 Prozent der Personalabteilungen solche Technologien integrieren oder deren Einf眉hrung planen. Dies zeigt, dass sich KI im Schulungsbereich von Unternehmen durchsetzt. Gleichzeitig wirft dies aber auch eine wichtige Frage auf: Wie k枚nnen Unternehmen sicherstellen, dass ein schnelleres Lernen nicht zu Lasten einer umfassenden Wissensvermittlung und dauerhaften Wissensverankerung geht?

„Time to Competency“ z盲hlt

Im Corporate Learning ist Time to Competency ein zentraler Faktor. Darunter versteht man die von Mitarbeitenden ben枚tigte Zeit, um die F盲higkeiten, Kenntnisse und Sicherheit zu erlangen, damit sie ihre Arbeit effektiv und selbstst盲ndig erledigen k枚nnen. Sie ist eine wichtige Kennzahl, da eine Verk眉rzung dieser Zeit die Produktivit盲t steigern, die Schulungskosten senken und einen Wettbewerbsvorteil bieten kann. Eine schnelle Wissensaneignung kann sich jedoch als kontraproduktiv erweisen, wenn das erworbene Wissen oberfl盲chlich oder nicht von Dauer ist.

KI ver盲ndert das Lernen

Die F盲higkeit des Menschen zu lernen hat sich 眉ber Jahrtausende entwickelt 鈥� die KI hat daf眉r nur wenige Jahre gebraucht. Wenn KI auf Best Practices im Bereich Lernen abgestimmt ist, kann sie das Lernen im Hinblick auf drei zentrale Faktoren von Grund auf ver盲ndern: Personalisierung, praktische 脺bungen und Messung des Kenntnisstands. Schauen wir uns beispielsweise an, wie diese drei Faktoren bei der Einarbeitung neuer Vertriebsmitarbeitender in der Praxis aussehen.

Personalisierte Learning Journeys steigern das Mitarbeiterengagement

Erstens f枚rdert eine KI-gest眉tzte Personalisierung das Engagement von Mitarbeitenden. Generative KI-Tools k枚nnen Lernenden dabei helfen, komplexe Themen ausgehend von ihren individuellen Wissensl眉cken anzugehen. Im Falle von Vertriebsmitarbeitenden kann KI Leistungsmuster und Wissensst盲nde von Mitarbeitenden analysieren. Daraus kann sie ma脽geschneiderte Lernpfade erstellen, die sich genau auf die F盲higkeiten konzentrieren, die sich die einzelnen Mitarbeitenden aneignen m眉ssen 鈥� seien es Produktkenntnisse, Verhandlungstechniken oder der Umgang mit Einw盲nden von Kunden. Dieses personalisierte Konzept f眉hrt zu einer deutlich besseren Wissensverankerung und -anwendung, da das Lernen direkt f眉r die jeweilige Rolle relevant ist.

Simulierte Praxis beschleunigt die Wissensaneignung

Zweitens beschleunigt praxisorientiertes Lernen das Onboarding und die Wissensaneignung. Vertriebsmitarbeitende k枚nnen beispielsweise mit KI-gest眉tzten Simulatoren Kundengespr盲che mit virtuellen K盲ufern 眉ben, die auf verschiedene Pitches und Verkaufsmethoden nat眉rlich reagieren. Sie erhalten dabei sofortiges Feedback zu ihrem Kommunikationsstil, zu ihrem Umgang mit Einw盲nden von Kunden und darauf, wie klar sie den Nutzen von Produkten erkl盲ren. Diese simulierten Interaktionen st盲rken das Selbstvertrauen vor realen Kundengespr盲chen und verk眉rzen die Einarbeitungszeit erheblich.

Kenntnisstand messen und aufrechterhalten

Drittens sorgt die Messung daf眉r, dass das Wissen wirklich dauerhaft verankert bleibt. Nachhaltiges Lernen erfordert mehr als Schnelligkeit. Es muss sicherstellen, dass der Stoff umfassend verstanden wird und langfristig angewendet werden kann. KI-Lernplattformen 眉berwachen nicht nur, dass die Schulung abgeschlossen wird, sondern verfolgen auch durch laufende Bewertungen, wie sich das Wissen weiterentwickelt. Wiederholtes On-the-Job-Training und umfassende Praxiserfahrungen k枚nnen dazu beitragen, das Wissen zu festigen. Vertriebsteams k枚nnen beispielsweise KI-Tools nutzen, die reale Kundeninteraktionen nach dem Training analysieren und messen, wie effektiv neue Techniken angewendet werden. Und sie k枚nnen kontinuierlich Mikro-Lerneinheiten zur Auffrischung anbieten, wenn das Gelernte langsam in Vergessenheit ger盲t. So k枚nnen sie sicherstellen, dass die Investitionen in Vertriebsschulungen zu einer dauerhaften Leistungsverbesserung f眉hren.

Von Wissensl眉cken zu strategischem Lernen

Doch selbst mit diesen Tools stehen Fachleute im Bereich Lernen und Weiterbildung vor Herausforderungen. Denn wie die Cegos-Studie berichtet, hat fast die H盲lfte der HR-Mitarbeitenden Schwierigkeiten, ihre Schulungsangebote schnell genug an die tats盲chlichen Bed眉rfnisse anzupassen. Mitarbeitende wiederum haben h盲ufig das Gef眉hl, dass ihr Schulungsbedarf zu sp盲t adressiert wird. KI kann diese L眉cke mithilfe von Lernanalysen schlie脽en, um Wissensl眉cken fr眉hzeitig zu erkennen und zeitnah Ma脽nahmen zu ergreifen.

Die echte Chance besteht darin, eine schnelle Wissensaneignung mit dem Aufbau langfristiger F盲higkeiten und Kenntnisse in Einklang zu bringen. Unternehmen m眉ssen nicht nur messen, wie schnell Mitarbeitende einen bestimmten Wissenstand erreichen, sondern auch sicherstellen, dass diese Kenntnisse und F盲higkeiten dauerhaft sind. Zu den wichtigsten Strategien geh枚ren Mikrolearning, angepasste Lerninhalte, Mentorship und Integration von Praxisphasen 鈥� all dies zielt darauf ab, Wissen fest zu verankern und unn枚tige Verz枚gerungen zu reduzieren.

Dauerhafte Wissensverankerung sicherstellen

Um die Zeit der Wissensaneignung wirklich zu verk眉rzen und gleichzeitig einen umfassenden, dauerhaften Kenntnisstand sicherzustellen, ben枚tigen Unternehmen strukturierte, skalierbare Lernl枚sungen. Eine solche L枚sung ist . Sie bietet umfassenden Zugriff auf von Fachleuten begleitete Ressourcen, mit denen man sowohl 聽als auch auf dem aktuellen Stand halten kann. Strukturierte Learning Journeys sorgen f眉r ein individuelles Lerntempo und kontinuierliche Weiterentwicklung. Sie erm枚glichen es Mitarbeitenden, sich beruflich weiterzubilden und gleichzeitig ihre t盲glichen Aufgaben zu erledigen. Durch die Integration von 麻豆原创-Schulungen in die t盲glichen Arbeitsabl盲ufe k枚nnen Unternehmen nachhaltige Lerngewohnheiten f枚rdern und den Mitarbeitenden die F盲higkeiten vermitteln, die sie f眉r eine langfristige gute Leistung ben枚tigen.

KI wird also das menschliche Lernen nicht ersetzen, sondern verbessern 鈥� jedoch nur, wenn wir sie gezielt einsetzen. Als F眉hrungskr盲fte m眉ssen wir den Lernerfolg nicht nur daran messen, wie schnell wir uns Kenntnisse aneignen, sondern auch daran, wie dauerhaft und nachhaltig das Wissen ist.

Markus Marsch ist Global Head of Product and Solution Learning f眉r 麻豆原创 Industries & Experiences.

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Keine Sorge: Daf眉r m眉ssen Sie nicht unbedingt die ganze Welt beschenken. Wirklich etwas zu bewirken, ist ganz einfach: Es beginnt mit einer bewussten Entscheidung 鈥� und der kann Ihnen dabei helfen. 

Was w盲re, wenn der Kaffee, den Sie verschenken, Seniorinnen und Senioren erm枚glicht, etwas Neues zu lernen, und Einsamkeit vorbeugt? Oder wenn der Kauf eines nachhaltigen, von wirtschaftlich benachteiligten Frauen bestickten Pullovers dazu beitr盲gt, ein UNESCO-gesch眉tztes Handwerk zu erhalten? W眉rden Sie sich 眉ber einen handgemachten Dekoartikel freuen, wenn dadurch notleidende Kinder lebensrettende Hilfsg眉ter erhalten? Der 麻豆原创 Community Holiday Gift Guide enth盲lt 眉ber hundert Geschenkideen, die genau das m枚glich machen. 

Wir wissen: Weihnachtseink盲ufe k枚nnen in Stress ausarten. Hier kann der 麻豆原创 Community Holiday Gift Guide Abhilfe schaffen: Er enth盲lt eine kuratierte Liste mit 眉ber 200 Unternehmen und Organisationen. Sie bieten hochwertige Produkte und Dienstleistungen und f枚rdern mit ihren Gewinnen gemeinn眉tzige Projekte in ihrem Umfeld und f眉r die Gesellschaft. 

Als Verbraucher wissen wir, dass unsere Entscheidungen Folgen haben: Wir f枚rdern, was wir kaufen. Wenn Sie bei diesen kleinen Unternehmen kaufen, tragen Sie zu ihrem 脺berleben bei und f枚rdern Innovation. Sie unterst眉tzen das Ziel der 麻豆原创, gesellschaftlich engagierten Unternehmen unter die Arme zu greifen und dabei zu helfen, dass Menschen sich neue Kenntnisse und F盲higkeiten aneignen k枚nnen.聽Sie zeigen, dass Sie Teil eines Systems sind, das Inklusion, Nachhaltigkeit und moralische Werte ernst nimmt.聽

Schauen Sie sich im um und treffen Sie eine kleine Entscheidung, die gro脽e Wirkung hat. Teilen Sie den Guide in Ihren Netzwerken und inspirieren Sie damit andere, gesellschaftlich engagierte Unternehmen zu unterst眉tzen. Und verwenden Sie den Hashtag #麻豆原创4Good in den sozialen Medien. 

Auf Geschenke, die alle zum L盲cheln bringen 鈥� von den Menschen, die von den Sozial-Unternehmen profitieren, bis zu den Beschenkten. Mit bewusstem und nachhaltigerem Schenken k枚nnen wir gemeinsam mehr bewirken. 

Mia Naval und Franziska Holstein sind Teil des Teams Social Responsibility, Inclusion, & Commmunities bei 麻豆原创.

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Jedes Jahr kommen mehrere Tausend Fachbesucherinnen und -besucher aus verschiedenen Branchen zusammen, um die neuesten Entwicklungen rund um KI im Kundenservice, Automatisierung, Omnichannel-Kommunikation, Workforce-Management und Datenstrategien kennenzulernen.

2026 steht die CCW unter dem Leitmotiv 鈥濭uided by Humans 鈥� Powered by AI鈥� 鈥� ein Thema, das aktueller kaum sein k枚nnte. Die Branche befindet sich mitten in einem tiefgreifenden Umbruch: Kundinnen und Kunden erwarten schnelle Reaktionen, transparente Prozesse und jederzeit verf眉gbare Self Services. Gleichzeitig suchen Unternehmen nach L枚sungen, um steigende Servicevolumina, Fachkr盲ftemangel und komplexere Interaktionen zu bew盲ltigen. KI-gest眉tzte Systeme, intelligente Routingmechanismen und smarte Arbeitspl盲tze sind dabei zentrale Bausteine moderner Contact-Center-Strategien.

In diesem Umfeld pr盲sentiert 麻豆原创 ein umfassend erneuertes Verst盲ndnis daf眉r, wie zeitgem盲脽er Kundenservice gestaltet werden kann. Im Mittelpunkt stehen die Weiterentwicklungen der 麻豆原创 Service Cloud 鈥� einer Plattform, die nicht nur Prozesse beschleunigt und Serviceagenten entlastet, sondern die Interaktion zwischen Mensch und Technologie intelligent verkn眉pft. Die L枚sung zeigt, wie sich Routineaufgaben automatisieren lassen, ohne den pers枚nlichen Kontakt zu verlieren.

Besucherinnen und Besucher der CCW 2026 erleben vor Ort, wie ein zentraler, KI-gest眉tzter Agentenworkspace, integrierte Self-Services und datengest眉tzte Automatisierung zusammenspielen, um Servicequalit盲t und Effizienz nachhaltig zu erh枚hen. Gemeinsam mit dem langj盲hrigen Partner LinkThat demonstriert 麻豆原创 dar眉ber hinaus modernste Sprachintegration, Contact-Center-Anbindung und Echtzeitautomatisierung im praktischen Einsatz.

Damit wird die CCW 2026 f眉r 麻豆原创 nicht nur ein Schaufenster neuer Technologien, sondern auch eine Plattform, um zu zeigen, wie menschliche Expertise und KI im Kundenservice k眉nftig Hand in Hand gehen 鈥� und wie Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten k枚nnen.

Wie gelingt es Unternehmen, Effizienz und Menschlichkeit im Service gleicherma脽en zu st盲rken?

Gerade im Kundenservice, wo Vertrauen, Verst盲ndnis und Empathie eine zentrale Rolle spielen, bleibt der menschliche Kontakt unverzichtbar. 麻豆原创 verfolgt daher einen Ansatz, der Technologie und menschliche Beratung nicht gegeneinanderstellt, sondern bewusst miteinander kombiniert 鈥� ein Leitmotiv, das sich auf der CCW 2026 in allen Bereichen widerspiegelt.

Neuausrichtung des Kundenservice im Zeitalter der KI

Der Kundenservice ver盲ndert sich so tiefgreifend wie seit Jahren nicht mehr. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, steigende Erwartungen zu erf眉llen, gleichzeitig effizienter zu werden und ihre Teams zu entlasten. Moderne KI kann hier enorme Unterst眉tzung leisten 鈥� aber sie ersetzt nicht die menschliche Interaktion, sondern verst盲rkt sie. Die bildet genau diesen Ansatz ab: Sie automatisiert Routineaufgaben, strukturiert komplexe F盲lle und unterst眉tzt Agenten mit KI-Hinweisen, sodass die pers枚nliche Kommunikation dort stattfinden kann, wo sie den gr枚脽ten Unterschied macht.

Ganzheitlicher Serviceansatz nach dem Multi-Tier-Modell

麻豆原创 folgt im Bereich Kundenservice einem Multi-Tier-Modell, das einfache und komplexe Anliegen klar strukturiert:

• Self-Service & Portale:聽Kundinnen und Kunden erledigen Standardanfragen wie Adress盲nderungen, Z盲hlerst盲nde oder Statusabfragen eigenst盲ndig.
• Automatisierte Prozesse:聽Chatbots, Workflows und intelligente Klassifikationen 眉bernehmen wiederkehrende Aufgaben.
• Serviceagenten f眉r anspruchsvolle Anliegen:聽Komplexere F盲lle 鈥� technische St枚rungen, Eskalationen oder situationsabh盲ngige Entscheidungen 鈥� werden im pers枚nlichen Kontakt gel枚st.

Der menschliche Faktor im Service ist essenziell.  Unsere KI nimmt den Druck aus den Teams, indem sie Routineaufgaben 眉bernimmt. Dadurch bleibt mehr Zeit f眉r die anspruchsvollen Interaktionen, bei denen Erfahrung und Einf眉hlungsverm枚gen entscheidend sind.

Omnichannel-Workspace: schneller reagieren, besser entscheiden

Die 麻豆原创 Service Cloud f眉hrt Telefonie, Chat, E-Mail, Social Media und Portalinteraktionen in einem zentralen Workspace zusammen 鈥� erg盲nzt durch KI-gest眉tzte Fallzusammenfassungen, Multisession-Bearbeitung und integrierte Wissensdatenbanken.
So sehen Agentinnen und Agenten in Sekunden, worum es geht, welche Historie vorliegt und welche Schritte empfohlen werden.

