In unserem Marktüberblick haben wir 76 ERP-Lösungen gegenübergestellt. Unter anderem haben wir auch nach dem Umfang der vorhandenen Schnittstellen gefragt. Hier kannst Du Dir direkt die Antworten kompakt downloaden.

Funktion von Schnittstellen bei ERP-Systemen

ERP-Schnittstellen sind essenzielle Verbindungswege zwischen einem Enterprise Resource Planning (ERP)-System und anderen Systemen innerhalb oder außerhalb eines Unternehmens. Sie ermöglichen den Austausch von Daten sowie die Kommunikation zwischen den Systemen und damit einen reibungslosen Informationsfluss und eine nahtlose Integration der Geschäftsprozesse. Eine Schnittstelle erleichtert den Datenaustausch zwischen dem ERP-System und anderen Systemen. Sie fungiert als Vermittler, der Informationen von einem System aufnimmt, diese in das richtige Format umwandelt und dann an das Ziel- oder Empfängersystem überträgt, und das sogar automatisch und in Echtzeit. ERPs sorgen aufgrund der schnellen Übertragung für eine zuverlässige und effiziente Kommunikation der Systeme. Ein ERP-System dient oft als zentrale Datenquelle, die von verschiedenen Abteilungen und Systemen im Unternehmen genutzt wird. Die Hauptaufgabe einer ERP-Schnittstelle besteht deshalb darin, die Konsistenz und Integrität von Daten sicherzustellen.

Eine ERP-Schnittstelle kann verschiedene Funktionen erfüllen, je nach den Anforderungen und dem Umfang des Datenaustauschs. Dazu gehören beispielsweise das Abrufen von Daten aus externen Quellen, das Aktualisieren von Daten in verschiedenen Systemen, das Übertragen von Bestellungen an Lieferanten oder das Empfangen von Kundenaufträgen. Die Schnittstelle fungiert als Brücke zwischen dem ERP-System und anderen spezialisierten Anwendungen oder Systemen wie beispielsweise einem CRM-System, dem Lagerverwaltungssystem, dem E-Commerce-System oder Lieferantenportalen. Entscheidend ist der reibungslose Betrieb der ERP-Schnittstelle. Denn erst dann hilft sie dabei, Prozesse im Unternehmen zu vereinfachen.

Schnittstellen zu Online-Marktplätze

Mit Schnittstellen zu Online-Marktplätzen ermöglichen ERP-Systeme eine nahtlose Integration aller E-Commerce-Aktivitäten im Unternehmen. Die Schnittstellen dienen dazu, den Austausch von Daten zwischen dem ERP-System und dem Marktplatz zu erleichtern. Durch diese Integration können Unternehmen ihre Produkte effizienter verwalten und verkaufen. Aber was genau passiert dabei? Die Schnittstellen erlauben eine automatisierte Synchronisierung von Produktdaten, Bestellungen, Lagerbeständen und Kundendaten zwischen dem ERP-System und dem Marktplatz. Der Vorteil: Prozesse laufen automatisiert und benötigen weniger manuelle Eingriffe – und das senkt natürlich nicht nur den zeitlichen Aufwand, sondern auch die Fehleranfälligkeit.

Durch die Anbindung an Online-Marktplätze können Unternehmen ihre Reichweite erweitern und neue Kundensegmente erschließen. Sie können ihre Produkte einem breiten Publikum präsentieren und von der etablierten Infrastruktur des Marktplatzes profitieren, um ihre Umsätze zu steigern. Darüber hinaus bieten die Schnittstellen eine bessere Bestandskontrolle, was wiederum Unternehmen dabei hilft, Echtzeitinformationen über den Lagerbestand auf dem Marktplatz zu erhalten. Dies trägt zu einer optimierten Bestandsführung und einer höheren Kundenzufriedenheit bei. Denn Lieferverzögerungen und Produkte in geringen Stückzahlen können Unternehmen so vermeiden.

Schnittstellen zu Shopsystemen

In der Welt des E-Commerce ist es unerlässlich, dass das ERP-System und das Shopsystem Hand in Hand arbeiten. Denn auf diese Weise können Unternehmen auf Informationen über Produktbestände, Preise und Kundendaten über die Schnittstelle zugreifen. Das ERP-System teilt die Daten des Shopsystems in Echtzeit und bietet so die vollständige Kontrolle über alle Shopaktivitäten. Ohne eine solche Verbindung zwischen den Systemen könnte es schnell chaotisch werden. Kund:innen könnten Produkte kaufen, die eigentlich nicht verfügbar sind. Oder das Unternehmen könnte versehentlich mehr Produkte verkaufen, als es tatsächlich auf Lager hat, was zu Verzögerungen und unzufriedenen Kund:innen führt.

Du willst noch mehr über ERP-Systeme erfahren?

In unserem Marktüberblick führen wir neben den verschiedenen Schnittstellen auch die Basisfunktionen, Branchenschwerpunkte, rechtlichen Kriterien und viele mehr auf. Insgesamt werden die 76 ERP-Systeme anhand von 284 Kriterien in 17 Kategorien gegenübergestellt.

Schnittstellen zu Versanddienstleistern

Stell Dir vor, Du bist Logistikmanager:in und steckst mitten in der Organisation des Versands von tausenden Bestellungen. Die Zeit drängt, die Kund:innen erwarten eine schnelle Lieferung, und Du musst sicherstellen, dass jedes Paket den richtigen Weg nimmt. Hier kommen die Schnittstellen ins Spiel. Diese Verbindungen zwischen dem ERP-System und den Versanddienstleistern sind wie unsichtbare Brücken, die das Unternehmen mit der Außenwelt verbinden. Sie ermöglichen einen reibungslosen Informationsfluss zwischen beiden Systemen. Das ERP-System enthält alle relevanten Daten zu Bestellungen, Kundendetails, Lagerbeständen und vielem mehr. Indem es eine direkte Verbindung zu den Versanddienstleistern herstellt, kann es diese Informationen nahtlos übermitteln und den Versandprozess optimieren.

Schnittstellen zu PIM-Software

ERP-Systeme sollten ebenfalls über eine Schnittstelle zu PIM-Software verfügen. Der Grund: Mit diesen Schnittstellen gelingt Unternehmen eine effiziente Verwaltung von Produktinformationen und ein lückenloser Datenaustausch. Die Schnittstelle zwischen ERP und PIM zentralisiert Produktinformationen. Das sorgt für eine verbesserte Datenqualität und einen konsistenten Markenauftritt. Außerdem gewährleisten die Schnittstellen auch hier einen automatisierten Abgleich von Daten zwischen den Systemen. Produktattribute, Beschreibungen, Bilder und andere relevante Informationen – die Schnittstelle synchronisiert und aktualisiert alle relevanten Daten. Die Daten sind somit immer auf dem aktuellsten Stand. Die Übermittlung der Daten in Echtzeit hat noch einen weiteren Vorteil: Unternehmen können Änderungen an Produkten schneller vornehmen. Gerade im E-Commerce ist eine direkte Handlungs- und Anpassungsfähigkeit wichtig. Die Anbindung an PIM-Software ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktdaten genau zu definieren und zu strukturieren. Das bewirkt auch gleichzeitig eine Verbesserung der Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen. Durch die Schnittstelle können Unternehmen sicherstellen, dass die Produktinformationen in allen Kanälen einheitlich sind, was zu einem besseren Kundenerlebnis führt und das Vertrauen der Kund:innen stärkt.

Schnittstellen zu DAM-Software

Durch Schnittstellen zu DAM-Software können Unternehmen die Integration von Mediendateien sicherstellen. Die Verbindung zwischen ERP und DAM führt dazu, dass digitale Assets mühelos verwaltet und genutzt werden können, um bessere Markenerlebnisse zu schaffen. Das bedeutet, dass sich Unternehmen nicht mehr durch einen Dschungel aus Daten navigieren müssen – alle Medien befinden sich zentral an einem Ort. Denn DAM-Systeme bündeln die Assets und machen sämtliche Medienressourcen so schneller und einfacher verfügbar. Damit sorgen sie auch für einen besseren Workflow in den Abteilungen. Neue Assets können im Handumdrehen hinzugefügt und vorhandene Assets mühelos bearbeitet und organisiert werden. So entsteht eine Basis für schnelle Content-Erstellung und einen einheitlichen Markenauftritt.

Schnittstellen zu Payment Service Providern

ERP-Systeme dienen als zentrale Datenquelle für Unternehmensprozesse wie Bestellungen, Lieferungen, Lagerbestände und Rechnungen. Payment Service Provider verfügen hingegen über wertvolle Informationen zu Transaktionen, Zahlungshistorien, Kundenpräferenzen und vielem mehr. Daher ist es entscheidend, eine Verbindung zwischen diesen beiden Systemen herzustellen. Durch die Anbindung eines PSPs an das ERP-System können Unternehmen ihren Kund:innen eine Vielzahl von Zahlungsoptionen anbieten – und damit nicht nur die Kundenzufriedenheit erhöhen, sondern auch die Conversionrate verbessern. Unternehmen können automatisch Zahlungsbenachrichtigungen senden, die auf die spezifischen Präferenzen und vergangenen Transaktionen zugeschnitten sind. Dank PSPs erhalten Unternehmen eine umfassende 360-Grad-Sicht auf ihre Kund:innen und können ihre Zahlungsstrategien besser planen.

Weitere ERP Schnittstellen

Von Schnittstellen zu CDPs oder zu Buchhaltungssoftware bis hin zur Integration von Zahlungsarten, ein ERP-System kann und sollte je nach Deinen Anforderungen noch über weitere Schnittstellen verfügen. In unserer Übersicht findest Du daher alle relevanten Schnittstellen der 76 gegenübergestellten Lösungen. So kannst Du einen detaillierten Überblick über die auf dem Markt verfügbaren Lösungen machen und entscheiden, welche für Dein Unternehmen die passende ist.

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Künstliche Intelligenz markiert den Beginn einer neuen Ära des Fortschritts. Sie öffnet uns die Tür zu einer Fülle von Möglichkeiten, von denen wir vor wenigen Jahrzehnten nur träumen konnten. Sie erweitert die Grenzen dessen, was wir für möglich halten, und ebnet den Weg für zukünftige Entwicklungen und Innovationen. Längst benutzen wir ChatGPT als Suchmaschine für alle Fragen des Alltags, automatisieren repetitive Aufgaben, kreieren Bilder, Grafiken und mehr. Aber Künstliche Intelligenz ist nicht erst seit diesem eindrucksvollen Tool Teil unseres Alltags. Künstliche Intelligenz ist mittlerweile oft weniger prominent sichtbar, aber stetig ein integrierter Bestandteil unserer Lebenswelt geworden – ob als hilfreicher digitaler Assistent in unserem Smartphone oder als effiziente automatisierte Maschine in Fertigungsanlagen. Doch was verbirgt sich hinter dem Konzept der Künstlichen Intelligenz? Dieser Beitrag soll Dir eine grundlegende Idee davon vermitteln.

Definition von Künstlicher Intelligenz

Die Definition von Künstlicher Intelligenz (KI) kann vielfältig sein, je nachdem aus welcher Perspektive man sie betrachtet. In den Augen von Computerwissenschaftler:innen, Philosoph:innen, Geschäftsleuten und der breiten Öffentlichkeit kann sie unterschiedliche Nuancen annehmen. Eines ist der gemeinsame Nenner: Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die darauf abzielt, Maschinen das Denken und Lernen zu ermöglichen, ähnlich wie der menschliche Verstand.

Laut der Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) bezieht sich Künstliche Intelligenz auf „das wissenschaftliche Verständnis der Mechanismen, die intelligentes Verhalten erzeugen, und ihre Verkörperung in Maschinen“. Hierbei geht es darum, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliches Denken erfordern – wie zum Beispiel das Erkennen von Sprache, das Lösen von Problemen oder das Lernen aus Erfahrungen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der KI ist das maschinelle Lernen. Dieser Bereich der KI gibt Maschinen die Fähigkeit, aus Daten und Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist, als ob die Maschine die Fähigkeit erhält, ihre eigene Intuition zu entwickeln und auf der Grundlage ihrer Erfahrungen Entscheidungen zu treffen.

Diese Definition ist präziser als die häufig verwendete Vorstellung, KI würde wie ein Mensch denken. Moderne KI besitzt kein menschliches Bewusstsein und kein eigenes Verständnis der Welt. Sie verarbeitet Daten, erkennt statistische Muster und berechnet wahrscheinliche Ergebnisse.

Das kann dennoch erstaunlich intelligent wirken. Ein Sprachmodell formuliert verständliche Texte. Eine Bilderkennung identifiziert Objekte. Ein Empfehlungssystem schlägt passende Produkte vor. Ein Prognosemodell erkennt Auffälligkeiten in Verkaufszahlen. Hinter diesen Leistungen stehen jedoch mathematische Verfahren, Trainingsdaten und technische Regeln.

Der Begriff Künstliche Intelligenz dient damit als Oberbegriff für verschiedene Technologien. Dazu gehören maschinelles Lernen, neuronale Netze, Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Robotik, generative Modelle und KI-Agenten.

Die Historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz

Die Reise der Künstlichen Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes Kapitel in der Geschichte menschlicher Vorstellungskraft. Sie ist geprägt von visionären Ideen, technologischen Durchbrüchen und kontinuierlicher Forschung, die das Verständnis und die Anwendung von KI ständig weiterentwickelt haben.

Alan Turing und die Frage nach intelligenten Maschinen

Die Grundsteine für die Künstliche Intelligenz wurden bereits im frühen 20. Jahrhundert gelegt. Ein bemerkenswertes Ereignis dieser Zeit war die Veröffentlichung von Alan Turing’s bahnbrechender Arbeit „On Computable Numbers“ im Jahr 1936. Darin beschäftigte sich der britische Mathematiker mit der Frage, ob Maschinen intelligentes Verhalten zeigen können.

Turing schlug das sogenannte Imitationsspiel vor, das später als Turing-Test bekannt wurde. Eine Person kommuniziert dabei schriftlich mit einem Menschen und einer Maschine. Kann sie anhand der Antworten nicht zuverlässig erkennen, welcher Gesprächspartner die Maschine ist, hat das System den Test im vorgesehenen Sinne bestanden. Turing wollte damit weniger eine endgültige Definition von Intelligenz liefern. Er schlug ein beobachtbares Kriterium für maschinelles Verhalten vor.

Die zweite Hälfte des 20. Jahrhunderts

Die offizielle Geburt der Künstlichen Intelligenz als eigenständiges Forschungsfeld lässt sich auf das Jahr 1956 zurückführen. In diesem Jahr wurde die Dartmouth-Konferenz abgehalten, die als die erste große Versammlung von Forscher:innen auf dem Gebiet der KI gilt. Bei diesem Treffen prägte der Informatiker John McCarthy den Begriff „Künstliche Intelligenz“ und formulierte das Ziel der KI als „das Herstellen einer Maschine, die sich so verhält, als ob sie Intelligenz besitzt“.

