AI
Software-Architektur
Vom KI-Experiment zur Unternehmensintelligenz: wie Data Fabric den Durchbruch ermöglicht
KI wird häufig als Werkzeug neben Prozessen eingesetzt – etwa in Chatbots oder Pilotprojekten –, ohne in die Wertschöpfung integriert zu sein. Eine Data-Fabric-Architektur bildet die Grundlage, um diese Trennung aufzulösen. Sie stellt eine einheitliche Datenschicht bereit, über die KI auf verlässliche Informationen zugreifen kann, und führt zu fundierteren Entscheidungen und effizienteren Abläufen..
LLMs sind eine neue Art von Kommunikationspartnern. Sie verhalten sich oft anders, als wir denken. Besonders dann, wenn sie Software generieren sollen. Das habe ich leidvoll erfahren. Meine erste Annäherung an Generative KI war völlig frustrierend. Ich habe das enorme Potenzial gespürt, „die Pranke des Löwen“, aber ich fühlte mich ständig missverstanden. Bis ich mir die LLMs als Aliens vorgestellt..
Software-Architektur
Artikelreihen
TOGAF ist nicht das Problem – Warum Enterprise Governance immer wieder an sich selbst scheitert
TOGAF ist in vielen Enterprise-Organisationen zu einem roten Tuch geworden. Kaum fällt der Begriff, entstehen Bilder von dicken Dokumenten, endlosen Reviews und Architekturgremien, die Entscheidungen verzögern statt ermöglichen. Die Kritik wirkt oft reflexhaft und dennoch speist sie sich aus realen Erfahrungen. In einer Zeit, in der Architektur zunehmend als Navigationssystem verstanden wird, das ..
AI
Digitalisierung
Vom Risiko zum Innovationsmotor: wie Unternehmen Schatten-KI produktiv nutzen können
Viele Unternehmen erzielen mit formalen KI-Programmen nur begrenzte Wirkung, während Schatten-KI in den Fachbereichen bereits produktive Lösungen hervorbringt. Der Beitrag zeigt, warum diese Dynamik entsteht, welche Chancen und Risiken damit verbunden sind und wie Organisationen durch klare Governance, kulturelles Enablement und sichere Experimentierräume informelle Innovation nutzbar machen könne..
Agile Teams nutzen Künstliche Intelligenz längst, um schneller zu planen, zu liefern und zu lernen – doch meist noch ohne System. Basierend auf den zentralen Erkenntnissen der Accenture-Studie „The State of AI-Driven Agility (2025)“ zeigt dieser Beitrag, wie KI Agilität tatsächlich verändert, wo ihre Grenzen liegen und welche Prinzipien Organisationen jetzt skalierbar und verantwortungsvoll anwend..