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EU AI Act

Eine Entwicklung, welche früher nach entfernter Zukunftsmusik klang, ist heute bereits Realität: Unternehmen nutzen KI für Marketinganalysen, automatisierte Kundenkommunikation, Bewerber:innenauswahl.

BildNichtsdestotrotz hat genau diese schlagartige Neuerung eine wesentliche Frage aufgeworfen: Wo ist die Grenze des Einflusses der KI auf unser Leben – und wer verfügt über die Kontrollposition? Genau an dieser Stelle setzt der EU AI Act an.

Im Zuge des EU AI Act hat die Europäische Union zum ersten Mal ein umfassendes Regelwerk kreiert, welches die Verwendung von KI verbindlich kontrolliert. Im Kontrast zu der Befürchtung vieler, handelt es sich dabei nicht um eine Ausbremsung der Innovation. Im Gegenteil: Die EU verfolgt das Ziel, Vertrauen in KI zu schaffen, indem klare Leitideen und Maßnahmen formuliert werden. Denn nur wenn Nutzer:innen sicher sein können, dass KI-Systeme fair, transparent und sicher arbeiten, wird sich die Technologie nachhaltig und zukunftsorientiert behaupten.

Die Risiko-Bewertung ist entscheidend:

Im Kern des Gesetzes steht ein vergleichsweise leicht verständlicher, aber in der Praxis sehr wirkungsvoller Ansatz: Die KI wird nach ihrem Risiko bewertet. Im Zentrum dieses Ansatzes steht, dass nicht jede KI-Anwendung gleich streng reguliert wird, sondern die Anforderungen davon abhängen, wie stark sie potenziell in das Leben von Menschen eingreift. Ganz oben auf der Skala sind Anwendungen mit einem sogenannten „unzulässigen Risiko“ situiert. Diese sind in der Europäischen Union vollständig verboten. Dazu zählen etwa Systeme, die gezielt menschliches Verhalten manipulieren oder Menschen anhand ihres Verhaltens beurteilen – ein Konzept, welches unter dem Begriff „Social Scoring“ bekannt geworden ist. Die EU zieht hier eine klar definierte Grenze: Technologien, die grundlegende Rechte und Freiheiten gefährden, sollen gar nicht erst genutzt werden.

Deutlich relevanter für die Mehrzahl der Unternehmen ist jedoch die Kategorie der „Hochrisiko-KI“. Hier wird es konkret – und anspruchsvoll. Hochrisiko-Systeme finden sich in einer Vielzahl alltäglicher Geschäftsprozesse wieder: im Kontext der automatisierten Auswahl von Bewerbern, bei Kreditentscheidungen oder in sicherheitskritischen Bereichen wie der Energieversorgung oder im Verkehr. In all diesen Fällen kann eine fehlerhafte oder verzerrte Entscheidung erhebliche Auswirkungen auf uns Menschen haben. Unternehmen, die derartige Systeme verwenden, stehen zukünftig in der Pflicht. Sie müssen nachweisen können, dass ihre KI vertrauenswürdig, zuverlässig, nachvollziehbar und fair arbeitet. Dies bedeutet im Detail: Es braucht ein strukturiertes Risikomanagement, saubere und geeignete Trainingsdaten, eine umfassende Dokumentation, sowie auch Mechanismen, die gewährleisten, dass ein Mensch jederzeit eingreifen kann. KI darf unterstützen – jedoch nicht unkontrolliert entscheiden. Das Vier-Augen-Prinzip ist an dieser Stelle wertvoll und unabdingbar.

Eine weitere elementare Kategorie sind KI-Systeme mit limitiertem Risiko. Hier geht es weniger um strikte Auflagen als vielmehr um Transparenz. Nutzer:innen sollen wissen, wann sie es mit einer Maschine zu tun haben. Wer beispielsweise mit einem Chatbot kommuniziert oder KI-generierte Inhalte konsumiert, muss darüber informiert werden. Diese scheinbar simple Regel hat großen Einfluss, denn sie stärkt das Vertrauen und verhindert Täuschung. Für viele alltägliche Anwendungen bleibt der Aufwand hingegen gering. Systeme mit minimalem Risiko – etwa Spamfilter oder einfache Produktempfehlungen – sind kaum betroffen. Der EU AI Act fokussiert sich bewusst auf die Regionen, in denen tatsächliche absehbare Gefahren bestehen.