Die 1960er und 1970er Jahre waren von erheblichen Fortschritten in der KI-Forschung geprägt, darunter die Entwicklung erster KI-Sprachen wie LISP und PROLOG und der Aufstieg von Expertensystemen – Computerprogrammen, die menschenähnliche Expertise in bestimmten Bereichen simulieren (Hayes, 1980). Diese Zeit war auch geprägt von hohen Erwartungen an die KI, die jedoch oft nicht erfüllt wurden, was zu Perioden der Enttäuschung und reduzierten Investitionen führte, die als „KI-Winter“ bekannt sind.

In den 1980er und 1990er Jahren erlebte die KI-Forschung eine Wiederbelebung dank der Entwicklung neuer Ansätze wie der neuronalen Netze, die das Lernen aus Daten ermöglichen, und der steigenden Rechenleistung der Computer. Diese Zeit war auch geprägt von der Etablierung des maschinellen Lernens als eigenständiges Feld innerhalb der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, welche es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen.

Das 21. Jahrhundert

Im 21. Jahrhundert erlebte die KI-Forschung eine neue Blütezeit, getrieben durch den Aufstieg von Big Data und fortgeschrittenen Algorithmen wie Deep Learning. Die Fähigkeiten der KI erreichten neue Höhen, wie zum Beispiel die Errungenschaft von IBM’s Watson, der 2011 die menschlichen Champions im Quizspiel Jeopardy besiegte, oder die Leistung von AlphaGo, einem KI-Programm von Google DeepMind, das 2016 den menschlichen Weltmeister im Brettspiel Go besiegte – eine Aufgabe, die als wesentlich komplexer als Schach angesehen wurde.

Heute steht die KI-Forschung auf vielen Standbeinen über den gesamten Globus verteilt, mit einer Fülle von Technologien und Methoden, die auf einem halben Jahrhundert kontinuierlicher Forschung und Entwicklung aufbauen. Mit der Weiterentwicklung von Technologien wie Cloud Computing, Big Data und fortschrittlichen Algorithmen wird die KI künftig noch stärker in unser tägliches Leben integriert werden und das Potenzial haben, zahlreiche Aspekte unserer Gesellschaft zu transformieren.

Transformer und generative KI

Ein weiterer wichtiger Schritt folgte 2017 mit der Transformer-Architektur. Sie machte es möglich, sprachliche Zusammenhänge effizienter zu verarbeiten und Modelle mit sehr großen Textmengen zu trainieren.

Auf dieser Grundlage entstanden Large Language Models, kurz LLMs. Der öffentliche Start von ChatGPT im November 2022 zeigte einem breiten Publikum, wie flexibel solche Modelle eingesetzt werden können. Generative KI entwickelte sich danach in kurzer Zeit weiter. Moderne Systeme verarbeiten Texte, Bilder, Audiodateien, Videos und strukturierte Daten. Einige Modelle können Software bedienen, externe Werkzeuge aufrufen und komplexe Aufgaben in mehrere Arbeitsschritte aufteilen.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Die genaue Funktionsweise hängt von der Art des Systems ab. Dennoch lassen sich einige grundlegende Schritte beschreiben.

Am Anfang stehen Daten. Das können Texte, Bilder, Messwerte, Audiodateien, Transaktionen oder Sensordaten sein. Ein Algorithmus untersucht diese Daten und versucht, relevante Muster zu erkennen.

Während des Trainings werden die internen Parameter des Modells wiederholt angepasst. Das System erzeugt eine Ausgabe, vergleicht sie mit dem gewünschten Ergebnis und reduziert schrittweise den Fehler. Bei einem Bildmodell könnte die Aufgabe darin bestehen, Katzen und Hunde zu unterscheiden. Ein Sprachmodell lernt unter anderem, welches Wort oder Textelement in einem bestimmten Zusammenhang wahrscheinlich folgt.

Nach dem Training folgt die Anwendung, die häufig als Inferenz bezeichnet wird. Das Modell erhält neue Eingaben und erzeugt auf Grundlage seiner gelernten Parameter eine Ausgabe.

Sprachmodelle rufen dabei keine fertig gespeicherten Antworten aus einer Datenbank ab. Sie berechnen schrittweise wahrscheinliche Fortsetzungen. Dadurch können sie flexibel formulieren. Diese Funktionsweise erklärt zugleich, weshalb plausible Fehler entstehen können.

Machine Learning

Eines dieser Konzepte ist das maschinelle Lernen (Machine Learning), ein Teilbereich der KI, der sich darauf konzentriert, Maschinen das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Maschinelles Lernen ist ein dynamisches Feld, das eine Vielzahl von Methoden und Techniken umfasst, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

Im Rahmen des überwachten Lernens wird ein Modell auf einem Datensatz trainiert, der sowohl Eingabe- als auch Ausgabedaten umfasst, wobei das Modell lernt, eine Funktion zur Vorhersage der Ausgabe auf Basis der Eingabe zu bilden. Beispielsweise könnte ein Modell zur Spam-Erkennung trainiert werden, indem es E-Mails (die Eingabe) zusammen mit Informationen darüber, ob diese E-Mails Spam sind oder nicht (die Ausgabe), erhält.

Das unüberwachte Lernen hingegen beschäftigt sich mit dem Lernen aus Daten, bei denen keine Ausgabe gegeben ist. Ein häufiges Anwendungsgebiet des unüberwachten Lernens ist die Clusteranalyse, bei der das Ziel darin besteht, in den Daten vorhandene Gruppen oder Muster zu erkennen, beispielsweise Kundensegmentierung auf Basis von Kaufverhalten.

Im bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning) wird ein Modell in einer Umgebung trainiert, in der es durch Interaktionen mit der Umgebung und Erhalt von Belohnungen oder Strafen lernt, eine Strategie oder Politik zu entwickeln, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Deep Learning und neuronale Netze

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es verwendet künstliche neuronale Netze mit vielen Verarbeitungsebenen.

Der Begriff „neuronal“ verweist auf eine grobe Inspiration durch biologische Nervensysteme. Künstliche neuronale Netze sind jedoch mathematische Modelle und keine Nachbildungen eines menschlichen Gehirns.

Ein neuronales Netz besteht aus miteinander verbundenen Recheneinheiten. Jede Verbindung besitzt ein Gewicht. Während des Trainings werden diese Gewichte angepasst. Frühere Ebenen erkennen häufig einfache Merkmale, spätere Ebenen verarbeiten komplexere Strukturen.

Bei der Bilderkennung können erste Schichten Kanten und Farbunterschiede erfassen. Spätere Schichten erkennen Formen, Gesichter oder Gegenstände. In Sprachmodellen entstehen auf ähnliche Weise interne Darstellungen sprachlicher Beziehungen.

Deep Learning bildet heute die Grundlage vieler Anwendungen in den Bereichen Bildanalyse, Spracherkennung, Übersetzung, Robotik und generative KI.

Natural Language Processing und Sprachmodelle

Natural Language Processing, kurz NLP, beschäftigt sich mit der maschinellen Verarbeitung menschlicher Sprache. Klassische NLP-Systeme wurden für klar umrissene Aufgaben entwickelt. Sie erkannten beispielsweise Namen in Texten, klassifizierten Kundenanfragen oder bewerteten die Stimmung von Kommentaren.

Large Language Models erweitern diese Möglichkeiten. Sie werden mit großen Mengen an Text und weiteren Daten trainiert. Dadurch können sie Texte zusammenfassen, Fragen beantworten, Inhalte übersetzen, Informationen strukturieren und Formulierungen erzeugen. Ein Sprachmodell versteht einen Text jedoch nicht auf dieselbe Weise wie ein Mensch. Es arbeitet mit statistischen Repräsentationen. Das Ergebnis kann fachlich überzeugend klingen und trotzdem falsch sein.

Generative und multimodale KI

Generative KI erstellt neue Inhalte auf Grundlage erlernter Muster. Dazu zählen Texte, Bilder, Musik, Stimmen, Videos, Präsentationen und Programmcode.

Textmodelle berechnen wahrscheinliche sprachliche Fortsetzungen. Bildgeneratoren beginnen häufig mit einem verrauschten Ausgangszustand und entwickeln daraus schrittweise eine Darstellung, die zur Eingabe passt. Videomodelle müssen zusätzlich zeitliche Abläufe und Bewegungen berücksichtigen.

Multimodale Modelle können mehrere Arten von Informationen gemeinsam verarbeiten. Ein solches System kann beispielsweise ein Diagramm analysieren, Fragen zu einem Foto beantworten, eine Audioaufnahme zusammenfassen und daraus einen Text erstellen.

Diese Verbindung verschiedener Medien verändert viele Arbeitsprozesse. Ein Marketingteam kann ein Briefing aus Texten, Bildern, Tabellen und bisherigen Kampagnen zusammenstellen. Die KI analysiert die Materialien und schlägt passende Varianten vor. Die endgültige Auswahl, fachliche Prüfung und kreative Einordnung bleiben Aufgaben der verantwortlichen Mitarbeiter.

KI-Agenten: Vom Antworten zum Handeln

Klassische Chatbots reagieren auf eine Eingabe und liefern eine Antwort. KI-Agenten gehen einen Schritt weiter. Sie können ein Ziel interpretieren, Aufgaben planen, Werkzeuge auswählen und einzelne Schritte ausführen.

Ein Agent könnte beispielsweise Informationen aus verschiedenen Systemen sammeln, eine Tabelle aktualisieren, einen Bericht erstellen und einen Entwurf für eine E-Mail vorbereiten. Dazu benötigt er Zugriffe auf Software, Datenquellen oder Programmierschnittstellen.

Aktuelle Forschungsübersichten beschreiben agentische Sprachmodelle häufig anhand der Fähigkeiten Denken, Handeln und Interagieren. Planung, Gedächtnis, Werkzeugnutzung und Rückkopplung gehören zu den zentralen Bausteinen.

Sehr verbreitet sind die KI Agenten in Unternehmen allerdings noch nicht. Ein Grund liegt in der höheren Komplexität. Ein falscher Textentwurf lässt sich verwerfen. Ein Agent mit Schreibrechten kann dagegen Daten verändern, Nachrichten versenden oder Prozesse auslösen. Unternehmen brauchen klare Berechtigungen, Protokolle, Freigaben und Möglichkeiten zum Abbruch.

Quelle: ChatGPT

Die Künstliche Intelligenz in der Praxis

Die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf das tägliche Leben und die Arbeitswelt sind schon heute beachtlich. Von subtilen Anwendungen wie Suchalgorithmen und Empfehlungssystemen bis hin zu hochkomplexen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen und maschinellem Übersetzen – KI ist zu einem festen Bestandteil unserer Welt geworden.

In der Wirtschaft hat KI ebenfalls weitreichende Anwendungen. Ein herausragendes Beispiel ist das Gebiet unserer Disziplin: das digitale Marketing. Mit maschinellem Lernen können Unternehmen komplexe Datenmuster erkennen und so das Verhalten ihrer Kund:innen vorhersagen. Dies ermöglicht ihnen, gezielt auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Verbraucher:innen einzugehen.

Hier ein paar Beispiele unterschiedlicher Anwendungsfälle:

Amazon & Co. nutzen zum Beispiel KI, um personalisierte Produktvorschläge zu machen und die Kundenbindung zu erhöhen. Auch im Bereich der Produktion findet KI selbstverständlich Anwendung, etwa KI-gesteuerte Roboter zur Automatisierung von Prozessen. So setzt Tesla auf KI-gesteuerte Roboter, um Autos effizienter und präziser zu bauen.

Auch im Gesundheitswesen hat KI enorme Fortschritte ermöglicht. Ein Beispiel dafür ist die Nutzung von KI zur Analyse von medizinischen Bildern. Google DeepMind hat zum Beispiel ein KI-System entwickelt, das Augenkrankheiten auf der Grundlage von Augenscans erkennen kann, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Augenärzte macht. Ein weiteres Beispiel ist IBM Watson Health, ein System, das riesige Mengen medizinischer Daten analysiert, um Behandlungsempfehlungen abzugeben und das Patientenrisiko zu bewerten.

In der Logistik spielt KI eine wesentliche Rolle bei der Effizienzsteigerung. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung von KI, um optimale Lieferwege zu ermitteln und die Effizienz ihrer Flotte zu maximieren. Ebenso sehen wir den zunehmenden Einsatz von autonomen Fahrzeugen im Güterverkehr.

Im Bereich der Bildung ermöglichen KI-Systeme individualisierte Lernwege. Ein Beispiel dafür sind KI-gestützte Systeme, die das Lernverhalten der Schüler:innen analysieren und personalisierte Lernpfade erstellen. Auch im Bereich der Bewertung und Feedbackgenerierung gibt es KI-basierte Lösungen, wie z.B. das Programm Turnitin, das Plagiate in Schülerarbeiten erkennt.

Natürlich setzt auch die Finanzbranche auf KI, zur Vorhersage von Aktienmarkttrends, zur Erkennung von betrügerischen Aktivitäten und zur Automatisierung von Kundendienstaufgaben. Robo-Advisor nutzen KI, um automatisierte Finanzberatung zu bieten und Investitionsportfolios basierend auf den individuellen Zielen und Risikotoleranzen der Nutzer:innen zu verwalten.

Wie es weitergeht:

In all diesen Anwendungen und noch vielen mehr ist die Künstliche Intelligenz eine treibende Kraft für Innovationen und Effizienzsteigerungen. Mit den stetigen Fortschritten in der KI-Forschung und -Entwicklung können wir erwarten, dass KI in der Zukunft noch tiefgreifendere Auswirkungen auf unsere Gesellschaft und unser Leben haben wird.

Grenzen und Risiken Künstlicher Intelligenz

Die Leistungsfähigkeit moderner Modelle darf nicht mit Fehlerfreiheit verwechselt werden.

Halluzinationen

Generative Modelle können Informationen erfinden. Dazu gehören falsche Quellen, erfundene Studien, unzutreffende Zahlen oder plausibel klingende Ereignisse.

Der Stanford AI Index 2026 verweist auf einen anspruchsvollen Genauigkeitstest, bei dem die Halluzinationsraten von 26 führenden Modellen je nach Modell zwischen 22 und 94 Prozent lagen. Diese Werte beziehen sich auf einen bestimmten Benchmark. Sie zeigen dennoch, wie stark die Ergebnisse von Aufgabe, Formulierung und Testverfahren abhängen können.

Fakten sollten daher anhand belastbarer Quellen geprüft werden. Quellenangaben eines Sprachmodells dürfen nicht ungeprüft übernommen werden.

Verzerrungen und Diskriminierung

KI-Systeme lernen aus vorhandenen Daten. Enthalten diese Daten gesellschaftliche Vorurteile oder historische Benachteiligungen, kann das Modell entsprechende Muster übernehmen.

Das ist besonders kritisch bei Bewerbungen, Kreditentscheidungen, Versicherungen, Bildung oder medizinischen Anwendungen. Regelmäßige Tests und eine vielfältige Datengrundlage helfen, Risiken zu erkennen. Vollständig beseitigen lassen sie sich häufig nicht.

Mangelnde Erklärbarkeit

Komplexe neuronale Netze verfügen über sehr viele Parameter. Ihre Ergebnisse lassen sich daher nicht immer einfach erklären.

