KI gegen Brain-Drain: damit kein Wissen das Unternehmen verlässt

Damit Wissen bleibt, wenn Menschen gehen

In vielen Unternehmen steckt entscheidendes Wissen nicht in Systemen, sondern in den Köpfen erfahrener Mitarbeitender. KI kann helfen, dieses Wissen systematisch zu sichern, zu strukturieren und im Arbeitsalltag nutzbar zu machen.

Über Jahre entsteht in Unternehmen wertvolles Erfahrungswissen: besondere Abläufe, typische Fehlerquellen, gewachsene Zusammenhänge und praktische Lösungen für Situationen, die in keiner Prozessbeschreibung vollständig dokumentiert sind.
Dieses Wissen ist im Alltag oft unverzichtbar. Gleichzeitig ist es besonders gefährdet. Denn wenn erfahrene Kolleginnen und Kollegen das Unternehmen verlassen oder in den Ruhestand gehen, verschwindet nicht nur personelle Erfahrung. Häufig geht auch fachlicher Kontext verloren.
Warum wurde ein Prozess auf eine bestimmte Weise gelöst? Welche Sonderfälle gibt es? Welche Abkürzungen funktionieren in der Praxis? Und wo liegen Risiken, die in keiner offiziellen Dokumentation auftauchen? Genau diese Fragen zeigen, wie wichtig ein strukturierter Wissenstransfer ist.

Warum klassische Dokumentation oft nicht ausreicht

Viele Unternehmen arbeiten mit Wikis, Prozesshandbüchern, Ordnerstrukturen oder Übergabedokumenten. Diese Formate sind wichtig, stoßen bei Erfahrungswissen aber schnell an Grenzen. Denn implizites Wissen ist selten sauber strukturiert. Es entsteht in Gesprächen, Projekten, Routinen und persönlichen Einschätzungen. Oft wird erst nach dem Ausscheiden erfahrener Personen deutlich, wie viel Wissen entweder nicht dokumentiert oder schlicht nicht auffindbar ist: denn klassische Dokumentation sichert Informationen, macht aber Erfahrungswissen nicht automatisch auffindbar, verständlich oder im richtigen Kontext nutzbar. Der Einsatz von KI ermöglicht, große Mengen an Informationen effizient zu strukturieren und in eine Form zu bringen, die im Unternehmen weiterverwendet werden kann.

Wie KI beim Wissenstransfer unterstützt

KI ersetzt an dieser Stelle keine Fachkenntnis, daher geht es zunnächst weniger darum, Fakten abzufragen, als vielmehr um den Kontext. Ein sinnvoller Ansatz beginnt daher mit strukturierten Interviews mit erfahrenen Mitarbeitenden. So wird Wissen, das bisher nur persönlich verfügbar war, zunächst sichtbar und greifbar.
In solchen Gesprächen können unter anderem folgende Inhalte erfasst werden:

• Entscheidungslogiken
• Sonderfälle und Ausnahmen
• typische Probleme
• bewährte Vorgehensweisen
• informelle Abläufe
• praktische Tipps aus dem Arbeitsalltag

Im nächsten Schritt hilft KI, die gesammelten Inhalte aufzubereiten. Interviews lassen sich transkribieren, bereinigen, thematisch ordnen und in nutzbare Wissensbausteine überführen. Aus mündlichem Erfahrungswissen entstehen dadurch zum Beispiel FAQ-Einträge, Prozessbeschreibungen, Fallbeispiele oder strukturierte Hinweise zu typischen Sonderfällen.

Vom Erfahrungswissen zum Wissens-Agenten
Besonders wirkungsvoll wird dieser Ansatz, wenn das aufbereitete Wissen in ein RAG-System überführt wird. RAG steht für Retrieval-Augmented Generation und verbindet ein Sprachmodell mit einer unternehmensinternen Wissensbasis. Statt personifizierter Wissensmonopole steht das Wissen jedem jederzeit dialogbasiert zur Verfügung. Damit verändert sich der Wissenstransfer grundlegend: Wissen wird nicht nur abgelegt, sondern aktiv nutzbar gemacht. Mitarbeitende können dann Fragen stellen wie z.B:

• Wie läuft dieser Sonderprozess
• Was ist bei einem bestimmten Kunden zu beachten
• Welche Schritte sind in einem Ausnahmefall relevant
• Welche Erfahrungswerte gibt es zu dieser Situation?

