03.07.2020

Collaboration und Remote Work sollten auch für KMU keine Fremdworte sein

Collaboration und Remote Work sind Trends, die auch nach der Coronakrise bleiben werden. Cisco zeigt, wie auch KMU davon profitieren können.
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Die Arbeitswelt wird sich verändern, diese Trends kommen nun auf uns zu.
Collaboration sollte auch für KMU kein Fremdwort sein. (c) Adobe Stock / BullRun
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„Während der Corona-Pandemie hat sich gezeigt, dass jedes Unternehmen auf die eine oder andere Art eine Tech-Company geworden ist“, sagte Chintan Patel, Chief Technologist von Cisco, zuletzt auf der Cisco Live 2020 – jenem Megaevent, auf dem Cisco-Experten jährlich über aktuelle Technologietrends debattieren (und die dieses Jahr, wie so viele andere Events, online stattfand). Denn während des Lockdown wurde deutlich, dass Unternehmen sich verändern müssen, wenn sie überleben wollen.

Die Pandemie war hier ein Katalysator, der den Trend zur Digitalisierung beschleunigt – und das gilt nicht nur für mächtige Großunternehmen und für innovative Startups, sondern auch für den unternehmerischen Mittelstand, also die KMU. Zudem ist klar, dass der Trend zur Digitalisierung nicht verschwinden wird – sondern dass er gekommen ist, um zu bleiben.

Vernetzung und Verbindung in einem modernen Unternehmen

Prägend wurde in dieser Zeit vor allem der Trend zu Homeoffice, beziehungsweise zum ortsunabhängigen Arbeiten von jedem möglichen Ort der Welt – gemeinhin als „Remote Work“ bezeichnet. Dies erhöht die Widerstandsfähigkeit eines Teams gegen Krisen und ermöglicht die Fortführung des Geschäfts auch in schwierigen Zeiten, zudem kann es die Zufriedenheit der Mitarbeiter erhöhen – vorausgesetzt, es wird richtig umgesetzt.

Die Basis dafür sind ein stabiles Netzwerk, die richtigen Collaboration-Tools und Vorkehrungen in Sachen Sicherheit, wie Cisco auf einer Micropage erläutert, die sich speziell an KMU richtet. Das Netzwerk sollte dabei einfach zu betreiben, verwalten und gegen Angriffe zu schützen sein – zudem sollte man es einfach skalieren können, wenn sich die Größe des Unternehmens und der Projekte ändern. Collaboration-Tools wiederum sind die Soft- und Hardware, welche Mobilität und flexible Teamarbeit gewährleisten.

Die Vorteile eines Small Business Network

Dieses Netzwerk für KMU, das mit der Zeit wachsen kann, wird gemeinhin als „Small Business Network“ bezeichnet – es senkt die Betriebskosten und erhöht die Flexibilität. Und: Es ermöglicht, rascher und besser auf Anforderungen der Kunden zu reagieren. Konkret  bietet ein Small Business Network dabei die folgenden Vorteile.

Standortunabhängiges Arbeiten

Technologien, wie z. B. Virtual Private Networks (VPN), ermöglichen auch mobilen Mitarbeitern und Telemitarbeitern ein sicheres Arbeiten von zu Hause, unterwegs oder beim Kunden.

Verbesserte Sicherheit

Unternehmen minimieren Risiken und schützen wertvolle Geschäftsinformationen durch einer vernetzte Lösung mit Switches und Routern. Router verfügen z. B. über eine integrierte Firewall oder ein Intrusion Prevention System (IPS), eine spezielle Software, die eingehende Daten überprüft und vor Angriffen schützt.

Geringere Betriebskosten

Routing- und Switching-Technologien können einen positiven Einfluss auf das Geschäftsergebnis haben. Die Unternehmen sparen Kosten, indem sie beispielsweise Drucker, Internetzugang, Server und Services teilen. Ein zuverlässiges Netzwerk passt sich an das Wachstum des Unternehmens an: Ändern sich die Anforderungen, so muss man kein neues Netzwerk einrichten.

Schnellerer Zugriff auf Informationen

Genaue und zeitnahe Informationen sind für die Entscheidungsfindung in Unternehmen unerlässlich. Routing und Switching ermöglichen detaillierte Echtzeiteinblicke in Geschäftsinformationen und somit eine solide Grundlage für eine effektive Entscheidungsfindung.

