Nestlé setzt zwar große Stücke auf generative KI, lässt den Faktor Mensch dabei jedoch nicht außen vor. Benny Marty | shutterstock.com Auch die globale Lebensmittel- und Getränkeindustrie befindet sich in einem Wandel. Dieser wird nicht nur von Meisterköchen und Vermarktern aller Couleur angetrieben wird, sondern hinter den Kulissen vor allem auch von Systemen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI). Entsprechend ist die Technologie für Lebensmittelkonzerne längst kein futuristisches Konzept mehr und unterstützt bereits dabei, Lieferkettenunterbrechungen zu antizipieren, neue Rezepturen zu entwickeln, Ausschuss zu reduzieren und die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Nestlé macht dabei keine Ausnahme – im Gegenteil: Wir setzen generative KI in diversen Unternehmensbereichen ein. Doch bei aller Begeisterung gilt es schon einmal vorab festzuhalten: KI kann nicht zaubern. Jeder vielversprechende Anwendungsfall birgt auch Risiken, sich zu übernehmen, beziehungsweise folgenschwere Fehler zu begehen. Etwa, wenn es um ethische Datennutzung geht oder Automatisierung. Für IT- und Technologieentscheider besteht die Herausforderung dabei weniger darin, den Mehrwert der KI unter Beweis zu stellen. Sie müssen in erster Linie die Kultur, Skills und Systeme entwickeln, die es ermöglichen, die Technologie verantwortungsvoll zu skalieren. Was Nestlé mit KI optimiert Die Lebensmittelindustrie hat seit jeher mit Unwägbarkeiten zu kämpfen: Schwankende Ernteerträge, logistische Engpässe und sich verändernde Verbraucherpräferenzen erschweren regelmäßig die Planung. Oder im Fall von Nestlé: erschwerten. Denn wir setzen auf KI, um Nachfragemuster wesentlich genauer als bisher möglich zu antizipieren und unsere Produktion und Lagerbestände dynamisch anzupassen. Ganz konkret nutzen wir die Technologie beispielsweise, um: die Ankunftszeit von Containern in Zielhäfen zu prognostizieren, statistische Prognosen zu erstellen, oder die Genauigkeit unserer Bedarfsplanung zu verbessern. Davon abgesehen, setzen wir KI auch in der Rezepturentwicklung ein: Um die Ideenfindung und Produktentwicklung zu beschleunigen, analysieren ML-Modelle historische Forschungs- und Entwicklungsdaten. Und dabei handelt es sich nicht um Experimente oder Pilotprojekte, sondern um produktive Pipelines, die bereits echte Ergebnisse liefern. srcset=”https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?quality=50&strip=all 1600w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=300%2C168&quality=50&strip=all 300w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=768%2C432&quality=50&strip=all 768w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1024%2C576&quality=50&strip=all 1024w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1536%2C864&quality=50&strip=all 1536w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1240%2C697&quality=50&strip=all 1240w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=150%2C84&quality=50&strip=all 150w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=854%2C480&quality=50&strip=all 854w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=640%2C360&quality=50&strip=all 640w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=444%2C250&quality=50&strip=all 444w” width=”1024″ height=”576″ sizes=”(max-width: 1024px) 100vw, 1024px”>Greg Kahn (li.) ist CEO von GK Digital Ventures und Mitbegründer von AI Trailblazers. Luca Dell’Orletta (re.) ist Global Head of Tech Innovation and Enterprise Architecture bei der Nestlé Group.Greg Kahn / Luca Dell’Orletta Operative Effizienz allein reicht allerdings nicht aus. Damit KI wirklich etwas bewirken kann, muss sie auch übergeordnete Ziele wie Nachhaltigkeit unterstützen. Das zu verwirklichen, ist eine der größten Herausforderungen für die Lebensmittelbranche, bei der regenerative Landwirtschaft