Das verbessert Onboarding Prozesse, Mitarbeitende finden schneller Antworten. Vertretungen können sich einfacher einarbeiten. Wiederkehrende Rückfragen werden reduziert. Vor allem aber sinkt die Abhängigkeit von einzelnen Personen. Unternehmen gewinnen an Stabilität, weil kritisches Wissen nicht mit dem Ausscheiden erfahrener Mitarbeitender verloren geht.

Worauf es bei der Umsetzung ankommt
Ein guter Wissenschatbot entsteht nicht dadurch, dass beliebige Inhalte in ein System geladen werden. Damit aus einer Sammlung von Informationen ein belastbarer digitaler Assistent wird, sind Qualität, Struktur und kontinuierliche Pflege entscheidend. Dazu gehören:

• gut vorbereitete Interviews
• saubere Transkription und Aufbereitung
• thematische Strukturierung der Inhalte
• fachliche Validierung
• klare Zuständigkeiten für Pflege und Aktualisierung
• ein sicherer Umgang mit sensiblen Informationen

Kein weiterer Ablageort, sondern universaler Zugang zu Erfahrungswissen
Die große Chance liegt darin, aus Wissen in Köpfen einen zentral verfügbaren Wissensraum zu schaffen. Unternehmen bauen damit keinen weiteren Ablageort, sondern einen praktischen Zugang zu Erfahrungswissen, der im Arbeitsalltag echten Nutzen stiftet.

Wenn Du sehen möchtest, wie wir das in der Praxis umsetzen und Erfahrungswissen in deinem Unternehmen sichern und im Arbeitsalltag nutzbar machen möchtest, komm gerne auf uns zu. Wir haben die nötige Erfahrung und Kreativität für die Umsetzung KI-gestützter Wissenslösungen.

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Resumé der Big Data & AI World: KI braucht mehr als Modelle

Wir waren für Euch auf der Big Data & AI World in Frankfurt. Klare Erkenntnis: Der Weg zu produktionsreifer KI führt nicht allein über bessere Modelle. Entscheidend sind Datensouveränität, Governance, semantischer Kontext und Plattformen, die Daten zuverlässig, sicher und wiederverwendbar bereitstellen.

KI wird erwachsen – und damit steigen die Anforderungen

Die Vorträge auf der Big Data & AI World Frankfurt zeigten ein klares Muster. KI-Projekte scheitern selten nur am Modell. Häufig liegen die Ursachen in fragmentierten Datenlandschaften, unklarer Ownership, fehlender Governance, mangelnder Datenqualität oder fehlendem fachlichem Kontext.
Damit rückt eine zentrale Frage in den Fokus: Sind die eigenen Daten, Prozesse und Plattformen wirklich bereit für produktionsreife KI?

Datensouveränität wird strategisch

Ein zentrales Thema war Datensouveränität. Sie ist längst nicht mehr nur eine Frage von Datenschutz oder Compliance. Unternehmen beschäftigen sich zunehmend damit, wer Kontrolle über Daten, digitale Prozesse, Technologien und KI-Plattformen hat.

Dazu gehören Fragen wie:

• Wo liegen Daten?
• Wer hat Zugriff?
• Welche Abhängigkeiten bestehen hinsichtlich der Anbieter?
• Wie lassen sich Vendor Lock-in und API-Abhängigkeiten reduzieren und damit Kostenfallen vermeiden?
• Wie bleibt KI nachvollziehbar, sicher und steuerbar?

