KI am Arbeitsplatz: Wie der Einsatz von KI-Tools Unternehmen spaltet | t3n

Quellet3n.de AutorNoëlle Bölling Datum07.03.2026 RubrikenArbeitswelt

Führungskräfte erhoffen sich von KI einen Wettbewerbsvorteil, Mitarbeiter:innen sehen darin vor allem Mehrarbeit. Eine neue Umfrage zeigt, wie groß die Kluft zwischen beiden Gruppen wirklich ist.

Künstliche Intelligenz im Autohaus: Zu viel Rumgefummel hilft nicht

Quellewww.autohaus.de AutorStefan Schmid Datum27.02.2026 RubrikenTechnologie

Künstliche Intelligenz, Voicebots, Selfservice: Im AUTOHAUS Podcast diskutiert Chefredakteur Ralph M. Meunzel mit Christian Stallkamp und Steven Zielke die Ergebnisse der TÜV Nord Insight-Studie. Wo der Handel beim KI-Einsatz wirklich steht.

Umfrage unter 150 Führungskräften zeigt: Agentische KI bleibt hinter dem Hype zurück | t3n

Quellet3n.de AutorMarvin Fuhrmann Datum26.02.2026 RubrikenTechnologie

KI-Agenten sollen die Effektivität in Unternehmen enorm steigern. Das glaubt auch laut einer Studie der Großteil der deutschen Führungskräfte. Dennoch hapert es oftmals an der Umsetzung. Welche Ursachen das laut den Studienverantwortlichen hat.

90 Prozent der Unternehmen sind durch Kl nicht produktiver – woran das erinnert | t3n

Quellet3n.de AutorNoëlle Bölling Datum18.02.2026 RubrikenArbeitswelt

Ein Blick in die Vergangenheit zeigt: Neue Technologien bewirken nicht immer sofort einen spürbaren Effizienzgewinn. Aktuell verursachen neue KI-Tools sogar Mehrarbeit, anstatt Beschäftigte zu entlasten.

TÜV Nord Insight Studie 2026: Bots müssen wirkliche Funktionen haben

Quellewww.autohaus.de AutorValeska Gehrke Datum12.02.2026 RubrikenTechnologie

Inwieweit Künstliche Intelligenz und digitale Tools die Automobilbranche verändern, war Thema des Webinars zur TÜV Nord Insight Studie 2026. Ob Self-Service-Portale, Chat-Bots oder digitale Zulassung – Kunden erwarten digitale Prozesse.

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)? | Computerwoche

Quellewww.computerwoche.de AutorMartin Heller Datum07.02.2026 RubrikenTechnologie

Retrieval Augmented Generation (RAG) kann zu präziseren, aktuelleren und fundierteren GenAI-Outputs beitragen.