Insights.

Der AI Act verlangt Antworten. Wir machen dein KI-Setup sichtbar, steuerbar und auditfähig. Modular vom ersten Check bis zum Go-Live.

Du willst Entscheidungen treffen, die wirklich zählen? Dann brauchst du Daten, auf die du dich verlassen kannst. Und eine Data, AI und Governance Strategie, die sie in Form bringt. Wir helfen dir dabei, Klarheit in deine Datenlandschaft zu bringen. Mit Struktur, Verantwortung und einem Ansatz, der zu deinem Unternehmen passt.

Mit Power BI visualisierst du Daten aus verschiedenen Quellen und machst sie unternehmensweit nutzbar. Als Frontend-Tool für Reporting und Analyse schafft es Transparenz, fördert Datenkompetenz und fügt sich nahtlos in deine bestehende Datenarchitektur ein.

Microsoft Power BI revolutioniert Datenstrategien durch Echtzeit-Dashboards, interaktive Berichte und einfache Integration. In unserer umfassenden Anleitung erfährst du, wie du typische Herausforderungen meisterst, Power BI optimal einführst und die Migration erfolgreich umsetzt. Profitiere von praxiserprobten Ansätzen und unserem Know-how als Microsoft Solutions Partner.

Du willst aus deinen Machine Learning Modellen echten Business Impact machen? Wir bauen mit dir den Rahmen für stabilen, automatisierten und sicheren KI-Betrieb – von der ersten Architektur bis zum Rollout.

90 % WENIGER MANUELLER AUFWAND, 30 % MEHR NUTZBARE DATEN. Dokumente in Unternehmen enthalten wertvolle Informationen. Doch ohne Struktur und Automatisierung bleiben sie oft ungenutzt. Manuelle Ablage, lange Suchzeiten und inkonsistente Daten erschweren die effektive Nutzung und kosten Zeit. Mit Documents to Data gewinnst du KI-gestützt einen effizienteren Zugang zu allen relevanten Informationen in deinen Dokumenten. Dokumente werden automatisch analysiert, kategorisiert und strukturiert. Für schnellere Workflows, weniger Fehler und eine bessere Datennutzung.

Der EU AI Act bringt klare Regeln für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz – und damit echte Chancen für Unternehmen. Wer frühzeitig handelt, profitiert von Planungssicherheit, reduziert Risiken und stärkt seine Marktposition. Besonders im Fokus: der Aufbau interner KI-Kompetenz. Denn qualifizierte Mitarbeitende sind der Schlüssel zu nachhaltiger Innovation und produktivem KI-Einsatz. Erfahre, welche fünf Chancen der AI Act eröffnet – und wie du dein Unternehmen strategisch auf die neuen Anforderungen vorbereitest.

Generative KI (GenAI) bietet viele Möglichkeiten, stößt jedoch in sensiblen Bereichen wie Ethik, Datenschutz und rechtlicher Verantwortung an ihre Grenzen. Risiken wie Halluzinationen oder Datenschutzverstöße machen den Einsatz oft problematisch. Erfahre, wann Alternativen die bessere Wahl sind.

Wie gelingt der Weg von Pilotprojekten hin zu skalierbaren KI-Lösungen? Mit Blueforte überwindest du die typischen Hürden der KI-Implementierung – von stabilen ML-Pipelines bis hin zur Unternehmensskalierung. Unsere maßgeschneiderten Workshops und Programme wie AI Ready-Set-Go oder Gen-AI Enterprise Scale helfen dir, deine KI-Strategie zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren und datengetriebene Innovationen voranzutreiben.

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) verspricht, die Art und Weise, wie wir Geschäftsprozesse optimieren und Kundeninteraktionen gestalten, grundlegend zu verändern. Doch bei all den Möglichkeiten ist es oft schwierig zu wissen, wo man anfangen soll. Welche Anwendung bietet den größten Mehrwert? Wie sorgt man dafür, dass der Use Case skalierbar ist und sich langfristig auszahlt? In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du Schritt für Schritt den passenden Use Case für LLMs in deinem Unternehmen findest. Mit diesen 5 Tipps legst du den Grundstein für eine erfolgreiche Implementierung und stellst sicher, dass deine KI-Projekte echten Mehrwert liefern.

Der AI Agent revolutioniert unsere Arbeitsweise, indem er Informationen schnell bereitstellt, datenbasierte Entscheidungen unterstützt und wiederkehrende Aufgaben automatisiert.

Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen. Insbesondere Large Language Models (LLMs) bieten ein enormes Potenzial, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Aber warum genau sind LLM Use Cases so wichtig?

Erklärbarkeit von KI-Modellen ist entscheidend, um Transparenz, Vertrauen und Sicherheit zu gewährleisten. Sie ermöglicht Unternehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen, kontinuierlich zu verbessern und gesetzliche Vorgaben zu erfüllen. Langfristig stärkt erklärbare KI die Kundenbindung und trägt zu nachhaltigem Erfolg bei.