Besonders deutlich wurde: Datensouveränität erfordert nicht nur Technologie, sondern auch internes Know-how. Data Literacy, AI-Kompetenz, Governance-Wissen und Cloud-Verständnis werden zu entscheidenden Fähigkeiten.

Ohne semantischen Kontext bleibt KI unscharf
Mehrere Vorträge machten deutlich, dass moderne Datenplattformen zwar den Zugriff auf Daten erleichtert haben, aber nicht automatisch ein gemeinsames Verständnis schaffen. Wenn Kennzahlen in BI-Tools, SQL-Abfragen, Notebooks und Dashboards unterschiedlich definiert werden, entstehen widersprüchliche Ergebnisse. Das untergräbt Vertrauen – bei Menschen ebenso wie bei KI-Systemen. Eine zentrale semantische Schicht kann hier helfen. Sie macht Businesslogik, Metriken und Definitionen wiederverwendbar und sorgt dafür, dass Datenprodukte, Dashboards, Apps und AI Agents auf derselben fachlichen Grundlage arbeiten. Gerade für generative KI und agentische Systeme ist das entscheidend. Denn ohne konsistente Semantik verstärkt KI bestehende Unschärfen, statt sie zu lösen.

Governance ist kein Bremsklotz, sondern Enabler
Auch organisatorisch wurde eine klare Botschaft sichtbar: Erfolgreiche KI braucht Ownership. Wer besitzt ein Modell? Wer ist für Betrieb, Monitoring und Erfolg verantwortlich? Wer priorisiert Use Cases? Und wie wird Business Impact gemessen? Die Beispiele aus der Praxis zeigen: Governance muss Innovation nicht verlangsamen. Richtig umgesetzt schafft sie klare Rollen, bessere Entscheidungen und mehr Skalierbarkeit. Dazu gehören gemeinsame Frameworks, RACI-Strukturen, Data Contracts, Review-Prozesse und ein klares Verständnis davon, welche Use Cases wirklich Wert schaffen.

Von Experimenten zu produktionsreifen KI-Systemen
Ein weiteres wiederkehrendes Thema war der Übergang vom Proof of Concept in den produktiven Betrieb. Viele KI-Initiativen starten mit viel Dynamik, bleiben aber in der Experimentierphase stecken. Gründe sind häufig unklarer ROI, fehlende Datenbasis, Compliance-Risiken, steigende Kosten oder mangelnde Integration in bestehende Prozesse. Die diskutierten Praxisbeispiele zeigten, dass produktionsreife KI ein Zusammenspiel aus Technologie, Organisation und Prozessen braucht. Modelle sind nur ein Teil davon. Mindestens ebenso wichtig sind Datenqualität, Monitoring, Human-in-the-loop-Konzepte, Auditierbarkeit und klare Business-KPIs.

Moderne Plattformen schaffen die Grundlage
Ob Lakehouse, Data Mesh, Semantic Layer, Vector Database oder Agentic AI Suite: Die vorgestellten Architekturen hatten ein gemeinsames Ziel. Daten sollen zentral auffindbar, fachlich verständlich, sicher nutzbar und für verschiedene Anwendungsfälle wiederverwendbar werden. Dabei geht es nicht nur um klassische Analytics. Künftig werden auch AI Agents zu wichtigen Datenkonsumenten. Sie benötigen Echtzeit-Kontext, semantische Informationen, kontrollierten Systemzugriff und governte Datenprodukte. Für Unternehmen bedeutet das: Wer KI produktiv nutzen möchte, sollte die eigene Datenplattform gezielt auf AI Readiness ausrichten.

Auf einen Blick

• KI-Projekte brauchen klare Business-Ziele statt reiner Technologieexperimente.
• Datensouveränität wird zum strategischen Thema.
• Semantik und Kontext sind entscheidend für vertrauenswürdige KI.
• Governance schafft Skalierbarkeit und klare Verantwortlichkeiten.
• Moderne Lakehouse- und Data-Mesh-Architekturen bilden die Basis für AI-ready Daten.
• AI Agents verändern die Anforderungen an Datenplattformen.
• Produktive KI entsteht durch das Zusammenspiel von Daten, Organisation, Prozessen und Technologie.