Bei einer Produktempfehlung kann eine begrenzte Erklärbarkeit akzeptabel sein. Bei Entscheidungen mit erheblichen Folgen gelten höhere Anforderungen. Verantwortliche müssen nachvollziehen können, welche Daten verwendet wurden und wie ein Ergebnis zustande kam.

Automatisierungsfehler

Automatisierung erhöht die Geschwindigkeit. Fehler werden dadurch ebenfalls schneller verbreitet.

Ein fehlerhafter Entwurf betrifft zunächst einen einzelnen Text. Ein automatisierter Prozess kann denselben Fehler auf Tausende Datensätze, Produktseiten oder Kundennachrichten übertragen. Menschliche Freigaben sind besonders an kritischen Schnittstellen wichtig.

Datenschutz, Urheberrecht und Sicherheit

Unternehmen sollten vor der Einführung eines KI-Tools prüfen, welche Daten verarbeitet werden, wo die Verarbeitung stattfindet und ob Eingaben für Trainingszwecke genutzt werden.

Personenbezogene Daten, vertrauliche Geschäftsinformationen und unveröffentlichte Inhalte gehören nicht ohne Freigabe in frei zugängliche Systeme. Der Europäische Datenschutzausschuss betont, dass die Entwicklung und Nutzung von KI-Modellen erhebliche Auswirkungen auf betroffene Personen haben kann. Die Rechtmäßigkeit muss jeweils anhand des konkreten Einsatzes und der verwendeten Daten beurteilt werden.

Auch das Urheberrecht bleibt ein relevantes Thema. Generative Modelle werden mit großen Datenmengen trainiert, die urheberrechtlich geschützte Inhalte enthalten können. Zugleich stellt sich die Frage, wann ein KI-gestütztes Ergebnis ausreichend durch menschliche Kreativität geprägt ist. Die rechtliche Bewertung unterscheidet sich nach Land, Nutzung und Entstehungsprozess. Eine allgemeine Antwort für jeden Anwendungsfall gibt es nicht.

Sicherheitsrisiken entstehen ebenfalls durch manipulierte Eingaben, schädliche Trainingsdaten oder unzureichend geschützte Schnittstellen. Bei RAG-Systemen können Angreifer versuchen, Anweisungen in Dokumenten zu verstecken. Agenten könnten durch solche Inhalte dazu gebracht werden, unerwünschte Aktionen auszuführen.

Ein verantwortungsvoller Einsatz benötigt daher technische Schutzmaßnahmen, Zugriffsregeln, Tests, Protokollierung und klare Zuständigkeiten. Das NIST AI Risk Management Framework bietet Organisationen eine strukturierte Grundlage, um Risiken über den gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems zu erfassen und zu behandeln.

Energieverbrauch und Nachhaltigkeit

Das Training und der Betrieb großer KI-Modelle benötigen Rechenzentren, leistungsfähige Chips und erhebliche Mengen an Strom.

Nach Angaben der Internationalen Energieagentur stieg der weltweite Strombedarf von Rechenzentren im Jahr 2025 um 17 Prozent. Der Verbrauch von Rechenzentren mit einem Schwerpunkt auf KI nahm im selben Zeitraum noch stärker zu. Gleichzeitig sinkt der Energiebedarf einzelner KI-Aufgaben durch technische Verbesserungen. Die wachsende Nutzung kann diese Effizienzgewinne jedoch übertreffen.

Unternehmen sollten deshalb prüfen, welche Modelle zur jeweiligen Aufgabe passen. Ein kleineres Modell kann bei klar abgegrenzten Prozessen ausreichend sein. Auch die Zahl der Anfragen, die Länge der Eingaben und unnötig rechenintensive Abläufe beeinflussen den Ressourcenverbrauch.

Der EU AI Act verändert den Umgang mit KI

Der europäische AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz. Die Anforderungen richten sich danach, wie groß die möglichen Auswirkungen eines KI-Systems auf Sicherheit, Gesundheit und Grundrechte sind.

Die Verordnung trat am 1. August 2024 in Kraft. Verbote bestimmter KI-Praktiken und Verpflichtungen zur KI-Kompetenz gelten seit dem 2. Februar 2025. Regeln für Anbieter von General-Purpose-AI-Modellen gelten seit dem 2. August 2025. Weitere Teile werden ab dem 2. August 2026 anwendbar. Dazu gehören Transparenzpflichten für bestimmte KI-generierte Inhalte.

Nach der politischen Einigung vom 7. Mai 2026 sollen Regeln für bestimmte Hochrisikoanwendungen ab dem 2. Dezember 2027 gelten. Systeme, die in regulierte Produkte wie Aufzüge oder Spielzeug eingebettet sind, erhalten nach dem vereinbarten Zeitplan eine Übergangsfrist bis zum 2. August 2028.

Transparenz spielt im Marketing und in der Kommunikation eine besondere Rolle. Bestimmte KI-generierte oder manipulierte Inhalte müssen ab August 2026 maschinenlesbar gekennzeichnet werden. Deepfakes und bestimmte Texte zu Themen von öffentlichem Interesse benötigen eine erkennbare Kennzeichnung. Der im Juni 2026 veröffentlichte europäische Verhaltenskodex soll Anbieter und einsetzende Organisationen bei der Umsetzung unterstützen.

Die Pflicht zur KI-Kompetenz betrifft Organisationen schon heute. Mitarbeiter, die KI-Systeme einsetzen, benötigen ausreichende Kenntnisse über Funktionen, Grenzen und Risiken. Ein einzelnes allgemeines Seminar dürfte in vielen Fällen kaum genügen. Schulungen sollten zum jeweiligen Tool, Einsatzgebiet und Risikoniveau passen.

Unternehmen sollten ihre KI-Anwendungen dokumentieren, Verantwortliche benennen und Regeln für Daten, Freigaben und Qualitätskontrollen festlegen. Bei rechtlich sensiblen Einsatzfeldern ist eine individuelle fachliche Prüfung erforderlich.

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Prognosen zur weiteren Entwicklung bleiben unsicher. Einige Trends zeichnen sich dennoch ab.

Modelle werden vielseitiger

KI-Systeme verarbeiten zunehmend verschiedene Medien und längere Zusammenhänge. Text, Bild, Sprache, Video und strukturierte Daten wachsen in gemeinsamen Arbeitsumgebungen zusammen.

Dadurch werden natürlichere Benutzungsoberflächen möglich. Nutzer:innen können sprechen, Dokumente zeigen, Änderungen beschreiben und Ergebnisse direkt weiterbearbeiten.

Zuverlässigkeit gewinnt an Bedeutung

Leistungsunterschiede zwischen führenden Modellen werden bei vielen Aufgaben kleiner. Unternehmen werden ihre Auswahl daher stärker an Zuverlässigkeit, Datenschutz, Kosten, Geschwindigkeit und Integrationsfähigkeit ausrichten.

Auch spezialisierte Modelle gewinnen an Bedeutung. Ein kompaktes System, das auf eine klar definierte Aufgabe zugeschnitten ist, kann wirtschaftlicher und leichter kontrollierbar sein als ein sehr großes Universalmodell.

KI-Agenten automatisieren Prozessketten

Agenten werden zunehmend mit Unternehmenssoftware verbunden. Sie können Aufgaben über mehrere Systeme hinweg koordinieren.

Der Übergang von einzelnen Assistenzfunktionen zu teilautomatisierten Prozessen wird schrittweise erfolgen. Besonders sensible Aktionen benötigen weiterhin Freigaben. Vollständig autonome Systeme bleiben in vielen Unternehmensbereichen riskant.

Eigene Daten werden wichtiger

Allgemeine Modelle stehen vielen Wettbewerber zur Verfügung. Differenzierung entsteht daher stärker durch hochwertige Unternehmensdaten, klar definierte Prozesse und spezifisches Fachwissen.

RAG, Wissensgraphen und abgesicherte Datenplattformen können helfen, interne Informationen gezielt verfügbar zu machen. Eine gute Datenstruktur wird damit zu einer wichtigen Voraussetzung erfolgreicher KI-Projekte.

Menschliche Kompetenzen verändern sich

Routineaufgaben lassen sich stärker automatisieren. Gleichzeitig steigt die Bedeutung anderer Fähigkeiten: Ergebnisse beurteilen, gute Fragen formulieren, Quellen prüfen, Prozesse gestalten und Verantwortung übernehmen.

Fachwissen wird dadurch nicht überflüssig. Es wird wichtiger, weil qualifizierte Mitarbeiter:innen Fehler schneller erkennen und Ergebnisse besser einordnen können.

AGI bleibt ein offenes Forschungsziel

Artificial General Intelligence, kurz AGI, bezeichnet meist ein System, das viele intellektuelle Aufgaben flexibel auf menschlichem Niveau oder darüber bewältigen könnte.

Eine allgemein akzeptierte Definition oder ein eindeutiger Test existiert nicht. Führende Modelle erzielen auf manchen Benchmarks beeindruckende Ergebnisse und scheitern zugleich an einfachen Aufgaben, veränderten Bedingungen oder fehlendem Kontext.

Aussagen über einen konkreten Zeitpunkt für AGI bleiben daher spekulativ. Unabhängig davon sind Sicherheit, Kontrolle und gesellschaftliche Auswirkungen bereits bei heutigen Systemen relevante Themen.

Quelle: ChatGPT

KI im Marketing: Worauf es jetzt ankommt

Künstliche Intelligenz verändert das Marketing bereits deutlich. Sie beschleunigt Recherche, Analyse, Content-Produktion und Personalisierung. Der größte Nutzen entsteht jedoch nicht durch möglichst viele generierte Inhalte. Entscheidend ist ein klarer Prozess. Marketingteams sollten festlegen, bei welchen Aufgaben KI unterstützt, welche Daten verwendet werden dürfen und welche Ergebnisse geprüft werden müssen. Ebenso wichtig sind Regeln zur Kennzeichnung und Dokumentation.

Ein sinnvoller Ablauf beginnt mit einem konkreten Problem. Erst danach folgt die Auswahl eines Tools. Mögliche Pilotprojekte sind die Zusammenfassung von Kundenfeedback, die Strukturierung redaktioneller Recherchen oder die Erstellung erster Textvarianten.

Die Ergebnisse sollten anhand definierter Kriterien bewertet werden. Dazu gehören Qualität, Zeitersparnis, Fehlerquote, Akzeptanz im Team und tatsächlicher Nutzen für Kund:innen.

Auch die eigene Tonalität bleibt wichtig. Die Versuchung ist groß, Briefings vollständig in ein Sprachmodell zu kopieren und den erzeugten Text direkt zu veröffentlichen. Davon ist abzuraten. Allgemeine KI-Formulierungen wirken häufig glatt, austauschbar und wenig glaubwürdig. Ein redaktionell starker Beitrag benötigt Fachwissen, Haltung, Erfahrung und einen erkennbaren Absender. KI kann dabei unterstützen, Gedanken zu ordnen, Varianten zu entwickeln und repetitive Aufgaben zu reduzieren. Die inhaltliche Aussage und die Verantwortung liegen beim Menschen.

Fazit: Künstliche Intelligenz braucht klare Ziele und Verantwortung

Künstliche Intelligenz ist kein einzelnes Werkzeug. Sie umfasst eine Vielzahl von Methoden, Modellen und Anwendungsmöglichkeiten. Ihre Entwicklung reicht von symbolischen Systemen über maschinelles Lernen bis zu multimodalen Modellen und KI-Agenten. Moderne KI kann Arbeitsprozesse beschleunigen, große Datenmengen auswerten und kreative Arbeit unterstützen. Sie kann jedoch falsche Ergebnisse erzeugen, Vorurteile verstärken und neue Risiken für Datenschutz, Urheberrecht und Sicherheit schaffen.

Erfolgreiche KI-Projekte beginnen daher mit einem konkreten Ziel. Sie benötigen hochwertige Daten, geeignete Systeme, geschulte Mitarbeiter:innen und klare Verantwortlichkeiten. Eine kontinuierliche Qualitätskontrolle gehört ebenfalls dazu. Wer die Grundlagen der KI versteht, kann Chancen realistischer einschätzen und technische Entwicklungen besser in die eigene Strategie einordnen.

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„Sehr geehrte Damen und Herren, vielen Dank für Ihre Nachricht. Ich bin vom TT.MM. bis TT.MM. nicht erreichbar.“ – so oder so ähnlich fängt die Abwesenheitsnotiz meistens an. Mal mehr, mal weniger persönlich. Immer auch in Abhängigkeit davon, ob die Mail an Kolleginnen und Kollegen, Kundinnen und Kunden oder Geschäftspartner:innen  versendet wird. Je nach Unternehmen gibt es vielleicht auch ganz konkrete Vorlagen, die für Abwesenheitsnotizen und weitergeleitete Mails vorgegeben werden.

Ist das aber nicht der Fall, kann es sich durchaus lohnen, noch einmal einen genauen Blick auf Deine Abwesenheitsnotiz werfen. Denn, auch wenn Du nicht im Büro, sondern im wohlverdienten Urlaub bist, hinterlässt die Abwesenheitsnotiz bleibenden Eindruck – oder eben auch nicht. Gerade im Kundenkontakt kann eine professionelle und doch kreative Abwesenheitsnotiz dafür sorgen, dass Du Deinem Kunden bzw. Deiner Kundin in Erinnerung bleibst. Mitunter bietet eine clevere Abwesenheitsnotiz auch die Möglichkeit, trotz Deiner Abwesenheit mit Kund:innen in Kontakt zu bleiben. Unsere gesammelten Beispiele liefern Dir daher ein paar Tipps, wie Du in Deiner Abwesenheitsnotiz nicht nur Informationen weitergibst, sondern weiteren Nutzen daraus ziehen kannst.

Abwesenheitsnotiz: Knackpunkt Professionalität

Natürlich soll Deine Abwesenheitsnachricht professionell bei Kund:innen, Kolleg:innen und Geschäftspartner:innen ankommen. Genau das sorgt aber in den meisten Fällen dafür, dass sie rein für Angaben zu Abwesenheit und alternativen Kontaktmöglichkeiten genutzt wird. Wir schreiben nur „Ich bin bis zum TT.MM. außer Haus. In dringenden Fällen wenden Sie sich bitte an meinen Kollegen/ meine Kollegin X. Sie erreichen ihn/ sie unter XX.“ Damit geht Potenzial einer simplen kleinen Nachricht verloren. Denn anstatt Deine Abwesenheitsnotiz nur mit Standard-Informationen zu füllen, könntest Du die Mail auch dazu nutzen, auf andere Angebote aufmerksam zu machen. Dabei wahrst Du die benötigte Professionalität und hilfst Deinen Kund:innen vielleicht sogar schon innerhalb der Nachricht direkt weiter.