Die Verknüpfung zur DSGVO:

Besonders interessant & wissenswert – und für viele Unternehmen herausfordernd – ist das Zusammenspiel mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Denn der EU AI Act steht nicht für sich allein. Sobald personenbezogene Daten im Spiel sind, greifen weiterhin die strengen Vorgaben der DSGVO. Das bedeutet: Unternehmen müssen simultan zwei Regelwerke berücksichtigen. Während der AI Act vor allem die Funktionsweise und Risiken von KI adressiert, schützt die DSGVO die Daten der jeweils betroffenen Personen. In der Praxis führt dies dazu, dass KI-Projekte deutlich sorgfältiger geplant und umgesetzt werden müssen als bisher. Für Unternehmen stellt sich aus diesem Grund nicht mehr die Frage, ob sie sich mit dem EU AI Act auseinandersetzen sollten – sondern vielmehr wie schnell sie es tun. Der erste Schritt ist dabei oft ernüchternd: Viele Organisationen wissen überhaupt nicht, wo die KI bereits eingesetzt wird. Von Marketing-Tools bis hin zu HR-Software stecken heute in einer Vielzahl von Anwendungen KI-Komponenten, die nicht immer direkt erkennbar sind – oder teilweise schlichtweg gar nicht.

Sobald dieser Überblick geschaffen ist, folgt die eigentliche Arbeit. KI-Systeme müssen bewertet, eingeordnet und dokumentiert werden. Prozesse müssen angepasst, Verantwortlichkeiten geklärt und Mitarbeitende sensibilisiert werden. Besonders wichtig ist dabei die Kollaboration unterschiedlicher Bereiche: IT, Datenschutz, Recht und Fachabteilungen müssen enger zusammenrücken als bisher. Trotz all dieser Anforderungen sollte der EU AI Act nicht als Belastung gesehen werden. Er bietet gleichermaßen eine große Chance. Unternehmen, die frühzeitig auf transparente und vertrauenswürdige KI setzen, können sich klar vom Wettbewerb abheben. Vertrauen wird zunehmend zu einem entscheidenden Faktor – nicht nur bei Kunden, sondern auch bei Partnern und Mitarbeitenden.

Der EU AI Act als „roter Faden“:

Darüber hinaus kreiert der EU AI Act etwas, das in der schnelllebigen Welt der Technologie häufig fehlt: Orientierung & eine klare lineare Struktur. Statt im rechtlichen Graubereich zu agieren, erhalten Unternehmen klare Vorgaben, an denen sie sich ausrichten und orientieren können. So werden langfristig Unsicherheiten vermindert und strategische Entscheidungen simplifiziert. Am Ende steht ein grundlegender Wandel von Denkweisen. Künstliche Intelligenz wird nicht mehr nur als Tool betrachtet, welches Effizienz steigen lässt und Kosten erheblich senkt – sie wird als Technologie verstanden, die Verantwortung mit sich bringt. Der EU AI Act macht deutlich: Wer KI verwendet, muss auch die Konsequenzen betrachten. Für Unternehmen bedeutet dies zwar mehr Aufwand – aber auch die Chance, KI bewusst, verantwortungsvoll und zukunftssicher zu verwenden. Und genau darin liegt letztlich die größte Stärke dieses Gesetzes.

Der EU AI Act ist kein Innovationshemmnis, sondern vielmehr ein Vertrauensrahmen für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI.

– Ursula von der Leyen:
„Bei künstlicher Intelligenz gilt: Vertrauen ist gut, Regulierung ist besser.“

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– EU AI Act – Bildungsinstitut Wirtschaft

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Frau Nicole Biermann-Wehmeyer
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Das Bildungsinstitut Wirtschaft ist spezialisiert auf praxisnahe Fortbildungen in den Bereichen

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Medien

BDCG erweitert Leistungsportfolio um Division „Machine Learning & AI Development“

Die BDCG GmbH erweitert ihr Leistungsportfolio um eine neue Division im Bereich Machine Learning & Artificial Intelligence (AI) Development.

BildZug, Schweiz – 30.03.2026

Die BDCG GmbH, eine auf strategische Beratung und Investorenzugang spezialisierte Gesellschaft mit Sitz in Zug, erweitert ihr Leistungsportfolio um eine neue Division im Bereich Machine Learning & Artificial Intelligence (AI) Development.

Mit diesem Schritt reagiert BDCG auf die zunehmende Relevanz von Künstlicher Intelligenz als zentralem Wettbewerbsfaktor in nahezu allen Branchen. Ziel der neuen Division ist es, Unternehmen und Investoren nicht nur strategisch zu begleiten, sondern auch bei der konkreten Entwicklung und Implementierung leistungsfähiger AI-Lösungen zu unterstützen.

Im Fokus stehen insbesondere anwendungsnahe Einsatzbereiche mit unmittelbarem wirtschaftlichem Mehrwert. Dazu zählen unter anderem die Entwicklung von Prognosemodellen für komplexe operative Prozesse, die Optimierung umfangreicher Daten- und Produktlandschaften sowie der Aufbau AI-gestützter Entscheidungs- und Steuerungssysteme.