Quintessenz: Enterprise-KI beginnt bei den Daten
Die Big Data & AI World Frankfurt hat gezeigt: Der nächste Reifegrad von KI entsteht nicht durch isolierte Modelle, sondern durch belastbare Datenplattformen, klare Governance und ein gemeinsames fachliches Verständnis. Unternehmen, die ihre Datenlandschaft AI-ready aufstellen, schaffen die Grundlage für vertrauenswürdige, skalierbare und wertschöpfende KI-Anwendungen.

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EVACO live auf der DATEV Marketplace Expo 2026

EVACO ist am 16. Juni 2026 von 09:00–16:30 Uhr live auf der DATEV-Marktplatz Expo. Im Fokus steht unsere Lösung DATEV Connect für schnelle, übersichtliche Analysen von DATEV-Daten in Qlik und Microsoft Power BI.

DATEV-Marktplatz Expo online bietet dir die Möglichkeit, das DATEV-Ökosystem im Detail kennenzulernen. Rund 60 DATEV-Marktplatz Partner stellen ihre Lösungen im Rahmen einer virtuellen Messe mit Live-Demos vor.

DATEV Connect: Finanzdaten schneller verstehen

Mit EVACO DATEV Connect lassen sich Finanzdaten einfach und strukturiert aus DATEV auswerten – zum Beispiel GuV, BWA oder OP-Listen. Die Lösung stellt vordefinierte Analysen bereit, die direkt genutzt und bei Bedarf erweitert werden können. Das offene Datenmodell ermöglicht zudem die Anbindung weiterer Datenquellen. So wird aus DATEV-Daten eine belastbare Grundlage für transparentes Finanzcontrolling, bessere Auswertungen und fundierte Entscheidungen.

Für Qlik und Microsoft Power BI

DATEV Connect unterstützt Finanzanalysen in Qlik und Microsoft Power BI. Zu den Highlights zählen unter anderem die Analyse von Buchhaltungsdaten über mehrere Unternehmen hinweg, individuelle Berichtsschemata und der Drilldown vom Bericht bis zur Einzelbuchung. Für Qlik und Power BI ermöglicht der EVACO DATEV Connector die Analyse von Daten aus Rechnungswesen, Kostenrechnung und offenen Posten. Gängige Finanzkennzahlen können über eine vordefinierte HGB-Kontenzuordnung berechnet und visualisiert werden. Dein Nutzen sind automatisierte Finanz-Dashboards, die DATEV-Daten sicher und automatisiert übernehmen und interaktive Auswertungen ermöglichen, bei Bedarf auch im Zusammenspiel mit weiteren Datenquellen.

Jetzt informieren und teilnehmen

Du möchtest DATEV-Daten einfacher analysieren und dein Finanzreporting transparenter gestalten? Dann nutze die DATEV-Marktplatz Expo online, um EVACO DATEV Connect kennenzulernen und deine Fragen direkt zu klären.

Wir freuen uns, Dich auf der DATEV Marketplace Expo online 2026 zu treffen – hier kannst Du Dich kostenlos anmelden!

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EVACO ist Sponsor der Qlik AI Reality Tour 2026 in Deutschland

Als Qlik Partner der ersten Stunde ist EVACO auch in 2026 Sponsor der Qlik AI Reality Tour. Die jährliche Eventreihe bringt Business- und IT-Entscheiderinnen und -Entscheider zusammen, um zu zeigen, wie Data, Analytics und AI in der Praxis messbare Ergebnisse schaffen.

AI Reality Tour 2026: AI in die Praxis bringen

Die Qlik AI Reality Tour 2026 ist eine globale Eventreihe, die Unternehmen dabei unterstützt, von AI-Ambition zu realen, messbaren Business Outcomes zu kommen. In der DACH-Region macht die Tour in Wien, Zürich und Düsseldorf Station.

