Heute ist der 4.06.2025
Datum: 4.06.2025 - Source 1 (https://www.ots.at/presseaussendung/OTS_20250530_OTS0001/valuelabs-kuendigt-strategische-neuausrichtung-an-exklusivangebot-fuer-ergebnisorientierte-einsaetze-weltweit):
- ValueLabs kündigt strategische Neuausrichtung an.
- Abkehr von herkömmlichen Zeit- und Materialverträgen (T&M) für alle Neukunden.
- Einführung ergebnisorientierter, KI-gestützter Liefermodelle.
- Neue Modelle umfassen Managed Services (MSP), Festpreisprojekte, produktivitätsabhängige Preise und Wertbeteiligungsvereinbarungen.
- Ziel: Anreize von ValueLabs mit den Kundenanreizen in Einklang bringen.
- Fokus auf messbare Geschäftsauswirkungen, vorhersehbare Ergebnisse und schnellere Wertrealisierung.
- Entscheidung folgt auf den Erfolg der AiDE®-Plattform von ValueLabs.
- AiDE® fungiert als Enterprise Operating System mit autonomen KI-Agenten in verschiedenen Unternehmensbereichen.
- Branchen wie Handel, Gesundheitswesen, Versicherungen und Reisen profitieren bereits von diesem Modell.
- Vorteile umfassen schnellere Markteinführung, verbesserte betriebliche Effizienz und messbare finanzielle Erträge.
- ValueLabs wurde 1997 gegründet und hat über 7000 Fachleute, die mehr als 300 Unternehmenskunden weltweit betreuen.
Source 2 (https://www.ibm.com/de-de/think/topics/ai-supply-chain):
- Veröffentlichung: 20. Mai 2024
- Mitwirkende: Amanda Downie, Teaganne Finn
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Lieferketten revolutioniert Planung, Produktion, Steuerung und Optimierung.
- KI verbessert Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz durch Verarbeitung großer Datenmengen und Trendvorhersagen.
- Generative KI und Chatbots zeigen Nutzen für das Lieferkettenmanagement.
- COVID-19-Pandemie hat Fragilität globaler Lieferketten aufgezeigt und Bedarf an besseren Managementinstrumenten verdeutlicht.
- Maschinelles Lernen (ML) als Teilbereich der KI: Systeme lernen aus Datensätzen anstelle von integrierten Anweisungen.
- ML kann Kundennachfrage prognostizieren, Muster erkennen und den Workflow optimieren.
- KI-gestützte Systeme optimieren Routen, rationalisieren Arbeitsabläufe, verbessern Beschaffung und automatisieren Aufgaben.
- KI hilft beim Forecasting, Bedarfsplanung und der Vorhersage von Produktions- und Lagerkapazitäten.
- KI kann Lagerbestände überwachen und Markttrends verfolgen, was die Transparenz der Lieferkette verbessert.
- Vorteile von KI in der Lieferkette:
- Geringere Betriebskosten durch Aufdeckung von Ineffizienzen.
- Bessere Echtzeitentscheidungen basierend auf historischen und aktuellen Daten.
- Weniger Fehler und Verschwendung durch Mustererkennung.
- Maßgeschneidertes Bestandsmanagement zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit.
- Effizienzsteigerung im Lager durch optimale Routenplanung.
- Nachhaltigkeit durch prädiktive Analysen zur Optimierung von Lieferwegen.
- Simulationen zur Visualisierung potenzieller Störungen in der Lieferkette.
- Herausforderungen bei der Implementierung von KI:
- Ausfallzeiten durch Schulungen.
- Anlaufkosten für Software und ML-Modelle.
- Komplexität der Systeme erfordert ständige Überwachung.
- Risiken wie Ungenauigkeit der Daten, übermäßiges Vertrauen in KI und Sicherheitslücken.
- Vorbereitung einer Lieferkette für KI:
- Bestandsaufnahme des aktuellen Logistiknetzwerks.
- Erstellung einer Roadmap zur Priorisierung von Problemen.
- Auswahl geeigneter Lösungen und Implementierung.
- Schulung der Mitarbeiter und offene Kommunikation.
- Überwachung und regelmäßige Tests der KI-Lösungen.
- Weiterführende Lösungen:
- IBM Supply Chain Consulting Services zur Stärkung des Supply-Chain-Managements.
- IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite für KI-basierte Optimierung.
- IBM watsonx für individuelle KI-Anwendungen und Datenmanagement.
- IBM Maximo Application Suite für Asset-Management und vorausschauende Wartung.
- IBM Consulting AI Services zur Gestaltung der Zukunft der KI.
Source 3 (https://www.ao-itc.de/kuenstliche-intelligenz-im-alltag-trends/):
- Emotionale Unterstützung durch KI wird 2025 an erster Stelle der Nutzung stehen.
- 18 zentrale KI-Trends prägen das Jahr 2025, basierend auf einer Studie des AI Hub Frankfurt und statworx.
- Über 60 internationale Experten haben die Trends identifiziert, die Themen wie Edge-AI, nachhaltige Modelle und autonome Systeme abdecken.
- Experten warnen vor einer möglichen KI-Blase, bei der Investments die realen Gewinne übersteigen könnten.
- Hyperpersonalisierte KI-Agenten entwickeln sich zu digitalen Zwillingen, die:
- Informationsfluss filtern und priorisieren
- Aufgaben intelligent planen
- Proaktive Empfehlungen aussprechen
- Datenschutz und Ethik in der KI rücken stärker in den Fokus, mit Empfehlungen für:
- Datenminimierung und Verschlüsselung
- Erklärbare Algorithmen
- Regelmäßige Pen-Tests und Audits
- Unternehmen müssen die Privatsphäre wahren, ohne die Funktionalität einzuschränken.
- Zukünftige Entwicklungen in der KI umfassen:
- Intuitivere Benutzeroberflächen
- Verbesserte Sprachverarbeitung
- Erweiterte Emotionserkennung
- Tiefere Integration in Smart-Home-Geräte
- Berichte prognostizieren eine nahtlose Verschmelzung von KI-Funktionen in Alltagsprozesse.
- Herausforderungen umfassen ethische Fragen zur Datennutzung und Diskriminierung durch verzerrte Trainingsdaten.
- Die Balance zwischen Innovation und Verantwortung wird entscheidend für die Integration von KI in den Alltag sein.
- FAQ:
- Hyperpersonalisierte KI-Agenten können durch Verschlüsselung und transparente Datenrichtlinien sicherer gemacht werden, kontinuierliche Audits sind jedoch notwendig.
- KI-Systeme können Emotionen erkennen, erleben jedoch keine eigenen Gefühle.
- KI wird menschliche Therapeuten wahrscheinlich nicht ersetzen, sondern kann diese ergänzen und entlasten.