Die Umsetzung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit einem spezialisierten Team aus Deutschland und Österreich, das von Jona Boeddinghaus geführt wird. Das Team verfügt über umfassende Erfahrung in industriellen, technologischen sowie regulierten Umfeldern und hat bereits Projekte für internationale Industrieunternehmen, Technologieanbieter sowie Institutionen im Gesundheitswesen erfolgreich umgesetzt.

Ein zentrales Merkmal des Ansatzes ist die konsequente Ausrichtung auf messbare Ergebnisse. Die entwickelten Lösungen sind darauf ausgelegt, nicht nur technologisch zu überzeugen, sondern insbesondere auch einen klaren wirtschaftlichen Nutzen zu schaffen. In ausgewählten Formaten wird die Zusammenarbeit daher bewusst ergebnisorientiert strukturiert, bis hin zu Modellen mit erfolgsabhängigen Komponenten.

„Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren maßgeblich darüber entscheiden, wie effizient Unternehmen arbeiten und wie fundiert Investitionsentscheidungen getroffen werden. Unser Anspruch ist es, diese Technologie aus der Theorie in die Praxis zu überführen und echten Mehrwert zu schaffen“, sagt Kay Schmidt, CEO der BDCG GmbH.

Weiter ergänzt Schmidt: „Mit Jona Boeddinghaus und seinem Team verbindet uns eine seit Jahren gewachsene, vertrauensvolle Zusammenarbeit. Die Kombination aus tiefem technischem Know-how und einem klaren Fokus auf umsetzbare Ergebnisse macht diese Partnerschaft besonders wertvoll.“

Mit der neuen Division stärkt BDCG ihre Position als Schnittstelle zwischen Kapital, unternehmerischer Praxis und technologischer Innovation und baut ihr Angebot für bestehende sowie neue Partner gezielt aus.

Weitere Infos unter: www.bdcg.ch

Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:

BDCG GmbH
Herr Kay Schmidt
Dammstrasse 16
6300 Zug
Schweiz

fon ..: 0041766058001
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email : kay.schmidt@bdcg.ch

Die BDCG GmbH mit Sitz in Zug ist eine international tätige Beratungs- und Netzwerkplattform mit Fokus auf strategische Unternehmensentwicklung, Investorenzugang und die Initiierung ausgewählter Partnerschaften. Über ihr Netzwerk aus Unternehmern, Investoren und Family Offices begleitet BDCG Unternehmen bei Wachstum, Finanzierung und Positionierung in anspruchsvollen Märkten.

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Google verteilt kaum noch Besucher:innen – Reformation digitaler Sichtbarkeit?

Die vermehrte Nutzung von KI verändert die Logik digitaler Sichtbarkeit: Weg von reiner Auffindbarkeit über Suchmaschinen – hin zu klarer Positionierung, Ads und eigenständiger Reichweite.

BildLange folgte digitale Sichtbarkeit einer vergleichsweise einfachen Logik:
Wer bei Google gut rankte, erhielt Besucher:innen auf die eigene Website. SEO, relevante Inhalte und Backlinks waren die zentralen Hebel, um Reichweite aufzubauen und Aufmerksamkeit zu generieren.

Aktuell lässt sich jedoch ein deutlicher Wandel beobachten. Neue Funktionen wie AI Overviews – basierend auf generativer KI – verändern das Suchverhalten grundlegend. Informationen werden zunehmend direkt in den Suchergebnissen bereitgestellt, sodass Nutzer:innen häufig keine externe Website mehr aufrufen müssen.

Für Unternehmen und Organisationen bedeutet das:
Sichtbarkeit entsteht nicht mehr automatisch durch gute Rankings allein.

Vielmehr verschiebt sich der Fokus hin zu einer erweiterten Form digitaler Präsenz: Inhalte müssen nicht nur auffindbar sein, sondern auch unmittelbar verständlich, vertrauenswürdig und anschlussfähig. Gleichzeitig gewinnen eigene Kanäle, klare Positionierung und wiedererkennbare Expertise zunehmend an Bedeutung.

Digitale Sichtbarkeit wird damit weniger zu einer rein technischen Disziplin – und stärker zu einer strategischen Aufgabe.

Parallel dazu lässt sich beobachten, dass Google sich zunehmend von einer klassischen Suchmaschine zu einem Antwortsystem entwickelt. Während früher primär eine Liste von Links angezeigt wurde, erscheinen heute immer häufiger KI-generierte Zusammenfassungen direkt über den Suchergebnissen.