Im Mittelpunkt stehen konkrete Use Cases, Customer Stories und praxisnahe Einblicke rund um Data, Analytics und AI. Das Format richtet sich an Entscheiderinnen und Entscheider aus Business und IT und verbindet strategische Keynotes mit Roundtables, Panel-Formaten, Breakout Sessions und Networking.

Warum EVACO die AI Reality Tour unterstützt

EVACO begleitet Unternehmen dabei, Daten nutzbar zu machen und AI Initiativen erfolgreich umzusetzen. Die AI Reality Tour bietet den passenden Rahmen, um über aktuelle Herausforderungen, konkrete Einsatzszenarien und nächste Schritte rund um datengetriebene Entscheidungen und AI zu sprechen.

Der besondere Fokus der Tour liegt nicht auf klassischem Konferenzprogramm, sondern auf hochwertigem Austausch. Alle Teilnehmer sind direkt in das Event-Erlebnis eingebunden und kommen in abwechslungsreichen Formaten mit einander ins Gespräch.

Was dich vor Ort erwartet

Die AI Reality Tour 2026 macht am 24. Juni 2026 im Capitol Theater Düsseldorf halt. Auf der Agenda stehen unter anderem visionäre Keynotes, Roundtable-Diskussionen und Kundenerfahrungen. Qlik-Demos sowie Breakout Sessions geben Einblick in die gelebte Praxis.

Gemeinsam über Data, Analytics und AI sprechen

Du planst, Data und AI stärker in deinem Unternehmen zu verankern? Dann ist die AI Reality Tour eine gute Gelegenheit, um konkrete Ansätze kennenzulernen, Fragen zu stellen und dich mit Expertinnen und Experten auszutauschen. In ungezwungener Atmosphäre bleibt genug Zeit für Networking und fachlichen Austausch mit den Qlik-Experten und anderen Kunden.

Wir freuen uns, Dich bei der Qlik AI Reality Tour 2026 zu treffen – hier kannst Du Dich kostenlos anmelden!

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Das größte Risiko einer AI-Strategie: zu klein denken

Viele Unternehmen starten mit kleinen AI-Pilotprojekten. Das ist sinnvoll – doch wer beim Proof of Concept stehen bleibt, riskiert punktuelle Erfolge ohne nachhaltige Wirkung.

Warum der erste AI-Pilot nicht ausreicht

Ein Proof of Concept ist für viele Unternehmen der erste Schritt in Richtung Artificial Intelligence. Er hilft, Erfahrungen zu sammeln, Potenziale sichtbar zu machen und erste Ergebnisse zu erzielen. Ein Chatbot beantwortet Fragen. Eine Automatisierung spart Zeit. Ein Modell liefert erste Prognosen.

Doch genau hier entsteht häufig das Problem: Der PoC funktioniert, aber der Schritt in die Breite gelingt nicht. Aus einem erfolgreichen Prototyp wird keine skalierbare Lösung. Aus einer technischen Idee entsteht keine organisatorische Veränderung.

Das größte Risiko einer AI-Strategie ist deshalb oft nicht, zu spät zu starten. Es ist, zu klein zu denken.

AI wird noch zu oft wie ein klassisches IT-Projekt behandelt

In vielen Organisationen wird AI mit einem begrenzten Scope gestartet: ein einzelner Use Case, eine technische Zielsetzung, ein klar abgegrenztes Projektteam. Für den Einstieg ist das nachvollziehbar. Für eine echte AI-Strategie reicht es aber nicht aus.

Denn AI verändert nicht nur Systeme. AI beeinflusst Prozesse, Entscheidungen, Rollen, Verantwortlichkeiten und den Zugang zu Wissen. Sobald AI über einen isolierten Anwendungsfall hinausgehen soll, stehen Unternehmen vor Fragen, die weit über Technologie hinausgehen:

• Wer übernimmt Verantwortung?
• Welche Daten dürfen genutzt werden?
• Wie werden Qualität, Sicherheit und Governance sichergestellt?
• Welche Prozesse müssen angepasst werden?
• Welche Kompetenzen braucht das Unternehmen?
• Wie wird aus einem Use Case ein skalierbarer Ansatz?