Erste Erfahrungen aus Pilotprojekten zeigen:

• Bearbeitungszeiten sinken deutlich
• Erstl枚sungsquoten steigen
• und der Stress im Contact Center nimmt sp眉rbar ab

Optimierung von Serviceprozessen durch k眉nstliche Intelligenz

KI unterst眉tzt nicht nur bei der Analyse eingehender F盲lle, sondern auch bei der Auswahl der passenden Expertise. Intelligent gesteuertes Routing leitet Anfragen je nach Anliegen, Dringlichkeit und Qualifikation an genau die richtige Servicekraft weiter.

Zudem nutzt 麻豆原创 dieselben Prinzipien, die sich auch im HR-Bereich bew盲hrt haben: Wo Systeme wie Joule bereits Routineanfragen effizient beantworten, entsteht Freiraum f眉r die individuelle Betreuung 鈥� ein Ansatz, der sich auch im Kundenservice als entscheidender Erfolgsfaktor erweist.

Utilities im Fokus: digitale Self-Services und modernes St枚rungsmanagement

Energie- und Wasserversorger stehen vor besonders hohen Anforderungen. Hier zahlt sich der Multi-Tier-Ansatz unmittelbar aus:
Z盲hlerst盲nde, Vertrags盲nderungen oder Abschlagsanpassungen k枚nnen ohne Wartezeiten im Self-Service erfolgen. Bei St枚rungen sorgen intelligente Benachrichtigungen und transparentes Routing f眉r schnelle Reaktionszeiten und klare Kommunikation.

In einer Branche mit komplexen Prozessen und hohem Anfragevolumen z盲hlt jede Entlastung. Utilities-Kunden profitieren enorm von den neuen Automatisierungsfunktionen.

Datenqualit盲t als entscheidender Erfolgsfaktor

Viele der neuen KI-gest眉tzten Funktionen setzen auf zuverl盲ssige Daten. Wie wichtig eine saubere Datenbasis ist, zeigt der 麻豆原创-News-Case Edgewell, bei dem durch gezielte Data-Governance-Programme eine Datenqualit盲t von 眉ber 96 % erreicht wurde.
Nur auf dieser Grundlage funktionieren automatisches Routing, Klassifikationen und personalisierte Self-Service-Angebote zuverl盲ssig.

Globaler Rollout, starke Nachfrage und praktische Beispiele

Die Weiterentwicklungen der 麻豆原创 Service Cloud werden seit Ende 2025 weltweit ausgerollt 鈥� mit deutlichem Interesse von Unternehmen aus allen Branchen. Besonders im Mittelstand, bei Versorgern und in serviceintensiven Bereichen wie Telekommunikation oder Transport steigt der Bedarf an skalierbaren, KI-gest眉tzten L枚sungen.

Serviceorganisationen wollen wissen, wie sie ihre Teams entlasten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern k枚nnen. Genau das zeigen wir auf der CCW 2026 live am Stand.

Blick nach vorn: Menschlichkeit und Technologie sinnvoll kombinieren

麻豆原创 setzt mit der neuen Generation der Service Cloud ein Zeichen daf眉r, wie moderne Serviceorganisationen in Zukunft arbeiten werden. KI 眉bernimmt die Routine, der Mensch gestaltet die komplexen Momente.

Gemeinsam mit LinkThat entstehen L枚sungen, die Contact Center intelligenter, schneller und zugleich menschlicher machen.

Unser Anspruch ist es, den Service der Zukunft so zu gestalten, dass Technologie unterst眉tzend wirkt und der Mensch im Mittelpunkt bleibt!

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Ein h盲ufiges Muster: Ein brillanter Softwareentwickler wird zum Teamleiter bef枚rdert und stellt fest, dass die neue Rolle v枚llig andere F盲higkeiten verlangt. Wer gro脽es Fachwissen hat, ist nicht zwangsl盲ufig auch gut in Personalf眉hrung. Menschen zu f眉hren erfordert Mentoring, strategische Entscheidungen und die F盲higkeit, Konflikte zu l枚sen 鈥� F盲higkeiten, die in fachlichen Rollen nicht immer automatisch entwickelt werden.

Dr盲ngen Unternehmen Spitzenkr盲fte ohne passende Unterst眉tzung oder Alternativen in F眉hrungspositionen, riskieren sie zweierlei: Exzellente Fachkr盲fte 鈥� etwa Ingenieurinnen und Entwickler 鈥� zu verlieren und schwache F眉hrungskr盲fte zu bekommen. Dies kann dazu f眉hren, dass Besch盲ftigte nicht mehr die Arbeit machen, die ihnen Spa脽 macht. Und ein Schritt zur眉ck kann sich eher wie Scheitern als wie eine kluge Karriereentscheidung anf眉hlen.

Der automatische Schritt in die Personalf眉hrung ist oft ein Symptom f眉r L眉cken im Weiterbildungsangebot eines Unternehmens. Leistungsstarke Fachkr盲fte bleiben in ihrer Entwicklung stehen, weil es an strukturierten Lernpfaden zur Vertiefung ihres Fachwissens fehlt. Gleichzeitig erhalten frisch bef枚rderte F眉hrungskr盲fte h盲ufig keine entsprechende Qualifizierung in Personalf眉hrung, was sowohl f眉r die Einzelnen als auch die Teams ein Problem darstellt. Weiterbildung ist in dieser Phase entscheidend, und Unternehmen m眉ssen hierf眉r entsprechende Lernangebote machen.

Alles spricht f眉r duale Karrierepfade

Nicht alle sind f眉r das Personalmanagement geeignet 鈥� oder interessieren sich daf眉r. Eine ergab: 36 Prozent der Besch盲ftigten in der IT-Branche wollen keine F眉hrungsverantwortung 眉bernehmen. Manche Menschen sind besonders gut als Fachkr盲fte. Andere brillieren in der Personalf眉hrung, in der technischen Leitung oder als Mentorinnen oder Mentoren. Vorausschauende Unternehmen erkennen das und bieten eine echte Wahl: die F眉hrungslaufbahn oder die Fachkarrierelaufbahn. Dieses zweigleisige Karrieresystem erm枚glicht Wachstum im Einklang mit St盲rken, Interessen und Motivation.

Spitzenkr盲fte halten, indem man Expertise wertsch盲tzt

Wer sowohl Management- als auch Fachkarrierelaufbahnen anbietet, steigert nicht nur die Zufriedenheit. Unternehmen halten so auch Top-Talente. Wer eine Zukunft sieht, die zu den eigenen Interessen passt, bleibt eher, leistet mehr und treibt Innovationen voran. Gleichzeitig f枚rdert dies eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, in der Wachstum nicht nur denjenigen vorbehalten ist, die Personal f眉hren.

Unternehmen brauchen nicht nur Vorst盲ndinnen und Vorst盲nde oder Manager, die F眉hrungskr盲ften mit Personalverantwortung vorstehen. Sie brauchen Top-Performer auf allen Ebenen. Das setzt voraus, dass sie bewusst Rollen schaffen und wertsch盲tzen, die keine Personalf眉hrung beinhalten, 鈥� mit klaren Entwicklungspfaden, gleichwertiger Verg眉tung und Sichtbarkeit.

Mitarbeitende unterst眉tzen, ihren Weg zu finden

Wirksame Unterst眉tzung von Karrierewegen geht 眉ber allgemeine Versprechen von Karrierechancen und theoretische Strukturen hinaus. Unternehmen brauchen eine klare Trennung zwischen Management- und Fachkarriere, definierte Kriterien f眉r den Aufstieg, feste, f眉r das Lernen vorgesehene Zeiten und F眉hrungskr盲fte, die Lernen und Weiterentwicklung in beiden Karrierepfaden coachen k枚nnen. Wichtig ist auch Klarheit dar眉ber, welche Kenntnisse und F盲higkeiten man in Management- und Fachkarriererollen entwickelt. Entwicklung muss auf F盲higkeiten ausgerichtet sein, nicht auf Titel.

Um diese Klarheit zu erreichen, braucht es eine Lerninfrastruktur: kuratierte Curricula, Mentoring, Gruppen, in denen sich Fachkr盲fte austauschen k枚nnen, sowie sichtbare Meilensteine, sodass Fachkarrieren etwas ganz Normales im Unternehmen werden. Im 麻豆原创-Kontext bieten und Programme zur Validierung von F盲higkeiten und Kenntnissen strukturierte Ressourcen, die darauf ausgerichtet sind, F盲higkeiten und Kenntnisse aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Sie erm枚glichen eine Weiterentwicklung in unterschiedlichem Detailgrad und Tempo und sind unabh盲ngig von Titel盲nderungen.  dienen als neutrale Meilensteine. Sie validieren Kenntnisse und F盲higkeiten, schaffen Transparenz und machen Fachkarrieren mit Laufbahnen in der Personalf眉hrung vergleichbar.

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Beruflichen Erfolg neu definieren

Berufliche Weiterentwicklung muss nicht zwangsl盲ufig eine Karriere in der Personalf眉hrung bedeuten. Wer duale Karrierepfade bietet und in Lerninfrastruktur sowie glaubw眉rdige Zertifizierung f眉r beide Wege investiert, kann das volle Potenzial seiner Belegschaft entfalten. Erfolgreich werden jene Unternehmen sein, die beide Pfade so gestalten, dass Mitarbeitende einen Beitrag leisten k枚nnen 鈥� und die erkennen, dass der Wert von Mitarbeitenden durch ihren Beitrag und ihre F盲higkeiten entsteht, nicht durch ihre Position.

Diana R枚sner ist Leiterin des Bereichs Certification Transformation bei 麻豆原创.

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Heutzutage besteht eine gro脽e Kluft zwischen den digitalen F盲higkeiten junger Menschen und den Anforderungen von Arbeitgebern. Dies ist eine gro脽e Herausforderung, die zu hoher Jugendarbeitslosigkeit beitr盲gt, besonders im globalen S眉den. Diese Herausforderung will 麻豆原创 mit ihrer Initiative 麻豆原创 Educate to Employ angehen. Ziel des Programms ist es, jungen Menschen F盲higkeiten f眉r die digitale Wirtschaft zu vermitteln. Es ist digital 眉ber den Youth Agency Marketplace (YOMA), eine 枚ffentlich-private Plattform f眉r junge Menschen von UNICEF Generation Unlimited, zug盲nglich.

Knapp 90 Prozent der weltweit 1,8 Milliarden jungen Menschen zwischen 10 und 24 Jahren leben in L盲ndern mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Sch盲tzungsweise 22 Prozent haben weder Arbeit, noch sind sie in Schulen oder in Ausbildung.

Weltweit sind junge Menschen dreimal so h盲ufig arbeitslos wie Erwachsene. Edmond Shange geh枚rt zu den vielen, die nach der Schule Probleme hatten, sich auf dem Arbeitsmarkt zurechtzufinden. 鈥濱n S眉dafrika gibt es nicht viele Chancen auf dem Arbeitsmarkt“, erkl盲rt der 27-J盲hrige.

Kopien eines Lebenslaufs zu machen und sie bei potenziellen Arbeitgebern abzugeben, kostet Geld. Das fehlt vielen arbeitslosen Jugendlichen in S眉dafrika. Trotzdem st眉nden laut Shange oft bis zu 300 junge Menschen in der Schlange, um ihre Unterlagen abzugeben. 鈥濫s gab f眉r mich bei der Bewerbung um Jobs viele Herausforderungen鈥�, sagte Shange. „F眉r junge Leute wie mich ist es sehr hart.“

Shange ist kein Einzelfall. 鈥濱n Afrika sind 眉ber 70 Prozent der Bev枚lkerung junge Menschen. Jedes Jahr kommen weitere 4 Millionen auf den Arbeitsmarkt und konkurrieren um weniger als eine halbe Million neuer Arbeitspl盲tze鈥�, sagt Nadi Albino, stellvertretende Direktorin bei Generation Unlimited der UNICEF.

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Die Jugendarbeitslosigkeit und fehlende digitale F盲higkeiten sind ein weitweites Problem. Besonders betroffen ist der globale S眉den. Die globale Weltwirtschaft ver盲ndert sich schnell und verlangt zunehmend spezialisierte Kenntnisse. Viele junge Menschen erlernen diese F盲higkeiten jedoch nicht und haben so keine Chance, diese Arbeitspl盲tze zu bekommen.

Shange wollte seine digitalen Kenntnisse verbessern und stie脽 auf der Suche nach virtuellen Weiterbildungen auf den Youth Agency Marketplace (YOMA). Die von UNICEF Generation Unlimited unterst眉tzte 枚ffentlich-private Plattform bietet jungen Menschen M枚glichkeiten zu lernen, Geld zu verdienen und sich sozial zu engagieren. Auf seinem Weg zur Besch盲ftigung lernte Shange 麻豆原创 Educate to Employ kennen. Die Initiative wird bei YOMA 眉ber den Implementierungspartner Umuzi angeboten. Der Lehrplan f眉r 麻豆原创 Educate to Employ umfasst 700 Stunden gezieltes Training. Vermittelt werden Soft Skills und technisches Fachwissen.

Nach Abschluss des Kurses f眉hlte sich Shang viel sicherer, was seine Kenntnisse und F盲higkeiten anging. Und somit gelang es ihm, ein Praktikum als Softwareentwickler bei einem Gaming-Start-up am Tshimologong Precinct der Wits University zu ergattern.

Ob junge Menschen Bildung erhalten, in Ausbildung sind oder eine Arbeit haben, hat gro脽e Auswirkungen auf ihr Wohlbefinden. Und es ist ausschlaggebend daf眉r, ob sie einen Beitrag zu k眉nftigem Wirtschaftswachstum und der Entwicklung ihres Landes leisten und sich f眉r soziopolitische Stabilit盲t einsetzen k枚nnen. Leider tun die meisten traditionellen Bildungssysteme wenig daf眉r, die sich abzeichnende L眉cke bei den digitalen Kenntnissen junger Menschen zu schlie脽en.

Diese Erkenntnis war einer der Ausl枚ser, warum 麻豆原创 die Initiative 麻豆原创 Educate to Employ ins Leben rief.

鈥灺槎乖� Educate to Employ wurde geschaffen, um junge Menschen zu unterst眉tzen, die weder eine Ausbildung noch eine Besch盲ftigung haben. Wir bieten ihnen Training, Zertifizierung und Hilfestellung, damit sie Jobs im 麻豆原创-Partnernetz erreichen k枚nnen鈥�, erkl盲rt Eugene Ho, der bei 麻豆原创 die globalen CSR-Qualifizierungsprogramme f眉r benachteiligte junge Menschen verantwortet. 鈥濪urch den ma脽geschneiderten Lehrplan konnte die Initiative Kandidatinnen und Kandidaten, die lediglich einen Schulabschluss haben, erfolgreich unterst眉tzen.“

鈥濪ie Initiative 麻豆原创 Educate to Employ stellt jungen Menschen die n枚tigen Tools, F盲higkeiten und Ressourcen bereit, um einen Arbeitsplatz zu finden oder selbst Arbeitspl盲tze zu schaffen鈥�, erg盲nzt Albino im Gespr盲ch mit 麻豆原创. 鈥濿ir m眉ssen wieder sicherstellen, dass Bildungssysteme funktionieren und mit den Entwicklungen in der Welt Schritt halten.鈥�

Um den Anforderungen der IT-Branche gerecht zu werden, wurden die Curricula von 麻豆原创 Educate to Employ f眉r drei wichtige Rollen innerhalb des 麻豆原创-Partnernetzes konzipiert: Consultant Associate, Developer Associate und Support Associate. Das Curriculum umfasst Schulungsinhalte f眉hrender Unternehmen und Organisationen wie Coursera, Accenture, EY und 麻豆原创 Learning.

Den Vorsitz im Board von Generation Unlimited hat Christian Klein, 麻豆原创-Vorstandsvorsitzender, inne.

 鈥濧llein die YOMA-Online-Plattform verzeichnete 眉ber 600.000 Registrierungen“, sagt Albino. 鈥濪ie Plattform hat in den letzten zwei Jahren weltweit 眉ber 5 Millionen Gelegenheiten erm枚glicht, sich weiterzubilden, Geld zu verdienen und sich zu engagieren 鈥� eine beeindruckende Erfolgsbilanz. Und jetzt sehen wir langsam, dass die jungen Menschen in Arbeit kommen.“

Shanges Weg mit YOMA und 麻豆原创 Educate to Employ begann im Wohnzimmer seiner Gro脽mutter. Dort steht die Gemeinschaft im Mittelpunkt. 鈥濱ch schaue zu meiner Gro脽mutter auf. Denn sie engagiert sich sehr f眉r die Gemeinschaft鈥�, sagte er. 鈥濱ch hoffe, dass ich das auch kann 鈥� Menschen im Technologiebereich dabei helfen, mehr Arbeitspl盲tze f眉r bed眉rftige Menschen zu schaffen, und kreativ sein.鈥�

Eine feste Vollzeitstelle w眉rde Shange erm枚glichen, seine Familie zu ern盲hren und zu versorgen. Und er k枚nnte weiter anderen in seinem Umfeld helfen, so wie ihm geholfen wurde. In seinem Umfeld gilt Shange bereits als Vorbild.