Quelle: ChatGPT

Abwesenheits-Mail für Content Marketing und Lead-Generierung nutzen

Traffic über Out-of-Office Nachricht generieren

Versuchen Kund:innen Dich persönlich zu erreichen, kannst Du ihnen die Wartezeit positiv gestalten. Betreibst Du einen Corporate Blog? Oder verfügst anderweitig über potenziell interessanten Content für den Kontakt? Dann binde diesen doch in Deine Abwesenheits-Mail ein. So wird die Abwesenheitsnotiz gleichzeitig zum Contenttreiber. Gib dem Kunden oder der Kundin daher in Deiner Abwesenheitsnotiz Anreize, den Unternehmenscontent zu verfolgen. Etwa, indem Du zu oft vorkommenden Anfragen informative Inhalte bereits in Deiner Mail verlinkst. Oder Du nutzt die Abwesenheitsnotiz dazu, frisch veröffentlichten Content zu promoten. Immer mit Blick auf den Mehrwert für denjenigen, der Dich erreichen möchte. Ein Beispiel, wie eine solche Abwesenheits-Mail aussehen könnte:

Newsletter-Recruiting via Abwesenheits-Mails

Ähnlich wie beim Content Driving in der Abwesenheits-Mail kannst Du die automatische Nachricht genauso dafür nutzen, Deinen Newsletter zu promoten. Vor allem, wenn der/ die Schreibende bereits in der Customer Journey weiter vorangeschritten ist, hast Du gute Chancen, eine:n neue:n Newsletter-Abonnent:in zu gewinnen. Bedenke: Die Abwesenheitsnotiz ist eine quasi-persönliche Ansprache – und das hilft, Content sowie Newsletter besser an den Kunden oder die Kundin heranzutragen. Unser Beispiel für die Newsletter-Rekrutierung über die Abwesenheitsnotiz:

Leads generieren mit passender Abwesenheitsnotiz Vorlage

Blog Content und Newsletter sind eine Form, (neue) Kund:innen während der Wartezeit zu unterhalten und ihnen Mehrwerte zu bieten. Eine noch bessere Möglichkeit, Leads während Deiner Abwesenheit im Urlaub oder auf Geschäftsreisen zu generieren: Downloadable Content direkt in der Abwesenheitsnotiz anbieten. Beispiele gibt es hier viele. Daher ist es wichtig, sich eine Strategie zurechtzulegen, welchen Download Du dem/ der Schreibenden zur Verfügung Stellen möchtest. Hilfreich ist es, sich auf Fokus-Themen Deiner Abteilung zu beschränken. Vielleicht bist Du für Software-Vergleiche zuständig und hast einen brandneuen ERP-Tools herausgebracht? Dann verlinke diesen doch als Download. Oder hast Du ein neues Whitepaper zu einem hochaktuellen Thema wie der Digitalen Prävisualisierung verfasst? Auch hier bietet es sich an, über eine direkte Verlinkung in der Abwesenheitsnotiz nachzudenken. Zwei Beispiele für die Lead-Generierung über Abwesenheits-Mails:

Informationen gewinnen über Abwesenheits-Mails

Informationen sind Gold für Unternehmen. Das steht fest. Auch mit einer einfachen Abwesenheits-Mail kann man potenziell Informationen sammeln. Über Deine Kund:innen, aber auch einfach als Feedback zu Angeboten und Services Deines Unternehmens. Bist Du zum Beispiel gerade mit dem Relaunch Deiner Website beschäftigt, kannst Du Deine Abwesenheits-Mail dazu nutzen, User:innen nach ihren gewünschten Kontakt-Funktionen zu befragen. Oder zu Themen, die Deine Kunden interessieren. Diese Angaben kannst Du dann wiederum in Deine Redaktionsplan Vorlage innerhalb des Content Stackings einfließen lassen.

Ein Beispiel:

Eine Abwesenheitsnotiz kann also Content Marketing und Lead-Generierung durchaus nach vorne bringen. Wenn man die richtigen Hebel in Bewegung setzt. Nutze daher Deinen Urlaub oder Deine Geschäftsreise, um ganz nebenbei Inhalte zu promoten und Leads zu gewinnen.

Quelle: ChatGPT

Darf es etwas lockerer sein? – Kreative Abwesenheitsnotiz erstellen

Gerade in der Kreativbranche ist die Abwesenheitsnotiz gerne etwas ausgefallener. Neben den klassischen Informationen zur Zeit der Abwesenheit, Weiterleitung der Mail und alternativen Kontaktmöglichkeiten nutzen Kreative Bilder und GIFs. Sie lockern die Abwesenheitsnotiz optisch auf.

GIFs und Bilder

Farbe und Abwechslung sind bei Abwesenheits-Mail Vorlagen sicher eine gute Idee, um in Erinnerung zu bleiben. Ein bisschen Humor hilft, Sympathien zu wecken. Aber auch hier gilt: Das richtige Maß einhalten. Relativ unverfänglich sind Tier-GIFs und -Bilder. Achte bei GIFs und Bildern auf die Inhalte, damit sie Dich nicht im falschen Licht erscheinen lassen. Das Party-GIF mit Alkohol-Absturz sollte in keine Abwesenheits-Mail kommen! Beachte auch, ob Dein Unternehmen und Deine Kund:innen einen eher lockeren Umgang pflegen. Selbiges gilt für die Zielgruppen. Im B2B sind GIFs und Bilder je nach Unternehmensschwerpunkt eher nicht zu empfehlen.

Social Media

Social Media Kanäle werden immer wichtiger. Ausgefeilte Social Media Konzepte gehören daher bestenfalls in jedem Unternehmen zum Marketing dazu. Versuche doch einmal, auch in Deiner Abwesenheitsnotiz Vorlage die unternehmenseigenen Social Media Kanäle einzubinden. Unterhaltsam ist wie immer bei Social Media das beste Stichwort. Ein Beispiel:

Eine solche Abwesenheitsnotiz bedeutet in der Regel ein sehr lockeres Umfeld, mit einer Du-Policy zwischen Unternehmen und Kund:innen, damit es authentisch bleibt. Passt ein solches Vorgehen in Dein Unternehmen, kannst Du die Abwesenheitsnotiz Vorlage zum Social Media Tool umfunktionieren.

Abwesenheitsnotiz Vorlage und Feiertage

Ein Urlaub fällt oftmals in die Zeit von Feiertagen. In unserem Beitrag „Feiertage im Marketing nutzen“, zeigen wir Dir, wie Du die freien Tage im Content Marketing perfekt einsetzen kannst. Aber auch darüber hinaus solltest Du natürlich Feiertage nicht ignorieren. Das gilt insbesondere bei der Korrespondenz mit Kund:innen – und dazu gehört nun einmal auch die Abwesenheitsnotiz. Binde daher auf jeden Fall Feiertagsgrüße in Deine Abwesenheitsnotiz Vorlage ein, sollte sich Dein Urlaub über die Feiertage erstrecken. Übrigens: Gerade bei Feiertagen wie Ostern oder Weihnachten eigenen sich GIFs und Bilder besonders gut, um die Abwesenheitsnotiz optisch aufzuwerten. Und sie sind in aller Regel definitiv unverfänglich.

Dont’s bei der Abwesenheits-Mail

Bei aller Kreativität solltest Du dennoch die Professionalität, wie wir oben geschrieben haben, bewahren. Daher hier fünf Dinge, die Du bei Deiner Abwesenheits-Mail vermeiden solltest.

1. Unpassende Abwesenheitsnotiz zum Unternehmens-Image

Wir haben es bereits angesprochen: Kreative Abwesenheitsnotizen richten sich immer nach dem jeweiligen Unternehmen. Kreativ-Agenturen sind hier tendenziell freier in der Wahl ihrer Vorlagen als traditionellere Unternehmen. Auch können B2C-Unternehmen etwas lockerere Abwesenheits-Mails verfassen als das B2B-Umfeld. Schaue daher vor allem zuerst auf Deinen Kundenstamm und Deine Zielgruppe(n). Genauso solltest Du das Unternehmens-Image bei der Wahl Deiner Mail-Vorlagen berücksichtigen. Es gilt: Je traditioneller das Unternehmen und je „konservativer“ die Zielgruppe, desto klassischer sollte auch die Abwesenheitsnotiz sein. Das wirkt sich aber grundsätzlich nicht auf die Möglichkeiten der Lead-Generierung und der Content Promotion aus. Beides ist sowohl in kreativen als auch traditionelleren Unternehmen durchaus eine gelungene Idee für die Abwesenheits-Mail.

2. Keine Unterscheidung von interner und externer Abwesenheitsnotiz Vorlage

Deine Abwesenheit wirkt sich natürlich nicht nur auf den externen Kontakt aus, sondern auch auf die interne Kommunikation. Die meisten Mail-Programme wie Outlook unterscheiden zwischen internen und externen Abwesenheitsnotiz Vorlagen. Daher solltest Du für die automatische Mail auch verschiedene Vorlagen für Kolleg:innen und Kund:innen erstellen. Bei internen Mails kannst Du zum Beispiel auch etwas lockerer vorgehen – gerade, wenn Du in einem eher kleinen Unternehmen arbeitest.

3. Zu viele Details zur Abwesenheit

Weniger ist mehr. Das gilt bei der Abwesenheitsnotiz Vorlage besonders. Wichtige Informationen sind im Grunde nur folgende Punkte:

• Die Zeit, in der Du nicht erreichbar bist
• Eine Angabe darüber, ob Mails weitergeleitet werden oder nicht
• Ggf. der Kollege/ die Kollegin, an die sich Kund:innen alternativ wenden können

Bist Du im Urlaub, kannst Du das gerne auch kommunizieren. Belasse es aber bei der einfachen Aussage „Urlaub“ und verfalle nicht in detaillierte Beschreibungen. Eine Ausnahme: Du nutzt als Kreativ-Agentur o.ä. den „sonnigen Urlaub am Strand“ für eine Social Media Kampagne, wie wir sie oben beschrieben haben. Die Angabe, dass Du auf Geschäftsreise bist, kann ebenfalls sinnvoll sein, vor allem, wenn Du währenddessen verzögert auf E-Mails reagierst. Das gibt Deinen Kund:innen und Partner:innen einen wichtigen Hinweis zur potenziellen Bearbeitungsdauer.

4. Zu wenige Informationen zur Abwesenheit

„Ich bin nicht im Büro.“ – diese Aussage ist natürlich nicht falsch, aber sie liefert definitiv zu wenig Informationen für Deine Kund:innen und auch die Kolleg:innen. Zu wenige Angaben sind genauso ein Don’t wie zu viele. Achte daher auf die grundsätzlich wichtigen Informationen, wie wir sie unter 3. noch einmal angegeben haben.

5. Sprachbarrieren nicht beachten

Viele Unternehmen agieren international. Zu den wichtigsten Tipps gehört daher auch: Achte auf Sprachbarrieren. Hast Du Kund:innen und Partner:innen im Ausland, solltest Du lieber eine Abwesenheitsnotiz Vorlage in Englisch erstellen. Manche Mail Programme ermöglichen auch verschiedene Abwesenheitsnotizen je nach Region des Absenders oder der Absenderin, sodass Du die Mail automatisiert sprachlich angepasst versenden kannst.

Fazit: Kreativ ja, aber mit Blick für’s richtige Maß

Die Standard-Abwesenheitsnotiz “Sehr geehrte Damen und Herren, ich bin bis zum TT.MM. nicht erreichbar. Ihre Mail wird nicht automatisch weitergeleitet. In dringenden Fällen wenden Sie sich bitte an XX.“ ist eine verpasste Chance. Du erreichst Kund:innen besser, indem Du auch die Abwesenheitsnotiz Vorlage an Deine Zielgruppe anpasst. Mit Blick für das richtige Maß kannst Du kreativ werden. Biete den Schreibenden Mehrwerte wie Content-Links, aktuelle, interessante Downloads oder binde Kund:innen in die Optimierung Deiner Services ein. Wenn Du dabei die wichtigsten Tipps für die Wahrung von Professionalität beachtest, wird die Abwesenheitsnotiz positiv in Erinnerung bleiben. Denke außerdem daran: Abwesenheitsnotizen gibt es nicht nur für E-Mails. Nutzt Du zum Beispiel WhatsApp Business, solltest Du bei Abwesenheit auch hier eine Notiz einrichten.

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Die Antwort ist weniger eindeutig, als es auf den ersten Blick wirkt. Bilddatenbanken verschwinden nicht aus dem Marketingalltag. Sie verändern ihre Funktion. Aus klassischen Archiven für Stockfotos werden immer häufiger Plattformen, die kuratierte Inhalte, KI-gestützte Erstellung, Bearbeitung, Rechteklärung und kreative Workflows miteinander verbinden. Im Marketing kann das ein großer Vorteil sein. Denn Unternehmen brauchen nicht einfach nur irgendein Bild. Sie brauchen Visuals, die zur Marke passen, rechtlich sauber nutzbar sind, professionell wirken und sich effizient in Content-Prozesse einfügen.

Unser neuer Marktüberlick

Ob Stockfoto, eigenes Shooting oder KI-generiertes Visual: Sobald Bilder im Unternehmen genutzt werden, müssen sie sauber abgelegt, wiedergefunden und verwaltet werden. Genau hier kommt Digital Asset Management ins Spiel. Ein DAM-System hilft Marketingteams, Bilddateien zentral zu organisieren, Nutzungsrechte zu dokumentieren, Versionen im Blick zu behalten und Assets kanalübergreifend bereitzustellen. Unser neuer Marktüberblick DAM zeigt, welche Lösungen Unternehmen dabei unterstützen und worauf Du bei der Auswahl achten solltest.

Vom Stockfoto-Archiv zur kreativen Plattform

Der Wandel lässt sich gut am Beispiel Shutterstock beobachten. Das Unternehmen beschreibt seine Entwicklung als Schritt von einer reinen Content Library hin zu einer „human-led, AI-powered creative platform“. Gemeint ist damit eine Plattform, die menschlich erstellte Inhalte mit KI-gestützten Werkzeugen verbindet. Nutzer:innen sollen nicht mehr nur nach fertigen Bildern suchen, sondern Ideen entwickeln, Motive anpassen, Varianten erstellen und Inhalte schneller in konkrete Kampagnen überführen können.

Diese Entwicklung zeigt, wohin sich viele Bilddatenbanken bewegen. Der Fokus liegt nicht mehr allein auf der Menge der verfügbaren Assets. Entscheidend wird, wie gut Teams die Inhalte finden, bearbeiten, kombinieren und rechtssicher einsetzen können. KI spielt dabei eine zentrale Rolle. Sie hilft bei der Suche über natürliche Sprache, bei der Verbesserung von Prompts, bei der Anpassung von Bildformaten oder bei der Erstellung neuer Varianten auf Basis vorhandener Motive. Damit verschiebt sich auch das Verhältnis zwischen Stockfotos und KI. Früher war die Bilddatenbank vor allem eine Quelle. Heute wird sie zunehmend zu einem Arbeitsraum. Marketingteams können dort starten, wenn sie eine visuelle Idee suchen, und dieselbe Plattform nutzen, um diese Idee weiterzuentwickeln. Das spart Zeit, reduziert Medienbrüche und erleichtert Abstimmungen zwischen Content, Design, Social Media und Kampagnenmanagement.