Verbesserter Kundenservice

Kunden erwarten heute bei jedem Kontakt mit einem Unternehmen eine schnelle Reaktion und personalisierte Services. Ein reaktionsschnelles und zuverlässiges Small Business Network ermöglicht den Mitarbeitern schnellen Zugriff auf Kundeninformationen.

Zugriff auf Kundendaten – überall und jederzeit

Ein sicheres Small Business Network ermöglicht die Eingabe, Aktualisierung und Anzeige von Kundeninformationen in einer Datenbank.

Bereit für die Zukunft

Die Planung eines sicheren und flexiblen Small Business Network ermöglicht das einfache und kosteneffektive Hinzufügen neuer Anwendungen, wie z. B. Sprach- oder Videoanwendungen. Das stärkt die Wettbewerbsposition des Unternehmens gegenüber der Konkurrenz.

Die Vorteile von Sprach- und Wireless-Funktionen

Das Hinzufügen von Sprach- und Wireless-Funktionen zu einem sicheren Small Business Network bietet zusätzliche Vorteile:

Optimierung des Netzwerkmanagements

Die Kombination aus Sprach-, Daten- und anderen Anwendungen in einem Netzwerk vereinfacht die Installation und das Management des Netzwerks.

Effektivere Kommunikation

Mit einem sicheren Fundament für ein Sprach- und Datennetzwerk kann das Unternehmen E-Mails, Voicemails und Faxe aus einem einzelnen Posteingang abrufen. Bei Anruf einer einzelnen Rufnummer klingeln gleichzeitig mehrere Geräte, wodurch ein Weiterleiten von Anrufern an die Voicemail verhindert wird. Dank verbesserter Kommunikation kann das Unternehmen leichter weltweit expandieren.

Kostensenkung

Durch die Konsolidierung der gesamten Kommunikation auf ein einziges Netzwerk sparen Unternehmen laut dem Marktforschungsinstitut IDC durchschnittlich 46 % der Netzwerkkosten.

Nutzen Sie Ihr Telefon als Computer – und Ihren Computer als Telefon

Die Mitarbeiter können sich mit ihren Handys auf der Verkaufsfläche, im Lager, im Büro oder auf dem Campus bewegen und bleiben stets vernetzt. Sie können ihre Wireless-Telefone nutzen, um Kundendaten nachzuschlagen, Zugriff auf das Unternehmensverzeichnis erlangen, Aktienkurse im Auge behalten und andere Aufgaben ausführen. Auf Geschäftsreisen können Mitarbeiter am Laptop mithilfe des Telefonsystems Anrufe tätigen und empfangen als wären sie im Büro.

Die Förderung von Zusammenarbeit in KMU

Der Arbeitsplatz hat sich also verändert – und flexible Mitarbeiter arbeiten besser als im traditionellen Umfeld. Es gilt jedoch: Wer eine Innovationskultur haben will, der muss sie sich selbst im eigenen Unternehmen schaffen. Und auch dafür hat Cisco ein Handbuch mit nützlichen Tipps für KMU geschaffen.

So wird unter anderem empfohlen, aktiv an der internen Kommunikation zu arbeiten sowie sich auf Ziele und Ergebnisse zu fokussieren. Auch wird dargelegt, dass flexible Teams schnelle Meetings halten, wobei wiederum Tools wie Cisco Webex helfen.

Zugleich ermöglicht Webex das Arbeiten von überall, mit einer entsprechenden Flexibilität und Effizienz: In persönlichen virtuellen Meeting-Räumen können schon vor, während und nach einem Meeting Ideen ausgetauscht und Aufgaben erledigt werden. So entsteht ein kontinuierlicher Arbeitsablauf. Und selbstverständlich sind in Webex neben Videoanrufen auch Tools wie Messaging, Telefonie, Datenfreigabe und virtuelle Whiteboards integriert – damit ist das Unternehmen unter Umständen mit einem räumlich verstreuten Team sogar effizienter als wenn alle im gleichen Raum sitzen.

==> Mehr zu Ciscos Lösungen für KMU

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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

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Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

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Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

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Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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