鈥濱ch m枚chte, dass junge Leute wissen, dass es m枚glich ist, einen Job zu bekommen鈥�, sagte er. 鈥濨ewerbt euch weiter und verliert nicht die Hoffnung, wenn etwas nicht klappt. Manche Dinge brauchen einfach Zeit. Also gebt euer Bestes und bleibt dran.鈥�

Heute hat die 麻豆原创 ihre Gr眉ndungspartnerschaft mit Generation Unlimited um vier weitere Jahre (2026 bis 2029) verl盲ngert und 2 Millionen US-Dollar zugesagt.

Top-Bild aus dem Video
UNICEF beg眉nstigt kein Unternehmen, keine Marke, Organisation, Produkt oder Service

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Nach dem Absolvieren des Kurses sind die Lernenden in der Lage, einen Workshop rund um Joule, den KI-Assistenten der 麻豆原创, abzuhalten. Sie k枚nnen das Workshop-Format auf die Anforderungen verschiedener Zielgruppen anpassen und den Teilnehmenden dabei helfen, geeignete Anwendungsf盲lle f眉r KI-Agenten zu identifizieren.

Aber was genau sind 麻豆原创-L枚sungen f眉r Agentic AI? Und welche Vorteile bietet agentenbasierte KI?

Joule-Agenten sind KI-Systeme, die eigenst盲ndig mehrstufige Arbeitsabl盲ufe planen und ausf眉hren k枚nnen, um Abteilungen zu vernetzen, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Prozesse zu optimieren.

Wertsch枚pfungspotenzial von Agentic AI aussch枚pfen

Im Rahmen einer 麻豆原创 Expert Lecture wird in diesem Kurs das Konzept der sogenannten 鈥濲oule Agent Discovery Workshops鈥� vorgestellt. In diesen strukturierten und interaktiven Workshops erfahren Teilnehmende, wie sie Anwendungsf盲lle f眉r agentenbasierte KI identifizieren k枚nnen, die ein hohes Wertsch枚pfungspotenzial bieten. Die Kursabsolventen lernen, wie sie die Workshop-Teilnehmenden motivieren und dabei unterst眉tzen k枚nnen, Ideen zu priorisieren und die jeweiligen M枚glichkeiten detailliert zu beschreiben. Im Kurs wird au脽erdem erkl盲rt, wie der Workshop in Bezug auf die Dauer und Teamgr枚脽e sowie f眉r virtuelle Formate angepasst werden kann. Nach der Schulung k枚nnen die angehenden Workshop-Leiter die Teilnehmenden zudem bei der Ermittlung der Bereiche unterst眉tzen, in denen sich mit KI-Agenten die besten Ergebnisse erzielen lassen, und ihnen helfen, das Fundament f眉r das Arbeiten mit KI-Agenten zu legen.

Am Ende der Schulung k枚nnen die Kursteilnehmenden: 

• den Zweck und die Struktur der Joule Agent Discovery Workshops nachvollziehen und darlegen, wie sich n眉tzliche Anwendungsf盲lle f眉r KI-Agenten ermitteln lassen;
• 脺bungen w盲hrend des Workshops durchf眉hren und die Teilnehmenden dabei unterst眉tzen, Ideen f眉r Anwendungsf盲lle mit KI-Agenten zu entwickeln, zu priorisieren und detailliert zu beschreiben;
• das Workshop-Format an verschiedene Teamgr枚脽en, virtuelle Formate und zeitliche Vorgaben anpassen, um organisatorischen Anforderungen nachzukommen.

F眉r diesen Kurs gibt es keine vorausgesetzten Schulungen. Erfahrung im Bereich 麻豆原创 Design Thinking und mit der Moderation von Workshops ist jedoch hilfreich. Der Kurs ist ein ideales Lernangebot f眉r eine Vielzahl von Rollen, zum Beispiel Berater im Support, Anwendungsbenutzer und 麻豆原创-Einsteiger.

Die kreativen K枚pfe hinter 麻豆原创-AppHaus-Methodik und dieser Learning Journey

Seit vielen Jahren arbeitet Karen Detken, Expert User Experience Designer im 麻豆原创 AppHaus, im Rahmen von Co-Innovationsprojekten mit Kunden zusammen. Bei der Entwicklung und Durchf眉hrung zahlreicher Workshop-Formate mithilfe verschiedener Methoden und Tools konnte sie dabei aus erster Hand Erfahrung und Feedback sammeln. Schon fr眉h entschied sich das 麻豆原创-AppHaus-Team, diese Best Practices sowie relevante Ressourcen und Vorlagen 眉ber das auch f眉r andere zug盲nglich zu machen.

Mit dem zunehmenden Fokus auf k眉nstliche Intelligenz hielten generative KI und gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) auch in 麻豆原创-L枚sungen Einzug, zuerst mit 麻豆原创 Business AI und sp盲ter in Form der n盲chsten Evolutionsstufe, n盲mlich agentenbasierter KI, zu der auch Joule Agents geh枚ren. Das 麻豆原创鈥慉ppHaus鈥慣eam analysierte gemeinsam mit Kunden geeignete Anwendungsf盲lle, um von dieser neuen Technologie zu profitieren. Als Wegbereiter f眉r gemeinschaftliche Innovationen nutzte das Team diese ersten Erfahrungen und begann, hilfreiche Methodiken zu teilen, sodass andere Teams sowie Partner und Kunden selbst an Projekten arbeiten k枚nnen, bei denen neueste Technologie zum Einsatz kommt.

F眉r Detken geht es nicht nur darum, diese Technologien einzuf眉hren und anzuwenden: 鈥濶eue Technologien entwickeln sich rasant weiter und werden weithin zug盲nglich鈥�, erkl盲rt sie. 鈥濿ichtig ist, ein sehr klares Bild davon zu haben, warum wir diese Technologien nutzen wollen. Denn Technologie hat nur dann einen Mehrwert, wenn der richtige Anwendungszweck gefunden wird. Kunden und Anwender m眉ssen sich dar眉ber im Klaren sein, welche Ergebnisse sie mit dieser Technologie erzielen m枚chten. Das ist die erste Frage, die vor der Anwendung gekl盲rt werden muss. Mit unseren Methodiken m枚chten wir Menschen zuallererst helfen, zu verstehen, wie diese Technologie ihnen, ihrem Unternehmen und der Gesellschaft helfen kann.鈥�

Teil dieses Denkens und des bewussten Einsatzes von Technologie ist es auch, ethische Richtlinien f眉r einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu ber眉cksichtigen, die bei jeder neuen L枚sung Anwendung finden. Die 麻豆原创-Grunds盲tze dazu sind im dargelegt.

Innovationen und Technologie f眉r andere zug盲nglich machen

Das 麻豆原创-AppHaus-Team erh盲lt Feedback von vielen verschiedenen Kunden- und Partnerteams. F眉r das Team, das aus erfahrenen Co-Innovation-Coaches besteht, ist es ein erf眉llendes Erlebnis, wenn die Teilnehmenden der Workshops und Schulungsveranstaltungen die neue Technologie besser begreifen. Mit ihrer umfassenden Expertise und unter Ber眉cksichtigung eines 聽helfen sie den Teilnehmenden, Ideen zu entwickeln, die ihre gesch盲ftlichen Anforderungen erf眉llen. 鈥濿ir helfen ihnen, verschiedene M枚glichkeiten zu erarbeiten, um Probleme aus der Praxis mithilfe von KI zu bew盲ltigen鈥�, so Detken.

Das neue Lernangebot f眉r Agentic AI umfasst hilfreiche 脺bungen, die Kunden und Partnern dabei helfen, dieses Technologiegebiet n盲her kennenzulernen und sinnvolle Anwendungsf盲lle f眉r Unternehmen zu testen. Wer bei dieser Learning Journey n盲her hinsieht, wird feststellen, dass das 麻豆原创-AppHaus-Team neuen Konzepten 盲u脽erst aufgeschlossen gegen眉bersteht, denn die Teilnehmenden werden von einem Avatar durch den Kurs gef眉hrt. Dieser Avatar wurde mithilfe von Videoaufnahmen von Detken erstellt.

Auf die Frage, wie sie Agentic AI im Vergleich zu generativer KI sieht, antwortet Detken: 鈥濨ei generativer KI fungiert ein LLM als eine Art intelligentes System oder 鈥欸ehirn鈥�. Dieselben LLMs kommen auch bei einem KI-Agenten zum Einsatz. Der Unterschied besteht darin, dass der Agent nicht nur 鈥歞enken鈥� und diese gro脽en Sprachmodelle nutzen kann, um Inhalte zu generieren, Daten zu analysieren oder Entscheidungen zu treffen 鈥� der Agent kann auch 鈥歍ools鈥� oder andere Anwendungen einsetzen, um auf Basis dieser Entscheidungen Ma脽nahmen zu ergreifen oder eigenst盲ndig 脛nderungen vorzunehmen. Das l盲sst sich mit dem folgenden Bild veranschaulichen: Generative KI war quasi nur das Gehirn; nun sind wir eine Stufe weiter und verf眉gen sowohl 眉ber ein Gehirn als auch H盲nde. Vielleicht werden wir in Zukunft 眉ber einen ganzen K枚rper verf眉gen. Das w盲ren dann wohl Roboter.鈥�

Bilder mit Genehmigung von 麻豆原创-Mitarbeiter Viktor Georg.

Imke Vierjahn ist Communications Lead f眉r das 麻豆原创 AppHaus.

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In Zeiten, in denen k眉nstliche Intelligenz und digitale Technologien die Arbeitswelt massiv ver盲ndern, r眉ckt eine entscheidende Frage in den Mittelpunkt: Wie gelingt es Unternehmen, trotz zunehmender Automatisierung den menschlichen Aspekt nicht aus den Augen zu verlieren? Insbesondere in der Personalbetreuung ist der pers枚nliche Kontakt unverzichtbar. 麻豆原创 setzt deshalb bewusst auf eine Balance: Moderne Technologien und KI sorgen f眉r Effizienz und smarte L枚sungen 鈥� doch pers枚nliche Beratung bleibt auch k眉nftig essenziell, um Mitarbeitenden weltweit die bestm枚gliche Unterst眉tzung zu bieten.

鈥濪ie Arbeitswelt um uns herum ver盲ndert sich mit atemberaubender Geschwindigkeit鈥�, erkl盲rt Dr. Christian Schmeichel, Global Head of People & Culture Services bei 麻豆原创. 鈥濧ktuell haben wir bis zu vier Generationen in unserer Belegschaft, und damit ver盲ndern sich nat眉rlich auch die Anforderungen und Erwartungen an die Personalarbeit. Die P&C Lounge soll komplexe Fragen und Themenstellungen von Mitarbeitenden adressieren, die sich 眉ber das pers枚nliche Gespr盲ch besser l枚sen lassen als mit Hilfe des HR-Ticketsystems.鈥�

Ganzheitlicher Betreuungsansatz nach Multi-Tier-Modell

麻豆原创 verfolgt einen differenzierten Ansatz in der Mitarbeiterbetreuung, den Christian Schmeichel als 鈥濵ulti-Tier-Modell鈥� beschreibt. F眉r einfache Informationsbedarfe steht 麻豆原创 One als Portal bereit, w盲hrend Standardanfragen 鈥� etwa zu Urlaubsantr盲gen, Gehaltsabrechnungen oder Bescheinigungen 鈥� effizient 眉ber Self Services und das Shared Service Center abgewickelt werden. Die neue P&C Lounge erg盲nzt als neuer Service Kanal das Angebot nunmehr bei Bedarf um die M枚glichkeit des individuellen Beratungsgespr盲chs. Damit r眉ckt man den menschlichen Faktor gezielt wieder in den Vordergrund: 鈥濪ieser pers枚nlichere Beratungsansatz f眉r komplexere Themen fl盲chendeckend f眉r Mitarbeitende hat aus meiner Sicht gefehlt. Das ist der White Spot, den wir jetzt in unserem HR Service-Portfolio nunmehr strategisch f眉llen鈥�, so Christian Schmeichel.

Bisher stand pers枚nliche HR-Beratung haupts盲chlich F眉hrungskr盲ften 眉ber Business Partner bzw. Advisor zur Verf眉gung. Mit der P&C Lounge erhalten nun alle Mitarbeitenden ebenfalls Zugang zu individueller Beratung bei komplexeren Fragestellungen 鈥� von pers枚nlichen Problemen im Team 眉ber anspruchsvollere Payroll-Fragen bis hin zur Karriereentwicklung.

Der Ablauf ist denkbar einfach: Mitarbeitende k枚nnen Termine vereinbaren und werden mit dem zu ihrer Anfrage inhaltlich passenden Experten zusammengebracht. Das System zeigt an, mit welchem HR-Spezialisten der Termin stattfindet und in welchen Sprachen dieser ber盲t. 鈥濿enn m枚glich findet das Gespr盲ch in der Landessprache statt, ansonsten auf Englisch鈥�, erkl盲rt Christian Schmeichel. Bei Payroll-Fragen wird automatisch ein Payroll-Experte zugeteilt, bei Karrierethemen ein entsprechender Spezialist 鈥� das intelligente Matching erfolgt mittels KI-Unterst眉tzung.

鈥濪ie HR Mitarbeitenden, die in der P&C Lounge als Experten zur Verf眉gung stehen, sind im Vorfeld im Detail mit dem neuen Ansatz vertraut gemacht worden鈥�, erkl盲rt Christian Schmeichel. Wichtig sei auch die pers枚nliche Affinit盲t: Die Mitarbeitenden m眉ssen selbst Interesse an dieser Art von Aufgabe haben und werden gezielt auf die zu erwartenden Themen vorbereitet.

Optimierung im Personalbereich durch k眉nstliche Intelligenz

Erst der zunehmende Einsatz von k眉nstlicher Intelligenz hat 眉berraschenderweise den Weg f眉r dieses neue Beratungsformat geebnet. 鈥濪as funktioniert, weil wir ein sehr smartes Ressourcenallokationskonzept entwickelt haben, gepaart mit moderner Technologie, die daf眉r sorgt, dass f眉r das jeweilige Thema der oder die richtige Expert:in ausgew盲hlt wird鈥�, erl盲utert Christian Schmeichel.

Der Einsatz k眉nstlicher Intelligenz hilft aber nicht nur dabei, die passende Expertise zur jeweiligen Anfrage zu finden. KI unterst眉tzt auch zunehmend bei Routineaufgaben im HR-Bereich und schafft somit mehr Freir盲ume f眉r die pers枚nliche Betreuung und den Dialog. Der Einsatz von Joule, dem KI-basierten Assistenten von 麻豆原创, bietet Mitarbeitenden eine zentrale Anlaufstelle und sorgt f眉r eine deutlich schnellere und intuitivere Navigation durch die vielf盲ltigen digitalen HR-Services und entlastet sowohl die Mitarbeitenden als auch die HR-Teams im Tagesgesch盲ft.

