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Seit den 1980er-Jahren ist CCTV fester Bestandteil der Sicherheitsstrategie im Einzelhandel – aber die Technologie ist ein stumpfes Werkzeug: reaktiv statt vorausschauend. \u003Cbr>\u003Cbr>Es sei denn, die altgedienten Kameras werden mit KI-gestützter Computer Vision (CV) kombiniert. \u003Cbr>\u003Cbr>Die Kombination von Machine Learning mit vernetzten, modularen \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F7219\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"5a9f47d6-3b20-4caf-9606-c25c4f334084\" data-entity-substitution=\"canonical\">Datenökosystemen\u003C\u002Fa> eröffnet völlig neue Möglichkeiten. Einzelhändler können ihre Kamera-Infrastruktur neu denken – als Quelle für mehr Sicherheit, bessere Abläufe und personalisierte Angebote. \u003Cbr>\u003Cbr>Hierfür müssen die Unternehmen allerdings komplexe Herausforderungen meistern: von ethischen Bedenken über veraltete Systeme bis hin zu isolierten Datensilos. Sie alle stehen zwischen der Technik von heute und den intelligenten Ladengeschäften von morgen.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Betritt man heute ein Geschäft in der Innenstadt und blickt nach oben, trifft der Blick meist auf eine Überwachungskamera. Seit den 1980er-Jahren ist CCTV fester Bestandteil der Sicherheitsstrategie im Einzelhandel – aber die Technologie ist ein stumpfes Werkzeug: reaktiv statt vorausschauend. \u003Cbr>\u003Cbr>Es sei denn, die altgedienten Kameras werden mit KI-gestützter Computer Vision (CV) kombiniert. \u003Cbr>\u003Cbr>Die Kombination von Machine Learning mit vernetzten, modularen \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Finsights\u002Fdata-ecosystems-mehr-innovationspower-durch-unternehmensuebergreifenden-datenaustausch\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"5a9f47d6-3b20-4caf-9606-c25c4f334084\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"Data Ecosystems: mehr Innovationspower durch unternehmensübergreifenden Datenaustausch \">Datenökosystemen\u003C\u002Fa> eröffnet völlig neue Möglichkeiten. Einzelhändler können ihre Kamera-Infrastruktur neu denken – als Quelle für mehr Sicherheit, bessere Abläufe und personalisierte Angebote. \u003Cbr>\u003Cbr>Hierfür müssen die Unternehmen allerdings komplexe Herausforderungen meistern: von ethischen Bedenken über veraltete Systeme bis hin zu isolierten Datensilos. 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Beliebte Gänge werden mit Wetter- und Feiertagsdaten sowie weiteren Kontextinformationen kombiniert, um zeitlich passende Promotion-Aktionen vorzuschlagen. An den Selbstbedienungskassen vermeidet eine KI-Videoanalyse im Hintergrund Streitfälle zu Gewichten oder Altersfreigaben. Potenzielle Diebstähle werden in Echtzeit erkannt – nicht erst beim Verlassen des Ladens. Und die Warteschlangen werden kontinuierlich überwacht, um die Personalplanung sowohl aktuell als auch vorausschauend zu optimieren.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Der Schlüssel: Die vorhandene Kamerainfrastruktur wird zur Quelle intelligenter Insights – durch die Kombination mit KI.\u003C\u002Fp>",{"__typename":250,"id":284,"ctaLink":208,"pgSharedText":285,"pgSharedTitle":208,"pgSharedCtaLink":208},"30275",{"value":286,"processed":287,"format":255},"\u003Cp>Diese Anwendungsfälle basieren auf einem Grundprinzip: Ein ‘digitaler Zwilling’ des Ladengeschäfts analysiert verschiedene Datenquellen – Video ist dabei nur eine davon. Die Erkenntnisse lassen sich in drei zentrale Bereiche gliedern:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Diebstahlerkennung\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>KI kann Diebstahl in Echtzeit erkennen, indem sie Verhaltensmuster analysiert – etwa bei Bewegungen in der Nähe hochpreisiger Produkte oder beim Versuch, Waren zu verbergen.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Sicherheits- und Gefahrenprävention\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>Computer Vision kann Fluchtwege überwachen, den Zugang zu altersbeschränkten Bereichen steuern, verschüttete Flüssigkeiten oder Stolperfallen erkennen – und sogar potenziell gewalttätiges Verhalten frühzeitig identifizieren.