Five1 GmbH

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FIVE1 ist eine „Beratungsboutique" für SAP Business Intelligence. Wir sind Experten für Datawarehousing, (Predictive) Analytics und Frontendtechnologie.

14/06/2026

KI im Beratungsalltag: Was wirklich schon funktioniert

Wie nutzen Beratungsunternehmen KI eigentlich selbst?

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, wo KI bei Five1 bereits heute im Alltag eingesetzt wird: in der Dokumentation, im Coding, im Marketing, im Sales und beim internen Wissensmanagement.

Dabei geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, wiederkehrende Aufgaben zu vereinfachen, Informationen schneller verfügbar zu machen und Arbeit effizienter zu organisieren.

Ein Beispiel: Statt sich durch lange SharePoint-Strukturen zu klicken, kann ein interner Chatbot direkt die passenden Unterlagen auffindbar machen. Auch bei Zusammenfassungen, Prozessdokumentation, Code-Unterstützung und Content-Erstellung schafft KI konkrete Entlastung.

Gleichzeitig bleibt klar: KI ersetzt keine Beratungskompetenz. Sie wird dann wertvoll, wenn Menschen wissen, wie sie die Technologie sinnvoll einsetzen und fachlich einordnen.

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12/06/2026

Big Data war nur der Anfang: Jetzt geht es um echten Nutzen

Was bedeutet Big Data eigentlich konkret für Unternehmen?

Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren über Big Data gesprochen. Doch irgendwann stellt sich die entscheidende Frage: Geht es wirklich darum, einfach nur mehr Daten zu haben? Oder geht es darum, mit den vorhandenen Daten sinnvoll zu arbeiten?

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum Big Data als Begriff oft zu abstrakt bleibt und wie daraus bei Five1 zwei konkrete Kompetenzbereiche entstanden sind: Cloud Data Architecture und Data Science.

Denn die eigentliche Herausforderung liegt nicht darin, möglichst viele Daten zu sammeln. Es geht darum, unterschiedliche Datenquellen zusammenzubringen, Massendaten und unstrukturierte Daten nutzbar zu machen und daraus konkrete Mehrwerte für das Business zu schaffen.

Gerade mit Blick auf AI Readiness ist das entscheidend: KI braucht eine stabile Datenbasis, eine passende Architektur und ein klares Verständnis dafür, welche Daten wirklich relevant sind.

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10/06/2026

SAP BDC ist mehr als ein Upgrade

Die SAP Business Data Cloud ist nicht einfach nur das nächste technische Upgrade.

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum SAP BDC für Unternehmen eine echte Chance ist, die Arbeit mit SAP-Daten grundlegend neu zu denken.

Es geht nicht nur darum, ein neues System einzuführen oder rechtzeitig aus alten Supportzyklen herauszukommen. Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn Unternehmen diesen Moment nutzen, um bestehende Strukturen zu hinterfragen, alte Ansätze loszulassen und ihre Datenarchitektur strategisch neu aufzustellen.

Gerade im Zusammenspiel mit Technologien wie Databricks entstehen Möglichkeiten, die vor kurzer Zeit in dieser Form noch nicht realistisch waren. Für Unternehmen bedeutet das: SAP-Daten können flexibler, integrierter und wertschöpfender genutzt werden.

Die zentrale Frage lautet also nicht nur: „Wie migrieren wir?“
Sondern: „Wie wollen wir künftig mit unseren SAP-Daten arbeiten?“

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08/06/2026

Warum Fachbereiche in Datenprojekten wichtiger werden

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum in Datenprojekten immer häufiger Power User und Fachbereiche aktiv eingebunden sind. Und genau das ist ein wichtiger Schritt: Denn am Ende geht es nicht nur darum, technische Systeme aufzubauen, sondern echten Geschäftserfolg aus Daten zu generieren.

IT bleibt dabei ein entscheidender Enabler. Aber der Business Value entsteht dort, wo Menschen mit tiefem fachlichem Verständnis Daten interpretieren, Prozesse verstehen und konkrete Entscheidungen ableiten können.