Nutzer:innen erhalten Antworten unmittelbar – ohne eine Website öffnen zu müssen.

Die Folge: Ein wachsender Anteil der Suchanfragen endet ohne Klick auf externe Seiten. Aktuelle Studien gehen davon aus, dass bereits über 60 % der Suchen ohne Websitebesuch bleiben.

Für Unternehmen und Organisationen hat das weitreichende Konsequenzen: Inhalte bleiben verstärkt innerhalb der Google-Oberfläche sichtbar. Selbst gut platzierte Seiten verlieren dadurch an Reichweite und an direktem Traffic.

Digitale Sichtbarkeit verschiebt sich damit von der reinen Weiterleitung (Traffic) hin zur Präsenz innerhalb von Plattformökosystemen.

– Verschiebung der Sichtbarkeit – der Weg vom Finden zum Erzeugen –
Somit verändert sich auch die Logik digitaler Sichtbarkeit.

Früher galt:
Wer nach einem Thema suchte, fand relevante Websites.

Heute gilt zunehmend:
Wer nicht aktiv nach einem Thema sucht, wird es digital kaum entdecken.

Sichtbarkeit entsteht deshalb weniger durch passives Gefundenwerden, sondern durch aktive Aufmerksamkeitserzeugung. Websites verbleiben zwar relevant – jedoch sind sie immer seltener der Ort, an dem der erste Kontakt entsteht.

– Der wertvollste Platz im www: Über den Suchergebnissen –
Oberhalb der klassischen Suchergebnisse entsteht derzeit eine neue Ebene digitaler Sichtbarkeit: die KI-basierte Zusammenfassung. Was früher in Form kurzer Snippets oder Infoboxen dargestellt wurde, entwickelt sich zunehmend zu umfassenden, direkt formulierten Antworten.

Diese aggregieren Inhalte aus unterschiedlichen Quellen und stellen sie Nutzer:innen unmittelbar im Suchergebnis zur Verfügung. Aus Nutzersicht bedeutet das eine deutliche Vereinfachung – Informationen sind schneller und ohne zusätzlichen Aufwand verfügbar.

Für Websitebetreiber und Organisationen hat diese Entwicklung jedoch weitreichende Konsequenzen:
Der zentrale Wettbewerb um Aufmerksamkeit verschiebt sich. Der entscheidende Sichtbarkeitsraum liegt nicht mehr ausschließlich innerhalb der Suchergebnisse, sondern zunehmend darüber.

Dort wird vorgeprägt, welche Inhalte überhaupt noch wahrgenommen, eingeordnet und gegebenenfalls weiterverfolgt werden.

Digitale Sichtbarkeit beginnt damit nicht mehr erst beim Klick – sondern bereits bei der Frage, ob und wie Inhalte in diesen vorgelagerten Antwortsystemen erscheinen.

– Organische Sichtbarkeit sinkt – eine Lösung: Werbung –
Wenn organische Klicks zurückgehen, erscheint bezahlte Werbung zunächst als naheliegende Alternative. Über Google Ads lässt sich weiterhin Sichtbarkeit in den Suchergebnissen erzeugen – zielgerichtet und kurzfristig steuerbar.

Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis, dass dieser Ansatz klare Grenzen hat:
Sichtbarkeit muss kontinuierlich eingekauft werden und entfällt unmittelbar, sobald das Budget reduziert oder gestoppt wird. Zudem entsteht über bezahlte Platzierungen in der Regel nur begrenzt Vertrauen bei den Nutzer:innen.

Bezahlte Reichweite kann Aufmerksamkeit erzeugen, ersetzt jedoch keine nachhaltige Glaubwürdigkeit oder langfristige Positionierung.

Sichtbarkeit muss dauerhaft bezahlt werden
Sie endet, sobald das Budget gestoppt wird.
Vertrauen entsteht dadurch kaum.
Bezahlte Reichweite erzeugt Aufmerksamkeit – jedoch selten nachhaltige Glaubwürdigkeit.

– Die Sichtbarkeit ist käuflich –
jedoch nicht das Vertrauen –
An dieser Stelle wird ein zentraler Unterschied sichtbar, der in einer zunehmend KI-geprägten Suchwelt weiter an Bedeutung gewinnt: Glaubwürdigkeit.

Während bezahlte Maßnahmen wie Anzeigen gezielt Reichweite erzeugen können, entsteht Vertrauen vor allem dort, wo Inhalte unabhängig aufgegriffen und eingeordnet werden. Das betrifft insbesondere Formen der Sichtbarkeit, bei denen Dritte über ein Thema, ein Unternehmen oder eine Expertise berichten.