Gerade weil Technologien wie Joule immer mehr Standardanfragen effizient l枚sen, gewinnt das pers枚nliche Gespr盲ch in komplexen Situationen zus盲tzlich an Bedeutung. Diese Entwicklung unterstreicht auch Christian Schmeichel: 鈥濫s gab in der Vergangenheit bereits Pilotprojekte, die diesen direkten Kontakt zum Personalbereich m枚glich machen sollten. Doch erst jetzt verf眉gen wir 眉ber die technischen M枚glichkeiten zur smarten Ressourcenallokation und die entsprechenden Kapazit盲ten durch die strategische Weiterentwicklung unseres HR Gesch盲ftsmodells.鈥�

Eine Personalstrategie, die sich am individuellen Menschen orientiert

Der Rollout der P&C Lounge begann Ende 2024 mit Pilotprojekten in Italien und Japan. 鈥濿ir haben bewusst zwei kulturell v枚llig verschiedene L盲nder gew盲hlt, um zu sehen, wie das Angebot jeweils adaptiert wird鈥�, erkl盲rt Christian Schmeichel. 鈥濿盲hrend in Italien praktisch sofort alle Termine ausgebucht waren, reagierte man in Japan die ersten zwei Wochen zur眉ckhaltend鈥�, berichtet Christian Schmeichel von den ersten Erfahrungen. 鈥濪ann wurde das Angebot aber gut angenommen.鈥�

Nachdem gerade k眉rzlich der Rollout in Deutschland und den USA erfolgt ist, steht die P&C Lounge allen 110.000 麻豆原创-Mitarbeitenden in 眉ber 70 L盲ndern zur Verf眉gung. Dabei passt 麻豆原创 das Angebot an lokale Gegebenheiten an: So wird es etwa in den USA aufgrund der gro脽en r盲umlichen Distanzen eine st盲rkere virtuelle Komponente geben, w盲hrend in anderen Regionen vor allem pers枚nliche Treffen vor Ort angeboten werden.

Mit der P&C Lounge positioniert sich 麻豆原创 als Vorreiter f眉r eine Personalstrategie, die im Zeitalter der k眉nstlichen Intelligenz den Menschen in den Mittelpunkt stellt. 鈥濱n der aktuell von Transformation und Technologie gepr盲gten Ver盲nderung der Arbeitswelt k枚nnen wir uns als 麻豆原创 als attraktiver Arbeitgeber positionieren 鈥� mit der menschlichen Komponente, die im HR gest盲rkt wird鈥�, erkl盲rt Christian Schmeichel.

Das Interesse von Kunden sei gro脽: 鈥濿ir sehen derzeit in Kundengespr盲chen gro脽es Interesse mehr zu erfahren, wie 麻豆原创 in Zeiten von k眉nstlicher Intelligenz den Faktor Mensch gezielt betont und unterst眉tzt.鈥�

Die P&C Lounge steht beispielhaft f眉r diesen Ansatz, Technologie und menschliche Interaktion sinnvoll zu kombinieren. 鈥濽nser Anspruch ist, mit der P&C Lounge neue Ma脽st盲be zu setzen, was im Bereich globale HR-Unterst眉tzung m枚glich ist鈥�, res眉miert Christian Schmeichel. 鈥濫s geht um die optimale Kombination von People-Centricity and moderner Technologie in einer neuen Arbeitswelt.鈥�

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EDiSON basiert auf der 麻豆原创 Business Technology Platform und verkn眉pft Echtzeit- und visuelle meteorologische Daten sowie historische Aufzeichnungen, indem es sowohl statische als auch dynamische Daten aus staatlichen, kommunalen und privaten Quellen verarbeitet und so Echtzeit-Einblicke in entstehende Risiken liefert. Mithilfe von 麻豆原创 Business AI und maschinellem Lernen erm枚glicht das System pr盲zise Prognosen, die Beh枚rden bei schnellen und gezielten Entscheidungen unterst眉tzen 鈥� etwa bei der Vorhersage von Sch盲den, dem Einsatz von Rettungskr盲ften oder der Anordnung von Evakuierungen. Das Projekt gilt als Vorbild f眉r andere kleine Inselstaaten und zeigt, wie moderne Technologie Katastrophenschutz niedrigschwellig zug盲nglich machen kann.

鈥濫DiSON ist ein Meilenstein und zeigt, wie Wissenschaft und Technologie gef盲hrdete Gegenden st盲rken k枚nnen鈥�, sagt Soichiro Yasukawa, Leiter der Katastrophenvorsorge bei der UNESCO. 鈥濪urch die Integration von KI und Echtzeitdaten verbessern wir nicht nur die Fr眉hwarnsysteme, sondern schaffen auch die Basis f眉r dauerhafte Widerstandsf盲higkeit und nachhaltige Entwicklung.鈥�

Das Projekt ist Teil des UNESCO-Programms zur St盲rkung der Katastrophenvorsorge und soll 2026 in Betrieb gehen. Ziel ist es, ein skalierbares, datenbasiertes Modell f眉r kleine Inselstaaten zu schaffen, die besonders stark von den Folgen des Klimawandels betroffen sind.

鈥濪ieses Projekt zeigt, wie 麻豆原创-Technologie Regionen hilft, sich besser auf Risiken vorzubereiten鈥�, sagt Sophia Mendelsohn, Chief Sustainability and Commercial Officer bei 麻豆原创. 鈥濫DiSON ist ein eindrucksvolles Beispiel daf眉r, wie unsere Cloud-Plattform und unsere KI-F盲higkeiten gezielt f眉r den lokalen Katastrophenschutz angepasst werden k枚nnen. Wir sind stolz, die UNESCO bei dieser Innovation f眉r die Salomonen und dar眉ber hinaus zu unterst眉tzen.鈥�

Die UNESCO entschied sich f眉r EDiSON aufgrund der Erfolgsbilanz des Systems in Japan. EDiSON 眉berwindet typische H眉rden wie verstreute Daten, begrenzte Analysekapazit盲ten und unzureichende Nutzung im Feldeinsatz. Der modulare Aufbau des Systems erm枚glicht Skalierbarkeit und Anpassungsf盲higkeit, sodass Regierungen modernen Katastrophenschutz gew盲hrleisten k枚nnen, ohne gro脽e finanzielle Mittel oder umfangreiche technische Expertise zu ben枚tigen.

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Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Katrin Pommer, +49(0)151 18 96 84 93, katrin.pommer@sap.com (CET)
麻豆原创 麻豆原创 Room; press@sap.com

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Wie 麻豆原创-Vorstand Muhammad Alam, verantwortlich f眉r 麻豆原创 Product & Engineering, betonte, treten wir in eine neue 脛ra ein: 鈥瀌ie 脛ra der agentischen KI, in der KI nicht mehr nur ein Werkzeug ist, sondern zu Ihrem vertrauensw眉rdigen Teammitglied wird.鈥� 

Gemeinsam mit 麻豆原创s Chief Technology Officer Philipp Herzig und Michael Ameling, Pr盲sident der 麻豆原创 Business Technology Platform, er枚ffnete Alam die Keynote mit den Worten: 鈥濧ls Entwickler:innen stehen Sie nicht am Rand dieser KI-Revolution. Sie sind die Revolution. Und wir sind hier, um Sie f眉r das Kommende zu st盲rken.鈥� 

Entwickler:innen werden 鈥瀞upercharged鈥� 

Die drei 麻豆原创-F眉hrungskr盲fte machten deutlich, dass KI Entwickler:innen nicht ersetzen wird. 鈥濪ie Wahrheit ist: Entwickler:innen werden nicht verschwinden鈥�, so Alam. 鈥濻ie werden gest盲rkt. Sie werden zu Architekt:innen intelligenter, vernetzter Unternehmen. Die eigentliche Frage ist also nicht, ob wir Entwickler:innen brauchen, sondern wie schnell wir sie bef盲higen k枚nnen, in dieser KI-nativen 脛ra erfolgreich zu sein und zu f眉hren.鈥� 

Ameling, Alam und Herzig skizzierten 麻豆原创s Vision und hoben die Integration von KI, Daten und intelligenten Agenten hervor, um Gesch盲ftsprozesse zu transformieren und Innovationen voranzutreiben. Sie betonten zudem die Bedeutung eines einheitlichen Datenfundaments sowie den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle und agentischer Technologien im 麻豆原创-脰kosystem. 

In diesem neuen Gesch盲ftsumfeld, so die Sprecher, wird jedes Unternehmen zum Datenunternehmen und jede Nutzererfahrung 鈥� von der Frontline bis ins Vorstandszimmer 鈥� KI-getrieben. 

鈥濧ls Entwickler:innen programmieren Sie nicht mehr nur鈥�, sagte Alam. 鈥濻ie gestalten intelligente Workflows und steuern KI-Agenten, um echte Gesch盲ftsergebnisse zu erzielen.鈥� 麻豆原创s Strategie setzt darauf, Entwickler:innen mit Anwendungen zu st盲rken, sie mit Daten zu vernetzen und sie mit KI zu 鈥瀞uperchargen鈥�. 

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麻豆原创 BTP ist das Fundament f眉r KI-Agenten 

All dies l盲uft auf der 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP), die als Grundlage f眉r den Aufbau und das Management von KI-Agenten dient 鈥� sowohl f眉r von 麻豆原创 entwickelte als auch f眉r individuell erstellte Agenten.  

W盲hrend die 麻豆原创 BTP als Motor fungiert, ist das Business Transformation Management Portfolio der Navigator, der sicherstellt, dass Technologie in echten Gesch盲ftsnutzen 眉bersetzt wird. Er verbindet Strategie, Prozesse und Menschen und verwandelt KI-getriebene Potenziale in nachhaltige Transformation im gro脽en Ma脽stab. 

Alam identifizierte w盲hrend der Keynote聽drei zentrale Themen:听

Erstens setzt 麻豆原创 weiterhin auf Offenheit. In diesem Zusammenhang k眉ndigte er聽麻豆原创 Snowflake an,聽wodurch聽die vollst盲ndigen聽Daten- und KI-F盲higkeiten von Snowflake als L枚sungserweiterung f眉r die 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) bereitgestellt聽werden. Diese Partnerschaft entspricht genau den W眉nschen gemeinsamer Kunden, wie Alam betonte.聽

Zweitens wird 麻豆原创 Entwickler:innen die kontextreichste agentische Plattform bieten 鈥� inklusive einer Vielzahl sofort einsatzbereiter Agenten, die individuell angepasst werden k枚nnen. 鈥濰eute erfahren Sie, wie Sie mit Low-Code- und Pro-Code-Tools im Agent Builder von Joule Studio eigene Joule Agents als Teil von 麻豆原创 Build erstellen k枚nnen鈥�, sagte Alam. 鈥濿ir standardisieren au脽erdem die Interoperabilit盲t von KI-Agenten mit dem Agent-to-Agent-Protokoll, sodass Ihre Agenten sicher 眉ber verschiedene 脰kosysteme hinweg zusammenarbeiten k枚nnen.鈥� 

Drittens k眉ndigte er 麻豆原创s erstes Foundation Model an, das speziell f眉r strukturierte Gesch盲ftsdaten entwickelt wurde: 麻豆原创 RPT-1, ausgesprochen 鈥灺槎乖� Rapid One鈥�. 鈥濽nser relational pretrained transformer liefert Genauigkeit und Skalierbarkeit auf Enterprise-Niveau und 眉bertrifft sowohl LLMs als auch AutoML f眉r tabellarische KI 鈥� das ist entscheidend f眉r den Aufbau zuverl盲ssiger, wertsch枚pfender Agenten鈥�, so Alam. 

鈥濳urz gesagt: Wir setzen auf ein offenes 脰kosystem, statten Agenten mit tiefem Prozess- und Datenkontext aus und geben Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um KI und Agenten zu verst盲rken鈥�,聽betonte聽er.聽Im weiteren Verlauf der Keynote erl盲uterten Ameling und Herzig diese und weitere Innovationen und erkl盲rten, wie sie聽Entwickler:innen聽dabei helfen werden,聽effizienter听听zu arbeiten und mehr zu erreichen.听听

麻豆原创 BDC und Snowflake 

Ameling ging n盲her auf die neue Partnerschaft mit Snowflake ein, durch die 麻豆原创-Kunden Zugang zu vollst盲ndig gemanagten Daten- und KI-Funktionen von Snowflake erhalten. Zusammen mit der Einf眉hrung von 麻豆原创 BDC Connect f眉r Snowflake, so Ameling, f眉hre dies zu Kosteneinsparungen und einer vereinfachten Datenlandschaft. 鈥濪as erm枚glicht Ihnen, 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Datenprodukte nahtlos zwischen 麻豆原创 BDC und Snowflake zu integrieren, sodass Sie intelligente Anwendungen schneller bereitstellen und 眉ber Ihren bevorzugten Datenmarktplatz teilen k枚nnen.鈥� 

Ameling stellte au脽erdem 麻豆原创 HANA Cloud als 鈥瀌ie Datenbank, auf die KI gewartet hat鈥� heraus. Mit 麻豆原创 HANA Cloud und 麻豆原创 BDC, so Ameling, bietet 麻豆原创 das beste Business Data Fabric, um diese Herausforderungen zu meistern. 鈥濷hne 麻豆原创 HANA Cloud h盲tten Sie f眉r jede einzelne Datenrepr盲sentation eine eigene Datenbank, was zu fragmentierten Datensilos f眉hrt, die Ihr KI-Potenzial einschr盲nken. Mit 麻豆原创 HANA Cloud haben wir all diese leistungsstarken Engines in einer integrierten, multimodalen Datenbank vereint.鈥� 

Darauf aufbauend betonte Herzig, dass jedes Unternehmen eine starke Datenbasis ben枚tigt, denn 鈥濳I ist nichts ohne gut organisierte Daten … Auf dieser Datenbasis sitzt unsere AI Foundation, die es Ihnen erm枚glicht, nicht nur die neuesten KI-Technologien am Markt zu nutzen, sondern auch die KI-F盲higkeiten von 麻豆原创 zu erweitern und eigene, tief im Gesch盲ftsprozess und in den Daten verankerte L枚sungen zu entwickeln.鈥� 

麻豆原创 setzt neue Ma脽st盲be mit einem tabellarischen Foundation Model 

Herzig erkl盲rte, dass 麻豆原创 RPT-1 entwickelt wurde, um ein zentrales Problem f眉r Entwickler:innen zu l枚sen und ihnen zu erm枚glichen, deutlich bessere Vorhersagef盲higkeiten, Genauigkeit auf Unternehmensniveau und Skalierbarkeit f眉r Gesch盲ftskunden zu liefern.  

Bislang, so Herzig, 鈥瀖ussten wir immer wieder auf klassisches Machine Learning zur眉ckgreifen, um sogenannte 鈥歯arrow鈥� AI-Modelle zu trainieren, die speziell f眉r jede [Gesch盲fts-]Aufgabe entwickelt wurden. Das bedeutete, dass man f眉r zehn Vorhersageaufgaben 眉ber zehn verschiedene Entit盲ten hundert verschiedene Modelle trainieren musste.鈥� 

鈥濿as wir wirklich wollen, ist, all diese Modelle loszuwerden und stattdessen ein einziges gro脽es Modell einzuf眉hren, das nur eine kleine Menge an Daten zum Lernen ben枚tigt鈥�, sagte er. Genau das sei 麻豆原创 RPT-1. 鈥濿ir glauben, dass 麻豆原创 RPT-1 das leistungsf盲higste pr盲diktive Foundation Model ist, das es derzeit gibt鈥�, so Herzig weiter. Es liefert eine deutlich h枚here Vorhersagequalit盲t, ist dabei sehr schnell und 盲u脽erst ressourceneffizient. 

Joule, Joule Agents und KI-Assistenten  

Der 麻豆原创-CTO betonte au脽erdem, dass das Unternehmen Entwickler:innen die kontextreichste agentische Plattform bieten m枚chte. Er wies darauf hin, dass 麻豆原创 bereits 20 Joule Agents in verschiedenen Gesch盲ftsbereichen ausgeliefert hat und bis Ende des Jahres etwa 40 verf眉gbar sein werden. Diese Agenten k枚nnen auf mehr als 2.100 vorgefertigte Joule Skills zur眉ckgreifen. Dar眉ber hinaus stehen Kund:innen heute bereits mehr als 300 eingebettete KI-Szenarien 眉ber die Produktlinien hinweg zur Verf眉gung, darunter Joule Agents 鈥� bis Ende des Jahres sollen es insgesamt 400 Anwendungsf盲lle sein. 

