{"id":121402,"date":"2026-09-07T13:21:37","date_gmt":"2026-09-07T13:21:37","guid":{"rendered":"https:\/\/wwwstg.board.com\/resources\/ititititi-test-fix-video-player-in-scroll-content"},"modified":"2026-09-17T09:34:12","modified_gmt":"2026-09-17T09:34:12","slug":"ititititi-test-fix-video-player-in-scroll-content","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/wwwstg.board.com\/it\/risorse\/ititititi-test-fix-video-player-in-scroll-content","title":{"rendered":"ITITITITI test fix video player in scroll content"},"content":{"rendered":"\n\n\t\n\t
\n\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\n

Wie KI-Agenten Prozesse in Finance und Logistik revolutionieren<\/h1>\n\n\n\n

Podcast mit BARC<\/p>\n\n\n\n\n\t\t\t\t\t\t

\n\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/section>\n\n\n
\n
\n\n
\n
\n \n
\n \t
\n\t\t\n\n

Wie k\u00f6nnen KI-Agenten Planungs-, Finance- und Supply-Chain-Prozesse wirklich verbessern? Dar\u00fcber spricht Bj\u00f6rn Stauss, Country Manager DACH bei Board, im BARC Data & AI Culture Podcast mit Dr. Carsten Bange. <\/p>\n\n\n\n

Im Gespr\u00e4ch wird deutlich: KI ist in vielen Unternehmen l\u00e4ngst mehr als ein Experiment. Gerade in der DACH-Region w\u00e4chst der Bedarf, aus ersten Pilotprojekten konkrete, messbare Anwendungen zu machen. Im Fokus stehen dabei nicht abstrakte Zukunftsvisionen, sondern reale Herausforderungen: volatile M\u00e4rkte, steigender Effizienzdruck, knappe Ressourcen und der Wunsch, schneller und fundierter zu entscheiden. <\/p>\n\n\n\n

Von der Analyse zur Aktion<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

W\u00e4hrend fr\u00fchere KI-Anwendungen vor allem Informationen gesucht, Abweichungen erkannt oder Analysen unterst\u00fctzt haben, gehen KI-Agenten einen Schritt weiter. Sie k\u00f6nnen Prozesse aktiv begleiten, Empfehlungen geben und Aufgaben ausf\u00fchren: etwa Planungswerte vorschlagen, Szenarien vergleichen, Forecasts automatisieren oder Auff\u00e4lligkeiten in Finanz- und Konsolidierungsprozessen sichtbar machen. <\/p>\n\n\n\n

Bj\u00f6rn Stauss beschreibt KI-Agenten als eine neue Form der Interaktion: Fachanwender k\u00f6nnen in nat\u00fcrlicher Sprache Fragen stellen, Parameter ver\u00e4ndern und unterschiedliche Szenarien direkt miteinander vergleichen. So entsteht mehr Zeit f\u00fcr das, worauf es wirklich ankommt: bessere Entscheidungen. <\/p>\n\n\n\n

Schneller planen, flexibler reagieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein zentrales Thema im Podcast ist die Geschwindigkeit. In einem Praxisbeispiel spricht Bj\u00f6rn Stauss dar\u00fcber, wie ein Forecast-Prozess, der zuvor mit hohem manuellem Aufwand mehrere Monate dauerte, durch den Einsatz von Agents, Board Foresight und Board Signals auf wenige Tage oder sogar Stunden verk\u00fcrzt werden konnte. <\/p>\n\n\n\n

Der Vorteil liegt nicht nur in der Zeitersparnis. Wenn Forecasts schneller verf\u00fcgbar und leichter anpassbar sind, k\u00f6nnen Unternehmen auf neue Entwicklungen deutlich flexibler reagieren. Gerade in volatilen M\u00e4rkten wird das zu einem echten Wettbewerbsvorteil. <\/p>\n\n\n\n

KI braucht Kontext, Governance und Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der Podcast macht auch klar: KI-Agenten entfalten ihren Wert nicht isoliert. Entscheidend ist, dass sie im richtigen Unternehmenskontext arbeiten, relevante interne und externe Signale ber\u00fccksichtigen und innerhalb klarer Governance- und Sicherheitsrichtlinien eingesetzt werden. <\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Finanz- und Planungsteams ist besonders wichtig, dass Ergebnisse nachvollziehbar, validierbar und auditierbar bleiben. Board setzt deshalb auf KI-Funktionen, die in die Plattform eingebettet sind und Gesch\u00e4ftslogik, Datenmodelle, Prozesse und Sicherheitsstrukturen ber\u00fccksichtigen. <\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig bleibt Datenqualit\u00e4t ein zentraler Erfolgsfaktor. KI kann helfen, Inkonsistenzen sichtbar zu machen und Verbesserungen anzusto\u00dfen. Sie ersetzt jedoch nicht die grundlegende Arbeit an sauberen Daten, klaren Prozessen und verl\u00e4sslichen Strukturen. <\/p>\n\n\n\n

Der pragmatische Einstieg: Use Case identifizieren, testen, messen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Statt mit einem gro\u00dfen, abstrakten KI-Projekt zu starten, empfiehlt Bj\u00f6rn Stauss einen pragmatischen Ansatz: konkrete Prozesse identifizieren, bestehende Use Cases pr\u00fcfen und manuelle Abl\u00e4ufe parallel zu agentenbasierten Prozessen testen. So l\u00e4sst sich schnell erkennen, wo der gr\u00f6\u00dfte Hebel liegt: bei Geschwindigkeit, Qualit\u00e4t, Kosten oder Effektivit\u00e4t. <\/p>\n\n\n\n

H\u00f6ren Sie jetzt die Podcastfolge und erfahren Sie, wie KI-Agenten Unternehmen dabei unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, Planung und Entscheidungsprozesse neu zu denken.<\/p>\n\n\n\t<\/div>\n\n

\n \t
\n\t\t\n\n

Podcast anh\u00f6ren<\/h4>\n\n\n
\n\n\t\t\t
\n\t\t\t