Moderne Datenplattformen und Ansätze wie die SAP Business Data Cloud verändern deshalb auch die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereich. Fachbereiche werden stärker Teil der Wertschöpfungskette, verstehen Datenstrukturen besser und können aktiver daran mitwirken, aus Daten echte Mehrwerte zu schaffen.

Das Ergebnis: weniger reine Datenkonsumenten, mehr datenkompetente Fachbereiche und ein deutlich tieferes Verständnis für Prozesse, Strukturen und Zusammenhänge.

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06/06/2026

Warum automatisierter Datenzugriff ein Gamechanger ist

Datenarbeit scheitert oft nicht an der Idee, sondern am Zugriff auf die Daten.

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum manuelle Datenbereitstellung, Flat File Uploads und nicht automatisierte Prozesse in vielen Unternehmen lange ein echter Bremsklotz waren. Wer erst aufwendig Daten exportieren, bereinigen, hochladen und weiterverarbeiten muss, verliert Geschwindigkeit, Motivation und oft auch den fachlichen Fokus.

Mit modernen Datenplattformen und Konzepten wie der SAP Business Data Cloud verändert sich genau das. Daten können automatisierter, prozessualer und direkter nutzbar gemacht werden. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten, auch im Fachbereich schneller erste Use Cases umzusetzen.

Besonders spannend: Power User müssen nicht immer auf ein großes Projekt warten, um erste Erfahrungen zu sammeln. Wenn die passenden Daten verfügbar sind, können erste Prototypen, Analysen oder Data Science Ansätze deutlich schneller entstehen.

Das verändert die Arbeit mit Daten grundlegend: weniger manueller Aufwand, kleinere Einstiegshürden und mehr Geschwindigkeit auf dem Weg zum ersten echten Mehrwert.

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04/06/2026

Datenmanipulation: Das unterschätzte Risiko bei KI

Was passiert, wenn die Daten manipuliert werden, auf denen eine KI arbeitet?

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir über ein Risiko, das im Alltag oft unterschätzt wird: Datenmanipulation in KI-Systemen. Denn wenn Unternehmen KI-Ergebnisse zunehmend als Entscheidungsgrundlage nutzen, können manipulierte, fehlerhafte oder verzerrte Daten erhebliche Auswirkungen haben.

Gerade weil KI-Systeme oft sehr überzeugend wirken, ist es für Anwenderinnen und Anwender nicht immer leicht zu erkennen, ob eine Antwort plausibel ist oder auf einer fehlerhaften Datenbasis beruht. Technische Sicherheitsmechanismen, Plausibilitätschecks und Kontrollprozesse sind wichtig. Aber genauso wichtig ist es, Mitarbeitende für diese Risiken zu sensibilisieren.

Die zentrale Frage lautet also: Wie können Unternehmen KI so einsetzen, dass Nutzerinnen und Nutzer die Technologie produktiv verwenden, ohne Risiken wie Datenmanipulation, falsche Ergebnisse oder blinde Technologiegläubigkeit zu unterschätzen?

KI-Sicherheit beginnt nicht erst bei der Technologie. Sie beginnt auch beim Verständnis dafür, wo KI anfällig ist und wie Menschen Ergebnisse kritisch einordnen können.

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02/06/2026

Der EU AI Act als Chance statt Bremse

Ist der EU AI Act wirklich nur eine zusätzliche Hürde für Unternehmen?

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum Regulierung nicht automatisch als Innovationsbremse verstanden werden sollte. Gerade bei KI-Projekten kann der EU AI Act auch Orientierung geben: Welche Risiken müssen mitgedacht werden? Welche Anforderungen gelten für robuste und sichere Systeme? Und wie lassen sich KI Use Cases so gestalten, dass sie technisch, fachlich und regulatorisch tragfähig sind?

Besonders spannend ist der Blick aus Entwicklerperspektive: Vorgaben wie Robustheit, Cybersicherheit und Risikomanagement können als Guardrails verstanden werden. Sie helfen Unternehmen dabei, wichtige Fragen von Anfang an mitzudenken, statt sie erst später mühsam nachzuziehen.

Der EU AI Act ist damit nicht nur eine Sammlung von Pflichten. Richtig genutzt kann er auch eine Art Leitfaden sein, um KI Use Cases sicherer, strukturierter und nachhaltiger zu entwickeln.