Ameling erg盲nzte: 鈥濽nser Versprechen ist einfach: Bauen mit Intention. Sie beschreiben das gew眉nschte Ergebnis und 麻豆原创聽Build聽nutzt KI-Agenten, um f眉r Sie Code, Logik und Benutzeroberfl盲chen zu generieren 鈥� mit nahtlosem Zugriff auf Ihre Anwendungen und Daten, w盲hrend Sie im Flow bleiben …聽Joule聽for聽Developers erm枚glicht beeindruckende Coding-Erlebnisse, um die absichtsbasierte Entwicklung einfach und intuitiv zu gestalten.鈥�

麻豆原创 geht noch einen Schritt weiter, indem Erweiterungen bereitgestellt werden, um direkt mit聽VS Code,聽Windsurf, Cursor, OpenAI Codex, Claude Code,聽Cline聽und weiteren Tools in 麻豆原创聽Build聽zu arbeiten. 鈥濻ie w盲hlen das Werkzeug, und wir holen Sie dort ab, wo Sie sind鈥�, sagte Ameling. Au脽erdem k眉ndigte er an, dass feinabgestimmte ABAP-LLMs mit ABAP 1 auf der AI聽Foundation聽im vierten Quartal dieses Jahres ver枚ffentlicht werden.聽

麻豆原创 definiert die Interaktion von Entwickler:innen mit KI durch Innovationen in Joule und agentischer KI neu 鈥� aber auch im Bereich der physischen KI. Herzig begr眉脽te Torsten G. Mueller, Group CIO und COO BPS bei Sartorius, um zu erl盲utern, wie die Partnerschaft zwischen Sartorius, NEURA Robotics und 麻豆原创 Roboter zum Leben erweckt, die das Was, Wann und Wie auf Basis von Live-Business-Kontext verstehen. 鈥濻o stellen wir uns wirklich die Zukunft vor, oder? Menschen und Roboter arbeiten harmonisch zusammen 鈥� durch Joule, durch KI鈥�, so Herzig. 

Quantencomputing听听

Mit Blick auf die Zukunft beendete Herzig die Keynote, indem er 眉ber ein weiteres 鈥濺echenparadigma, das noch schwer zu begreifen ist鈥�, sprach: das Quantencomputing. Er stellte klar, dass 麻豆原创 selbst keinen Quantencomputer baut, aber mit f眉hrenden Anbietern von Quantenhardware wie IBM zusammenarbeitet, um das Potenzial von Quantencomputing f眉r Gesch盲ftsprozesse und Anwendungen zu evaluieren.  

鈥濿ir glauben, dass Quantencomputing k眉nftig gemeinsam mit klassischem und KI-basiertem Computing Teil Ihres Technologie-Stacks sein wird, und wir integrieren es in die Prozesse und Anwendungen, die Sie bereits nutzen, sodass es einfach in den Workflows Ihres Unternehmens auftaucht鈥�, sagte Herzig. 鈥濽nd nat眉rlich skalieren wir das alles mit der Cloud. Jetzt ist 麻豆原创 f眉r Sie da 鈥� und Sie sind f眉r Ihr Business bestens ger眉stet.鈥� 

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Ihr Potenzial geht jedoch weit 眉ber die reine Optimierung von Prozessen hinaus: Generative KI kann Menschen helfen, sich weiterzuentwickeln und Selbstvertrauen zu gewinnen, insbesondere wenn sie vor neuen beruflichen Herausforderungen stehen.

Ganz gleich, ob es darum geht, eine neue F眉hrungsrolle zu 眉bernehmen, sich komplexe technische F盲higkeiten anzueignen oder sich bei der Planung des n盲chsten Karriereschritts Unterst眉tzung zu holen 鈥� KI鈥慞lattformen k枚nnen dabei helfen, Klarheit zu schaffen und Zuversicht zu f枚rdern.

Hier sind drei einfache Methoden, um KI als Hilfsmittel f眉r die pers枚nliche Entwicklung zu nutzen und so den Schritt aus der beruflichen Komfortzone zu wagen:

1. KI als neutraler Begleiter

Ein wertvoller, aber oft untersch盲tzter Aspekt der generativen KI ist ihre F盲higkeit, ganz ohne Wertung Feedback zu geben. Der Wechsel in eine neue Rolle oder in ein neues Unternehmen geht oft mit Ungewissheit, Fragen und manchmal sogar Selbstzweifeln einher. Unabh盲ngig von den jeweiligen Umst盲nden bietet KI ihren Nutzern die M枚glichkeit, in einem wertungsfreien Raum ganz offen ihre Gedanken zu 盲u脽ern und L枚sungen zu erkunden. So eingesetzt kann KI Menschen dabei helfen, die Gr眉nde f眉r ihre Unsicherheit besser zu verstehen und ihre Erlebnisse auf positive und konstruktive Weise zu analysieren. So l盲sst sich die notwendige Grundlage schaffen, um Probleme zu l枚sen und Ver盲nderungen oder Herausforderungen souver盲n zu meistern.

2. Gro脽e H眉rden in 眉berschaubare Ziele aufgliedern

Umfangreiche, komplexe Ziele k枚nnen uns auf den ersten Blick 眉berfordern. Generative KI kann uns bei der Karriereentwicklung unterst眉tzen, indem sie gro脽e Herausforderungen in kompaktere, 眉berschaubare Meilensteine aufgliedert. Mitarbeitende k枚nnen die KI damit beauftragen, weitl盲ufige Zielvorgaben in kleinere Aufgaben aufzuteilen, um eine klare Strategie f眉r die Umsetzung ihrer Ziele zu erhalten. Diese Methode verringert die kognitive Belastung und sorgt daf眉r, dass die Motivation durch stetigen Fortschritt gef枚rdert wird. Ganz gleich, ob es darum geht, ein neues Team zu leiten oder komplexe Analysen zu erstellen 鈥� diese kleinen Erfolge st盲rken das Selbstvertrauen und f枚rdern eine proaktive Denkweise.

3. Fachkundig und individuell zusammengestellte Lerninhalte

Generative KI ist auch in der Lage, hochwertige Lernmaterialien bereitzustellen, die auf die Wissensl眉cken und die berufliche Situation der Lernenden abgestimmt sind. KI kann beispielsweise fachkundige Inhalte und Schulungsmodule auf dem 麻豆原创 Learning Hub empfehlen, die den individuellen Entwicklungspfaden der Nutzer entsprechen. Der 麻豆原创 Learning Hub bietet Zugriff auf ein breites Portfolio an erstklassigen Lernangeboten rund um Unternehmenstransformation zum Selbststudium. Kostenlose 麻豆原创-Lernressource geben zudem die M枚glichkeit, die berufliche Entwicklung selbstst盲ndig, im eigenen Tempo und den eigenen Anforderungen entsprechend voranzubringen und . KI steht als pers枚nlicher Ratgeber zur Seite stehen und stellt individuell zugeschnittene Inhalte auf h枚chstem Niveau bereit, zum Beispiel f眉r Projektmanager, die agile Methoden erkunden, oder IT-Fachleute, die ihre Kenntnisse im Bereich Cybersicherheit vertiefen m枚chten.

Und um skalierbares und zielgerichtetes Lernen zu erm枚glichen, bietet der 麻豆原创 Learning Hub Lernenden Zugriff auf Lernressourcen, die auf bestimmte Rollen und Qualifikationen zugeschnitten sind. Dabei handelt es sich sowohl um Inhalte, die zum Selbststudium geeignet sind, als auch um Schulungsangebote, die unter Anleitung stattfinden. Dieser flexible Ansatz f枚rdert die Motivation sowie die Merkf盲higkeit und hilft Nutzern nicht nur, neue Kompetenzen zu erwerben, sondern diese auch effektiv in ihren Rollen anzuwenden. Die Online-Kurse k枚nnen nahtlos in die t盲glichen Arbeitsabl盲ufe eingebunden werden und erm枚glichen es den Mitarbeitenden, sich kontinuierlich weiterzubilden, ohne ihre t盲glichen Aufgaben unterbrechen zu m眉ssen. So st盲rken sie neben ihren individuellen Wachstumsm枚glichkeiten auch ihre allgemeinen Organisationsf盲higkeiten.

Ob bei der Verwaltung funktions眉bergreifender Projekte, der Durchf眉hrung von Datenanalysen oder dem Umgang mit beruflichen Ver盲nderungen 鈥� KI-gest眉tzte Lernangebote bieten auf dynamische Weise Unterst眉tzung, sodass aus Unsicherheit Klarheit wird und langfristig Wachstum gef枚rdert wird.

Das hohe Tempo, in dem neue Kompetenzen und Berufsbilder entstehen, macht den Einsatz generativer KI unabdingbar, um die eigene Karriere vorausschauend und mit Entschlossenheit voranzutreiben. Die Einbeziehung von KI in die pers枚nliche Entwicklung hilft Mitarbeitenden, den 脺bergang zu neuen Aufgabenbereichen sicher und flexibel zu bew盲ltigen.

KI ist nicht nur ein Tool zur Steigerung der Produktivit盲t, sondern fungiert als Partner, der uns hilft, zu wachsen 鈥� KI h枚rt uns zu, ohne uns zu beurteilen, schl盲gt konkrete Ma脽nahmen f眉r komplexe Herausforderungen vor und bietet ma脽geschneiderte Lernpfade. Durch die Nutzung von KI als vertrauensw眉rdige Ressource k枚nnen Menschen und Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens sicherstellen, souver盲n Ver盲nderungen meistern und mit Zuversicht Wachstumschancen ergreifen.

Andre Bechtold ist President f眉r 麻豆原创 Industries & Experiences bei der 麻豆原创.

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Durch die Anbindung von Google BigQuery, der autonomen Daten- und KI-Plattform mit agentenbasierten Funktionen, an m枚chten 麻豆原创 und Google Unternehmen jeder Gr枚脽e umgehenden Zugriff auf vertrauensw眉rdige, sofort einsetzbare Daten f眉r Unternehmensanalysen und KI auf ihren Plattformen erm枚glichen.

脺ber Jahrzehnte hinweg gab es eine klare Trennung zwischen Unternehmensdaten und Analysen. Gesch盲ftskritische Daten mit umfassendem semantischem Kontext waren in Transaktionssystemen isoliert. Herk枚mmliche ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) erzeugen Datenreplikate, die schwierig zu verwalten sind, schnell veralten und Unternehmen daran hindern, auf der Grundlage von Echtzeiteinblicken zu agieren. Dadurch wird die digitale Transformation ausgebremst.

Die Partnerschaft von 麻豆原创 und Google l枚st dieses Dilemma. Durch die Beseitigung von Datenreplikationen und die Vereinheitlichung der Datenlandschaft erm枚glichen 麻豆原创 und Google Cloud Unternehmen die Entwicklung von intelligenten Agenten, automatisierten Workflows und Prognosen, die direkt auf vertrauensw眉rdigen Echtzeitdaten basieren.

Google f眉hrt nun als erster Hyperscaler 麻豆原创 BDC Connect ein. Mit 麻豆原创 BDC Connect f眉r Google BigQuery k枚nnen Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten und Anwendungen in gro脽em Ma脽stab erschlie脽en. M枚glich wird dies durch den sicheren und schnellen Zugriff auf die verwalteten Datenprodukte von 麻豆原创 mit vielf盲ltiger Semantik 鈥� ohne Verz枚gerungen, ohne komplexe Datenreplikation und ohne ETL-Pipelines. Kunden k枚nnen 麻豆原创-Daten flexibel mit anderen Unternehmensdaten in BigQuery kombinieren und umgekehrt, um mit f眉hrenden Analyse- und agentenbasierten KI-Funktionen Innovationen voranzutreiben.

鈥灺槎乖� und Google Cloud unterst眉tzen globale Unternehmen seit vielen Jahren dabei, das Potenzial von Daten und KI zu nutzen鈥�, erkl盲rte Christian Klein, CEO der 麻豆原创 SE. 鈥濪urch die Zusammenf眉hrung von Google BigQuery und 麻豆原创 Business Data Cloud bieten wir unseren Kunden Auswahlm枚glichkeiten ohne Kompromisse, sodass sie ihre Analyse- und KI-Initiativen beschleunigen k枚nnen.鈥�

鈥濽nternehmen unterst眉tzen s盲mtliche Aspekte ihrer Gesch盲ftsabl盲ufe mit einer Kombination aus intelligenten Funktionen und Automatisierung鈥�, bekr盲ftigte Thomas Kurian, CEO von Google Cloud. 鈥濪ank der Integration von BigQuery und Gemini-Modellen in 麻豆原创 Business Data Cloud k枚nnen Unternehmen ganz einfach eine einheitliche Datengrundlage schaffen, die Silos beseitigt und die Entwicklung einer neuen Kategorie von KI-Agenten und -Anwendungen erm枚glicht.鈥�

Innovation mit 麻豆原创-Datenprodukten und Google BigQuery

Im Mittelpunkt der Partnerschaft steht die neue L枚sung 麻豆原创 Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery. Hierbei handelt es sich um eine Zero-Copy-Data-Fabric, die einen nahtlosen Zugriff auf die semantisch reichhaltigen Gesch盲ftsdaten von 麻豆原创 BDC mit den leistungsf盲higen Daten- und KI-L枚sungen von Google erm枚glicht, einschlie脽lich Gemini-Modellen und der Plattform Vertex AI. Dadurch entsteht eine moderne Plattform f眉r Daten, Analysen und KI, die automatisierte, funktions眉bergreifende Gesch盲ftsprozesse unterst眉tzt.

Diese bidirektionale Integration bildet die Grundlage f眉r eine L枚sung, mit der Unternehmen KI-Funktionen entwickeln und skalieren k枚nnen. Mit 麻豆原创 Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery profitieren Kunden von diesen M枚glichkeiten:

• Entwicklung fundierter, vertrauensw眉rdiger KI: Stellen Sie sicher, dass den KI-Modellen und -Agenten von Google BigQuery eine aktuelle und vollst盲ndige Sicht auf das Unternehmen zugrunde liegt, indem sie ohne Kopieren und in Echtzeit auf vertrauensw眉rdige 麻豆原创-Daten mit vielf盲ltiger Semantik zugreifen k枚nnen.
• Einsatz autonomer Agenten: Entwickeln und implementieren Sie intelligente Agenten mithilfe von Vertex AI und Gemini von Google Cloud, mit denen sich komplexe funktions眉bergreifende Prozesse automatisieren lassen 鈥� von der Optimierung der Lieferkette bis hin zu Finanzprognosen.
• Gewinnen Sie tiefere Einblicke: Verkn眉pfen Sie 麻豆原创-Daten 眉ber 麻豆原创 BDC mit speziellen globalen Datensets, die ausschlie脽lich in Google Cloud verf眉gbar sind, z. B. Geodaten aus Google Maps, Google Trends und 枚ffentlichen Datens盲tzen. Auf diese Weise k枚nnen Sie umfassende Informationen zum Gesch盲ftskontext bereitstellen.
• Definieren Sie Analysen neu: Nutzen Sie Funktionen, die weit 眉ber Dashboards und Berichte hinausgehen. Erm枚glichen Sie es allen Mitarbeitenden, in Google Cloud in nat眉rlicher Sprache komplexe Fragen zu ihren Gesch盲ftsdaten zu stellen und umgehend intelligente Antworten zu erhalten.

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Google Cloud bietet Kunden und Partnern Anreize f眉r eine schnelle Einf眉hrung dieser gemeinsamen L枚sungen, mit denen sie die Transformation ihrer Datennutzung mit Unterst眉tzung durch KI beschleunigen k枚nnen.

麻豆原创 Business Data Cloud ist ab sofort in Google-Cloud-Regionen in Asien/Pazifik, Europa und den USA verf眉gbar. Weitere Regionen sind geplant. 麻豆原创 Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery soll im ersten Halbjahr 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Dar眉ber hinaus wird das Portfolio 麻豆原创 Business Warehouse, Private Cloud Edition, das 眉ber 麻豆原创 BDC angeboten wird, in 眉ber 40 Google-Cloud-Regionen unterst眉tzt. Dadurch sind unsere Kunden in der Lage, wichtige Anforderungen an Datenresidenz und Compliance zu erf眉llen.

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F眉r strategische Entscheidungen im Personalwesen braucht es genaue und zug盲ngliche Personaldaten f眉r Recruiting, Leistungsmanagement, Mitarbeiterengagement, Compliance und vieles andere mehr. Dar眉ber hinaus ist ein 鈥瀞auberes鈥� Datenfundament unerl盲sslich, um KI鈥慻esteuerte Tools effektiv nutzen zu k枚nnen. , ein in den USA ans盲ssiger Hersteller von K枚rperpflegeprodukten, wollte sich f眉r die Zukunft r眉sten und seine 眉ber 7.000 Mitarbeitenden weltweit besser betreuen und verwalten.