Dazu zählen beispielsweise:

redaktionelle Medienberichte
Fachartikel in spezialisierten Publikationen
Beiträge auf Nachrichtenportalen
Erwähnungen in Blogs oder anderen Online-Medien
In der Kommunikationswissenschaft wird diese Form der Sichtbarkeit als Earned Media bezeichnet. Im Gegensatz zu bezahlter Reichweite basiert sie nicht auf Budget, sondern auf inhaltlicher Relevanz, fachlicher Substanz und öffentlichem Interesse.

Gerade im Kontext von KI-gestützten Suchsystemen gewinnt Earned Media zusätzlich an Bedeutung: Inhalte, die in verschiedenen vertrauenswürdigen Quellen aufgegriffen werden, erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in aggregierten Antworten berücksichtigt zu werden.

Glaubwürdigkeit entsteht somit nicht durch reine Präsenz, sondern durch Resonanz im digitalen Raum.

– Earned Media, Social Media und Blogs auf der Website des Unternehmens –
Im Kontext digitaler Sichtbarkeit ist es sinnvoll, Earned Media klar von eigenen Kanälen wie Blogs oder Social Media zu unterscheiden. Alle drei Formen erfüllen unterschiedliche Funktionen – insbesondere im Hinblick auf Reichweite, Kontrolle und Glaubwürdigkeit.

Earned Media zeichnet sich dadurch aus, dass Inhalte von unabhängigen Dritten aufgegriffen und verbreitet werden – etwa durch Medienberichte, Fachartikel oder Erwähnungen in etablierten Online-Portalen. Der zentrale Vorteil liegt in der hohen Glaubwürdigkeit: Da die Inhalte nicht selbst veröffentlicht, sondern extern eingeordnet werden, entsteht Vertrauen. Gleichzeitig erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, in übergeordneten Systemen – etwa KI-generierten Antworten – berücksichtigt zu werden.

Demgegenüber steht der Blog einer eigenen Website. Dieser bietet vollständige inhaltliche Kontrolle und ermöglicht eine tiefe Darstellung von Themen sowie eine klare Positionierung. Blogs sind ein wichtiger Bestandteil der eigenen Content-Strategie und dienen häufig als Grundlage für Expertise. Allerdings ist ihre Reichweite stark davon abhängig, ob sie aktiv gefunden oder verbreitet werden – beispielsweise über Suchmaschinen oder weitere Kanäle.

Social Media wiederum ermöglicht eine schnelle und direkte Ansprache von Zielgruppen. Inhalte können hier kurzfristig hohe Aufmerksamkeit erzielen und Interaktion fördern. Gleichzeitig ist die Sichtbarkeit stark von Plattform-Algorithmen abhängig und oft weniger nachhaltig. Zudem wird Social Media in vielen Fällen eher als kommunikativ denn als fachlich-verlässlich wahrgenommen.

Zusammenfassend lässt sich festhalten:

Earned Media schafft Vertrauen und externe Validierung
Blogs sichern inhaltliche Tiefe und eigene Expertise
Social Media sorgt für Reichweite und Interaktion
In einer KI-geprägten digitalen Landschaft gewinnen insbesondere jene Inhalte an Bedeutung, die über mehrere dieser Ebenen hinweg sichtbar sind – und dabei sowohl Relevanz als auch Glaubwürdigkeit vereinen.

– Warum wird Pressearbeit wieder wichtig? –

In einer digitalen Umgebung, in der KI-Systeme Inhalte zusammenfassen und eigenständig Antworten generieren, gewinnen etablierte und vertrauenswürdige Quellen deutlich an Bedeutung.

KI-gestützte Systeme greifen bevorzugt auf Inhalte zurück, die bereits als relevant, valide und öffentlich anschlussfähig gelten. Dazu zählen insbesondere redaktionelle Beiträge, Fachartikel sowie Veröffentlichungen in anerkannten Medien.

Für Organisationen ergibt sich daraus ein erweiterter Wirkungszusammenhang:
Wer in solchen Kontexten präsent ist, erreicht nicht nur die jeweilige Leserschaft, sondern erhöht zugleich die Wahrscheinlichkeit, in KI-generierten Antworten berücksichtigt zu werden.

Presse- und Öffentlichkeitsarbeit erhält damit eine zusätzliche Funktion. Sie dient nicht mehr ausschließlich der klassischen externen Kommunikation, sondern wird zugleich zur Grundlage für digitale Antwortsysteme, die Informationen bündeln, bewerten und weiterverarbeiten.

– Sichtbarkeit geschieht nicht mehr aus Zufall –
Lange Zeit wurde Pressearbeit in vielen Organisationen eher situativ betrieben: Veröffentlichungen entstanden anlassbezogen – etwa bei besonderen Ereignissen oder auf Anfrage von Redaktionen.