Your Analytics Hub ist unser konzeptioneller Ansatz für ein standardisiertes, nutzerzentriertes Reporting. Damit du fundierte Entscheidungen treffen kannst. Schneller, sicherer und auf Basis klar strukturierter Informationen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Unternehmen, die datengetriebene Strategien verfolgen, profitieren nicht nur von optimierten Prozessen und besseren Entscheidungen, sondern auch von höherer Effizienz und Kosteneinsparungen. Datengetriebene Organisationen berichten, dass sie 49% bessere Entscheidungen treffen, 37% Verbesserungen in ihren Prozessen erzielen und bis zu 36% ihrer Kosten senken können.

Der EU AI Act bringt klare Regeln für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz – und damit echte Chancen für Unternehmen. Wer frühzeitig handelt, profitiert von Planungssicherheit, reduziert Risiken und stärkt seine Marktposition. Besonders im Fokus: der Aufbau interner KI-Kompetenz. Denn qualifizierte Mitarbeitende sind der Schlüssel zu nachhaltiger Innovation und produktivem KI-Einsatz. Erfahre, welche fünf Chancen der AI Act eröffnet – und wie du dein Unternehmen strategisch auf die neuen Anforderungen vorbereitest.

Business Value generieren – und das so effizient wie möglich. Mit Self Service Analytics können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen beschleunigen, die Datenkompetenz ihrer Teams stärken und gleichzeitig Abhängigkeiten von der IT reduzieren. Ziel ist es, eine datenfokussierte Unternehmenskultur zu schaffen, die Agilität und Innovation fördert. Doch wie genau trägt Self Service Analytics dazu bei, Business Value zu steigern? Und welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Unternehmen, die datengetriebene Strategien verfolgen, profitieren nicht nur von optimierten Prozessen und besseren Entscheidungen, sondern auch von höherer Effizienz und Kosteneinsparungen. Datengetriebene Organisationen berichten, dass sie 49% bessere Entscheidungen treffen, 37% Verbesserungen in ihren Prozessen erzielen und bis zu 36% ihrer Kosten senken können.

Microsoft Fabric vereinfacht deine Datenlandschaft und steigert die Effizienz deines Teams. Von der ersten Datenintegration bis zur Optimierung bestehender Systeme – entdecke, wann Fabric die richtige Wahl ist und wie du es optimal einsetzt

Der Datavault Builder automatisiert komplexe Data Warehouse-Prozesse und reduziert manuelle Arbeit, wodurch Effizienz und Datenqualität gesteigert werden. Er ermöglicht eine transparente, agile Entwicklung und sorgt für konsistente Datenmodelle. So können Unternehmen schneller auf neue Anforderungen reagieren und ihr volles Datenpotenzial nutzen.

Data Observability geht weit über traditionelles Data Monitoring hinaus. Während Monitoring reaktiv agiert, um Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren, ist Data Observability proaktiv. Es ermöglicht ein tiefes Verständnis der gesamten Dateninfrastruktur, indem es Metriken, Logs und Traces in Echtzeit überwacht und analysiert. Das Ergebnis: Anomalien werden frühzeitig erkannt und die Datenqualität bleibt konstant hoch.

Microsoft Power BI revolutioniert Datenstrategien durch Echtzeit-Dashboards, interaktive Berichte und einfache Integration. In unserer umfassenden Anleitung erfährst du, wie du typische Herausforderungen meisterst, Power BI optimal einführst und die Migration erfolgreich umsetzt. Profitiere von praxiserprobten Ansätzen und unserem Know-how als Microsoft Solutions Partner.

Business Value generieren – und das so effizient wie möglich. Mit Self Service Analytics können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen beschleunigen, die Datenkompetenz ihrer Teams stärken und gleichzeitig Abhängigkeiten von der IT reduzieren. Ziel ist es, eine datenfokussierte Unternehmenskultur zu schaffen, die Agilität und Innovation fördert. Doch wie genau trägt Self Service Analytics dazu bei, Business Value zu steigern? Und welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Self-Service und Data Mesh sind zwei Schlüsselkonzepte, die auf unterschiedliche Weise versucht haben, die Datenlandschaft zu verändern. Der Wunsch nach einer demokratisierten Datenlandschaft ist nicht neu, doch die Methoden, wie dies erreicht werden kann, haben sich weiterentwickelt.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Oft wird mehr Zeit auf die Behebung fehlerhafter Daten verwendet, als die Ursachen zu adressieren. Hier erklären wir, warum Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität die Grundlage einer effektiven Datenstrategie bilden und wie du so die Datenqualität nachhaltig verbessern kannst.