Warum Bilddatenbanken trotz KI gebraucht werden

Der größte Vorteil von Bilddatenbanken liegt weiterhin in der Verlässlichkeit. Wer im Unternehmenskontext Bilder veröffentlicht, muss wissen, woher ein Motiv stammt, wie es genutzt werden darf und welche Einschränkungen gelten. Das betrifft Blogbilder genauso wie Anzeigen, Whitepaper, Landingpages, Newsletter oder Messekommunikation. Besonders bei kommerzieller Nutzung reicht ein gutes Motiv allein nicht aus. Die Nutzungsrechte müssen klar sein.

KI-generierte Bilder werfen hier neue Fragen auf. Welche Trainingsdaten wurden verwendet? Dürfen die Ergebnisse uneingeschränkt kommerziell genutzt werden? Wie transparent ist die Herkunft des Bildes? Besteht das Risiko, dass Bildbestandteile geschützten Werken ähneln? Seriöse Bilddatenbanken versuchen, genau an dieser Stelle Sicherheit zu schaffen. Sie bieten lizenzierte Inhalte, nachvollziehbare Nutzungsbedingungen und zunehmend auch KI-Funktionen mit kommerzieller Absicherung.

Hinzu kommt die Qualität der Motive. Viele KI-Bilder wirken auf den ersten Blick beeindruckend, scheitern aber im Detail. Hände, Perspektiven, Logos, technische Geräte, realistische Arbeitsumgebungen oder konkrete Branchensituationen können fehlerhaft oder generisch wirken. Bilddatenbanken bieten hier weiterhin einen Vorteil, weil sie auf professionell produzierte Fotos, Illustrationen, Videos und redaktionelle Inhalte zurückgreifen. Gerade B2B-Themen profitieren oft von glaubwürdigen Szenen: echte Teams, reale Büros, nachvollziehbare Produktionsumgebungen oder konkrete Anwendungssituationen. Auch die Konsistenz spielt eine wichtige Rolle. Marken brauchen wiedererkennbare Bildwelten. Ein einzelnes KI-Bild mag gut aussehen, doch eine Kampagne braucht meist mehrere Motive, die stilistisch zusammenpassen. Bilddatenbanken helfen dabei, Bildserien, ähnliche Motive, wiederkehrende Perspektiven oder definierte visuelle Stile zu finden. Moderne KI Bilddatenbanken können diese Konsistenz zusätzlich unterstützen, indem sie Referenzbilder, Markenstile oder bestehende Assets in neue Varianten übertragen.

Was KI Bilddatenbanken heute leisten können

KI Bilddatenbanken gehen über die klassische Stichwortsuche hinaus. Nutzer:innen müssen nicht mehr exakt wissen, wie ein Motiv verschlagwortet wurde. Stattdessen können sie beschreiben, was sie benötigen: etwa „Marketingteam analysiert Kampagnendaten in modernem Büro“ oder „abstrakte Visualisierung von Datenströmen für B2B-Software“. Die Suche versteht zunehmend Zusammenhänge, Stimmungen, Situationen und visuelle Absichten.

Auch die Bildbearbeitung wird stärker in die Plattformen integriert. Ein Motiv kann erweitert, zugeschnitten oder an verschiedene Formate angepasst werden. Das ist besonders praktisch, wenn ein Bild gleichzeitig für Blog, LinkedIn, Newsletter und Display Ads genutzt werden soll. Statt jedes Format separat zu gestalten, können Teams schneller Varianten erstellen und prüfen.

Ein weiterer Bereich ist die kreative Ideenentwicklung. KI kann Prompts verbessern, Vorschläge für alternative Bildkonzepte liefern oder Motive auf Basis eines Referenzbilds erzeugen. Das hilft besonders in frühen Kampagnenphasen, wenn Teams visuelle Richtungen testen möchten. Statt sofort eine finale Grafik zu beauftragen, können sie mehrere Ansätze simulieren und intern diskutieren. Trotzdem bleibt der menschliche Blick entscheidend. KI kann Entwürfe beschleunigen, aber sie kennt nicht automatisch Markenstrategie, Zielgruppe, Tonalität oder aktuelle Kampagnenziele. Deshalb ist der Begriff „human-led“ in der Entwicklung von Shutterstock interessant. Er verdeutlicht, dass die Plattform nicht nur auf Automatisierung setzt, sondern die kreative Steuerung beim Menschen belässt. Genau darin liegt der Nutzen für Unternehmen: KI liefert Tempo und Varianten, Menschen geben Richtung, Kontext und Qualität vor.

Stockfotos und KI: Konkurrenz oder Ergänzung?

Stockfotos und generative Bildproduktion werden häufig als Gegensätze diskutiert. In der Praxis ergänzen sie sich jedoch oft. Klassische Stockfotos eignen sich weiterhin besonders gut, wenn Authentizität, reale Situationen oder redaktionelle Bezüge gefragt sind. Dazu gehören Fotos von Menschen, Städten, Events, Produkten, Arbeitswelten oder gesellschaftlichen Entwicklungen. KI kann solche Motive nachbilden, aber nicht jede Nutzung braucht ein künstlich erzeugtes Bild.

Gerade bei redaktionellen Inhalten bleibt echtes Bildmaterial wichtig. Ein Artikel über ein konkretes Event, eine Person, ein Unternehmen oder einen Ort gewinnt durch reale Bilder an Glaubwürdigkeit. KI-Bilder können hier schnell irreführend wirken, wenn sie Realität suggerieren, aber keine echte Szene zeigen. Bilddatenbanken bieten dafür weiterhin Fotos, Videos und Editorial Content, der klar eingeordnet und lizenziert werden kann. Generative KI ist dagegen stark, wenn es um abstrakte Themen, Varianten oder schwer fotografierbare Konzepte geht. Datenqualität, Cybersecurity, künstliche Intelligenz, Automatisierung oder digitale Transformation lassen sich oft nicht einfach fotografieren. Hier können KI-Tools helfen, visuelle Metaphern zu entwickeln. Die besten Ergebnisse entstehen häufig, wenn Unternehmen Stockmaterial, eigene Markenassets und KI-Funktionen kombinieren.

Bilddatenbanken für Unternehmen: Worauf Marketingteams achten sollten

Bilddatenbanken für Unternehmen sollten heute mehr leisten als eine große Auswahl an Bildern. Wichtig ist zunächst ein transparentes Lizenzmodell. Marketingteams müssen schnell erkennen, ob ein Motiv für Website, Social Media, Anzeigen, Printmaterialien, Events oder internationale Kampagnen verwendet werden darf. Je einfacher diese Informationen zugänglich sind, desto besser funktioniert die Zusammenarbeit im Alltag.

Ebenso wichtig ist die Herkunft der Inhalte. Unternehmen sollten prüfen, ob Anbieter offenlegen, wie Inhalte entstehen, wie KI-Funktionen eingesetzt werden und welche Rechte mit generierten Bildern verbunden sind. Gerade bei KI Bilddatenbanken ist Transparenz entscheidend. Wer Inhalte kommerziell nutzt, braucht klare Regeln und verlässliche Dokumentation. Auch Workflow-Funktionen werden relevanter. Teams arbeiten selten allein mit einem einzelnen Bild. Sie sammeln Motive, teilen Sammlungen, geben Entwürfe frei, passen Formate an und speichern finale Versionen. Eine gute Plattform unterstützt diese Abläufe. Integrationen in Design-Tools, CMS, DAM-Systeme oder Kollaborationssoftware können zusätzliche Effizienz bringen.

Markenkonsistenz sollte ebenfalls ein Auswahlkriterium sein. Können Teams bevorzugte Stile speichern? Lassen sich eigene Assets einbinden? Gibt es Funktionen, um ähnliche Motive zu finden oder Varianten im gleichen Look zu erzeugen? Je stärker visuelle Kommunikation über mehrere Kanäle verteilt wird, desto wichtiger wird ein einheitlicher Auftritt.

Markt im Umbruch: Warum Anbieter ihre Rolle neu definieren

Der Markt für Bilddatenbanken steht unter Druck. Generative KI verändert Erwartungen, Geschäftsmodelle und Produktionsweisen. Nutzer:innen wollen schneller Ergebnisse, mehr Anpassungsmöglichkeiten und gleichzeitig Sicherheit bei der Nutzung. Anbieter müssen deshalb beweisen, dass sie mehr bieten als einen großen Bilderkatalog.

Die Entwicklung von Shutterstock zeigt diesen Strategiewechsel deutlich. Die Plattform soll nicht nur Inhalte bereitstellen, sondern kreative Prozesse unterstützen. KI wird dabei nicht als Ersatz für die gesamte Bildproduktion dargestellt, sondern als Erweiterung bestehender Workflows. Dieser Ansatz dürfte auch für andere Anbieter relevant bleiben. Wer im Markt bestehen will, muss Qualität, Rechte, Technologie und einfache Bedienung verbinden. Auch der Wettbewerb verändert sich. Neben klassischen Stockplattformen treten KI-Bildgeneratoren, Design-Suites, DAM-Anbieter und Marketingplattformen stärker in den visuellen Content-Prozess ein. Dadurch verschwimmen Grenzen. Eine Bilddatenbank ist nicht mehr nur Bildquelle, eine Designplattform nicht mehr nur Bearbeitungstool, ein DAM nicht mehr nur Ablage. Unternehmen müssen deshalb genauer prüfen, welche Plattform welche Aufgabe im eigenen Content-Prozess übernimmt.

Fazit: Bilddatenbanken werden strategischer

Bilddatenbanken bleiben in Zeiten von KI relevant. Ihr Nutzen verändert sich jedoch. Es geht weniger darum, schnell ein beliebiges Stockfoto zu finden. Viel wichtiger wird die Verbindung aus geprüften Inhalten, klaren Nutzungsrechten, kreativer Flexibilität und KI-gestützter Bearbeitung. Hier liegt die neue Stärke moderner Bilddatenbanken.

Marketingteams profitieren, wenn sie KI nicht isoliert betrachten. Ein KI-Bildgenerator kann Ideen liefern, aber er ersetzt nicht automatisch Rechteklarheit, redaktionelle Verlässlichkeit, Markenführung und professionelle Qualitätssicherung. Bilddatenbanken entwickeln sich deshalb zu strategischen Plattformen für visuelle Kommunikation. Sie helfen Unternehmen, schneller zu produzieren, ohne Kontrolle über Stil, Qualität und Nutzungssicherheit zu verlieren.

Damit werden Bilddatenbanken nicht überflüssig. Sie werden anspruchsvoller. Unternehmen, die visuelle Inhalte regelmäßig veröffentlichen, sollten sie nicht nur als Archiv betrachten, sondern als Bestandteil ihres Content-Workflows. Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob Bilddatenbanken trotz KI noch gebraucht werden. Entscheidend ist, welche Bilddatenbank Unternehmen dabei unterstützt, menschliche Kreativität und KI sinnvoll zu verbinden.

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Damit steht Deutschland an einem entscheidenden Punkt. Die Technologie wird breiter genutzt, erste Produktivitätsgewinne sind messbar, und viele Unternehmen sehen KI als wichtigen Baustein ihrer Zukunft. Doch der Einsatz bleibt häufig auf einfache Anwendungen begrenzt. Wer KI vor allem für Chatbots, Textvorschläge oder einzelne Automatisierungen verwendet, schöpft das eigentliche Potenzial kaum aus. Die Studie macht deutlich: Der nächste Schritt entscheidet darüber, ob aus KI-Nutzung echte Wettbewerbsfähigkeit entsteht.

KI-Potenzial: KI-Nutzung steigt, strategische Tiefe fehlt

Die Zahlen der Studie wirken zunächst sehr positiv. 83 Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen, berichten bereits von Produktivitätsgewinnen. 91 Prozent erwarten, dass KI ihre geschäftliche Entwicklung im kommenden Jahr positiv beeinflussen wird. Deutschland liegt beim KI-Einsatz mit 63 Prozent zudem deutlich über dem europäischen Durchschnitt von 54 Prozent. Auch die Cloud-Basis ist stark: 87 Prozent der deutschen Unternehmen nutzen Cloud-Technologien, während der europäische Durchschnitt bei 68 Prozent liegt.

Diese Grundlage ist wichtig, weil KI ohne belastbare Daten, skalierbare Infrastruktur und digitale Prozesse schnell an Grenzen stößt. Unternehmen brauchen Systeme, die Daten verfügbar machen, Anwendungen flexibel integrieren und KI-Modelle sicher in bestehende Abläufe einbinden. Die hohe Cloud-Nutzung deutet darauf hin, dass viele deutsche Unternehmen dafür bessere Voraussetzungen haben als noch vor wenigen Jahren.

Trotzdem reicht die technische Basis allein nicht aus. KI erzeugt erst dann tiefere Wirkung, wenn sie in Geschäftsprozesse, Produkte, Services und Entscheidungswege eingebettet wird. Genau hier zeigt die Studie eine Schwäche. Viele Unternehmen starten zwar mit KI, bleiben aber bei punktuellen Verbesserungen stehen. Sie sparen Zeit, automatisieren Aufgaben oder unterstützen einzelne Teams. Das ist wertvoll, aber noch kein struktureller Wandel.

Der Engpass liegt bei transformativen Anwendungsfällen

Die Studie unterscheidet drei Stufen der KI-Einführung. 57 Prozent der Unternehmen konzentrieren sich weiterhin auf grundlegende Anwendungen. Dazu zählen öffentlich verfügbare Chatbots, fertige KI-Lösungen oder einfache Effizienzmaßnahmen. 28 Prozent befinden sich auf einer mittleren Stufe und integrieren KI bereits in mehrere Geschäftsbereiche. Nur 15 Prozent erreichen eine transformative Stufe, bei der fortgeschrittene KI-Systeme, mehrere Modelle, individuelle KI-Lösungen oder agentische Systeme zum Einsatz kommen.

Gerade diese transformative Stufe ist entscheidend. Dort geht es nicht mehr nur darum, bestehende Arbeit schneller zu erledigen. KI kann neue Produkte ermöglichen, neue Betriebsmodelle schaffen und Kundenerlebnisse grundlegend verändern. In Marketing und Vertrieb könnte das etwa bedeuten, dass Kampagnen, Datenanalyse, Content-Produktion und Lead-Priorisierung enger miteinander verbunden werden. Im E-Commerce lassen sich Sortimente, Preise, Personalisierung und Kundenservice deutlich dynamischer steuern. In der Industrie kann KI Wartung, Qualitätsprüfung, Planung und Produktion stärker verzahnen.

Der Rückgang der transformativen Nutzung von 21 Prozent im Vorjahr auf 15 Prozent klingt auf den ersten Blick überraschend. Die Studie erklärt ihn mit dem starken Zustrom neuer KI-Anwender:innen, die zunächst mit einfachen Szenarien starten. Das ist nachvollziehbar. Kritisch wird es, wenn Unternehmen dauerhaft in dieser Einstiegsphase verharren. Dann steigt die Nutzungsquote, während der wirtschaftliche Effekt begrenzt bleibt.

