Zwei Arbeitskollegen tragen einen Helm und schauen auf ein Tablet während sie in einer Fabrik

Digitale Technologien für Ihr Unternehmen

Digitale Technologien sind ein wichtiger Bestandteil digitaler Transformationsprozesse in der Wirtschaft. Je nach Branche und einzelnen Unternehmensbereichen kommen unterschiedliche Technologien und Lösungen in Frage.

Technologien wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Internet of Things (IoT), Automatisierung, Cloud Computing und Robotik erleichtern den Unternehmensalltag. Sie beschleunigen Arbeitsabläufe, steigern die Effizienz und letztlich auch den Umsatz. Das bewirkt einen tiefgreifenden Wandel von bestehenden Geschäftsmodellen in der Wirtschaft. Welche digitalen Technologien spielen für die digitale Transformation von Unternehmen eine entscheidende Rolle? Welche Chancen und Risiken bringen sie mit sich? Wir beleuchten die wichtigsten digitalen Technologien und technologischen Trends für Unternehmen.

Cloud Computing

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Künstliche Intelligenz (KI) & maschinelles Lernen (ML)

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Internet of Things (IoT) in der Wirtschaft

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Blockchain-Technologie

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Fazit – Technologien kennenlernen & Transformation meistern

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Cloud Computing

Cloud Computing ist in mehrfacher Hinsicht eine wichtige Grundlage für die digitale Transformation in der Wirtschaft. Beim Cloud Computing werden Datenspeicher, Softwareanwendungen und Co. zentral auf einem Server genutzt. Der Zugriff erfolgt in der Regel orts- und geräteunabhängig über das Internet oder firmeneigene Datenverbindungen. Daten stehen so in Echtzeit vielen Nutzern zur Verfügung.

Das ermöglicht unter anderem flexibles Arbeiten in Projekten – mit mehreren Mitarbeitern an unterschiedlichen Standorten. Ein weiterer entscheidender Vorteil von Cloud Computing liegt in der hohen Skalierbarkeit und der schnellen Anpassungsfähigkeit der Systeme. Dadurch lassen sich Kosten einsparen und die Zusammenarbeit lässt sich deutlich verbessern. Darüber hinaus ist Cloud Computing eine wichtige Grundlage für weitere digitale Technologien wie zum Beispiel IoT-Netzwerke. Mehr dazu erfahren Sie weiter unten.

Cloud Computing, Mann erklärt einer Frau im Serverraum das Problem

Es gibt jedoch auch nachteilige Aspekte von Cloud Computing. So ist ein Zugriff auf die zentral gespeicherten Daten und Anwendungen nur mit einer aktiven Internetverbindung möglich. Fehlt diese, stehen wichtige Daten unter Umständen nicht zur Verfügung. Leistungsfähige Internetzugänge sind daher eine wichtige Voraussetzung für Cloud Computing.

Ein weiterer Punkt ist die Datensicherheit. Zentral gespeicherte Daten und Anwendungen sind ein lohnendes Angriffsziel für Cyberkriminalität. Datenschutz und Datensicherheit spielen daher eine große Rolle und müssen in jedem Fall sichergestellt sein.

Cloud Computing - Mann arbeitet an den Servern 2

Künstliche Intelligenz (KI) & maschinelles Lernen (ML)

Künstliche Intelligenz – oder kurz: KI – und maschinelles Lernen (ML) sind wichtige Technologien, um große Datenmengen automatisiert auszuwerten. Beide Technologien sind darauf ausgerichtet, sich anhand zur Verfügung gestellter Daten permanent selbst zu verbessern. Je größer der Dateninput, desto besser das Ergebnis.

Beispiele für Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Wirtschaft:

Automatisierung von Prozessen:

Unterschiedlichste Datensätze können eine Grundlage für Automatisierungen bilden. Angefangen bei Verkaufsstatistiken und Konsumentenbewertungen bis hin zu Markttrendberichten. Algorithmen für maschinelles Lernen können in solchen Daten Muster und Korrelationen nutzen, um beispielsweise Workflows zu optimieren oder regelmäßig anfallende Aufgaben zu automatisieren.

Instandhaltung & Reparatur:

Ausfälle und Schäden von Maschinen und Anlagen können weitreichende Folgen für ganze Produktionsabläufe haben. Selbst bei einer gründlichen Dokumentation von Wartungs- und Reparaturdaten ist es von Hand kaum möglich, Ausfälle vorherzusagen. Maschinelles Lernen erkennt in solchen Daten Muster, kann mögliche Probleme vorhersagen und Prozesse entwickeln, um Ausfälle sogar gänzlich zu vermeiden.

Personalisierung von Angeboten:

Im Onlinehandel unterstützt die KI Unternehmen bereits heute sehr stark dabei, Kunden individualisierte Angebote zu machen. Dazu nutzt die KI Nutzerdaten wie Einkaufshistorien, Produktbewertungen oder Suchanfragen. Basierend auf diesen Daten bietet die KI den Kunden ein maßgeschneidertes Angebot. Dadurch reduziert sich für den Kunden beispielsweise die Suche nach passenden Produkten.

Nachteile von künstlicher Intelligenz liegen im Datenschutz sowie in zum Teil noch nicht geklärten Fragen der Ethik. Außerdem sind Wartung und Implementierung sehr aufwendig und damit meist kostenintensiv. Als Voraussetzung muss eine umfassende Datensammlung als Basis für KI und maschinelles Lernen gegeben sein.