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Optimierung des Betriebs und Layouts des Ladengeschäfts\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>Von intelligenten Kassen über automatisierte Alterskontrollen bis zu datengestütztem Inventarmanagement: KI kann Prozesse effizienter und kundenorientierter gestalten – sofern sie mit den richtigen Datenquellen kombiniert wird.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Denn der wahre Mehrwert von Computer Vision entsteht erst im Zusammenspiel mit weiteren Informationen: Bestandsdaten, Personaleinsatzplänen oder Kaufhistorien. Doch genau hier liegt die Herausforderung: Viele relevante Daten sind in \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F25837\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"7cd45457-2855-4057-a6ca-1c8cbf24bc6c\" data-entity-substitution=\"canonical\">Altsystemen\u003C\u002Fa> versteckt, fragmentiert oder schwer zugänglich. Ihre sinnvolle Nutzung erfordert moderne Analysen, durchdachte Modelle und eine nahtlose Integration – als Fundament für KI-Anwendungen im großen Stil. \u003Cbr>\u003Cbr>Und selbst wenn diese Datenbasis vorhanden ist, gibt es noch weitere Hürden.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Diese Anwendungsfälle basieren auf einem Grundprinzip: Ein ‘digitaler Zwilling’ des Ladengeschäfts analysiert verschiedene Datenquellen – Video ist dabei nur eine davon. Die Erkenntnisse lassen sich in drei zentrale Bereiche gliedern:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Diebstahlerkennung\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>KI kann Diebstahl in Echtzeit erkennen, indem sie Verhaltensmuster analysiert – etwa bei Bewegungen in der Nähe hochpreisiger Produkte oder beim Versuch, Waren zu verbergen.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Sicherheits- und Gefahrenprävention\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>Computer Vision kann Fluchtwege überwachen, den Zugang zu altersbeschränkten Bereichen steuern, verschüttete Flüssigkeiten oder Stolperfallen erkennen – und sogar potenziell gewalttätiges Verhalten frühzeitig identifizieren.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Optimierung des Betriebs und Layouts des Ladengeschäfts\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>Von intelligenten Kassen über automatisierte Alterskontrollen bis zu datengestütztem Inventarmanagement: KI kann Prozesse effizienter und kundenorientierter gestalten – sofern sie mit den richtigen Datenquellen kombiniert wird.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Denn der wahre Mehrwert von Computer Vision entsteht erst im Zusammenspiel mit weiteren Informationen: Bestandsdaten, Personaleinsatzplänen oder Kaufhistorien. Doch genau hier liegt die Herausforderung: Viele relevante Daten sind in \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Finsights\u002Fvon-legacy-zur-spitzen-it-die-retail-transformation-beginnt-im-digitalen-kern\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"7cd45457-2855-4057-a6ca-1c8cbf24bc6c\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"Von Legacy- zur Spitzen-IT: Die Retail-Transformation beginnt im digitalen Kern\">Altsystemen\u003C\u002Fa> versteckt, fragmentiert oder schwer zugänglich. Ihre sinnvolle Nutzung erfordert moderne Analysen, durchdachte Modelle und eine nahtlose Integration – als Fundament für KI-Anwendungen im großen Stil. \u003Cbr>\u003Cbr>Und selbst wenn diese Datenbasis vorhanden ist, gibt es noch weitere Hürden.\u003C\u002Fp>",{"__typename":257,"id":289,"caption":208,"imageRight":208,"pgSharedTitle":290,"pgSharedCtaLink":208,"textMedia":291,"pgSharedText":306},"30365","Was die Einführung von Computer Vision derzeit noch bremst",{"id":292,"sharedMediaLegend":208,"mediaImage":293,"name":305},"171766",{"url":294,"width":264,"height":265,"alt":295,"title":208,"size":296,"mime":268,"variations":208,"textMediaVariations":297},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002FBusiness%20meeting%20discussion.png","Business meeting with colleagues discussing something over pieces of paper",552051,[298,300,301,302,304],{"name":271,"url":299,"width":273,"height":223},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002FBusiness%20meeting%20discussion.png.webp?itok=FLTb0vqO",{"name":271,"url":299,"width":273,"height":223},{"name":271,"url":299,"width":273,"height":223},{"name":277,"url":303,"width":264,"height":265},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002FBusiness%20meeting%20discussion.png.webp?itok=7Zu8Ow7u",{"name":277,"url":303,"width":264,"height":265},"Business meeting discussion.png",{"value":307,"processed":307,"format":255},"\u003Cp>So überzeugend die Einsatzmöglichkeiten sind – die Realität sieht oft anders aus. Damit Computer Vision mehr ist als eine Vision, müssen Einzelhändler schwierige Fragen beantworten und bestehende Strukturen überdenken.