Wie gestalten Unternehmen ihre Zukunft in einer stark digitalisierten und von KI geprägten Welt, die ständig im Wandel ist?
Digitales Management ist der Podcast für Führungskräfte, ManagerInnen und Studierende, die in einer sich dynamisch verändernden Wirtschaftswelt zukunftsfähig bleiben wollen. Basierend auf dem gleichnamigen Springer-Fachbuch diskutieren wir praxisnahe Ansätze, Erfolgsrezepte und Herausforderungen im Zeitalter der Transformation.
Mit Unterstützung moderner KI-Technologie bringen wir die Perspektiven der BuchautorInnen direkt zu Dir als Stimmen aus dem Buch.
KI in der Innovation - von der Effizienzsteigerung zur Transformation
Basierend auf dem Beitrag von Teresa Valerie Mandl und Helen Yuanyuan Cao:Die Evolution hin zur nächsten Generation der Innovationsentwicklung revolutioniert die klassischen Prozesse durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), die sich vom bloßen Effizienzwerkzeug hin zum „Co-Creator“ und autonomen Innovationspartner entwickelt, um kreative Hürden zu überwinden und die Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle zu beschleunigen.
Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung der KI-gestützten Innovation effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer intelligenten Mensch-KI-Kollaboration („Hybrid Intelligence“), der Verfügbarkeit qualitativer Daten und dem Aufbau entsprechender KI-Kompetenzen in den Teams abhängt.
Angesichts der Herausforderungen wie mangelndem Kontextverständnis, ethischer Risiken („Bias“) und urheberrechtlicher Unsicherheiten fokussieren sich Unternehmen auf klare Zieldefinitionen und Transparenz, um die Akzeptanz zu sichern und die Validität der KI-generierten Ergebnisse zu gewährleisten.
Dieses Kapitel skizziert die innovationsrelevanten KI-Konzepte (wie Generative KI und Machine Learning), analysiert deren Anwendung entlang der sieben Phasen des Innovationsprozesses – von der Strategieentwicklung bis zur Vermarktung – und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren sowie die notwendige Transformation von Rollenbildern und Organisationsstrukturen.
Zudem wird mit dem Ausblick auf „Agentic AI“ (agentische KI) aufgezeigt, wie proaktive KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme künftig die Lücke zwischen reaktiver Werkzeugnutzung und autonomer Innovationsführerschaft schließen könnten.
9 Mar 2026
Evolution im Dialog: Vom Chatbot zur Conversational AI
Basierend auf dem Beitrag von Julia Lehmann:
Die Evolution hin zur nächsten Generation der Mensch-Maschine-Interaktion revolutioniert die klassische Kundenkommunikation durch die konsequente Integration von Large Language Models (LLMs) in Conversational AI, um die Grenzen starrer Chatbots zu überwinden und eine hyperpersonalisierte Customer Experience sowie operative Effizienzsprünge zu realisieren.
Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung intelligenter virtueller Assistenten effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer LLM-spezifischen Strategie, fortgeschrittenem „Prompt Engineering“ und dem Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Faktenvalidierung abhängt.
Angesichts der Herausforderungen wie Halluzinationen, Datenschutzrisiken und Bias fokussieren sich Unternehmen auf verantwortungsvolle Implementierungsstrategien und kontinuierliche Evaluationsprozesse, um das Vertrauen zu sichern und die „Compliance“ der KI-Interaktionen langfristig zu gewährleisten.
Dieses Kapitel skizziert die technologischen Grundlagen und die Transformer-Architektur von LLMs, analysiert den erweiterten Entwicklungsprozess von der Konzeption bis zum MLOps-Betrieb und erörtert zentrale Evaluierungskriterien sowie Risiken bei der organisatorischen Integration.Zudem wird am Ausblick auf autonome KI-Agenten und Multimodalität aufgezeigt, wie proaktive Systeme die Lücke zwischen reiner Informationsbereitstellung und komplexer Aufgabenbewältigung schließen und so die Zukunft der Unternehmensautomatisierung gestalten.
2 Mar 2026
Tokenisierungsansatz im E-Commerce in Form von Loyalty Programmen
Basierend auf dem Beitrag von Philipp Riedlinger:
Die Evolution hin zur nächsten Generation des E-Commercerevolutioniert die klassischen Mechanismen der Kundenbindung durch die konsequente Tokenisierung von Vermögenswerten und Interaktionen, um Intermediäre zu überwinden und neue Formen der Wertschöpfung sowie Transparenz in der Lieferkette zu ermöglichen.
Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierungdezentraler Ökosysteme effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einem fundierten Tokenomics-Design, der Förderung von „Psychological Ownership“ und interoperablen Partnernetzwerken abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie Skalierbarkeitsengpässen und Datenschutzrisiken fokussieren sich Unternehmen auf strukturierte Einführungsstrategien und technologische Lösungsansätze, um die Akzeptanz zu sichern und die Konformität digitaler Transaktionen langfristig zu gewährleisten.
Dieses Kapitel skizziert die technologischen Grundlagen undStandards der Blockchaintechnologie, analysiert die Erweiterung zu gemeinschaftsbasierten Tokenökonomien und Dezentralen Autonomen Organisationen(DAOs) und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren sowie Risiken bei der organisatorischen Implementierung im digitalen Handel.
Zudem wird am Praxisbeispiel von Nike x RTFKT aufgezeigt,wie nichtfungible Token (NFTs) und digitale Eigentumsrechte die Lücke zwischenphysischem Produkt und virtueller Community-Interaktion schließen.
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