Internet of Things (IoT) in der Wirtschaft

Vom Internet of Things (IoT) spricht man, sobald mehrere Geräte miteinander verbunden sind, die durch Software und Sensoren technisch in der Lage sind, Daten untereinander auszutauschen. Inzwischen werden Daten oft direkt in ein Cloud-System übertragen. Dort werden die Daten zum Beispiel von einer Software verarbeitet, die ihrerseits auf Grundlage der Daten eine neue Aktion auslöst und Befehle an ein weiteres Gerät sendet. Die so gesammelten Daten aller Geräte im IoT-Netzwerk lassen sich analysieren, wodurch aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden können. Auch Geschäftsentscheidungen lassen sich auf Grundlage solcher Daten fundierter treffen.

Insbesondere die Datenverarbeitung, Analyse und zum Teil auch Entscheidungen werden in vielen Bereichen der Wirtschaft zunehmenden automatisiert durch künstliche Intelligenz übernommen.

Mögliche Vorteile von IoT-Netzwerken sind beispielsweise:

Wie schon bei den anderen Technologien zur Digitalisierung spielen Sicherheitsrisiken bei IoT-Netzwerken in der Wirtschaft eine große Rolle. Meist erfordern insbesondere die Verbindungen zwischen den Geräten ein besonderes Augenmerk. Ein weiterer wichtiger Punkt: Der Aufbau eines IoT-Netzwerks ist aufwendig. Gleichzeitig bildet das Netzwerk eine wichtige Grundlage für den Einsatz künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens. Der Aufwand lohnt sich daher meist.

  • Effizienzsteigerung durch vernetzte Geräte: Durch den Austausch von Daten lassen sich Abläufe automatisieren. Menschliche Eingriffe werden auf ein Minimum reduziert. Probleme lassen sich frühzeitig erkennen und beheben, bevor es zu Verzögerungen kommt.

    • Echtzeitdaten für bessere Entscheidungsfindung: IoT-Netzwerke ermöglichen eine umfassende und systematische Datenerhebung. Die so gesammelten Echtzeitdaten bieten eine solide Grundlage für Entscheidungen, die dadurch schneller getroffen werden können.

      • Verbesserte Kundenerfahrung: IoT spielt auch im Verbraucherbereich eine zunehmende Rolle. Im Smart Home Bereich sind viele Geräte in privaten Heim-Netzwerken bereits miteinander verbunden. IoT-fähige Endprodukte ermöglichen Kunden damit eine verbesserte Kundenerfahrung.

        Blockchain-Technologie

        Die Blockchain-Technologie ist eine recht junge Technologie zur Digitalisierung, die heute insbesondere im Bereich von Kryptowährungen Verwendung findet. Vereinfacht gesagt handelt es sich bei einer Blockchain um eine verschlüsselte Transaktionshistorie. Bestimmte Daten, beispielsweise einer Finanztransaktion, werden gespeichert und an die vorhandene Historie angehängt. Ein automatisiertes Signier- und Verschlüsselungsverfahren macht die Blockchain manipulationssicher. Zusätzlich werden Kopien einer Blockchain immer dezentral auf mehren Servern gespeichert. Ein Abgleich der Kopien macht Änderungen oder Manipulationen sofort sichtbar.

        Das Blockchain-Verfahren ist komplett automatisiert, transparent und sicher. Es lässt sich überall dort einsetzen, wo eine lückenlose Dokumentation erforderlich ist. In der Wirtschaft beispielsweise bei der Dokumentation von Lieferketten, Datenverwaltung und letztlich auch jeglicher Art von Vertragsschlüssen. Zwischeninstanzen wie Banken oder Notare können damit entfallen. Das schafft große Zeitersparnisse in Abläufen und Projekten.

        Aber: Die Blockchain-Technologie steckt noch in den Kinderschuhen und stößt in der Praxis mitunter an Grenzen. Ein entscheidender Nachteil ist ein hoher Energiebedarf bei den Rechenprozessen, die im Hintergrund notwendig sind. Dadurch sind auch der Skalierbarkeit Grenzen gesetzt. Neue Ansätze und optimierte Verfahren werden derzeit erforscht.

        Fazit – Technologien kennenlernen & Transformation meistern

        Digitale Technologien bieten Unternehmen viele Chancen und neue Perspektiven. Sie ermöglichen hohe Effizienzsteigerungen in unterschiedlichsten Bereichen und Projekten der Wirtschaft. So lassen sich dank künstlicher Intelligenz Ausfälle und Schäden frühzeitig vorhersagen und durch gezielte Instandhaltung vermeiden. Internet of Things Netzwerke ermöglichen eine lückenlose Datenerfassung – zum Beispiel aus Produktionsabläufen. Viele Technologien zur Digitalisierung bauen aufeinander auf. Das ermöglicht Unternehmen eine schrittweise digitale Transformation.

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        Gleichzeitig sind mit den Technologien, die zur Digitalisierung herangezogen werden, neue Herausforderungen verbunden. Das betrifft die Einführung und das dafür erforderliche Fachwissen, welches Sie sich erst aneignen und im nächsten Schritt an Ihre Mitarbeiter weitergeben müssen. Viele Technologien bringen zudem neue Risiken mit sich.

        Auf diese Weise kann wiederum die Entwicklung neuer Lösungen erforderlich werden, wodurch ein Kreislauf an Innovation, aber auch an Investition entsteht. Die Forschung zur Verbesserung der Digitalisierungstechnologien läuft mit Hochdruck.

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