Warum eine Applikationslandschaft mit weniger Systemen oft mehr leistet
ERP, CRM, HR und Payroll wachsen schnell zu komplexen Landschaften. Warum das gesamte Applikationsportfolio regelmässig hinterfragt werden sollte.
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Praxiswissen statt Buzzwords.
Im MJD Advisory Knowledge Hub teile ich Erfahrungen, Modelle und klare Standpunkte zu AI Readiness, Systemintegration, Business Applications, Projektführung und Operational Excellence.
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Warum die schnellsten Projekte oft die sind, die langsam gestartet sind
Viele Transformationsprojekte starten zu schnell. Warum klare Rollen, Entscheidungswege und Abhängigkeiten die eigentliche Geschwindigkeit bringen.
Artikel lesen →Ein schlechter Prozess wird durch Automatisierung nicht besser – nur schneller
Automatisierung verstärkt, was bereits da ist – auch die Fehler. Warum Prozessklarheit vor jeder Workflow- oder AI-Initiative kommen sollte.
Artikel lesen →Bevor Sie über Copilot oder ChatGPT entscheiden, klären Sie eine andere Frage
Copilot, ChatGPT oder Agenten sind selten die erste Frage. Die erste Frage ist, wo AI in Ihrer Organisation überhaupt einen messbaren Unterschied macht.
Artikel lesen →Die 80-Prozent-Regel: Warum perfekte Dokumentation das falsche Ziel ist
Dokumentation muss nicht vollständig sein. Sie muss reichen, damit eine andere Person den Prozess ohne Sie sicher weiterführen kann.
Artikel lesen →Schnittstellen ohne Architektur werden teuer – nicht sofort, aber sicher
Einzelne Schnittstellen sind selten das Problem. Teuer wird es, wenn niemand mehr weiss, welches System bei welchem Feld führend ist.
Artikel lesen →Business Central mit Claude Code & AI-Agenten: Wie sich AL-Entwicklung 2026 verändert
Microsoft öffnet die AL-Toolchain für AI Agents und MCP. Damit wird KI vom Code-Generator zum aktiven Entwicklungswerkzeug – Build, Diagnostik und Symbolsuche inklusive. Der Qualitätsprozess wird dadurch wichtiger, nicht überflüssig.
Artikel lesen →KI und Datenschutz 2026: Das grösste Risiko ist nicht das Tool – sondern unkontrollierte Nutzung
Viele Unternehmen diskutieren darüber, ob KI erlaubt sein soll. Die wichtigere Frage lautet: Wer darf welche Daten mit welchem Tool für welchen Zweck verarbeiten – und wer trägt die Verantwortung?
Artikel lesen →MCP vs. API: Was AI-Agenten für Systemintegration verändern – und was klassische Schnittstellen weiterhin besser können
MCP wird oft als neue Integrationsschicht für AI Agents beschrieben. Aber ersetzt es APIs? Nein. MCP standardisiert, wie AI Anwendungen Tools und Kontext entdecken und nutzen – stabile Systemintegration braucht weiterhin saubere APIs, Events und Datenverträge.
Artikel lesen →Projektstatus grün, Realität rot: Warum komplexe IT-Projekte trotz Tools, Boards und AI aus dem Takt geraten
Viele Projekte sehen auf dem Dashboard gesund aus, bis ein kritischer Termin plötzlich kippt. In komplexen Vorhaben reicht Task-Tracking nicht: Entscheidend sind Systemdenken, Entscheidungsfähigkeit, Abhängigkeiten und Business Value.
Artikel lesen →Agent-ready statt nur AI-ready: 7 Prozessfehler, die AI-Agenten schneller skalieren als Nutzen
Ein Agent kann nicht nur antworten, sondern handeln. Genau deshalb brauchen Unternehmen vor der Automatisierung klare Prozesse, Entscheidungsgrenzen, Datenquellen und Rückfallmechanismen.
Artikel lesen →Dokumentation, die niemand findet, ist kein Wissen: Wie AI aus Prozessen, Meetings und Tickets eine lebende Wissensbasis macht
Unternehmen dokumentieren mehr als je zuvor – und verlieren Wissen trotzdem. Das Problem ist nicht nur fehlende Dokumentation, sondern veraltete, verstreute und nicht auffindbare Information. AI kann helfen, wenn der Wissensprozess sauber aufgebaut ist.
Artikel lesen →Prozessoptimierung vor Automatisierung: Warum schlechte Prozesse digital nur schneller werden
Man kann fast jeden Prozess automatisieren. Die wichtigere Frage ist, ob dieser Prozess überhaupt so existieren sollte. Erst vereinfachen, dann automatisieren.
Artikel lesen →Schnittstellen-Chaos vermeiden: 8 Prinzipien für robuste Integrationen zwischen Business-Systemen
Eine Schnittstelle funktioniert nicht dann gut, wenn Daten einmal von A nach B kommen. Sie funktioniert gut, wenn Fehler, Änderungen, Verantwortlichkeiten und Betrieb sauber gelöst sind.
Artikel lesen →IT-Projekte scheitern selten am Projektplan: 6 Faktoren, die Delivery wirklich entscheiden
Ein guter Projektplan schafft Orientierung. Erfolgreiche Delivery entsteht aber vor allem durch klare Verantwortung, schnelle Entscheidungen und aktive Steuerung von Abhängigkeiten und Risiken.
Artikel lesen →Business Central erweitern oder im Standard bleiben? 7 Fragen vor jeder Individualisierung
Der Standard ist nicht automatisch richtig - und eine Individualisierung nicht automatisch schlecht. Entscheidend ist, ob eine Erweiterung echten Prozessnutzen schafft und langfristig beherrschbar bleibt.
Artikel lesen →KI im Unternehmen: Warum AI Readiness vor dem nächsten Tool kommt
KI ist kein Fundament. KI ist ein Verstärker. Wer Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten nicht zuerst klärt, automatisiert im schlimmsten Fall nur bestehendes Chaos.
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