New Work: Zufriedene Mitarbeiter bedeuten auch zufriedene Kunden

New Work zufriedene Mitarbeiter high five
Quelle: pixabay

Ob Arbeiten 4.0 oder New Work – die Art und Weise, wie attraktives und erfolgreiches Arbeiten im Digitalzeitalter aussehen sollte, gehört nach wie vor zu DEN Trendthemen. Dabei geht es nicht nur darum, wie man als Unternehmen dem Innovationsdruck Stand hält, sondern auch darum, wie man mithilfe der richtigen Unternehmenskultur dafür sorgt, dass alle Beteiligten, gerne und gut arbeiten. Sei es eine Frage der Zeit, der passenden Tools oder der richtigen Räume.

Diese Verbindung von Mensch, Raum und Technologie bildet die Grundlage, um aus Trends Innovationen zu machen, um für Mehrwerte auf Business- wie auf Nutzerseite zu sorgen. Und Nutzer – das sind nicht nur die Kunden, Partner und Lieferanten, das sind vor allem auch die eigenen Mitarbeiter. Was es braucht, um aus »hätte, würde, könnte« auch erfolgreiche Unternehmenspraxis zu machen und welche Organisations- und Teamkonzepte sich dabei vermehrt durchsetzen, möchten wir heute kurz vorstellen.

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Der Staat als digitale Plattform – Use Cases Estland und Singapur

Bürokratie in der Cloud Grafik Trendbuch Digitale DNA
Quelle: dotSource

Schon beim Gedanken an »deutsche Bürokratie« ist man schnell genervt. Ganz zu schweigen von der Langsamkeit und der Komplexität, die einen erwarten, wenn man sich mit ihr auseinandersetzt. Doch das muss nicht sein. Digitalisierung kann
erheblich dazu beitragen, dass Bürokratie niemanden mehr anstrengt.

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Data-Thinking als Werkzeug für KI-Innovation

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Quelle: iStock

Daten erzeugen Wissen und Wissen ist Macht. Das Thema Big Data ist inzwischen in den meisten Unternehmen angekommen. Daten zu sammeln ist längst Standard. Ganz gleich ob Bestellhistorien, demographische Daten, Retourenquoten oder Marktpreise – Was man hat, das hat man! Was fehlt, ist allerdings ein konkretes Ziel zur Weiterverwendung der gesammelten Daten.

In der lobenswerten Absicht, die neuesten Technologien auch gleich umzusetzen, werden KI-Anwendungsfälle dann auf Basis der gesammelten Daten regelrecht konstruiert, ohne einen tatsächlichen Nutzen zu bringen. Schnell werden Klagen über mangelnde Datenqualität laut. In der Konsequenz verursacht das zuvor noch so hochgelobte KI-Projekt vor allem Kosten. Doch kann man lernen, Daten so zu nutzen, dass sie interne Kosten senken oder gar mehr Umsatz bringen?

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