Das Portfolio von Edgewell umfasst mehr als 25 bekannte K枚rperpflegemarken, darunter Schick, Banana Boat, Wilkinson Sword und Wet Ones. Damit erwirtschaftete das Unternehmen 2024 einen . Wie Colin Emery, Director of Global HR Systems bei Edgewell, betont, setzt das Unternehmen auf eine personalorientierte Unternehmenskultur, die Mitarbeitenden ein passendes Umfeld f眉r effizientes Arbeiten erm枚glicht und dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. 

2022 erhielt Emery die Aufgabe, eine Abteilung f眉r People Analytics bei Edgewell aufzubauen. Schnell wurde ihm jedoch klar, dass die hierf眉r ben枚tigten Daten nicht genau genug waren. 鈥濽nser Erfassungssystem war nicht mehr das System, das es einmal war. Eigentlich hatten war gar keines鈥�, erkl盲rt Emery. Damals lag die Genauigkeit der HR-Daten bei nur 37 Prozent f眉r wichtige Datenfelder im Planstellen- und Mitarbeiterprofil. 

Seit der Gr眉ndung von Edgewell im Jahr 2015, so Emery, setze das Unternehmen bei der Skalierung, Systematisierung und Standardisierung seiner weltweiten HR-Systeme auf die 鈥瀏renzenlose Konfigurierbarkeit鈥� der . Die L枚sungen funktionierten zwar wie vorgesehen, die darin enthaltenen Daten wurden jedoch nicht ordnungsgem盲脽 gepflegt. Dadurch kam es im Weiteren zu vielen Ungenauigkeiten. 鈥濫s war klar, dass die Qualit盲t unserer Daten in 麻豆原创 SuccessFactors in einigen Teilen der Welt zu w眉nschen 眉brig lie脽 鈥� insbesondere in L盲ndern, in denen 麻豆原创 SuccessFactors Payroll nicht integriert ist鈥�, sagt er.

Emery war sich bewusst, dass eine hohe Datenqualit盲t entscheidend f眉r effektive Entscheidungen, genaue Berichte, ein reibungsloses Benutzererlebnis und k眉nftige Innovationen ist. Allerdings hatte er weder das Budget noch die Zeit f眉r die Beauftragung externer Ressourcen. Deshalb entschied er sich, die Methode von Edgewell zur L枚sung des Problems intern zu entwickeln.

HR Data Champions als Multiplikatoren

Nachdem Emery ermittelt hatte, welche Datenfelder in erster Linie bereinigt und gepflegt werden mussten, um die gr枚脽te Auswirkung auf die Datenqualit盲t zu haben, wandte er sich an diejenigen, die f眉r die Daten zust盲ndig waren und diese am besten verstanden: die HR Business Partner (HRBPs). Denn f眉r den Erfolg des Datenqualit盲tsprojekts war es erforderlich, die HRBPs mit einzubinden. Eine ge盲nderte Einstellung und umfangreiches Change Management waren n枚tigt, so Emery. Denn nicht alle HRBPs f眉hlten sich f眉r die Pflege der Daten in den 麻豆原创鈥慡uccessFactors-L枚sungen verantwortlich und manche ben枚tigten Schulungen, um die systematisierten HR-Prozesse zu verstehen. 

Um die Umstellung zu erleichtern, rief Emery ein HR-Data-Steward-Programm ins Leben, damit die HRBP-Community von Edgewell entsprechend geschult werden konnte. Die jeweiligen Data Stewards erhalten w枚chentliche Berichte und haben die Aufgabe, die Datenfehler pers枚nlich zu beheben oder einen geeigneten Kollegen zu informieren. Sie werden geschult, wie es zu den Ungenauigkeiten kommt, welche Folgen diese haben und wie man sie beheben kann. Dadurch werden die Data Stewards zu Experten und sind in der Lage, anderen HRBPs ihr Wissen zu vermitteln. Durch die Schulungen konnten die HRBPs proaktiv handeln, anstatt nur zu reagieren. Dies sei ein entscheidender Faktor f眉r den Erfolg des Datenqualit盲tsprojekts, erkl盲rt Emery. 

Beispielsweise ging die Zahl der Datenungenauigkeiten von 2.700 auf gerade mal eine Handvoll zur眉ck. 鈥濪as ist ein winziger, winziger Bruchteil dessen, was es vorher war鈥�, sagt Emery. 鈥濪as liegt daran, dass die HRBPs es gleich richtig machen, anstatt Fehler zu machen, die dann korrigiert werden m眉ssen.鈥�

Das Projekt startete in den USA und wurde sp盲ter auf Europa, Lateinamerika und den asiatisch-pazifischen Raum ausgeweitet. Jetzt liegt die Datengenauigkeit von Edgewell konstant bei 96 bis 97 Prozent, berichtet Emery.

Analytics in der Personalabteilung: bessere Daten, bessere Entscheidungen

Der Erfolg des Datenqualit盲ts- und Data-Steward-Projekts ist deutlich zu sehen, und nun kann Edgewell von einem sauberen HR-Datenfundament profitieren. Auch die Zuverl盲ssigkeit des HR-Reportings des Unternehmens hat sich sp眉rbar verbessert, f眉r das es Stories in 厂础笔-厂耻肠肠别蝉蝉贵补肠迟辞谤蝉-尝枚蝉耻苍驳别苍 verwendet. 鈥濻tories bieten einen gro脽en Vorteil, wenn wir Echtzeit-麻豆原创-SuccessFactors-Daten verwenden鈥�, erkl盲rt Emery. Die M枚glichkeit, einen Link zu versenden, auf den anhand rollenbasierter Berechtigungen zugegriffen werden kann, macht zudem das Teilen von Daten einfach und schnell. Edgewell nutzt Stories, um Daten zu Inklusion, Zugeh枚rigkeitsgef眉hl, F眉hrung, Besch盲ftigungsdauer, Recruiting und vieles mehr zu analysieren und die Erkenntnisse mit der Unternehmensf眉hrung, HR-F眉hrungskr盲ften und HRBPs zu teilen.

Diese datengest眉tzte Vorgehensweise hilft Edgewell, Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren und strategische HR-Entscheidungen zu treffen. So stellte das People-Analytics-Team beispielsweise anhand der Daten fest, dass es ein kurzfristiges Fluktuationsproblem f眉r bestimmte Rollen und Standorte gab. Die Personalabteilung von Edgewell schuf daraufhin ein neues Bewerbererlebnis, um die Recruiting- und Onboarding-Prozesse zu verbessern und zu systematisieren. Das Programm 鈥濲oyful Journey鈥� dient auch dazu, Informationen 眉ber das Unternehmen zu teilen und Talente zu gewinnen. 鈥濷hne die Daten h盲tten wir nie gewusst, wie wir vorgehen sollen鈥�, sagt Emery. 鈥濻ie brachten uns dazu, Zeit, M眉he und Geld in diese Prozesse zu investieren 鈥� und dies wirkte sich sofort positiv auf die kurzfristige Fluktuation aus.鈥�

鈥濱n den letzten drei Jahren haben wir Daten bereitgestellt und erkl盲rt, wie wichtig es ist, die Daten im System zu bereinigen, um sie f眉r uns aussagekr盲ftiger zu machen鈥�, f眉gt Emery hinzu. 鈥濿ir erheben nie Daten um ihrer selbst willen. Es muss immer darum gehen, welche Ma脽nahmen sich aus diesen Daten ableiten lassen.鈥�

Bereit f眉r die Zukunft: HR-Innovationen mit KI

Die beeindruckende Datenqualit盲t von Edgewell bietet seinen F眉hrungskr盲ften nicht nur handlungsrelevante Einblicke, sondern schafft auch eine solide Grundlage, um von HR鈥慖nnovationen zu profitieren. Dies gilt umso mehr, als viele Innovationen wie beispielsweise KI saubere Daten ben枚tigen, um gut zu funktionieren. KI-Assistenten und 鈥慉genten wie Joule sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruhen. Deshalb werden Initiativen zu Datenqualit盲t und Daten-Governance zunehmend eine unternehmerische Notwendigkeit. 

Hier ist Edgewell seiner Zeit voraus. 鈥濧ls ich vor drei Jahren mit People Analytics begonnen habe, wusste ich, dass wir uns zun盲chst auf die Bereinigung der Daten konzentrieren mussten. Nur so konnten wir uns auf die Superautomatisierung und die kommenden KI-Tools vorbereiten鈥�, sagt Emery. 鈥濶un sind wir f眉r die n盲chste Generation von Tools bestens ger眉stet.鈥�

Gillian Hixson ist Integrated Communication Specialist bei 麻豆原创.

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Mit Innovationen auf Basis von k眉nstlicher Intelligenz (KI) und einem einheitlichen Ansatz f眉r die Erbringung von HR-Services k枚nnen Unternehmen nahtlose, durchg盲ngige Prozesse schaffen, die die Erwartungen ihrer Belegschaft erf眉llen. Gleichzeitig k枚nnen sie auch Effizienzsteigerungen und strategische Verbesserungen im Personalwesen umsetzen. Genau das erm枚glicht 麻豆原创 mit der L枚sung 麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management, die seit Kurzem mit Release 1H 2025 麻豆原创 f眉r verf眉gbar ist.

F眉hrende Unternehmen wie , ein weltweit t盲tiger Hersteller nat眉rlicher Inhaltsstoffe f眉r die Lebensmittel-, Getr盲nke- und Ern盲hrungsindustrie, profitieren dank der L枚sung bereits von den folgenden Vorteilen:

• Reduzierung des Zeitaufwands f眉r die Bearbeitung von Anfragen um聽33 Prozent
• Steigerung der Produktivit盲t um ein Vierfaches
• Reduzierung des Zeitaufwands f眉r das Verfassen von E-Mails um 80聽Prozent durch den Einsatz generativer KI

Paul Wittig, Leiter des Bereichs HR Operations & Services bei 顿枚丑濒别谤, berichtet: 鈥濵it Enterprise Service Management f眉r das Personalwesen sind wir dem Ziel von mehr Digitalit盲t 鈥� und damit mehr Transparenz und Struktur 鈥� in unseren Arbeitsabl盲ufen ein gro脽es St眉ck n盲hergekommen.鈥�

Die Zukunft von HR-Services

Das Mitarbeitererlebnis wird nicht nur durch wichtige Wendepunkte in der beruflichen Laufbahn gepr盲gt, sondern auch durch die M枚glichkeiten, die sich uns jeden Tag bieten, die Interaktion mit anderen und die Gewissheit, Unterst眉tzung zu bekommen, wenn wir darauf angewiesen sind. Deshalb ist eines der wichtigsten HR-Angebote jedes Unternehmens der Personal-Helpdesk. Diese Anlaufstelle f眉r Mitarbeitende ist allerdings auch einer der Bereiche, die besonders unter Druck stehen.

Personalfachkr盲fte gro脽er Unternehmen arbeiten h盲ufig zusammen in einer zentralen Abteilung und sind daf眉r zust盲ndig, eine gro脽e Zahl an vielf盲ltigen Anfragen zu beantworten. Genauigkeit und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben sind dabei besonders wichtig. Das HR-Personal muss sich mitunter um Hunderte von Serviceanfragen pro Monat k眉mmern. Die Bearbeitung kann dabei je nach Komplexit盲t des Problems jeweils 1 bis 3 Tage in Anspruch nehmen. Fragesteller m眉ssen deshalb bisweilen l盲nger auf eine Antwort warten. Und viele HR-Teams sind von der schieren Menge an Anfragen 眉berw盲ltigt.

Der technologische Fortschritt macht jedoch auch vor diesem Servicemodell nicht Halt und erm枚glicht ein Umdenken bei traditionellen HR-Arbeitsabl盲ufen. Es geht nicht mehr darum, einfach nur schneller zu sein und noch mehr Anfragen zu bearbeiten 鈥� es geht darum, zu verhindern, dass viele dieser Anfragen 眉berhaupt erst entstehen. Intelligente, KI-gest眉tzte Tools erm枚glichen es Mitarbeitenden, selbst盲ndig Antworten zu finden. Dadurch nimmt das Anfragevolumen ab, sodass HR-Teams sich auf komplexere Probleme konzentrieren k枚nnen, die menschliche Expertise erfordern.

Wie das Analystenhaus Gartner* berichtet, werden 鈥�70 Prozent der Unternehmen mit mehr als 2.500 Mitarbeitenden bis Ende 2025 in eine L枚sung f眉r das Management von Personaldienstleistungen investieren鈥�.

Unternehmen, die bereits auf diesen Zug aufgesprungen sind, profitieren schon jetzt von zahlreichen Vorteilen: weniger Anfragen, schnellere Bearbeitungszeiten und nahtlosere Prozesse sowohl f眉r Mitarbeitende als auch f眉r HR-Teams.

Welches Potenzial KI bei der Transformation der Erbringung von Services bietet, wird auch in einigen aktuellen 麻豆原创-SuccessFactors-Umfragen ersichtlich. In einer Umfrage gaben 89 Prozent der Mitarbeitenden an, dass es ihnen ihren Berufsalltag erleichtern w眉rde, wenn sie KI nutzen k枚nnten, um Antworten auf HR-Fragen zu erhalten. Im Rahmen einer 盲hnlichen Umfrage nannten Personalleiter Self-Service-Funktionen und andere KI-gest眉tzte Verwaltungsaufgaben als wichtigste Anwendungsf盲lle f眉r ihre Teams. Diese Angebote entlasten sie bei sich wiederholenden Anfragen und schaffen Raum f眉r wichtigere Interaktionen mit Mitarbeitenden 鈥� von der beruflichen Weiterentwicklung bis hin zur Konfliktl枚sung.

Doch wie sieht die Zukunft von HR-Services aus, wenn integrierte KI nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern eine Neugestaltung des Supports erm枚glicht?

Vorteile einer einheitlichen Cloud-Plattform auf Basis von KI

Mit 麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management k枚nnen Unternehmen die Erbringung von HR-Services mit einer einheitlichen Cloud-Plattform auf Grundlage von KI komplett neu gestalten.

Die Verbesserung des Mitarbeitererlebnisses ist einer der gr枚脽ten Pluspunkte von 麻豆原创聽SuccessFactors Enterprise Service Management. Die L枚sung bietet dem Personalwesen Mehrwert, indem sie mithilfe von KI Wissensdatenbanken und Richtlinien durchsucht, analysiert und aktualisiert. Mitarbeitende erhalten so ganz leicht Antworten auf ihre Fragen, sodass sich viele Anfragen er眉brigen. 脺ber Tools f眉r die Zusammenarbeit, eine umfassende Wissensdatenbank und Self-Service-Funktionen auf verschiedenen Kan盲len bietet der聽 Mitarbeitenden n眉tzliche Informationen und Unterst眉tzung.

Nehmen wir als Beispiel einen Mitarbeiter, der Fragen zur Elternzeit hat. Anstatt eine Anfrage zu stellen und auf eine Antwort der Personalabteilung zu warten, kann der Mitarbeiter direkt aus seiner Arbeitsumgebung heraus Joule eine Frage stellen. Auf Grundlage der Unternehmensrichtlinien kann Joule dann pr盲zise, individuelle Orientierungshilfen geben, die speziell auf die jeweiligen Umst盲nde des Fragestellers zugeschnitten sind. So kann der Assistent dazu beitragen, dass die Anfrage ohne manuellen Aufwand sofort beantwortet werden kann. Wenn die Fragestellung komplexer ist oder Dokumentation erforderlich wird, kann mithilfe der zugrunde liegenden Technologie direkt ein Fall erstellt werden, der mit allen relevanten Details an Mitarbeitende im Personalwesen weitergeleitet wird, um umgehend sachkundige Unterst眉tzung zu gew盲hrleisten. Und das Beste daran: Joule ist nicht nur im HR-Bereich verf眉gbar, sondern 眉ber das gesamte 麻豆原创-System hinweg.