Agentische KI und physische KI eröffnen die nächste Phase

Besonders spannend ist der Blick auf KI-Technologien der nächsten Generation. Die Studie nennt unter anderem agentische KI, fortgeschrittene Automatisierung, Robotik und physische KI. Agentische KI beschreibt Systeme, die komplexe Aufgaben eigenständiger planen, ausführen und anpassen können. Physische KI verbindet künstliche Intelligenz mit Maschinen, Sensoren und realen Umgebungen, etwa in der Robotik oder industriellen Automatisierung.

Die Lücke zwischen Potenzial und Vorbereitung ist groß. Nur 21 Prozent der Unternehmen fühlen sich vollständig oder sehr gut darauf vorbereitet, solche Technologien einzuführen. Bei Start-ups liegt dieser Wert mit 81 Prozent erheblich höher. Gleichzeitig haben weniger als ein Viertel der Unternehmen von agentischer KI gehört. Von den Unternehmen, die mit der Technologie vertraut sind, haben nur 4 Prozent agentische KI vollständig eingeführt, weitere 12 Prozent experimentieren oder führen Pilotprojekte durch.

Diese Zahlen zeigen, wie früh der Markt noch ist. Sie zeigen aber auch, wie schnell sich Vorsprung aufbauen kann. Unternehmen, die bereits agentische KI einsetzen, berichten laut Studie besonders häufig von konkreten Vorteilen. 92 Prozent der Anwender agentischer KI sehen Produktivitätsgewinne, 96 Prozent erwarten eine positive geschäftliche Entwicklung durch KI, und 48 Prozent berichten von höheren Umsätzen.

Start-ups zeigen, wie schnell KI-Innovation werden kann

Die Studie beschreibt Start-ups als zentrale Vorreiter der KI-Entwicklung in Deutschland. Sie sind agiler, experimentierfreudiger und deutlich besser auf KI-Technologien der nächsten Generation vorbereitet. Aber sie stoßen beim Skalieren an Grenzen. 42 Prozent der deutschen Start-ups würden in Betracht ziehen, Europa zu verlassen, um ihr Unternehmen besser skalieren zu können.

Die Gründe sind klar benannt. Start-ups verweisen auf bessere Finanzierung, schnellere internationale Skalierung, besseren Zugang zu globalen Märkten, niedrigere Betriebskosten und berechenbarere Regulierung. Die größten Skalierungshürden sind laut Studie begrenzter Zugang zu Finanzierung oder Investitionen, Schwierigkeiten bei der Einstellung benötigter Talente und fragmentierte Vorschriften in verschiedenen Ländern. Das ist auch für etablierte Unternehmen relevant. Wenn KI-Start-ups abwandern, verliert der Standort nicht nur junge Unternehmen. Es gehen auch Know-how, Partnerschaften, technologische Impulse und künftige Anbieter verloren.

Fazit: Deutschlands KI-Potenzial entscheidet sich in der Umsetzung

Die Studie zeigt ein klares Bild: Deutschland hat gute Voraussetzungen für eine starke KI-Zukunft. Die Nutzung steigt, die Cloud-Grundlage ist solide, und viele Unternehmen sehen bereits Produktivitätseffekte. Aber der entscheidende Schritt bleibt offen. Aus breiter Einführung muss tiefere Transformation werden. Das KI-Potenzial Deutschland liegt nicht allein in der Anzahl der Unternehmen, die KI einsetzen. Es liegt in der Fähigkeit, KI in Kernprozesse, Produkte, Geschäftsmodelle und industrielle Anwendungen zu integrieren. Agentische KI, physische KI und fortgeschrittene Automatisierung werden diesen Druck erhöhen. Unternehmen, die jetzt Kompetenzen, Datenstrukturen, Budgets und Governance aufbauen, können aus ersten Experimenten belastbare Wettbewerbsvorteile entwickeln.

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Google Ads ist vermutlich jedem Marketer bekannt und doch nutzen längst nicht alle den Anzeigendienst von Google. Dabei kann durch Google Ads die Bekanntheit des Unternehmens und ebenso der Umsatz erheblich gesteigert werden. Doch wo fange ich als Unternehmen an? Was muss ich beachten, wenn ich Google Ads nutzen möchte? Und wer garantiert mir den Erfolg meiner Werbung? Auf all diese Fragen möchten wir Dir in unserem Beitrag eine Antwort liefern. 

Jeder Marketer möchte von seinen Kund:innen gefunden werden. Das geschieht am häufigsten über die Suchmaschine Google. Denn hier können Nutzer:innen gezielt nach Produkten und Dienstleistungen suchen, die zu ihren Bedürfnissen passen. Doch die Sache hat einen Haken: Nutzer:innen von Google klicken meist auf die erstbesten Ergebnisse, die Google ihnen präsentiert. Diese Ergebnisse sind bezahlte Werbeanzeigen bei Google. Gerade diese Anzeigenplätze sind hart umkämpft.

Wann sollten Marketer Google Ads nutzen?

Marketer stellen sich häufig die Frage: Lohnen sich Google Ads überhaupt? Google Ads ermöglichen Dir in kurzer Zeit die Beliebtheit Deiner Marke zu fördern. Kurzum: Google Ads verschafft dir mehr Präsenz im Internet. Marketer können zwischen Suchmaschinenwerbung, Display- oder Shopping Ads, mobile Ads und weiteren Anzeigenformaten wählen. Dadurch bietet Google Ads für jeden Bedarf, das passende Format.

Aller Anfang ist schwer – Schritt für Schritt Google Ads nutzen

Du hast bisher noch keine Berührungspunkte mit Google Ads gehabt? Wir zeigen Dir Schritt für Schritt, wie Du Google Ads nutzen kannst, um Kampagnen für Dein Unternehmen zu erstellen. Bevor Du mit der Erstellung Deiner Kampagne beginnst, solltest Du jedoch als Erstes eine Keywordrecherche durchführen. Sie hilft Dir dabei zu erkennen, welche Suchintentionen Deine Zielgruppe hat und ermöglicht damit eine erste Eingrenzung.

Ziele Deiner Ads definieren

Bevor Du eine Anzeige in Google erstellst, solltest Du Dir Ziele überlegen, die Du mit Deiner Anzeige erreichen möchtest. Sollen mehr Leads generiert werden oder möchtest Du Deine Umsätze steigern? Möchtest Du Deine Reichweite erhöhen oder die Zugriffe auf Deine Webseite maximieren? Marketer sollten ihre Ziele genau vor Augen haben, um Streuverluste zu vermeiden. Du kannst bei Google Ads immer nur ein Ziel auswählen, welches für den Verlauf Deiner Kampagne gilt. Wähle also mit Bedacht.

Reichweite der Ads festlegen

Hast Du Dein Kampagnenziel festgelegt, geht es im nächsten Schritt darum, die Reichweite Deiner Kampagne zu bestimmen. Mit der Reichweite legst Du fest, wo Deine Anzeige überhaupt ausgespielt werden soll. Du kannst Deine Anzeige lokal beschränken oder sie auf den globalen Markt ausweiten. Falls Du noch genauer targetieren möchtest, kannst Du bei der Reichweite auch einen Radius einstellen, auf den sich die Anzeige bezieht.

Werbebotschaft Deiner Ads bestimmen

Als Nächstes gilt es auszumachen, was Du mit Deiner Anzeige aussagen möchtest. Versuche mit Deiner Werbebotschaft Dein Produkt oder Deine Dienstleistung so kurz wie möglich aber dennoch konkret zu beschreiben. Die Botschaft sollte die Aufmerksamkeit Deiner Kund:innen auf sich ziehen. Bleibe dabei ehrlich und mache keine leeren Versprechungen. Deine potenzielle Kundschaft möchten genau wissen, was sie bei Dir erwartet.

Budget Deiner Ads festlegen

Für jede Kampagne muss ein Kostenplan aufgestellt werden, der die täglichen Ausgaben vorgibt. Mittels Budgetangabe kannst Du selbst bestimmen, wie viel Du am Tag für eine Kampagne bezahlen möchtest. Sollte die Kampagne nicht wie gewünscht verlaufen, dann kannst Du Dein festgelegtes Budget überarbeiten. Du kannst bei Google Ads allerdings auch Kampagnen pausieren und danach wieder online stellen. Eine gewisse Flexibilität bei Deinem Budget sollte deshalb vorhanden sein.

Ads in Google ausspielen

Wenn Du all diese Schritte befolgt hast, wird Deine Anzeige bei Google ausgespielt. Du erscheinst Deinen potenziellen Kund:innen in den Suchergebnissen, wenn sie nach Deinem Produkt oder Deiner Dienstleistung suchen. Du hast beispielsweise eine Website für Gartenmöbel? Dann wird Google die Anzeige ausspielen, sobald jemand die Suchanfrage „Gartenmöbel kaufen“ in Google eingibt. Du kannst ebenso auch bei Google Maps in den Ergebnissen ausgespielt werden oder bei bestimmten Partnerwebsites. Die Abrechnung für Deine Ads bei Google verläuft simpel. Du bezahlst erst, wenn jemand auf Deine Anzeige klickt. Das Verfahren heißt bei Google Cost per Click (CPC).

Anzeige erstellt – was Du jetzt tun musst

Deine Anzeigen werden jetzt bei Google ausgespielt. Doch wie kannst Du den Erfolg Deiner Anzeige steuern? Zunächst einmal heißt es abwarten. Du kannst nicht nach einem Tag erwarten, dass Du mit Deiner Google-Werbung direkt sichtbare Ergebnisse erzielst. Google Ads brauchen Zeit, bis sie richtig performen. Dennoch gibt es einige Tipps und Tricks, die Dir dabei helfen können, Deine Kampagne erfolgreicher zu machen.

Testen, Testen, Testen

Damit Du genau erkennen kannst, welche Kampagnen funktionieren, empfehlen wir Deine Anzeigen gegeneinander zu testen. Dazu bieten sich A/B-Testings an. Mit ihnen kannst Du verschiedene Varianten Deiner Google Ad austesten. Der Test sollte über einen gewissen Zeitraum hinweg erfolgen, da er Dir bei zu kurzer Laufzeit, keine aussagekräftigen Ergebnisse zur Anzeigen-Performance liefern kann. Die Ergebnisse kannst Du im Anschluss messen und daraus Schlussfolgerungen für Deine Kampagne ableiten. Die Ergebnisse des Tests werden Dir allesamt in Deinem Google-Konto präsentiert.

Conversion Tracking

Mit dem Conversion-Tracking bietet Dir Google die Möglichkeit, die Performance Deiner Anzeige zu überwachen. Dadurch bekommst Du eine genaue Übersicht über Transaktionen Du über die Anzeige erzielt hast oder wie viele Leads generiert wurden. In Deinem Google-Konto findest Du außerdem eine konkrete Aufschlüsselung über die Conversionrate, CPC und weitere wichtige Daten. Um das Conversion-Tracking zu nutzen, musst Du es bei den Einstellungen Deines Google Kontos aktivieren. Dazu wird auf Deiner Website ein Tag eingebunden, der das Tracking ermöglicht.

Regelmäßig optimieren

Deine Google Ads Kampagnen sind zwar erstellt, aber laufen nicht richtig? Dann solltest Du über eine Anzeigenoptimierung nachdenken. Achte darauf, welche Keywords für Deine Ads relevant sind und versuche Deine Zielgruppe so weiter einzugrenzen. Deine Anzeige kann noch so gut sein: Wenn keiner nach Deinen verwendeten Keywords sucht, wird sie in der Masse der Anzeigen vollständig untergehen und kostet Dich wertvolles Budget. Faktoren wie Ort und Zeit solltest Du ebenfalls bei der Optimierung berücksichtigen. Finde heraus, wann Deine Anzeigen am besten performen und vor allem, wann Deine Zielgruppe nach Dir sucht. Es kann also durchaus sinnvoll sein, Deine Anzeigen nur bis zu einer gewissen Uhrzeit von Google schalten zu lassen. Außerdem lohnt es sich, die Kampagnenstruktur zu überarbeiten. Eine Optimierung lohnt sich, wenn beispielsweise zu viele Keywords in einer Anzeigengruppe angesiedelt sind. Differenziere deshalb präzise zwischen Deinen Anzeigengruppen.

Fazit

Wer Google Ads nutzen möchte, sollte viel Geduld mitbringen. Denn bis erste Erfolge sichtbar werden, braucht es Zeit und ebenso Geschick. Bei Google Ads steckt viel Arbeit im Bereich der Optimierung. Eine Anzeige muss permanent überwacht werden, damit ungenutzte Potenziale identifiziert werden können. Google Ads zu nutzen ist ein laufender Prozess, da der Google Algorithmus ebenso Informationen darüber sammelt, was bei Deiner Kampagne funktioniert und was nicht. Stelle deswegen schon vor der Kampagne Deine Basis auf mit einer guten Keywordrecherche und Konkurrenzanalyse. Das erleichtert Dir die Arbeit mit Google Ads und mindert den Zeitaufwand für nachträgliche Optimierungen.

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KI Verordnungsaudit von Digital Diamant: Orientierung für den Einstieg

Viele Unternehmen stehen aktuell vor derselben Frage: Betrifft uns die KI Verordnung überhaupt, und falls ja, an welchen Stellen? Genau hier setzt das KI Verordnungsaudit von Digital Diamant an. Der Audit dient dazu, zu prüfen, inwieweit die KI Verordnung auf Dein Unternehmen zutrifft. Damit kann er ein strukturierter Einstieg sein, um den eigenen KI-Einsatz einzuordnen und erste Handlungsfelder sichtbar zu machen.

Ein solcher Audit ist besonders sinnvoll, wenn im Unternehmen bereits mehrere KI-Tools genutzt werden, aber noch kein zentraler Überblick besteht. Er kann helfen, Anwendungen zu identifizieren, Rollen zu klären und mögliche Risikobereiche zu erkennen. Gerade Marketing-, HR- und IT-Teams profitieren von einer gemeinsamen Bestandsaufnahme, weil KI selten nur in einer Abteilung stattfindet.

Warum der August 2026 so wichtig ist

Die KI Verordnung ist bereits in Kraft, ihre Regeln greifen aber schrittweise. Verbotene KI-Praktiken und Anforderungen an KI-Kompetenz gelten seit Februar 2025. Regeln für Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck gelten seit August 2025. Der nächste große Stichtag ist der 2. August 2026. Ab diesem Zeitpunkt werden vor allem Transparenzpflichten und große Teile der Verordnung praktisch relevant.

Besonders wichtig ist: Der Zeitplan wurde durch den sogenannten AI Omnibus teilweise angepasst. Bestimmte Hochrisiko-Regeln verschieben sich nach aktuellem Stand auf spätere Termine. Systeme in sensiblen Hochrisiko-Bereichen wie Biometrie, kritischer Infrastruktur, Bildung, Beschäftigung, Migration oder Grenzkontrolle sollen nach der politischen Einigung ab dem 2. Dezember 2027 erfasst werden. Hochrisiko-Systeme, die in regulierte Produkte eingebettet sind, sollen ab dem 2. August 2028 unter die entsprechenden Regeln fallen.

Das bedeutet aber keineswegs, dass Unternehmen bis dahin abwarten sollten. Viele vorbereitende Aufgaben brauchen Zeit. Wer heute keine Übersicht über eingesetzte KI-Tools hat, wird im Ernstfall kaum belastbar erklären können, welche Systeme genutzt werden, welche Daten verarbeitet werden und welche Abteilungen verantwortlich sind.