Im Kontext algorithmisch geprägter Sichtbarkeit verändert sich dieses Verständnis jedoch grundlegend. Sichtbarkeit entsteht heute weniger durch einzelne Maßnahmen, sondern durch Kontinuität und strategische Planung.

Pressearbeit entwickelt sich damit zu einem systematischen Kommunikationsprozess, der mehrere Schritte umfasst:

relevante Themen gezielt identifizieren
Inhalte strategisch aufbereiten
Beziehungen zu Medien und Redaktionen aktiv pflegen
Veröffentlichungen bewusst und wiederkehrend platzieren
Durch diese strukturierte Herangehensweise entsteht eine kontinuierliche Präsenz. Diese wirkt nicht nur in klassischen Medien, sondern entfaltet ihre Wirkung auch in digitalen Systemen, die Inhalte aggregieren, einordnen und weiterverbreiten.

– Kommunikation als Strategie –
Zusammenfassend lässt sich festhalten: Digitale Sichtbarkeit befindet sich aktuell in einem strukturellen Wandel. Klassische Mechanismen wie Rankings, Klicks und Reichweite verlieren nicht ihre Bedeutung – sie werden jedoch durch neue Logiken ergänzt und teilweise ersetzt.

Im Zentrum steht zunehmend die Frage, wie Inhalte nicht nur gefunden, sondern auch eingeordnet, verarbeitet und weiterverwendet werden – sowohl von Menschen als auch von KI-Systemen. Glaubwürdigkeit, inhaltliche Relevanz und strategisch aufgebaute Präsenz gewinnen damit deutlich an Gewicht.

Für Organisationen bedeutet das: Kommunikation muss neu gedacht werden – integrativer, kontinuierlicher und stärker an Wirkung statt nur an Reichweite orientiert.

Genau hier setzt moderne Weiterbildung an. Wer diese Entwicklungen versteht und gezielt für die eigene Positionierung nutzt, schafft nachhaltige Sichtbarkeit in einer sich wandelnden digitalen Landschaft.

Wenn Sie dieses Thema vertiefen und praxisnah für Ihre Organisation umsetzen möchten, bietet das Bildungsinstitut Wirtschaft entsprechende Weiterbildungen und Trainingsformate an. Wir bieten auch Fördermitte für Digitalisierung bei KMUs an.

Schauen Sie sich gerne unsere Homepage für weitere Informationen an: https://bildungsinstitut-wirtschaft.de

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Die Präsentationen werden den Teilnehmern in digitaler Form zur Verfügung gestellt.
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Wirtschaft

Digitale Transformation ohne Blindflug, dank haptischer Datenerfassung mit TimeSpin.

Ohne valide Daten bleibt die KI-Transformation ein Blindflug – warum Unternehmen neue Formen der Datenerfassung brauchen

BildOhne Datenerfassung bleibt die digitale Transformation ein Blindflug.

Warum Unternehmen neue Formen der Datenerfassung brauchen und wie TimeSpin das Problem mit Gamification löst.

Bremen, [18.02.2026] – Künstliche Intelligenz gilt als einer der größten Produktivitätstreiber der kommenden Jahre. Unternehmen investieren Milliarden in Automatisierung, Copiloten und intelligente Assistenzsysteme. Doch eine zentrale Frage bleibt bislang unbeantwortet: _Wie lässt sich der tatsächliche Nutzen dieser digitalen Transformation valide messen?_

In der Praxis fehlt es vielen Organisationen an belastbaren Daten darüber, wie digitale Arbeit wirklich entsteht. Klassische Zeiterfassungssysteme messen Anwesenheit, Klicks oder App-Nutzung, aber nicht den tatsächlichen Wertschöpfungsprozess. Gerade bei KI-gestützter Arbeit verläuft dieser jedoch schrittweise:

Ergebnisse werden erzeugt, verworfen, überarbeitet, mit Kolleginnen und Kollegen diskutiert und erneut angepasst. Produktivität entsteht nicht linear, sondern in Schleifen.

„Die Wirtschaft versucht, hochkomplexe kognitive Arbeit mit Werkzeugen aus dem Industriezeitalter zu messen“, sagt Dennis Urban, Head of Sales von TimeSpin. „Digitale Arbeit ist nicht mehr einfach nur Zeit vor dem Bildschirm. Sie ist Denken, Entscheiden, Schrittweise weiter kommen und genau das entzieht sich rein digitalen Messsystemen.“

Ein zentrales Problem: Ohne valide Daten bleibt die Bewertung von KI-Investitionen unscharf. Unternehmen wissen oft nicht, ob neue Tools tatsächlich Effizienz steigern oder lediglich Arbeitsprozesse verschieben. Gleichzeitig steigt der Druck auf Mitarbeitende, ihre Produktivität nachzuweisen, ohne dass es dafür geeignete Instrumente gibt.