\u003C\u002Fp>",{"__typename":250,"id":309,"ctaLink":208,"pgSharedText":310,"pgSharedTitle":208,"pgSharedCtaLink":208},"30366",{"value":311,"processed":311,"format":255},"\u003Ch3>Überwachung mit Nebenwirkungen\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Hardware ist vielerorts bereits installiert. Aber reicht das aus? \u003Cbr>\u003Cbr>Denn sobald Kamerabilder als Input für KI genutzt werden, stellen sich neue ethische Fragen: Reicht ein Hinweisschild an der Wand als Zustimmung zur Nutzung? \u003Cbr>\u003Cbr>Die \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.edpb.europa.eu\u002Four-work-tools\u002Four-documents\u002Fguidelines\u002Fguidelines-32019-processing-personal-data-through-video_en\" target=\"_blank\">europäische Datenschutzbehörde\u003C\u002Fa> betont, wie schwer es ist, in öffentlichen Räumen eine echte Zustimmung einzuholen. Auch das britische ICO (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fico.org.uk\u002Ffor-organisations\u002Fuk-gdpr-guidance-and-resources\u002Fcctv-and-video-surveillance\u002Fguidance-on-video-surveillance-including-cctv\u002Fhow-can-we-comply-with-the-data-protection-principles-when-using-surveillance-systems\u002F\" target=\"_blank\">Information Commissioner’s Office\u003C\u002Fa>) gibt zu, dass sich der Datenschutz in der Praxis oft nur schwer umsetzen lässt. Und die \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.gov.uk\u002Fgovernment\u002Fpublications\u002Fupdate-to-surveillance-camera-code\u002Famended-surveillance-camera-code-of-practice-accessible-version\" target=\"_blank\">britische Richtlinie für Überwachungskameras\u003C\u002Fa> fordert, dass „nicht mehr Daten gespeichert werden dürfen als unbedingt notwendig.“\u003C\u002Fp>\u003Cp>Besonders problematisch: In Test- und Pilotphasen ist oft noch gar nicht klar, wie genau die Daten später genutzt werden sollen – eine saubere Einwilligung ist somit kaum möglich.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Abseits der rechtlichen Fragen zählt vor allem eines: Vertrauen. Mitarbeitende und Kund:innen müssen klar erkennen können, welche Daten erfasst werden, wie diese verwendet werden – und dass ihre Privatsphäre dabei gewahrt bleibt.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>\u003Cspan lang=\"EN-US\">Technologische Rückstände bremsen Innovationen\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cspan>Hinzu kommen technische Anforderungen: Fairness, Nachvollziehbarkeit, Sicherheit. Viele Ladengeschäfte haben Kameras – aber keine moderne IT-Infrastruktur, um daraus echte Erkenntnisse zu gewinnen. Es fehlt an vernetzten Datenpipelines, verlässlicher Datenqualität und durchdachter Governance. Für viele Unternehmen ist dieser Weg noch weit.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":257,"id":313,"caption":208,"imageRight":208,"pgSharedTitle":208,"pgSharedCtaLink":208,"textMedia":314,"pgSharedText":329},"30367",{"id":315,"sharedMediaLegend":208,"mediaImage":316,"name":328},"171767",{"url":317,"width":264,"height":265,"alt":318,"title":208,"size":319,"mime":268,"variations":208,"textMediaVariations":320},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002FTwo%20colleagues%20working%20at%20a%20desk.png","Two colleagues working at a desk",822421,[321,323,324,325,327],{"name":271,"url":322,"width":273,"height":223},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002FTwo%20colleagues%20working%20at%20a%20desk.png.webp?itok=R3LeC_AN",{"name":271,"url":322,"width":273,"height":223},{"name":271,"url":322,"width":273,"height":223},{"name":277,"url":326,"width":264,"height":265},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002FTwo%20colleagues%20working%20at%20a%20desk.png.webp?itok=hjFE3Bjf",{"name":277,"url":326,"width":264,"height":265},"Two colleagues working at a desk.png",{"value":330,"processed":330,"format":255},"\u003Cp>Wer die Potenziale von Computer Vision heben will, muss investieren – in sechs zentrale Bereiche:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Analyse ethischer, rechtlicher und sicherheitsrelevanter Fragestellungen\u003C\u002Fli>\u003Cli>End-to-end Service Design\u003C\u002Fli>\u003Cli>User Research und Experience Design\u003C\u002Fli>\u003Cli>Pilotierung neuer Technologien\u003C\u002Fli>\u003Cli>Entwicklung und Integration eigener Lösungen\u003C\u002Fli>\u003Cli>Auswahl und Lizenzierung externer Best-in-Class-Produkte \u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"__typename":250,"id":332,"ctaLink":208,"pgSharedText":333,"pgSharedTitle":335,"pgSharedCtaLink":208},"30368",{"value":334,"processed":334,"format":255},"\u003Cp>Wie also lässt sich all das konkret angehen? Wie gelingt der Sprung von Vision zu Umsetzung? Antwort: mit Fokus. \u003Cbr>\u003Cbr>Die Bandbreite der Möglichkeiten ist groß – und kann leicht überfordern. Der sinnvollste Weg ist daher, klein zu starten: mit einem klar definierten Use Case, der einen konkreten Mehrwert bringt. \u003Cbr>\u003Cbr>Denn gezielte Anwendungen mit klar umrissenen Datenpunkten erleichtern auch die Entscheidung für passende Technologien und ein tragfähiges Datenmodell.\u003C\u002Fp>\u003Cp>In der Praxis bedeutet das:\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>Einen konkreten, business-getriebenen Use Case auswählen\u003C\u002Fli>\u003Cli>Ziele und benötigte Datenpunkte festlegen\u003C\u002Fli>\u003Cli>Passende Governance-Richtlinien entwickeln\u003C\u002Fli>\u003Cli>Diese Richtlinien transparent an Kund:innen und Mitarbeitende kommunizieren\u003C\u002Fli>\u003Cli>Eine menschliche Kontrollinstanz für kritische Entscheidungen einbauen\u003C\u002Fli>\u003Cli>Ein modulares System wählen, das spätere Innovationen erleichtert \u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>","Zurück zum Start – aber mit klarem Fokus",{"__typename":257,"id":337,"caption":208,"imageRight":208,"pgSharedTitle":208,"pgSharedCtaLink":338,"textMedia":341,"pgSharedText":356},"30369",{"title":339,"url":340,"internal":7},"Jetzt herunterladen","\u002Fde\u002Finsights\u002FCTO-playbook-fuer-die-tech-transformation-im-einzelhandel",{"id":342,"sharedMediaLegend":208,"mediaImage":343,"name":355},"171768",{"url":344,"width":264,"height":265,"alt":345,"title":208,"size":346,"mime":268,"variations":208,"textMediaVariations":347},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002FDesktop%20with%20Retail%20CTO%20playbook%20preview.png","Desktop with Retail CTO playbook preview",357597,[348,350,351,352,354],{"name":271,"url":349,"width":273,"height":223},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002FDesktop%20with%20Retail%20CTO%20playbook%20preview.png.webp?itok=RT4b4Yfv",{"name":271,"url":349,"width":273,"height":223},{"name":271,"url":349,"width":273,"height":223},{"name":277,"url":353,"width":264,"height":265},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002FDesktop%20with%20Retail%20CTO%20playbook%20preview.png.webp?itok=tIPS_nR2",{"name":277,"url":353,"width":264,"height":265},"Desktop with Retail CTO playbook preview.png",{"value":357,"processed":358,"format":255},"\u003Cp>Dieses systemische Vorgehen entspricht auch dem Zühlke-Ansatz für den Wandel bestehender IT-Systeme im Einzelhandel – festgehalten im \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F26354\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"89eca514-dedd-4b31-ba0b-80e78d2080e4\" data-entity-substitution=\"canonical\">Retail CTO Playbook\u003C\u002Fa>:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Fokus auf modulare Architekturen\u003C\u002Fli>\u003Cli>Vereinheitlichung und Aufbereitung von Daten\u003C\u002Fli>\u003Cli>Investitionen in skalierbare Infrastruktur\u003C\u002Fli>\u003Cli>Strategische Integration von KI\u003C\u002Fli>\u003Cli>Verankerung von Nachhaltigkeit \u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003Cstrong>Neugierig, wie diese Zukunft konkret aussieht? Dann laden Sie jetzt das Zühlke Retail CTO Playbook herunter – dort erfahren Sie, welche Rolle neue Technologien im Einzelhandel des kommenden Jahrzehnts spielen werden.