Mit der L枚sung profitieren Personalteams zudem von vereinfachten und deutlich effizienteren regul盲ren Arbeitsabl盲ufen. 麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management unterst眉tzt die Erbringung von HR-Services durch KI-gest眉tzte Fallbearbeitung, automatisierte Dokumentenbearbeitung und die Aktualisierung von Wissensinhalten, sodass sich der manuelle Aufwand f眉r Personaler reduziert und Compliance-Vorgaben besser eingehalten werden k枚nnen. Unternehmens-KI ist f眉r HR-Prozesse von zentraler Bedeutung. Sie erm枚glicht die automatische Klassifizierung von Serviceanfragen sowie die Zusammenfassung von Inhalten, um Sachbearbeitern eine pr盲zise, kontextbezogene Sicht auf jeden Fall zu erm枚glichen. Die KI schl盲gt zudem die naheliegendste Option vor, um Probleme schnell und effektiv zu l枚sen. Die L枚sung lernt kontinuierlich aus fr眉heren Interaktionen und hilft, die Prozesse zur Klassifizierung und L枚sung von Problemen im Laufe der Zeit intelligenter und effizienter zu gestalten. Generative KI kann die Effizienz noch weiter steigern, indem sie automatisch pr盲zise Zusammenfassungen von Interaktionen sowie L枚sungsans盲tzen liefert und professionelle, individuelle E-Mail-Entw眉rfe generiert. Das hilft dabei, die Fallbearbeitung zu beschleunigen, die Qualit盲t der Kommunikation zu verbessern und einen reibungslosen, konsistenteren Service sicherzustellen 鈥� sowohl f眉r Mitarbeitende als auch f眉r HR-Teams.

Durch die Integration von 麻豆原创 Analytics Cloud erhalten HR-Teams Echtzeiteinblicke in Serviceprozesse und k枚nnen von datengest眉tzter Entscheidungsfindung profitieren. So k枚nnen Abl盲ufe weiter optimiert und das Mitarbeitererlebnis verbessert werden.

Mehrwert f眉r Unternehmen, Mitarbeitende und Personalteams

麻豆原创-Kunden, die bereits 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central f眉r HR-Kernprozesse nutzen, k枚nnen 麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management schnell implementieren und dessen Vorteile nutzen. Zusammen bilden die beiden L枚sungen eine einheitliche, KI-gest眉tzte Grundlage, die bei jeder Interaktion individuellen HR-Support gem盲脽 Unternehmensrichtlinien erm枚glicht.

Verl盲ssliche Echtzeit-HR-Kerndaten aus 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central sorgen daf眉r, dass Mitarbeitende die passende Unterst眉tzung erhalten. Und integrierte Schnellaktionen erm枚glichen es, allgemeine HR-Aufgaben im Rahmen von Arbeitsabl盲ufen mit nur wenigen Mausklicks zu erledigen. Bei der Bearbeitung von F盲llen in 麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management k枚nnen HR-Teams durch Schnittstellen zu 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central zudem direkt auf Mitarbeiterprofile zugreifen. So erhalten sie umgehend verl盲ssliche Mitarbeiterinformationen, ohne in ein anderes System wechseln zu m眉ssen. Die L枚sung erweitert die Kernfunktionen von 麻豆原创 SuccessFactors HCM um eine sichere, konforme Serviceschicht. Das erm枚glicht eine zentrale Daten-Governance, die Optimierung von Serviceprozessen und eine Reduzierung des manuellen Aufwands. Mitarbeitende und HR-Teams profitieren dadurch von einem nahtlosen, intuitiven Gesamterlebnis.

Die Personalabteilung ist heute in Unternehmen pr盲senter denn je. HR-Teams tragen ma脽geblich zur Gestaltung des Mitarbeitererlebnisses und zur Verbesserung des Gesch盲ftsergebnisses bei. Mit 麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management und 麻豆原创 Business AI k枚nnen Unternehmen ihren Mitarbeitenden die Unterst眉tzung bieten, die sie erwarten, und gleichzeitig die Arbeitslast im Personalwesen reduzieren. Damit bietet die L枚sung Mehrwert f眉r Unternehmen, Mitarbeitende und Personalteams.

Erfahren Sie mehr 眉ber .

Lara Albert ist Chief Marketing Officer bei 麻豆原创 SuccessFactors.

*Quelle: Gartner: Market Guide for Integrated HR Service Management Solutions, Mai 2024

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Wo auch immer man bei dieser Debatte steht, ist eines nicht von der Hand zu weisen: Gesch盲ftsreisen sind nach wie vor 盲u脽erst wichtig, um effektive Arbeitsbeziehungen aufzubauen und das Wachstum zu f枚rdern. Dennoch gibt es dabei Punkte, bei denen sich die verschiedenen Interessengruppen uneins sind. Um die mit Dienstreisen verbundenen Herausforderungen und Chancen zu begreifen, m眉ssen F眉hrungskr盲fte verstehen, warum die Meinungen derart auseinander gehen.

In der  wurden 3.750 Gesch盲ftsreisende, 700 Reisemanager und 600 Finanzvorst盲nde (Chief Financial Officers, CFOs) zu ihren 鈥� teilweise recht unterschiedlichen 鈥� Standpunkten zum Thema Gesch盲ftsreisen befragt.

Warum Gesch盲ftsreisen notwendig sind

Die 眉berw盲ltigende Mehrheit (94 %) der Gesch盲ftsreisenden war der Meinung, dass Reisen hilfreich oder sogar unerl盲sslich f眉r ihren beruflichen Erfolg sind. 43 % der CFOs gaben jedoch an, dass mehr als die H盲lfte der Gesch盲ftsreisen in ihren Unternehmen effektiv durch Telekonferenzen oder andere Kommunikationsmethoden ersetzt werden k枚nnten, f眉r die keine Reisen erforderlich sind. Und aufgrund des Trends hin zu virtuellen Meeting-Optionen ist ein Drittel (33 %) der Reisemanager um die Zukunft von Gesch盲ftsreisen in ihrem Unternehmen besorgt.

Reisebereitschaft in der Belegschaft

Unterschiedliche Meinungen gibt es auch im Hinblick auf die angebliche Reisem眉digkeit der Mitarbeitenden: 70 % der Mitarbeitenden sind bereit, in den n盲chsten 12 Monaten gesch盲ftlich zu reisen 鈥� ein Anstieg gegen眉ber 67 % im Jahr 2023. Doch nicht alle Gruppen in Unternehmen teilen diesen Optimismus. 35 % der Reisemanager glauben, dass viele Angestellte nur widerwillig reisen, was ihrer Meinung nach hinderlich f眉r Gesch盲ftsreisen sein k枚nnte. Und fast die H盲lfte (45 %) der CFOs sind der Ansicht, dass es sich im n盲chsten Jahr negativ auf ihr Unternehmen auswirken k枚nnte, wenn die Mitarbeitenden weniger gewillt sind oder sich gar weigern, Dienstreisen anzutreten. Auch wenn viele Besch盲ftigte gerne gesch盲ftlich reisen, haben CFOs und Reisemanager weiterhin Bedenken, ob die Motivation so gro脽 ist, dass die damit verbundenen Gesch盲ftsziele erf眉llt werden k枚nnen.

Entwicklung der Reisebudgets

Jede befragte Gruppe hat eine andere Meinung dazu, wie sich die Reisebudgets entwickeln werden. Fast die H盲lfte (48 %) der Gesch盲ftsreisenden geht davon aus, dass die Reisebudgets in ihrem Unternehmen in diesem Jahr stagnieren oder sinken werden. Demgegen眉ber glauben nur 24 % der CFOs und 22 % der Reisemanager, dass die Budgets gek眉rzt werden oder gleich bleiben 鈥� was auf eine Kluft zwischen den Bef眉rchtungen der Belegschaft und dem finanziellen Ausblick des Managements hindeutet.

Gruppe mit dem gr枚脽ten Einfluss

In Unternehmen herrschen unterschiedliche Meinungen dazu, wer beim Thema Dienstreisen den gr枚脽ten Einfluss hat. Gesch盲ftsreisende sind der Ansicht, dass Reisemanager (37 %) und CFOs (36 %) einen 盲hnlich gro脽en Einfluss haben. Diese Annahme liegt deutlich vor der Einsch盲tzung ihres eigenen Einflusses (28 %). Reisemanager hingegen gaben mehrheitlich (43 %) an, dass sie 眉ber fast denselben Einfluss wie CFOs (41 %) und mehr Einfluss als Gesch盲ftsreisende (16 %) verf眉gen. 69 % der CFOs stimmten dem nicht zu und gaben an, dass sie die einflussreichsten Entscheidungstr盲ger sind und ihre Entscheidungsbefugnis deutlich vor der von Reisemanagern (21 %) und Reisenden (9 %) liegt.

Auswirkungen von Budgetbeschr盲nkungen

Obwohl sie Reisen als entscheidend f眉r ihre berufliche Position ansehen, gaben zwei Drittel (66 %) der Dienstreisenden an, dass wichtige Reisen aus Kostengr眉nden eingeschr盲nkt wurden. Auch 69 % der Reisemanager sind der Ansicht, dass die Reisebudgets ihres Unternehmens nicht widerspiegeln, wie wichtig Gesch盲ftsreisen f眉r den Unternehmenserfolg sind. Und obwohl CFOs diese Problematik ebenfalls wahrnehmen, sind sie sich uneinig: W盲hrend 51 % der CFOs teilweise zustimmen, dass Mitarbeitende aufgrund von Budgetbeschr盲nkungen nicht so viel reisen k枚nnten, wie es f眉r ihre Arbeit notwendig w盲re, stimmen dieser Annahme lediglich 29 % voll und ganz zu.

Wie Daten zur L枚sung der Debatte um Gesch盲ftsreisen beitragen k枚nnen

Zum ersten Mal in unserer weltweiten 麻豆原创-Concur-Umfrage unter Gesch盲ftsreisenden zeigen die Ergebnisse auf, wie unterschiedlich die Wahrnehmungen von Reisenden, Reisemanagern und CFOs sind. Um es Mitarbeitenden zu erm枚glichen, sich beruflich weiterzuentwickeln und neue Chancen zu ergreifen, ist es wichtig, dass alle Interessengruppen im Unternehmen auf gemeinsame Ziele hinarbeiten.

Und damit alle an einem Strang ziehen, ist neben einem offenen Dialog auch Transparenz von gro脽er Bedeutung. Unternehmen ben枚tigen eine gemeinsame Datenquelle, um Verhaltensweisen zu verstehen, Priorit盲ten abzustimmen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Integrierte L枚sungen f眉r das Reise- und Spesenmanagement bieten Unternehmen die Daten und Erkenntnisse, die sie ben枚tigen, um ihre Reiseprogramme und -budgets in einer komplexen Umgebung mit zahlreichen Interessengruppen zu verwalten. 麻豆原创-Concur-L枚sungen k枚nnen dabei helfen, die Ausgaben von Mitarbeitenden zu analysieren, Kosteneinsparungen zu erzielen und daf眉r zu sorgen, dass Dienstreisen effizient ablaufen.

 erfahren Sie mehr 眉ber die siebte weltweite Umfrage zu Gesch盲ftsreisen von 麻豆原创 Concur.

Charlie Sultan ist President von Concur Travel bei 麻豆原创 Concur.

Die Umfrage 鈥灺槎乖� Concur Global Business Traveler Survey鈥� wurde von  zwischen dem 30. April und dem 12. Mai 2025 unter 3.750 Gesch盲ftsreisenden in 24 M盲rkten durchgef眉hrt: in den USA, Kanada, Gro脽britannien und Nordirland, Deutschland, Frankreich, den Benelux-L盲ndern (Belgien, Niederlande, Luxemburg), Schweden, D盲nemark, Norwegen, Finnland, Italien, Spanien, ANZ (Australien, Neuseeland), im Nahen Osten (Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien), Japan, Korea, Indien, Mexiko, Brasilien, S眉dostasien (Singapur, Malaysia), S眉dafrika, Portugal, in der Schweiz und in 脰sterreich.
Die Umfrage 鈥灺槎乖� Concur Global Travel Manager Survey鈥� wurde von  zwischen dem 30. April und dem 12. Mai 2025 unter 700 Reisemanagern durchgef眉hrt, die Reiseprogramme f眉r Unternehmen in sieben M盲rkten leiten oder steuern: in Deutschland, Italien, Kanada, Japan, ANZ (Australien, Neuseeland), Gro脽britannien und Nordirland und den USA.
Die Umfrage 鈥灺槎乖� Concur Global CFO Survey鈥� wurde von  zwischen dem 30. April und dem 12. Mai 2025 unter 600 CFOs in sechs M盲rkten durchgef眉hrt: in Deutschland, Kanada, Japan, ANZ (Australien, Neuseeland), Gro脽britannien und Nordirland und den USA. 

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Wie wird aus einem F眉nf-Personen-Startup ein globaler IT-Konzern 鈥瀖ade in Germany鈥�? In sechs Episoden wirft 鈥濪ie 麻豆原创 Story鈥� einen Blick hinter die Kulissen, von den Anf盲ngen bis zur Zukunft mit Cloud und KI 鈥� mit exklusiven Einblicken von 麻豆原创 CEO Christian Klein und ehemaligen Mitarbeiter:innen. Es geht um die Kultur, den Aufstieg und die st盲ndige Transformation des Konzerns.

Der Podcast ist f眉r alle, die verstehen wollen, was es braucht, damit Innovation und Wandel immer wieder gelingen.

Worum es geht:

• Die Anf盲nge: F眉nf Ex-IBM-Mitarbeiter k眉ndigen sichere Jobs und legen den Grundstein f眉r einen Weltkonzern.
• Die Kultur: Was Arbeiten bei 麻豆原创 besonders macht und welche Rollen Hasso Plattner und Dietmar Hopp dabei spielten.
• Der Aufstieg: Getrieben von einer neuen Softwaregeneration, Mut zur Internationalisierung und dem Gl眉ck perfekten Timings.
• Die Innovation: Warum 麻豆原创 Zukunftstrends oft fr眉h richtig antizipiert 鈥� dank konsequentem Kundenfokus.
• Die Transformation: Wie der Konzern trotz Gr枚脽e beweglich bleibt und sich st盲ndig neu erfindet.
• Das Erbe: Warum 麻豆原创 ein in Deutschland einzigartiges Unternehmen ist, wie 麻豆原创 mit Cloud und KI in die Zukunft geht und was passieren muss, damit mehr globale IT-Champions entstehen.

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Wie ber眉cksichtigt die 麻豆原创 Nachhaltigkeit in ihrer allgemeinen Unternehmensstrategie?

Nachhaltigkeit ist ein zentrales Element der Unternehmensstrategie und fest verwurzelt in unserer Vision, die Abl盲ufe der weltweiten Wirtschaft und das Leben von Menschen zu verbessern. Es handelt sich nicht um eine separate Initiative, sondern um einen integralen Bestandteil unserer Leadership-Ziele und langfristigen Unternehmensziele. Somit ist Nachhaltigkeit ein Katalysator und Werttreiber f眉r das Unternehmen.

麻豆原创 verpflichtet sich zu Netto-Null-Treibhausgasemissionen bis 2030. Was bedeutet dies in der Praxis?

Wir sind uns bewusst, dass wir mit einem Kundenstamm, der 84 Prozent des gesamten weltweiten Handels generiert, die Verantwortung und die Chance haben, bei Klimaschutzma脽nahmen eine Vorreiterrolle zu 眉bernehmen. Dabei geht es nicht nur darum, Zahlen zu melden, sondern es handelt sich um eine wissenschaftsbasierte Transformation, die in unsere Abl盲ufe, die Zusammenarbeit mit Lieferanten, die Technologie und das, was wir unseren Kunden anbieten, eingebettet ist.

F眉r uns bedeutet dies, dass wir unsere Strategie im Einklang mit dem 1,5掳C-Ziel des Pariser Abkommens gestalten. Wir arbeiten darauf hin, die Brutto-Treibhausgasemissionen in unserer gesamten Wertsch枚pfungskette (marktbasiert) um 90 Prozent zu reduzieren. Die verbleibenden Emissionen 鈥� h枚chstens 10 Prozent 鈥� werden durch hochwertige, verifizierte Projekte zur CO₂-Entnahme neutralisiert. Unsere Reduktionsbem眉hungen haben dazu beigetragen, dass die 麻豆原创 in die Paris-orientierten Benchmarks der EU aufgenommen wurde, was klimabewussten Investoren Vertrauen in unseren Ansatz gibt.

Worauf erstreckt sich die Dekarbonisierungsstrategie der 麻豆原创?

Unsere Transformation umfasst vier miteinander verbundene S盲ulen:

Mit der Cloudtransformation beschleunigen wir den Umstieg von On-Premise- auf Cloud-L枚sungen, wobei die von 麻豆原创 verwalteten Rechenzentren bereits zu 100 Prozent mit Strom aus erneuerbaren Energien betrieben werden.  Parallel dazu arbeiten wir mit Hyperscalern und unseren Kunden zusammen, um die Einf眉hrung erneuerbarer Energien in vor- und nachgelagerten Prozessen voranzutreiben. Ein wichtiger Teil dieser Umstellung ist die Verbesserung der Emissionsbuchhaltung und die Umstellung von Sch盲tzungen auf Prim盲rdaten unserer Lieferanten.