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31/05/2026

KI, Datensicherheit und Europa: Was Unternehmen jetzt tun sollten

Sollten Unternehmen bei KI erstmal abwarten, bis es sichere europäische Standards, eigene Plattformen oder klare Marktführer gibt?

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum Abwarten selten die richtige Strategie ist. Natürlich gibt es berechtigte Fragen rund um Datenschutz, Datensicherheit, Abhängigkeiten und den Einsatz internationaler KI-Plattformen. Aber daraus sollte keine grundsätzliche Verweigerungshaltung entstehen.

Denn wer mit KI arbeiten möchte, muss die Werkzeuge nutzen, die heute verfügbar sind. Entscheidend ist nicht, alles unkritisch einzusetzen, sondern die richtigen Rahmenbedingungen zu schaffen: Welche Daten dürfen genutzt werden? Welche Risiken bestehen? Welche Sicherheitsanforderungen gelten? Und wo braucht es technische oder organisatorische Schutzmaßnahmen?

KI sicher einzusetzen bedeutet also nicht, gar nichts zu tun. Es bedeutet, bewusst zu entscheiden, welche Tools, Architekturen und Betriebsmodelle zum eigenen Unternehmen passen.

Kurz gesagt: Abwarten ist keine KI-Strategie. Wer Zukunft gestalten will, muss sich mit den Möglichkeiten und Fallstricken aktiv auseinandersetzen.

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29/05/2026

Die beste Datenplattform bringt nichts ohne klares Ziel

Was wollen wir mit unseren Daten eigentlich erreichen?

Diese Frage klingt einfach, wird aber in vielen Daten- und KI-Projekten zu spät gestellt. Oft geht es schnell um Plattformen, Tools und Technologien. Doch die beste Datenplattform bringt wenig, wenn nicht klar ist, welchem Ziel sie dienen soll.

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum Unternehmen zuerst verstehen müssen, welchen Wert sie aus ihren Daten generieren wollen. Erst daraus ergibt sich, welche Architektur, welche Tools und welche technischen Voraussetzungen sinnvoll sind.

Denn: Ein System ist immer nur so gut wie die Idee, der es folgt.

Wer Daten und KI erfolgreich nutzen möchte, sollte sich deshalb nicht nur mit neuen Technologien beschäftigen, sondern auch mit der eigenen Basisarbeit: Datenqualität, Datenverfügbarkeit, Governance, Architektur und klaren fachlichen Zielen.

Oder anders gesagt: Keiner räumt gerne den Keller auf. Aber manchmal muss es sein, damit Neues entstehen kann.

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27/05/2026

Warum KI eine belastbare Datenplattform braucht

Welche Datenplattform brauchen Unternehmen, um darauf wirklich tragfähige AI Use Cases aufzubauen?

In diesem Ausschnitt aus AI or Die sprechen wir darüber, warum die Wahl der Plattform allein nicht ausreicht. Entscheidend ist, wie das Fundament aufgebaut ist.

Eine Datenplattform für KI muss resilient sein, also auch bei Lastspitzen oder Teilausfällen stabil funktionieren. Denn KI kann im operativen Einsatz nur dann Mehrwert liefern, wenn die benötigten Daten zuverlässig verfügbar sind.

Gleichzeitig ist das kein rein technisches Thema. Fragen wie Datenverfügbarkeit, Betriebsregeln und Verantwortlichkeiten hängen eng mit Data Governance zusammen. Unternehmen müssen also nicht nur klären, welche Plattform sie nutzen, sondern auch, welche Regeln und Strukturen für den Betrieb gelten.

Ein weiterer entscheidender Punkt ist Performance. Wenn eine KI-Lösung zu langsam ist oder Ergebnisse nicht in akzeptabler Zeit liefert, verliert sie für Nutzer schnell an Relevanz.

Kurz gesagt: Wer AI Use Cases erfolgreich umsetzen möchte, braucht eine belastbare, performante und gut gesteuerte Datenplattform.

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Adresse

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Heidelberg
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Dienstag 08:30 - 17:00
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