\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Dieses systemische Vorgehen entspricht auch dem Zühlke-Ansatz für den Wandel bestehender IT-Systeme im Einzelhandel – festgehalten im \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Finsights\u002FCTO-playbook-fuer-die-tech-transformation-im-einzelhandel\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"89eca514-dedd-4b31-ba0b-80e78d2080e4\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"CTO-Playbook für die Tech-Transformation im Einzelhandel\">Retail CTO Playbook\u003C\u002Fa>:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Fokus auf modulare Architekturen\u003C\u002Fli>\u003Cli>Vereinheitlichung und Aufbereitung von Daten\u003C\u002Fli>\u003Cli>Investitionen in skalierbare Infrastruktur\u003C\u002Fli>\u003Cli>Strategische Integration von KI\u003C\u002Fli>\u003Cli>Verankerung von Nachhaltigkeit \u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003Cstrong>Neugierig, wie diese Zukunft konkret aussieht? Dann laden Sie jetzt das Zühlke Retail CTO Playbook herunter – dort erfahren Sie, welche Rolle neue Technologien im Einzelhandel des kommenden Jahrzehnts spielen werden.\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>",[360],{"id":361,"name":362},"9","Einzelhandel & Konsumgüter",[364],{"id":365,"name":366},"110","KI",{"processed":368},"\u003Cp>Computer Vision bringt frischen Schwung in den Einzelhandel – aber wie lässt sich der Einsatz von KI in der Videoüberwachung ethisch und technisch sauber gestalten?\u003C\u002Fp>\n",{"timestamp":370},1749556800,[372],{"status":7,"contactName":373,"contactProfession":374,"contactLinkedinUrl":375,"sharedEmail":379,"sharedRefMedia":380},"Kevin Denver","Principal Software Engineering Consultant",{"title":376,"url":377,"internal":378},"","https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fkevin-denver\u002F",false,"Kevin.Denver@zuhlke.com",{"id":381,"sharedMediaLegend":208,"mediaImage":382,"name":394},"171761",{"url":383,"width":384,"height":384,"alt":373,"title":208,"size":385,"mime":226,"variations":208,"authorVariations":386},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002FKevin%20Denver.jpeg",648,86006,[387,390,391,392,393],{"name":388,"url":389,"width":384,"height":384},"FOCAL_POINT11_SMALL","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_1_1_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002FKevin%20Denver.jpeg.webp?itok=JU1NiYRI",{"name":388,"url":389,"width":384,"height":384},{"name":388,"url":389,"width":384,"height":384},{"name":388,"url":389,"width":384,"height":384},{"name":388,"url":389,"width":384,"height":384},"Kevin Denver.jpeg",[396,424,453,492],{"id":397,"path":398,"sharedTeaserTitle":399,"sharedTeaserRefMedia":400,"sharedTaxrefIndustries":418,"sharedTaxrefExpertises":422},"26774","\u002Fde\u002Finsights\u002Fwarum-hypegetriebene-ki-einfuehrung-scheitert-und-was-stattdessen-funktioniert","Warum hypegetriebene KI‑Einführung scheitert",{"id":401,"sharedMediaLegend":208,"mediaImage":402,"name":417},"172433",{"url":403,"width":404,"height":405,"alt":406,"title":208,"size":407,"mime":268,"variations":208,"relatedContentVariations":408},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002FHype_driven_AI.png",1920,1080,"A business professional interacts with dynamic, glowing digital waves symbolising artificial intelligence and human–machine collaboration. 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Der Weg in eine neue Ära der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine",{"id":497,"sharedMediaLegend":208,"mediaImage":498,"name":511},"34830",{"url":499,"width":405,"height":500,"alt":501,"title":208,"size":502,"mime":226,"variations":208,"relatedContentVariations":503},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002Fhybrid-companies.jpg",810,"abstraktes gepixeltes Gesicht aus kleinen Würfeln",148818,[504,506,507,509,510],{"name":229,"url":505,"width":231,"height":232},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_3_2_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fhybrid-companies.jpg.webp?itok=7iE9L1pc",{"name":229,"url":505,"width":231,"height":232},{"name":413,"url":508,"width":405,"height":223},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_3_2_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fhybrid-companies.jpg.webp?itok=V6fQyQ-a",{"name":413,"url":508,"width":405,"height":223},{"name":413,"url":508,"width":405,"height":223},"hybrid-companies.jpg",[513],{"id":514,"name":515},"7","Banken & Finanzdienstleister",[517,518],{"id":365,"name":366},{"id":519,"name":520},"21","Softwareentwicklung"]