Wer diese Fragen nicht beantwortet, schafft Einzellösungen. Wer sie strategisch angeht, schafft die Grundlage für nachhaltige Veränderung.

AI ist eine Aufgabe für die gesamte Organisation

AI ist keine reine IT-Aufgabe. Natürlich braucht es Technologie, Plattformen, Daten und Modelle. Doch der eigentliche Hebel liegt in der Verbindung von Technologie und Organisation.

Eine belastbare AI-Strategie beginnt deshalb nicht mit der Frage nach dem nächsten Tool. Sie beginnt mit einem klaren Zielbild:

Wo soll AI echten Mehrwert schaffen? Welche Prozesse oder Entscheidungen sollen verbessert werden? Welche organisatorischen Voraussetzungen müssen geschaffen werden? Welche Leitplanken braucht es für Governance, Compliance und Sicherheit?

Erst wenn diese Fragen geklärt sind, werden Use Cases, Plattformen und Pilotprojekte wirklich wirksam.

PoCs bleiben wichtig – aber sie sind keine Strategie

Pilotprojekte sind ein sinnvoller Einstieg. Sie machen Möglichkeiten greifbar und helfen, erste Erfahrungen aufzubauen. Entscheidend ist jedoch, sie nicht mit einer Strategie zu verwechseln.

Ein PoC zeigt, was möglich ist. Eine AI-Strategie stellt sicher, dass daraus ein skalierbarer Ansatz wird.

Dazu braucht es eine klare Priorisierung von Use Cases, belastbare Datenstrukturen, Verantwortlichkeiten, Governance-Regeln und ein Verständnis dafür, wie sich Prozesse und Arbeitsweisen verändern. Nur so entsteht aus einzelnen Initiativen ein strategischer Hebel für das gesamte Unternehmen.

Vom Experiment zur Organisationsstrategie

Unternehmen, die AI erfolgreich einsetzen, betrachten AI nicht als isoliertes Experiment. Sie verbinden konkrete Anwendungsfälle mit einem übergeordneten Zielbild und schaffen Strukturen, die Skalierung ermöglichen.

Dazu gehören:

• ein klares Verständnis der Business-Ziele
• priorisierte Use Cases mit messbarem Nutzen
• verfügbare und qualitativ passende Daten
• Leitplanken für Governance, Sicherheit und Compliance
• definierte Verantwortlichkeiten
• Kompetenzen für Fachbereiche und IT
• ein realistischer Umsetzungsplan

So wird AI nicht nur technisch eingeführt, sondern organisatorisch verankert.

Auf einen Blick

• Viele Unternehmen starten sinnvollerweise mit einem AI Proof of Concept
• Kritisch wird es, wenn aus Pilotprojekten keine Skalierung entsteht
• AI ist keine reine IT-Aufgabe, sondern betrifft Prozesse, Entscheidungen und Organisation
• Eine belastbare AI-Strategie beginnt mit Zielbild, Use Cases, Governance und Verantwortlichkeiten
• Der EVACO AI Strategie Workshop unterstützt Unternehmen beim strukturierten Einstieg

AI strategisch angehen

Der entscheidende Perspektivwechsel ist klar: AI ist kein reines Technologieprojekt. AI ist ein Thema für die gesamte Organisation.

Wer AI nur als IT-Vorhaben behandelt, wird punktuelle Erfolge sehen. Wer AI als strategischen Hebel für Prozesse, Entscheidungen und Wertschöpfung versteht, schafft die Basis für echten Fortschritt.

Call-to-Action:
Du möchtest strukturiert in das Thema AI starten? Der EVACO AI Strategie Workshop bietet dir in zwei Tagen die Grundlage für einen erfolgreichen Einstieg – praxisnah, ganzheitlich und mit Blick auf die entscheidenden Erfolgsfaktoren.