Der risikobasierte Ansatz der KI Verordnung

Die EU-KI-Verordnung arbeitet mit Risikoklassen. KI-Systeme werden danach bewertet, welche Auswirkungen sie auf Sicherheit, Gesundheit, Grundrechte und gesellschaftliche Teilhabe haben können. Systeme mit unannehmbarem Risiko sind verboten. Dazu zählen unter anderem bestimmte Formen von Social Scoring, manipulative KI-Anwendungen oder bestimmte biometrische Praktiken.

Hochrisiko-Systeme sind erlaubt, unterliegen aber strengen Anforderungen. Hier geht es etwa um KI im Recruiting, in der Bildung, in kritischen Infrastrukturen oder bei Entscheidungen über den Zugang zu wesentlichen Dienstleistungen. Anbieter solcher Systeme müssen unter anderem Risikomanagement, Datenqualität, Dokumentation, Protokollierung, menschliche Aufsicht, Robustheit und Cybersicherheit sicherstellen.

Daneben gibt es KI-Systeme mit Transparenzrisiken. Genau diese Kategorie ist für Marketing, Kommunikation und Kreativarbeit besonders interessant. Wenn Nutzer mit einem Chatbot interagieren, sollen sie erkennen können, dass sie es mit einer KI zu tun haben. KI-generierte oder KI-manipulierte Inhalte müssen in bestimmten Fällen gekennzeichnet werden. Das gilt besonders bei Deepfakes oder bei Texten, die über Themen von öffentlichem Interesse informieren.

Transparenzpflichten treffen den Content-Alltag

In vielen Unternehmen entstehen KI-Inhalte heute sehr selbstverständlich. Ein Team erstellt Social-Media-Visuals mit einem Bildgenerator, eine Agentur entwickelt Kampagnenmotive mit KI-Unterstützung, ein Unternehmen lässt Produkttexte automatisch überarbeiten oder nutzt Chatbots im Kundenservice. Die KI Verordnung verlangt hier mehr Transparenz, sobald Menschen in relevanter Weise mit KI-Systemen oder KI-generierten Inhalten in Kontakt kommen.

Das heißt nicht, dass jeder interne Entwurf oder jede sprachliche Korrektur künftig prominent gekennzeichnet werden muss. Entscheidend ist der konkrete Einsatz. Wird ein Bild realistisch verändert? Entsteht ein synthetisches Video? Kommuniziert ein Chatbot direkt mit Kund:innen? Werden Inhalte veröffentlicht, die Menschen über gesellschaftlich relevante Themen informieren sollen? Je stärker KI nach außen wirkt und je realistischer oder einflussreicher der Output ist, desto wichtiger wird eine klare Kennzeichnung.

Marketingteams sollten deshalb früh klären, welche Regeln für ihre Content-Prozesse gelten. Besonders heikel sind realistische Bilder von Personen, KI-generierte Stimmen, Avatare, Videoformate, automatisierte Beratung, politische oder gesellschaftliche Kommunikation und Inhalte, die Vertrauen stark beeinflussen. Markenkommunikation lebt von Glaubwürdigkeit. Eine saubere Kennzeichnung kann deshalb auch ein Vorteil im Umgang mit Kund:innen sein.

Hochrisiko-KI: HR, Scoring und sensible Entscheidungen im Blick behalten

Viele Unternehmen denken bei Hochrisiko-KI zuerst an Industrie, Medizin oder kritische Infrastruktur. Doch auch klassische Unternehmensbereiche können betroffen sein. Besonders aufmerksam sollten Teams bei KI im Recruiting, in der Personalbewertung, bei Weiterbildungssystemen, bei Kredit- oder Bonitätsprüfungen, bei automatisierten Entscheidungen über Leistungen und bei sicherheitsrelevanten Anwendungen sein.

Ein Beispiel aus dem Arbeitsalltag: Wird KI genutzt, um Bewerbungen vorzusortieren, Mitarbeitende zu bewerten oder Qualifikationen einzuschätzen, kann das in den Bereich Beschäftigung und Personalmanagement fallen. Hier geht es um reale Chancen von Menschen. Fehlerhafte Daten, diskriminierende Muster oder fehlende menschliche Kontrolle können erhebliche Folgen haben.

Auch Marketing und Vertrieb sollten sensibel bleiben. Lead Scoring oder automatisierte Segmentierung sind nicht automatisch Hochrisiko-Systeme. Trotzdem können solche Anwendungen datenschutzrechtlich, ethisch und organisatorisch anspruchsvoll sein. Unternehmen sollten deshalb prüfen, welche Entscheidungen durch KI vorbereitet werden und ob Menschen diese Entscheidungen nachvollziehen und korrigieren können.

KI-Governance statt Tool-Wildwuchs

Die größte praktische Herausforderung liegt häufig nicht in der einzelnen KI-Anwendung. Schwieriger ist der Überblick. In vielen Organisationen nutzen Teams verschiedene Tools parallel: Chatbots, Bildgeneratoren, Transkription, Automatisierung, Analyse-Software, CRM-Funktionen oder KI-Features in bestehenden Plattformen. Oft weiß niemand zentral, welche Systeme im Einsatz sind.

Der erste Schritt ist daher ein KI-Inventar. Es sollte erfassen, welche Tools genutzt werden, in welchen Abteilungen sie eingesetzt werden, welche Daten verarbeitet werden, welcher Zweck verfolgt wird und wer verantwortlich ist. Anschließend können Unternehmen die Anwendungen nach Risiko sortieren. Eine interne KI-Richtlinie hilft, klare Leitplanken zu setzen. Sie sollte verständlich formuliert sein und den Arbeitsalltag abbilden.

Dazu gehören Vorgaben zur Dateneingabe, zur Prüfung von KI-Ergebnissen, zur Kennzeichnung von Inhalten, zur Auswahl von Tools, zur Dokumentation und zur Freigabe sensibler Anwendungen. Schulungen sind ebenfalls wichtig. Mitarbeitende müssen verstehen, wann KI hilfreich ist, wo Risiken entstehen und welche Regeln im Unternehmen gelten.

Was Unternehmen jetzt vorbereiten sollten

Der August 2026 kommt schnell näher. Unternehmen sollten deshalb jetzt beginnen, KI-Nutzung systematisch zu erfassen. Ein guter Startpunkt ist ein Workshop mit Marketing, HR, IT, Datenschutz, Recht und Geschäftsführung. Dort lässt sich sammeln, welche KI-Systeme bereits im Einsatz sind und welche Anwendungen geplant sind.

Danach sollten Teams die wichtigsten Risiken bewerten. Besonders relevant sind personenbezogene Daten, automatisierte Entscheidungen, realistische KI-Inhalte, Kund:innen und Anwendungen mit Auswirkungen auf Beschäftigte. Auch Lieferant und Softwareanbieter sollten geprüft werden. Viele KI-Funktionen stecken inzwischen in Tools, die Unternehmen bereits nutzen.

Parallel lohnt sich der Aufbau klarer Kommunikationsregeln. Wer KI-generierte Bilder oder Videos veröffentlicht, sollte Kennzeichnung und Freigabeprozesse definieren. Wer KI in sensiblen Entscheidungen einsetzt, sollte menschliche Kontrolle, Dokumentation und Beschwerdemöglichkeiten einplanen.

Fazit: Die KI Verordnung macht KI professioneller

Die KI Verordnung 2026 ist kein reines Thema für Rechtsabteilungen. Sie verändert, wie Unternehmen KI organisieren, dokumentieren und nach außen sichtbar machen. Marketing und Kreativteams sind besonders betroffen, weil generative KI direkt in Inhalte, Kampagnen und Kund:innen einfließt.

Wer früh startet, kann die neuen Anforderungen pragmatisch in bestehende Prozesse integrieren. Ein KI-Inventar, klare Verantwortlichkeiten, nachvollziehbare Freigaben und transparente Kennzeichnung sind dafür zentrale Bausteine. Das Ziel ist nicht weniger KI im Unternehmen. Das Ziel ist ein professioneller Umgang mit KI, der Kreativität, Effizienz und Vertrauen miteinander verbindet.

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Anbieterprofil

Die world-of-edv GmbH wurde 1994 gegründet und hat ihren Firmensitz in Neuötting, Bayern. Das Unternehmen beschäftigt rund 10 Mitarbeiter:innen und betreut derzeit etwa 40 Kunden. Der erzielte Jahresumsatz liegt bei rund 1 Mio. EUR. Diese Kennzahlen zeichnen ein Bild eines spezialisierten, inhabergeführten Softwarehauses, das sich durch persönliche Betreuung und tiefe Produktkenntnisse positioniert. Die SoftENGINE ERP Suite V7 ist die zentrale Lösung des Portfolios und richtet sich an Unternehmen, die ein vollständig integriertes System für ihre kaufmännischen Prozesse suchen.

Basisfunktionen und Sprachen

Die SoftENGINE ERP Suite V7 deckt die zentralen Anforderungen an eine moderne Unternehmenssoftware ab. Das integrierte Nutzer- und Berechtigungssystem ermöglicht die granulare Steuerung von Zugriffsrechten auf Rollenebene. Gleichzeitig ist die Lösung mandantenfähig konzipiert, was den parallelen Betrieb mehrerer Unternehmenseinheiten innerhalb eines Systems erlaubt. Hinsichtlich der Betriebsform bietet die Suite sowohl eine On-Premise-Installation als auch eine Cloud-Lösung an, sodass Unternehmen je nach IT-Strategie und Infrastruktur flexibel wählen können.

Funktional eingebettet ist eine Suchfunktion, die systemübergreifend zur Verfügung steht. Bedienoberflächen lassen sich über Templates individuell anpassen, was die Akzeptanz in heterogenen Nutzer:innen-Gruppen fördert. Darüber hinaus ist das Artikelmanagement nativ in die Plattform integriert, ebenso wie Funktionen für Projektmanagement und Exportabwicklung. Eine mobile App rundet den funktionalen Grundstock ab und ermöglicht den Zugriff auf relevante Prozesse auch im Außeneinsatz.

Die Benutzeroberfläche ist in mehreren Sprachen verfügbar. Deutsch und Englisch bilden die Kernsprachen, ergänzt durch Spanisch, Französisch und Italienisch sowie weiteren auf Anfrage verfügbaren Sprachvarianten. Damit adressiert die Lösung auch Unternehmen mit internationalen Niederlassungen oder mehrsprachigen Teams.

Schnittstellen

Die Integrationsfähigkeit der SoftENGINE ERP Suite V7 zeigt sich auf verschiedenen Ebenen. Die Anbindung an Buchhaltungssoftware ist fest im Core der Lösung verankert, was eine nahtlose buchhalterische Weiterverarbeitung ohne Medienbruch sicherstellt. Auch die Verbindung zu Barcode-Scan-Systemen ist als native Core-Funktion realisiert und unterstützt damit eine effiziente Lagerhaltung und Warenbewegung. Business-Intelligence-Systeme lassen sich über eine API-Schnittstelle anbinden, was die analytische Auswertung betrieblicher Kennzahlen in spezialisierten Reporting-Tools ermöglicht.

Im Bereich der Online-Marktplätze bestehen Anbindungen an Amazon, eBay, OTTO Market, Zalando, Kaufland, BOL.com, idealo sowie Check24, die jeweils über Drittanbieter oder Shop-Lösungen realisiert werden. Für den Versandbereich sind DHL, DPD, Hermes, GLS und UPS bereits im Core der Software integriert, während FedEx, Parcel.One und Shipcloud über die API-Schnittstelle eingebunden werden können. Diese differenzierte Integrationstiefe erlaubt es Unternehmen, ihre bevorzugten Versanddienstleister ohne aufwendige Anpassungen einzubinden.

Versandfunktionen

• Die Erstellung und Verwaltung von Lieferscheinen ist direkt in den Versandprozess eingebettet und wird in der Software vollständig abgebildet.
• Die Warenausgangsbuchung erfolgt systemseitig und schließt den Warenfluss buchhalterisch und logistisch ab.
• Versanddokumente werden innerhalb der Suite generiert und stehen für den unmittelbaren Einsatz zur Verfügung.
• Versandkosten lassen sich im System hinterlegen und fließen automatisch in die Auftragsabwicklung ein.

Einkaufsmanagement und Wareneingang

• Das Lieferantenauswahl-Management unterstützt die strukturierte Bewertung und Auswahl von Bezugsquellen.
• Angebote von Lieferant:innen können verwaltet, verglichen und bei Bedarf direkt in Bestellungen umgewandelt werden.
• Bestellungen werden überwacht und durch ein integriertes Bestellmahnwesen aktiv nachverfolgt.
• Wareneingänge lassen sich sowohl mit als auch ohne zugehörige Bestellung buchen, ebenso wie Teilmengenlieferungen.
• Retouren werden innerhalb des Einkaufsmoduls erfasst und verarbeitet.
• Eine Schnittstelle zur Kreditorenbuchhaltung gewährleistet die direkte Weitergabe eingangsseitiger Transaktionen.

Vertriebsfunktionen

• Vertriebs-Pipeline, Angebotserstellung und Angebotsüberwachung decken den gesamten vorgelagerten Verkaufsprozess ab.
• Konditionenverwaltung, Lieferbereitschaft und Lieferzeiten sind als eigenständige Funktionsbereiche in der Software enthalten.
• Vertriebsplanung, Außendienststeuerung und ein integriertes CRM ermöglichen eine strukturierte Steuerung des Vertriebsgeschäfts.
• Automatisierte Workflows sowie Funktionen zur Personalzeit- und Betriebsdatenerfassung runden die vertriebsseitige Prozessunterstützung ab.

Services

• Präsenz-Trainings und Online-Schulungen werden angeboten und ermöglichen eine strukturierte Einarbeitung in die Software.
• Ein Handbuch steht als Referenzdokument zur Verfügung.
• Support an Werktagen ist gewährleistet, mit einer Reaktionszeit von unter einer Stunde.
• Für dringende Fälle besteht darüber hinaus eine Rufbereitschaft auch am Wochenende (Samstag).

Rechtliche Kriterien

Die SoftENGINE ERP Suite V7 berücksichtigt die wesentlichen rechtlichen Anforderungen, die im Kontext des deutschen und europäischen Datenschutzrechts relevant sind. DSGVO-relevante Daten werden bei Einwilligung der Betroffenen gespeichert, und personenbezogene Informationen lassen sich pseudonymisieren. Ein Standard-Vertrag zur Auftragsverarbeitung (AVV) steht für den Abschluss mit dem Anbieter bereit. Der Gerichtsstand liegt in Deutschland, und alle vertraglichen Unterlagen wie AGB, Nutzungsbedingungen und Datenschutzerklärungen werden auf Deutsch bereitgestellt. world-of-edv verfügt über eine:n benannte:n Datenschutzbeauftragte:n. Zusätzlich gewährleistet der Anbieter anbieterseits einen Schutz gegen Cyber-Attacken und dokumentiert sicherheitsrelevante Vorfälle systematisch.