TimeSpin setzt genau an diesem Punkt an und begründet eine neue Kategorie:

Haptische Datenerfassung für digitale Wertschöpfung.

Statt Prozesse ausschließlich digital zu überwachen, erfasst TimeSpin Arbeitsaktivitäten über ein physisches, haptisches Interface. Mitarbeitende markieren bewusst, womit sie sich gerade beschäftigen – unabhängig davon, ob sie mit KI arbeiten, Konzepte entwickeln, Ergebnisse prüfen oder im Austausch mit anderen stehen.

Der Unterschied ist grundlegend: Nicht das System „beobachtet“ die Arbeit, sondern der Mensch selbst wird Teil der Datenerfassung. Dadurch entstehen erstmals strukturierte, valide Daten über kognitive Arbeit ohne invasive Überwachung, ohne Screenshots, ohne algorithmische Mutmaßungen.

Für Unternehmen eröffnet sich damit eine neue Perspektive auf Performance:

Welche Tätigkeiten erzeugen tatsächlich Wert?

Wo entstehen Reibungsverluste im KI-Einsatz?

Wie verändern sich Arbeitsmuster durch Automatisierung?

Gleichzeitig profitieren Mitarbeitende: Sie behalten die Kontrolle über ihre Daten, reflektieren ihr eigenes Arbeiten und erleben Zeiterfassung nicht mehr als Kontrollinstrument, sondern als Selbststeuerungswerkzeug.

„Wenn wir KI ernsthaft in Unternehmen integrieren wollen, brauchen wir neue Messmodelle“, so Urban. „Ohne haptische, menschenzentrierte Datenerfassung bleibt die digitale Transformation ein Blindflug – teuer, intransparent und schwer steuerbar.“

TimeSpin versteht sich dabei nicht als weiteres Tool im bestehenden Software-Stack, sondern als Fundament für eine neue Form von Arbeitsintelligenz: valide Daten über digitale Wertschöpfung, erzeugt durch den Menschen selbst.

Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:

TimesSpin GmbH
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28237 Bremen
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Über TimeSpin:
TimeSpin ist ein innovatives System zur haptischen Datenerfassung für digitale Arbeit. Mit einem physischen Interface ermöglicht TimeSpin die strukturierte Erfassung von Tätigkeiten in Wissensarbeit, KI-gestützten Prozessen und hybriden Arbeitsmodellen. Ziel ist es, Unternehmen und Mitarbeitenden erstmals valide, menschenzentrierte Daten über digitale Wertschöpfung zur Verfügung zu stellen.

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Human-AI Interaction Time (HAIT): Der neue Standard zur Messung von KI-gestützter Wirtschaftlichkeit.

Zwischen Prompt und Entscheidung entsteht Arbeit. Human-AI Interaction Time. Die neue Zeit der Wertschöpfung sichtbar machen mit TimeSpin.

BildDas TimeSpin Zeit und Aufgaben Erfassungs-System macht erstmals sichtbar, wie viel menschliche Arbeitszeit wirklich in KI-gestützten Prozessen steckt.

Dazu schafft es eine neue Grundlage für Steuerung, Kalkulation und Rentabilitätsbewertung von KI-Einsatz

Bremen, 6. Februar 2026

Künstliche Intelligenz ist in Unternehmen angekommen. Strategiepapiere, Präsentationen, Analysen, Software-Entwürfe, Marketingtexte und Entscheidungsgrundlagen entstehen heute zunehmend in Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Doch während der technologische Fortschritt rasant ist, fehlt Unternehmen bislang ein zentrales Element:

Eine belastbare Messgröße für den tatsächlichen menschlichen Zeit- und Entscheidungsaufwand im Umgang mit KI.

Mit Human-AI Interaction Time (HAIT) wird nun ein neuer, klar definierter Begriff eingeführt, der genau diese Lücke schließt und das Potenzial hat, sich als Standardbegriff für KI-gestützte Wissensarbeit zu etablieren.

Die blinde Stelle moderner Unternehmen: KI-Arbeit ohne Messbarkeit

CEO, Unternehmer:innen und Controller stehen heute vor einem strukturellen Problem:
KI wird eingesetzt doch ihr wirtschaftlicher Nutzen lässt sich nur schwer bewerten.

Wie viel Arbeitszeit fließt tatsächlich in KI-Interaktionen?