Wir beziehen die vorgelagerte Lieferkette mit ein, 眉berarbeiten die Beschaffungsrichtlinien und arbeiten eng mit unseren Lieferanten zusammen, um die Emissionen in der gesamten Lieferkette zu senken. Dazu geh枚rt, dass wir uns auf Datentransparenz und Dekarbonisierungsziele einigen. Der Vormarsch energieintensiver Technologien wie KI bringt neue Herausforderungen mit sich, aber wir begegnen ihnen durch gemeinsame Verpflichtungen und geteilte Verantwortung.

Betriebsintern gibt es mehrere Initiativen. So betreibt die 麻豆原创 seit 2014 alle Niederlassungen, Rechenzentren und von unseren externen Partnern betriebenen Rechenzentren zu 100 Prozent mit Strom aus erneuerbaren Energien. Dar眉ber hinaus elektrifizieren wir unseren Fuhrpark und haben ein internes CO₂-Preisschema f眉r Gesch盲ftsfl眉ge eingerichtet. Die generierten Mittel werden in Projekte investiert, die sich positiv auf die lokale und globale Bev枚lkerung sowie das Klima und die biologische Vielfalt auswirken.

Um die Restemissionen der 麻豆原创, die trotz aller Reduktionsanstrengungen nach 2030 noch verbleiben werden, zu neutralisieren, investieren wir in einen hochwertigen CO₂-Abbau, der von naturbasierten bis hin zu neu entwickelten L枚sungen reicht. Beispiele hierf眉r sind unsere langfristigen Investitionen in die Livelihood Carbon Funds und die Direct-Air-Capture-L枚sungen von Climeworks. F眉r die 麻豆原创 ist die Partnerschaft mit Climeworks ein wichtiger Meilenstein, der unser Engagement f眉r die dauerhafte Entfernung von CO₂ unterstreicht. Dar眉ber hinaus leisten wir jedes Jahr Beitr盲ge zur Klimafinanzierung. Die freiwilligen Investitionen, die wir auf unserem Weg zu Netto-Null t盲tigen, zeigen, dass wir unsere Gesamtverantwortung 眉ber unsere eigenen Dekarbonisierungsanstrengungen hinaus wahrnehmen und die Welt dabei unterst眉tzen, ihre Klimaziele zu erreichen. 

Wie f眉gt sich die in Ihre Strategie?

Wir haben eine Vereinbarung mit Climeworks geschlossen, um bis 2034 den Erwerb hochwertiger Emissionsgutschriften in H枚he von 37.000 Tonnen CO₂ sicherzustellen. Dazu geh枚ren Technologien wie Direct Air Capture (Filtern von CO₂ aus der Luft), Biokohle und 鈥瀡erst盲rkte Verwitterung鈥�. Dies ist mehr als nur der Erwerb von CO₂ -Emissionsgutschriften, es ist eine strategische Innovationspartnerschaft.

Gemeinsam entwickeln wir ERP-zentrierte Anwendungen f眉r das CO₂-Management, die in L枚sungen wie 麻豆原创 Sustainability Control Tower integriert sind, und stellen sie 眉ber den 麻豆原创 Store zur Verf眉gung. Diese Anwendungen werden Unternehmen helfen, Emissionen in Echtzeit zu verwalten und zu vermeiden sowie Methoden zur CO₂-Entnahme in gro脽em Ma脽stab umzusetzen.

F眉hrt Climeworks auch 麻豆原创-L枚sungen ein?

Ja, genau das ist es, was diese Partnerschaft so 眉berzeugend macht. Climeworks hat 麻豆原创 S/4HANA Public Cloud 眉ber das Programm GROW with 麻豆原创 implementiert und nutzt das Portfolio 麻豆原创 LeanIX, um sein schnelles Unternehmenswachstum zu unterst眉tzen.  Diese Tools unterst眉tzen bei der Einhaltung von Vorschriften, beim Finanzmanagement und bei der betrieblichen Effizienz 鈥� alles entscheidende Elemente f眉r Wachstum im Bereich der Klimatechnologie.

Inwiefern kommt diese Allianz dem Unternehmen und den Kunden der 麻豆原创 zugute?

Es ist ein strategischer Schritt, der unsere wirtschaftliche und 枚kologische Position st盲rkt. Wie Sophia Mendelsohn, Chief Sustainability & Commercial Officer der 麻豆原创, k眉rzlich erkl盲rte, k枚nnen wir uns dank dieser Partnerschaft Kapazit盲ten zur Entnahme von CO₂-Emissionen zu Vorzugspreisen sichern und sind so gegen zuk眉nftige Preisschwankungen gesch眉tzt. Noch wichtiger ist jedoch, dass wir damit neue, auf Nachhaltigkeit ausgerichtete L枚sungen f眉r unsere Kunden entwickeln k枚nnen, die ihnen helfen, regulatorische Anforderungen zu erf眉llen und den Anspr眉chen der Stakeholder zu gen眉gen.

W盲hrend die 麻豆原创 ihre Dekarbonisierungsstrategie vorantreibt, wo sehen Sie die gr枚脽ten Chancen, positiven Einfluss zu nehmen, sowohl innerhalb der 麻豆原创 als auch auf das allgemeine Partnernetz?

W盲hrend die 麻豆原创 ihre Dekarbonisierungsstrategie weiterverfolgt, liegen die gr枚脽ten Chancen f眉r positiven Einfluss darin, unsere Technologie und unser Partnernetz zu nutzen, um systemische Ver盲nderungen voranzutreiben 鈥� sowohl intern als auch branchen眉bergreifend.

Nachhaltigkeit mithilfe unserer eigenen L枚sungen direkt in zentrale Gesch盲ftsprozesse wie Beschaffung, Lieferkette und Finanzwesen zu integrieren 鈭� darin liegt unsere gr枚脽te Chance. Dadurch reduziert sich nicht nur der THG-Fu脽abdruck unseres Unternehmens, wir sind damit auch Vorbild f眉r unsere Kunden. Unsere Nachhaltigkeitsl枚sungen sollen Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu messen, zu verwalten und umzusetzen. Indem wir dies tun, vergr枚脽ern wir unseren Einfluss.

Wir orientieren uns am Net-Zero Standard der Science Based Targets Initiative (SBTi) und sehen M枚glichkeiten, auch 眉ber 2030 hinaus mit gutem Beispiel vorangehen zu k枚nnen 鈭� durch kontinuierliche Verbesserung unseres Net-Zero-Programms und das Teilen von Best Practices.

Letztendlich bereiten wir uns nicht nur auf den Weg in eine Netto-Null-Zukunft vor, sondern wir gestalten sie. Durch Zusammenarbeit, Transparenz und den Einsatz von Technologie zeigen wir, dass Klimaschutz der Schl眉ssel zu langfristigem Erfolg ist.

Karen Restrepo Avila ist Sustainability and Net-Zero Communications Lead bei 麻豆原创.

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Die ersten der mehr als 40 Joule-Agenten, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben, sind nun f眉r Kunden verf眉gbar. 脺ber verschiedene Funktionsbereiche hinweg unterst眉tzen diese Agenten Unternehmen dabei, Kl盲rungsf盲lle zu l枚sen, enge Beziehungen zu ihren Kunden zu pflegen, Folgeaktivit盲ten durchzuf眉hren und zahlreiche weitere Aufgaben zu erledigen. , das KI-Betriebssystem f眉r alle 麻豆原创-Business-AI-L枚sungen, f眉hrt s盲mtliche Tools f眉r die Entwicklung, Erweiterung und Ausf眉hrung kundenspezifischer KI-L枚sungen und Agenten in gro脽em Ma脽stab auf einer zentralen Plattform zusammen und vereinfacht so die Entwicklung im Bereich KI.

Und das waren nur einige Beispiele f眉r die Innovationen und L枚sungen, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben. Weitere Ank眉ndigungen und ausf眉hrliche Informationen finden Sie im oder in diesem 脺产别谤产濒颈肠办. Zum Ende des zweiten Quartals 2025 m枚chten wir Sie 眉ber die zahlreichen Neuerungen f眉r 麻豆原创 Business AI informieren.

Im Folgenden finden Sie einen ausf眉hrlichen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die KI-Innovation f眉r das Personalwesen, die wir im zweiten Quartal 2025 f眉r unsere Kunden bereitgestellt haben.

• Erfahren Sie mehr 眉ber Joule
• Erfahren Sie mehr 眉ber 麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette
• Erfahren Sie mehr 眉ber 麻豆原创 Business AI f眉r das Finanzwesen und Ausgabenmanagement

KI-gest眉tzte Entit盲tsextraktion in 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Allgemein verf眉gbar

Contact-Center-Mitarbeiter stehen h盲ufig vor der Aufgabe, unstrukturierten Text in E-Mails und Dokumenten manuell durchsuchen zu m眉ssen, um wichtige Informationen zu extrahieren. Die neue Funktion f眉r die Entit盲tsextraktion in 麻豆原创 Service Cloud Version 2 ermittelt und extrahiert automatisch relevante ID-Muster wie Produkt-IDs und Serialnummern und wandelt unstrukturierten Text in strukturierte Daten um.

Dadurch wird der manuelle Aufwand verringert und Probleme k枚nnen schneller bearbeitet und behoben werden. Die Produktivit盲t von Servicemitarbeitern kann so um 50 % gesteigert werden, w盲hrend die Zahl der Wiederholungsf盲lle um 30 % verringert und so die Kundenzufriedenheit verbessert werden kann.*

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KI-gest眉tzte Zusammenfassung registrierter Produkte in 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Allgemein verf眉gbar

Mitarbeitende im Kundenservice wenden bei der Bearbeitung von Supportf盲llen h盲ufig viel Zeit f眉r das Zusammentragen von Informationen zu registrierten Produkten auf. In 麻豆原创 Service Cloud Version 2 steht eine neue KI-Funktion bereit, die ausf眉hrliche Zusammenfassungen f眉r registrierte Produkte erzeugt. Diese enthalten auch einen Abschnitt mit Informationen zu den registrierten Produkten und eine Zusammenfassung zugeh枚riger Supportf盲lle.

Mit dieser Funktion l盲sst sich der Zeitaufwand f眉r das Zusammentragen von Informationen deutlich verringern, was eine schnellere Probleml枚sung erm枚glicht und somit die Customer Experience verbessert. Die Produktivit盲t der Servicemitarbeiter kann damit um bis zu 25 % gesteigert werden, die Erstl枚sungsrate um bis zu 15 %.*

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KI-gest眉tzte Zusammenfassung von Kundenauftr盲gen in 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Allgemein verf眉gbar

Die KI-gest眉tzte Zusammenfassung von Kundenauftr盲gen bietet Vertriebsleitern nun einen schnellen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber alle wichtigen Aspekte eines Kundenauftrags. Sie erhalten sofortigen Einblick in Preisschwankungen wie Preissteigerungen oder -senkungen einschlie脽lich Informationen zu den prozentualen 脛nderungen, sowie Einblick in den Status der Liefertermintreue und die Anzahl der kostenlos angebotenen Produkte und Produktersetzungen.

Dank dieser Automatisierung werden manuelle Datenanalysen 眉berfl眉ssig, wodurch Preissimulationen 90 % schneller bewertet sowie schnellere und effektivere Entscheidungen erm枚glicht werden.*

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麻豆原创 CX AI Toolkit

Einkaufs-Agent
Allgemein verf眉gbar

F眉hrungskr盲fte im Bereich digitale Abl盲ufe und E-Commerce-Plattformen ben枚tigen intelligente Tools, um die Kundenbindung zu st盲rken. Der Einkaufs-Agent ist eine zentrale Komponente des 麻豆原创 CX AI Toolkit, der durch den Einsatz modernster KI aus Online-Interaktionen relevante Einkaufserlebnisse macht. Kunden k枚nnen ihre Anforderungen in nat眉rlicher Sprache formulieren und erhalten personalisierte Produktempfehlungen. Der Agent hilft ihnen, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen, indem er den Kontext analysiert und in Echtzeit Produktinformationen bereitstellt.

Der Agent erm枚glicht effizientere Abl盲ufe sowie einen besseren Kundenservice und bietet eine skalierbare L枚sung, mit der sich das Einkaufserlebnis 眉ber verschiedene Produktkataloge hinweg optimieren l盲sst. Dadurch wird langfristiges Wachstum gef枚rdert und die Kundenzufriedenheit gesteigert.

F眉hrungskr盲fte im Bereich digitale Abl盲ufe k枚nnen damit die Online-Konversionsrate und den durchschnittlichen Bestellwert um jeweils bis zu 10 % und die Zahl der Wiederholungsk盲ufe um bis zu 5 % steigern.*

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麻豆原创 CX AI Toolkit

Benutzerdefinierte KI-Agenten
Allgemein verf眉gbar

Teams mit Kundenkontakt k枚nnen ihre Effizienz mit benutzerdefinierten KI-Agenten steigern. Mit den anpassbaren Agenten k枚nnen Unternehmen spezielle KI-Agenten in 麻豆原创 Sales and Service Cloud konfigurieren und implementieren, um komplexe Aufgaben ohne eigene Programmierung zu automatisieren. Die Agenten optimieren Workflows, indem sie Supportf盲lle intelligent klassifizieren, proaktiv Wissen aus bereits gel枚sten F盲llen erfassen und schnellen Zugriff auf umfassendes Wissen aus dem ganzen Unternehmen erm枚glichen.

Unternehmen k枚nnen ihre Produktivit盲t bei Aufgaben in Vertrieb und Service, die von KI-Agenten erledigt werden, um bis zu 50 % steigern und profitieren damit von einer h枚heren operativen Performance.*

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Einsatz von Joule in 麻豆原创 Enterprise Service Management und 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Release im Rahmen des Programms 麻豆原创 Early Adopter Care

Servicemitarbeiter k枚nnen nun Joule in 麻豆原创 Service Cloud Version 2 und 麻豆原创 Enterprise Service Management nutzen, um umgehend auf Informationen zu Kunden, Lieferanten und Mitarbeitenden zuzugreifen.

Joule kann f眉r sie automatisch Tickets anlegen, auf Supportf盲lle zugreifen, Details zu F盲llen anzeigen, die Priorit盲t und den Status von F盲llen aktualisieren und viele weitere Aufgaben erledigen.

Durch diese Integration k枚nnen Unternehmen ihre Produktivit盲t steigern, da Anwender direkt auf ben枚tigte Informationen zugreifen k枚nnen. Durch die schnelle Beantwortung von Anfragen wird au脽erdem das Kundenerlebnis verbessert.

Registrieren Sie sich f眉r das und das

KI-gest眉tzte Produktsuche in 麻豆原创 Emarsys

Beta-Release

F眉r Marketingexperten ist es h盲ufig schwierig, schnell die richtigen Produkte in E-Mail-Kampagnen einzubinden. Mit der KI-gest眉tzten Produktsuche in 麻豆原创 Emarsys l盲sst sich dieser Prozess optimieren, indem mittels nat眉rlicher Sprache intuitiv nach Schl眉sselw枚rtern gesucht werden kann. Auf diese Weise k枚nnen Marketingexperten relevante Produkte in ihrem Katalog sofort finden. Die Funktion automatisiert au脽erdem die Zuordnung von Produktfeldern zu Bl枚cken mit Inhalten in E-Mails und macht so die manuelle Einrichtung 眉berfl眉ssig.

Dadurch k枚nnen Marketingspezialisten Kampagnen schneller erstellen und flexibler gestalten, sodass ihnen mehr Zeit bleibt, ansprechende Inhalte zu erstellen, die Effizienz zu steigern und die Abschlussraten im Vertrieb zu erh枚hen.

Marketingleiter k枚nnen damit rechnen, dass sich der Zeitaufwand f眉r das manuelle Einf眉gen von Produkten in E-Mails um bis zu 60 % verringert und Kampagnen von der Vorlagenerstellung bis zum Start bis zu 30 % schneller erstellt werden k枚nnen.*

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Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtlichen Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche M盲ngelgew盲hr und ohne Gew盲hrleistung jedweder Art, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.

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