Als OpenAI mit „Atlas“ seinen neuen, auf ChatGPT basierenden Browser vorstellte, brachte das Unternehmen nicht einfach nur ein weiteres Produkt auf den Markt. Es öffnete eine Tür, die in die nächste Ära der Mensch-Computer-Interaktion und damit zwangsläufig auch in eine neue Dimension der Werbung führt.
Die meisten Unternehmen sind noch nicht bereit, ihren data-Stack aus der Dashboard-Ära durch einen AI-Stack zu ersetzen. Der aktuelle „State of Data & Analytics“-Bericht von Salesforce zeigt, dass 84% der data- und Analytics-Verantwortlichen angeben, ihre Strategien müssten grundlegend überarbeitet werden, bevor ihre AI-Ziele erfolgreich umgesetzt werden können. Die Führungskräfte schätzen, dass 261 % ihrer data-Daten unzuverlässig sind, nur 431 % geben an, über formelle data governance-Frameworks zu verfügen, und rund 501 % sind nicht zuversichtlich, zeitnahe Erkenntnisse generieren und bereitstellen zu können. Gleichzeitig glauben 70 % der Befragten, dass die wertvollsten Erkenntnisse in unstrukturierten Daten verborgen sind. Die Schlussfolgerung ist klar: Das Hindernis ist nicht der Enthusiasmus, sondern die Grundlage, und diese Grundlage muss sich ändern, bevor agentenbasierte Systeme skaliert werden können.
Einzelhändler agieren in einem wettbewerbsintensiven und dynamischen Umfeld und stehen vor Herausforderungen, die von Preissensibilität bis hin zu komplexer Logistik reichen. Um erfolgreich zu sein, müssen sie innovative Lösungen einsetzen, die ihre Abläufe optimieren und die Kundenzufriedenheit steigern. Dieser Artikel untersucht, wie AI-Agenten – autonome Systeme, die beobachten, Schlussfolgerungen ziehen und handeln – den Einzelhandel neu definieren und die Branche auf die nächste Stufe der Wettbewerbsfähigkeit bringen.
For two decades, Master Data Management (MDM) gave organizations a single source of truth for customers, products, and suppliers so analytics and operations could run on clean, governed data.
When a leading global commodity trading company sought to accelerate its AI transformation, it turned to Artefact to turn potential into measurable performance. The goal was to make generative AI a daily productivity tool across departments while ensuring robust governance, compliance, and lasting cultural change.
Every decade or so, the way companies organize themselves quietly changes – not through grand announcements, but through a series of accumulated decisions that suddenly reveal a new pattern. We saw it with digital transformation in the 2000s, when data and connectivity became the fabric of the modern enterprise. Then came the agile revolution, which redefined how teams collaborate, iterate, and deliver value. Each shift didn’t just alter tools or processes—it changed what we believed possible about work itself.
At Artefact, we have designed a proven methodology to help corporations move from exploration to sustainable impact. This article explains the journey, the challenges, and the pragmatic steps to success.
How can organizations move from experimentation to true scale with generative and agentic AI? Over the past two years, many companies have launched promising pilots only to hit a wall when trying to operationalize them. The difficulty isn’t accessing technology anymore. Today, the challenge lies in scaling AI responsibly and effectively across the organization. To do that, companies must look beyond individual use cases and focus instead on holistic transformation. There are four critical dimensions that determine success: Processes, People, Platform, and Position: the 4Ps of Agentics.
Many industries sell into highly fragmented ecosystems composed of thousands of small, independent outlets spread across cities and regions - whether it is a global beverage company supplying high-end F&B venues or a local bank selling EDC terminals to micro-SMEs in an emerging market.