Welche Rollen und Abteilungen nutzen KI produktiv bzw. wo entsteht nur zusätzlicher Aufwand?

Führt KI wirklich zu Effizienzgewinnen oder lediglich zu einer Verlagerung von Arbeit?

Ist der KI-Einsatz rentabel, skalierbar und steuerbar?

Klassische Zeitmodelle wie Projektzeiten, Buchungszeiten oder Anwesenheitsmodelle greifen hier nicht mehr. Die entscheidende Arbeit findet zwischen den Systemen statt: im Prompting, im Prüfen, im Korrigieren, im Entscheiden.

Genau diese Zeit war bisher unsichtbar.

Was ist Human-AI Interaction Time (HAIT)?

Human-AI Interaction Time (HAIT) bezeichnet die Zeit, in der Menschen aktiv mit KI-Systemen arbeiten, um Ergebnisse zu erzeugen, zu bewerten, zu iterieren und Entscheidungen darauf aufzubauen.

HAIT umfasst unter anderem:

das Formulieren und Anpassen von Prompts

das Prüfen, Bewerten und Korrigieren von KI-Ergebnissen

das Treffen fachlicher, strategischer oder wirtschaftlicher Entscheidungen auf Basis von KI-Outputs

iterative Schleifen zwischen Mensch und KI

HAIT ist damit keine klassische Arbeitszeit, sondern eine neue Kategorie kognitiver Wertschöpfung, die im KI-Zeitalter zentral wird.

Warum HAIT für CEOs, Unternehmer:innen und Controller entscheidend ist

Für die Unternehmensführung ist HAIT mehr als ein theoretisches Konzept – es ist ein Steuerungsinstrument.

1. Wirtschaftlichkeit von KI bewerten
Nur wer weiß, wie viel menschliche Interaktionszeit KI tatsächlich bindet, kann beurteilen, ob ein KI-Einsatz effizient, überdimensioniert oder wirtschaftlich sinnvoll ist.

2. Produktivität realistisch messen
KI spart nicht automatisch Zeit. HAIT macht sichtbar, wo Produktivität steigt und wo neue Aufwände entstehen.

3. Fundierte Investitionsentscheidungen treffen
HAIT schafft erstmals eine Grundlage, um KI-Tools, Lizenzen und Integrationen betriebswirtschaftlich zu bewerten, nicht nach Bauchgefühl, sondern nach realem Zeiteinsatz.

4. Neue Arbeitsrealität korrekt abbilden
Wissensarbeit verändert sich strukturell. HAIT liefert die Sprache, um diese Realität im Management, Controlling und Reporting korrekt zu beschreiben.

TimeSpin: KI-Arbeitsprozesse erstmals sichtbar und kalkulierbar machen

TimeSpin ist das erste System, das Human-AI Interaction Time praktisch erfassbar macht ohne Überwachung, ohne Tracking einzelner Inhalte, sondern durch bewusstes Markieren realer Interaktionsphasen. Ein Würfeldreh und der Zeiteinsatz wird abgegrenzt.

Damit schafft TimeSpin:

Transparenz über KI-gestützte Arbeitsprozesse

eine neue Datenbasis für Kosten- und Leistungsrechnung

Vergleichbarkeit zwischen Aufgaben, Rollen und Organisationseinheiten

eine Grundlage für die Rentabilitätsprüfung von KI-Einsatz

Zum ersten Mal können Unternehmen beantworten:

_Wie viel menschliche Zeit investieren wir tatsächlich, um KI produktiv zu nutzen – und was bringt uns das wirtschaftlich?_

HAIT als neuer Management-Begriff im KI-Zeitalter

Human-AI Interaction Time ist mehr als eine Kennzahl.
Es ist ein neues Denkmodell für Arbeit, Produktivität und Wertschöpfung im Zusammenspiel von Mensch und Maschine.

So wie Begriffe wie _Projektzeit_, _Billable Hours_ oder _Produktivzeit_ frühere Arbeitswelten geprägt haben, wird HAIT zum Referenzbegriff für die KI-basierte Wissensarbeit der Zukunft.

Unternehmen, die KI strategisch einsetzen wollen, benötigen nicht nur Technologie – sondern Messbarkeit, Steuerbarkeit und Wirtschaftlichkeit.

HAIT liefert dafür die Sprache.
TimeSpin liefert dafür das System.

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TimeSpin entwickelt innovative Lösungen zur Erfassung und Analyse moderner Arbeitszeitmodelle. Der Fokus liegt auch auf der Sichtbarmachung kognitiver Arbeit im KI-Zeitalter als Grundlage für bessere Entscheidungen, transparente Steuerung und nachhaltige Produktivität.

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