Interesse? Wende Dich gerne an unseren Experten unter kevin.gruendker@evaco.de

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EVACO ist kununu Top Company 2026

Die EVACO GmbH wurde mit dem kununu Top Company-Siegel 2026 ausgezeichnet. Das Arbeitgebersiegel steht für eine hohe Mitarbeiter:innen-Zufriedenheit und wird ausschließlich auf Basis unabhängiger Bewertungen auf kununu vergeben.

Auszeichnung für eine starke Unternehmenskultur

EVACO gehört 2026 erneut zu den Unternehmen, die das kununu Top Company-Siegel tragen dürfen. Die Auszeichnung macht sichtbar, wie Mitarbeitende ihren Arbeitgeber erleben, und gibt Bewerbenden eine zusätzliche Orientierung bei der Wahl ihres zukünftigen Arbeitsplatzes.

Für EVACO ist das Siegel ein starkes Zeichen: Eine gute Unternehmenskultur entsteht nicht durch einzelne Maßnahmen, sondern durch das tägliche Miteinander im Team. Dazu gehören Vertrauen, offener Austausch, Zusammenarbeit auf Augenhöhe und der Anspruch, gemeinsam gute Lösungen zu schaffen.

Was das kununu Top Company-Siegel bedeutet

Das Top Company-Siegel wird von kununu an Unternehmen vergeben, die auf der Plattform besonders positiv bewertet werden. Grundlage sind unabhängige Bewertungen von Mitarbeitenden. Nur rund fünf Prozent der Unternehmen qualifizieren sich laut kununu für diese Auszeichnung.

Zu den Kriterien für die Qualifikation zählen unter anderem mindestens sieben Bewertungen von Mitarbeitenden seit Bestehen des Profils, ein Score von mindestens 3,8 Sternen insgesamt sowie bei den Bewertungen der Mitarbeitenden, ein entsprechender Bewertungs-Score in den zurückliegenden zwölf Monaten und mindestens zwei neue oder aktualisierte Bewertungen im selben Zeitraum.

Danke an unser Team

Die Auszeichnung ist für EVACO vor allem ein Anlass, Danke zu sagen. Danke an alle Kolleginnen und Kollegen, die EVACO jeden Tag mitgestalten, Feedback geben und unsere Kultur lebendig machen. Das positive Feedback auf kununu bestärkt uns darin, den eingeschlagenen Weg weiterzugehen: mit einem Arbeitsumfeld, in dem Menschen Verantwortung übernehmen, sich weiterentwickeln und gemeinsam Wirkung erzielen können.

Karriere bei EVACO

Du möchtest EVACO als Arbeitgeber kennenlernen? Dann informiere dich über unsere offenen Stellen, unsere Arbeitsweise und die Menschen hinter EVACO.

Mehr über EVACO als Arbeitgeber erfahren

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EVACO ist neuer Partner des Digital Hub Logistics

Neue Partnerschaft für digitale Innovationen in der Logistik

EVACO bringt Expertise in Datenmanagement und Künstlicher Intelligenz in ein starkes Netzwerk für die digitale Logistik von morgen ein. EVACO ist Partner des Digital Hub Logistics e.V. in Dortmund, einem Netzwerk, in dem Unternehmen, Wissenschaft und Start-ups gemeinsam an innovativen Lösungen für die Logistik arbeiten. Mit der Partnerschaft baut EVACO ihr Engagement in relevanten Branchennetzwerken weiter aus. Neben der Zusammenarbeit mit dem Digital Hub Logistics e.V. engagiert sich EVACO auch im Kompetenznetzwerk Logistik.NRW. Im Mittelpunkt steht der Austausch zu Themen, die die Logistikbranche aktuell stark bewegen: Datenmanagement, Künstliche Intelligenz, digitale Prozesse und die Frage, wie aus Daten konkrete Mehrwerte für Unternehmen entstehen.