Fazit

Die world-of-edv GmbH positioniert sich mit der SoftENGINE ERP Suite V7 als spezialisierter Anbieter mit einem ausgereiften Funktionsspektrum, das kaufmännische Kernprozesse von Einkauf über Vertrieb bis hin zu Versand und Buchhaltungsintegration vollständig abdeckt. Die Kombination aus breiter Marktplatzkonnektivität, tiefer Versanddienstleister-Integration und durchgängig in der Software enthaltenen Prozessmodulen macht die Lösung besonders für Unternehmen im E-Commerce-nahen Umfeld interessant. Wer die SoftENGINE ERP Suite V7 im Vergleich mit weiteren Anbietern einordnen möchte, findet im vollständigen ERP-Marktüberblick 2026 eine Gegenüberstellung von 76 Lösungen anhand von 284 Kriterien.

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Unternehmen sollten diesen Deal daher nicht als reine Tech-Schlagzeile abtun. Software ist längst in nahezu jedem Geschäftsmodell angekommen. Marketing-Automation, E-Commerce-Plattformen, CRM-Systeme, interne Workflows, Datenpipelines, Kundenportale oder KI-Anwendungen hängen direkt an sauber entwickelter Software. Wenn Tools wie Cursor Entwicklungsprozesse verändern, betrifft das am Ende nicht allein Entwickler. Auch Marketing, Vertrieb, Produktmanagement, IT-Leitung und Geschäftsführung müssen verstehen, welche Chancen und Risiken damit verbunden sind.

Was ist Cursor?

Cursor ist eine KI-gestützte Entwicklungsumgebung, die Entwickler beim Schreiben, Verstehen und Verändern von Code unterstützt. Das Tool basiert vom Nutzungserlebnis her auf einer vertrauten Editor-Logik, geht aber deutlich weiter als klassische Autovervollständigung. Entwickler können mit Cursor per natürlicher Sprache arbeiten, bestehende Codebasen analysieren lassen, Änderungen über mehrere Dateien hinweg anstoßen und sich bei komplexeren Aufgaben durch einen Agent Mode unterstützen lassen.

Der Unterschied zu einfachen KI-Textgeneratoren liegt im Projektkontext. Cursor arbeitet direkt in der Entwicklungsumgebung und kann dadurch stärker auf vorhandenen Code, Strukturen, Dateien und Regeln reagieren. Dadurch wird aus einem allgemeinen Chatfenster ein spezialisiertes Werkzeug für Softwareentwicklung. Genau dieser Punkt macht Cursor für Unternehmen so interessant: Die KI bleibt näher an der konkreten Arbeitsumgebung und kann Aufgaben übernehmen, die im Entwickleralltag regelmäßig Zeit kosten.

Dazu gehören etwa das Refactoring von Code, das Erstellen von Tests, das Erklären unbekannter Codeabschnitte, die Anpassung bestehender Funktionen oder die Vorbereitung kleinerer Implementierungen. In Teams kann Cursor zudem mit Regeln, Skills, externen Schnittstellen und Enterprise-Funktionen eingebunden werden. Dadurch wird das Tool nicht nur für einzelne Entwickler relevant, sondern auch für Organisationen mit größeren Softwareprojekten.

Der Deal: SpaceX kauft Anysphere für 60 Milliarden Dollar

Die geplante Übernahme von Anysphere durch SpaceX ist ein starkes Signal an den Markt. SpaceX zahlt laut Medienberichten 60 Milliarden US-Dollar in einem Aktiendeal. Damit wird Cursor nicht mehr nur als beliebtes Entwickler-Tool wahrgenommen, sondern als strategische Infrastruktur im KI-Wettbewerb.

Bemerkenswert ist vor allem der Zeitpunkt. KI-Coding hat sich in den vergangenen Jahren rasant entwickelt. Lange ging es vor allem darum, einzelne Codezeilen schneller zu schreiben. Heute verschiebt sich der Fokus in Richtung agentenbasierter Softwareentwicklung. Tools sollen Aufgaben verstehen, Projektkontext berücksichtigen, mehrere Schritte ausführen und Entwickler bei Planung, Umsetzung und Qualitätssicherung unterstützen.

SpaceX sichert sich mit Cursor also nicht einfach ein Produkt. Das Unternehmen kauft Zugang zu Technologie, Nutzerbasis, Entwicklungswissen und einem Markt, der für Enterprise-AI-Tools immer wichtiger wird. Gleichzeitig zeigt der Deal, dass KI im Softwarebereich bereits konkrete Umsätze erzeugt und nicht mehr nur als Forschungsfeld betrachtet wird.

Warum ausgerechnet ein Coding-Tool so wertvoll ist

Softwareentwicklung ist in vielen Unternehmen ein Engpass. Neue Features dauern länger als geplant, technische Schulden bremsen Projekte aus, Entwickler müssen sich durch gewachsene Codebasen arbeiten und Fachabteilungen warten auf digitale Lösungen. Gleichzeitig steigt der Bedarf an individuellen Anwendungen, Schnittstellen, Automatisierung und datenbasierten Services.

Cursor adressiert genau diesen Engpass. KI-Coding-Tools können wiederkehrende Aufgaben beschleunigen und Entwickler helfen, schneller in bestehende Projekte einzusteigen. Sie können Code erklären, Alternativen vorschlagen, Dokumentation ergänzen und erste Implementierungen vorbereiten. Dadurch entsteht mehr Tempo in Phasen, die bisher stark von manueller Recherche und wiederholender Arbeit geprägt waren.

Entscheidend ist aber: Der eigentliche Wert liegt nicht im schnelleren Tippen von Code. Der größere Hebel entsteht, wenn Teams komplexe Softwareprojekte besser navigieren können. Moderne Codebasen bestehen oft aus vielen Abhängigkeiten, gewachsenen Strukturen und historisch bedingten Entscheidungen. Wer hier Änderungen plant, muss verstehen, was an welcher Stelle passiert. Cursor kann dabei unterstützen, Zusammenhänge schneller zu erfassen und Änderungen gezielter vorzubereiten.

Risiken: Schneller Code ist nicht automatisch guter Code

KI-Coding bringt Tempo. Genau darin liegt auch ein Risiko. Schlechter Code kann schneller entstehen, wenn Teams sich zu stark auf Vorschläge verlassen. Ein Tool kann syntaktisch plausible Lösungen liefern, die fachlich unvollständig, sicherheitstechnisch problematisch oder architektonisch unpassend sind.

Besonders bedenklich wird es bei unternehmenskritischen Systemen. E-Commerce-Plattformen, Kundendatenbanken, Zahlungsprozesse, Schnittstellen oder interne Automatisierungen benötigen robuste Qualitätssicherung. Fehler können direkte Auswirkungen auf Umsatz, Datenschutz, Kundenerlebnis und operative Abläufe haben.

Unternehmen sollten daher vermeiden, KI-Coding nur an Geschwindigkeit zu messen. Sinnvoller ist ein breiterer Blick auf Qualität, Wartbarkeit, Sicherheit und Teamproduktivität. Ein gutes Setup kombiniert KI-Unterstützung mit klaren Entwicklungsstandards. Dazu gehören automatisierte Tests, nachvollziehbare Dokumentation, definierte Code Reviews und Security-Prüfungen.

Auch die Rolle der Entwickler verändert sich. Sie schreiben weniger Routinecode von Hand, müssen aber stärker prüfen, bewerten und steuern. Architekturverständnis, Produktkontext und kritisches Denken gewinnen an Bedeutung. Wer KI-Vorschläge nicht einordnen kann, läuft Gefahr, Fehler schneller zu übernehmen.

Fazit: Cursor macht sichtbar, wohin sich Softwareentwicklung bewegt

Die Übernahme von Cursor durch SpaceX ist mehr als eine spektakuläre Milliardenmeldung. Sie zeigt, dass KI-gestützte Softwareentwicklung zu einem strategischen Feld geworden ist. Tools wie Cursor verändern, wie Code entsteht, wie Teams mit bestehenden Projekten arbeiten und wie Unternehmen digitale Produkte schneller entwickeln können.

Cursor steht damit für eine zentrale Entwicklung der nächsten Jahre: Softwarekompetenz und KI-Kompetenz wachsen enger zusammen. Unternehmen, die eigene digitale Produkte, Plattformen oder Automatisierungen betreiben, sollten diesen Wandel aktiv beobachten und gezielt erste Erfahrungen sammeln. Der Deal zwischen SpaceX und Anysphere zeigt, wie hoch der Markt den Wert dieser Entwicklung bereits einschätzt.

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Anbieterprofil

Die SMS Business Software Solution GmbH hat ihren Hauptsitz in Kirchheim unter Teck und ist seit dem Jahr 2010 als spezialisierter Akteur auf dem Markt für ERP-Lösungen präsent. Mit einem Team von 25 Mitarbeitenden betreut die Organisation derzeit rund 160 Kund:innen, wobei zuletzt ein Jahresumsatz von 2 Millionen Euro erwirtschaftet wurde. Die langjährige Erfahrung des Anbieters spiegelt sich in einer stabilen Softwarearchitektur wider, die gezielt darauf ausgerichtet ist, die spezifischen Anforderungen mittelständischer Strukturen effizient und zukunftssicher abzubilden.

Basisfunktionen und Sprachen

In der täglichen Anwendung zeichnet sich die Software durch eine hohe internationale Einsetzbarkeit aus, da die Bedieneroberfläche neben Deutsch und Englisch auch in weiteren verfügbaren Sprachen bereitgestellt wird.

Technologisch bietet das System eine umfassende Wahlfreiheit in der Bereitstellung, da es sowohl als Cloud-Lösung als auch im klassischen On-Premise-Betrieb genutzt werden kann. Zu den wesentlichen Basiskomponenten gehören ein tief integriertes Artikelmanagement, ein leistungsfähiges Projekt-Management sowie spezifische Funktionen für die Abwicklung globaler Exportgeschäfte. Administrative Prozesse werden durch eine mandantenfähige Architektur, ein detailliertes Nutzer- und Berechtigungssystem sowie einen praktischen Assistenten für die Datenmigration effizient unterstützt.

Für eine intuitive Bedienung sorgen eine integrierte Suchfunktion und anpassbare Templates für die Benutzeroberfläche, die eine individuelle Ausrichtung auf die Bedürfnisse der Anwender:innen erlauben. Eine mobile App stellt zudem sicher, dass relevante Unternehmensdaten auch von unterwegs in Echtzeit abgerufen werden können. Die Offenheit des Gesamtsystems wird durch die Bereitstellung einer Public API unterstrichen, was die shopfloor366 zu einem flexiblen Kernbestandteil moderner IT-Landschaften macht.

Schnittstellen

Ein zentrales Merkmal der Lösung ist die weitreichende technische Konnektivität zu externen Systemen und Partnern. Im Bereich der internen Steuerung verfügt die Software über tiefgreifende Schnittstellen zu Buchhaltungssoftware, Business-Intelligence-Systemen sowie Barcode-Scan-Systemen für eine automatisierte Erfassung von Warenbewegungen. Diese Anbindungen ermöglichen einen reibungslosen Informationsfluss und verhindern die Entstehung von Datensilos innerhalb der Organisation.

Die logistische Abwicklung wird durch die Integration zahlreicher Versanddienstleister optimiert, um die gesamte Distributionskette lückenlos abzubilden. Hierzu zählen etablierte Partner wie DHL, Hermes, GLS, UPS und FedEx. Ergänzend stehen Schnittstellen zu spezialisierten Dienstleistern wie Parcel.One und Shipcloud zur Verfügung, um die Frachtabwicklung und das Versandmanagement effizient in die bestehenden Workflows einzubetten.

Funktionale Schwerpunkte

• Versandfunktionen: Das System ermöglicht die professionelle Erstellung von Lieferscheinen und die automatisierte Buchung von Warenausgängen direkt im Prozess. Zudem umfasst der Funktionsumfang die Verwaltung sämtlicher Versanddokumente sowie eine integrierte Kalkulation von Versandkosten innerhalb der Anwendung.
• Einkaufsmanagement und Wareneingang: Die Software unterstützt Unternehmen bei der Lieferantenauswahl, der Angebotsverwaltung und beim systematischen Preisvergleich. Beschaffungsprozesse werden durch die Umwandlung von Angeboten in Bestellungen, eine lückenlose Bestellüberwachung sowie eine Schnittstelle zur Kreditorenbuchhaltung gesteuert. Der physische Warenfluss wird durch Funktionen für den Wareneingang mit oder ohne Bezug zur Bestellung, ein Retouren-Management sowie eine detaillierte Teilmengen-Verwaltung abgebildet.
• Vertriebsfunktionen: Die Vertriebssteuerung wird durch eine strukturierte Pipeline-Ansicht, eine professionelle Angebotserstellung und die konsequente Überwachung offener Vorgänge unterstützt. Operative Details wie Konditionen, Lieferbereitschaften und Lieferzeiten sind jederzeit systemseitig abrufbar. Ergänzend sind die Produktionssteuerung, automatisierte Workflows sowie die Erfassung von Personalzeit, und Betriebsdaten in den Funktionsumfang eingebettet.
• Services: Zur Unterstützung der Nutzer:innen bietet die SMS Business Software Solution GmbH Präsenz-Trainings: Online-Akademien und ausführliche Handbücher an. Der Support ist an Werktagen sichergestellt und garantiert professionelle Reaktionszeiten von unter 24 Stunden, während als zusätzliche Dienstleistung die Softwarepflege und -wartung zur Verfügung steht.

Rechtliche Kriterien

Die Einhaltung strenger rechtlicher Rahmenbedingungen bildet ein wesentliches Fundament der Anwendung. Der Server-Standort befindet sich in Deutschland, was einen zentralen Baustein für die Einhaltung lokaler Datenschutzstandards darstellt. Personenbezogene Informationen werden pseudonymisiert verarbeitet und die Speicherung DSGVO-relevanter Daten erfolgt auf Basis expliziter Einwilligungen. Den Anwender:innen wird ein Standard-Vertrag für die Auftragsdatenverarbeitung zur Verfügung gestellt. Ein effektiver Schutz gegen Cyber-Attacken ist gewährleistet, wobei das Unternehmen sämtliche sicherheitsrelevanten Vorfälle konsequent dokumentiert. Sowohl der Gerichtsstand als auch die rechtlichen Dokumente wie AGB, Nutzungsbedingungen und Datenschutzerklärungen sind in deutscher Sprache verfasst. Die Organisation verfügt zudem über eine:n bestellte:n Datenschutzbeauftragte:n, um die Einhaltung der regulatorischen Vorgaben dauerhaft zu überwachen.

Fazit

Die shopfloor366 präsentiert sich als eine funktional breit aufgestellte Lösung, die insbesondere durch ihre hohe Konnektivität zu Logistikpartnern und die tiefe Integration von Einkaufs- sowie Vertriebsprozessen überzeugt. Die Kombination aus technologischer Wahlfreiheit und einer stabilen rechtlichen Absicherung macht das System zu einer validen Option für anspruchsvolle Unternehmen im B2B-Sektor.

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