Drei Monate nach der SAP Sapphire ziehen wir Bilanz: GA-Status, offene Baustellen und ein Governance-Stresstest nach GoB und HGB für die Autonomous Enterprise.
Chatbots beantworten Fragen im Moment, vergessen sie danach aber sofort wieder. Am Beispiel eines Statusmeetings zeigen wir, wie ein Agent mit eigener Wissensdatenbank daraus ein echtes Team-Gedächtnis macht.
Zum Abschluss unserer Serie „SAP BTP verstehen“ nehmen wir das Thema unter die Lupe, das gerade jedes Projekt bewegt: künstliche Intelligenz. Wir zeigen, wie AI Core, Generative AI Hub, Joule und SAP Business AI technisch und strategisch zusammenhängen.
Der 2. August 2026 gilt oft als reines Aufschub-Datum – dabei tritt an diesem Tag eine konkrete Kennzeichnungspflicht in Kraft. Wir erklären, was Artikel 50 wirklich verlangt und wie Anthropic sie bei Claude umsetzt.
Bild wurde mit Hilfe von KI generiert Mit der Verbreitung von AI im Arbeitsalltag vieler Unternehmen steigen nicht nur die erwarteten Produktivitäts- und Innovationspotenziale, sondern auch die Anforderungen an Transparenz, Verantwortlichkeit, Risikosteuerung und regelkonformes Handeln. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig eine erhebliche Diskrepanz
Entdecken Sie, wie die SAP Business Data Cloud (BDC) mit der SAP Datasphere einen Paradigmenwechsel in der Business-Analytics-Welt einleitet. Erfahren Sie, wie Unternehmen durch nahtlose Integration von Datenmanagement, Analytics und KI ihre Daten effizient nutzen, datengetriebene Entscheidungen treffen und Innovationen vorantreiben können.
AI Governance im Unternehmen – worum es wirklich geht Im letzten Beitrag haben wir beschrieben, warum AI Governance (AIG) für Unternehmen immer relevanter wird. Die nächste Frage lautet deshalb nicht mehr, ob Governance nötig ist, sondern wie sie sich im Unternehmen konkret fassen lässt. Wie
Praxisnaher Use Case: DSGVO-konforme KI-Plattform, dreiphasige Einführung mit Pilotteams, klare KPIs und Change-Management. So steigern Unternehmen Effizienz, Qualität und Akzeptanz – mit konkreten Beispielen aus Entwicklung, Vertrieb und Management.
KI‑Ängste überwinden: Transparente Kommunikation, Schulungen, Fehlerkultur und Quick Wins erhöhen die Akzeptanz. Praxisbeispiele und Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche KI‑Einführung im Unternehmen.
Praxisnaher Use Case: DSGVO-konforme KI-Plattform, dreiphasige Einführung mit Pilotteams, klare KPIs und Change-Management. So steigern Unternehmen Effizienz, Qualität und Akzeptanz – mit konkreten Beispielen aus Entwicklung, Vertrieb und Management.
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