EVACO bringt Expertise in Datenmanagement und KI ein
Daten sind eine zentrale Grundlage für moderne Logistikprozesse. Sie ermöglichen Transparenz, bessere Entscheidungen und neue Ansätze für Automatisierung und intelligente Assistenzsysteme. EVACO unterstützt Unternehmen dabei, Daten nutzbar zu machen und moderne Analytics- und KI-Lösungen aufzubauen. Diese Erfahrung bringt EVACO nun auch in das Netzwerk des Digital Hub Logistics e.V. ein. Ziel ist es, gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft, Wissenschaft und Start-up-Umfeld Impulse für die digitale Transformation der Logistik zu setzen.

Logistik im Fokus: Austausch, Netzwerk und Praxisbezug
Die Partnerschaft knüpft an die strategische Ausrichtung von EVACO an, Daten- und KI-Themen stärker mit konkreten Branchenanforderungen zu verbinden. Gerade in der Logistik entstehen durch vernetzte Prozesse, komplexe Lieferketten und hohe Datenmengen viele Ansatzpunkte für digitale Lösungen.

Gemeinsam die Logistik von morgen gestalten
Mit der Partnerschaft im Digital Hub Logistics e.V. möchte EVACO den Austausch in der Logistikbranche weiter fördern und gemeinsam mit dem Netzwerk neue Impulse für datengetriebene und KI-gestützte Lösungen setzen. Geschäftsführerin des Digital Hub Logistics e.V.,Maria Beck, ist froh über den neuen Partner: „Der Digital Hub Logistics e.V. steht für ein starkes Netzwerk, in dem Unternehmen, Wissenschaft und Start-ups gemeinsam an innovativen Lösungen für die Logistik von morgen arbeiten. Wir freuen uns, mit der EVACO GmbH einen neuen Partner im Digital Hub Logistics e.V. begrüßen zu dürfen, der das bestehende Netzwerk und . ergänzt und weitere Expertise im Bereich Datenmanagement und Künstliche Intelligenz einbringt.“

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EVACO unterstützt Netzwerk Blühende Landschaft

EVACO unterstützt ab sofort die Initiative Netzwerk Blühende Landschaft. Damit setzen wir ein Zeichen für mehr Artenvielfalt und den Schutz von Bienen, Hummeln, Schmetterlingen und weiteren bestäubenden Insekten.

Engagement für mehr Biodiversität

Nachhaltigkeit bedeutet für uns, Verantwortung zu übernehmen – nicht nur in digitalen Projekten, sondern auch im Umgang mit unserer Umwelt. Deshalb unterstützen wir ab sofort das Netzwerk Blühende Landschaft, eine Initiative, die sich für insektenfreundliche Lebensräume und eine vielfältig blühende Kulturlandschaft einsetzt.

Das Netzwerk bündelt seit 2003 Fachwissen zur Gestaltung insektenfreundlicher Landschaften und unterstützt unter anderem Unternehmen, Kommunen, landwirtschaftliche Betriebe und Privatpersonen dabei, Flächen nachhaltiger und blütenreicher zu gestalten.

Warum uns dieses Thema wichtig ist
Bienen, Hummeln, Schmetterlinge und andere Insekten leisten einen wichtigen Beitrag für funktionierende Ökosysteme. Sie benötigen vielfältige Blühflächen, passende Lebensräume und langfristige Schutzmaßnahmen.

Mit unserer Unterstützung möchten wir dazu beitragen, dass solche Lebensräume gefördert werden. Das Netzwerk Blühende Landschaft stellt dafür unter anderem Handlungsempfehlungen, Praxistipps und Hintergrundinformationen bereit und unterstützt konkrete Projekte für mehr Biodiversität.

Gemeinsam Verantwortung übernehmen
Unser Engagement ist ein weiterer Baustein unseres nachhaltigen Handelns. Wir möchten Bewusstsein schaffen, konkrete Initiativen stärken und zeigen: Auch Unternehmen können einen Beitrag leisten, um Biodiversität zu fördern.

Mehr erfahren
Mehr Informationen zur Initiative findest du unter:

www.bluehende-landschaft.de

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