und innovative Verpackungen eine wichtige Rolle spielen. Mit KI ist es möglich, diese Effekte weiter zu verstärken. So explorieren wir derzeit unter anderem, wie KI-Modelle das CO²-Tracking über komplexe landwirtschaftliche Lieferketten hinweg optimieren können, um intelligentere Beschaffungsentscheidungen zu ermöglichen und Emissionen in großem Maßstab zu reduzieren. Und im Bereich der Fertigung können KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme Ausschuss minimieren und die Energienutzung verbessern, was ebenfalls dazu beiträgt, dass Nestlé seine Umweltverpflichtungen erfüllen kann. Doch auch wenn wir KI in die Grundstruktur unserer Betriebsabläufe integrieren, bleiben wir realistisch: Keine Technologie sollte die Werte ersetzen oder verdrängen, die qualitativ hochwertige Lebensmittel ausmachen – Handwerkskunst und Menschlichkeit. Kein Freifahrtschein für KI So ist eines der verlockendsten Features von Generative AI seine Geschwindigkeit: Damit ließen sich Kampagneninhalte, Texte oder Produktkonzepte nahezu augenblicklich generieren. Aber schneller heißt nicht unbedingt besser: Lebensmittel sind kulturell geprägt. Sie wecken Emotionen. Was in einer Region Anklang findet, kann in einer anderen völlig in die Hose gehen. Deshalb glauben wir bei Nestlé an Human-in-the-Loop-Systeme, die es lokalen Teams ermöglichen, globale Lösungen anzupassen. Und können nur davor warnen, Algorithmen ohne Aufsicht die Steuerung kreativer Tasks zu überlassen. Dazu kommen Bedenken hinsichtlich Bias, wenn es um Produkttests und Verbraucherforschung geht – insbesondere, wenn Datensätze nicht die gesamte Vielfalt globaler Verbraucher widerspiegeln. Für multinationale Lebensmittelkonzerne sollte eine verantwortungsvolle Skalierung von KI auch ein Commitment zu Diversity auf Datenebene beinhalten. In dieser neuen Ära ist der IT-Entscheider oder CIO nicht mehr nur ein Technologiepartner. Er muss zum Wachstumsmotor, Datenwächter und zunehmend auch zum Koordinator zwischen verschiedenen Transformations-Enablern werden. Der KI-Erfolg hängt deshalb nicht davon ab, die neuesten Modell einzusetzen. Vielmehr gilt es, Talente, Governance und Experimentierfreude auf eine Art und Weise zu fördern, die mit dem Purpose und der Risikobereitschaft des jeweiligen Brands im Einklang stehen. Es geht hierbei um eine integrierte Ebene, die sich über alle Funktionsbereiche und Abteilungen hinweg durchgängig über die gesamten Geschäftswertströme erstreckt. Wir sind davon überzeugt, dass Lebensmittelunternehmen, die KI als Kernkompetenz (und nicht als Zusatzfunktion) betrachten, letztendlich die Nase vorn haben werden. Dabei zählt nicht, wer am schnellsten automatisiert. Es kommt auf die Fähigkeit an, Dinge neu zu denken und neue Arbeitsmethoden zu verinnerlichen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Nestlé macht KI zum Hauptgang
Nestlé setzt zwar große Stücke auf generative KI, lässt den Faktor Mensch dabei jedoch nicht außen vor. Benny Marty | shutterstock.com Auch die globale Lebensmittel- und Getränkeindustrie befindet sich in einem Wandel. Dieser wird nicht nur von Meisterköchen und Vermarktern aller Couleur angetrieben wird, sondern hinter den Kulissen vor allem auch von Systemen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI). Entsprechend ist die Technologie für Lebensmittelkonzerne längst kein futuristisches Konzept mehr und unterstützt bereits dabei, Lieferkettenunterbrechungen zu antizipieren, neue Rezepturen zu entwickeln, Ausschuss zu reduzieren und die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Nestlé macht dabei keine Ausnahme – im Gegenteil: Wir setzen generative KI in diversen Unternehmensbereichen ein. Doch bei aller Begeisterung gilt es schon einmal vorab festzuhalten: KI kann nicht zaubern. Jeder vielversprechende Anwendungsfall birgt auch Risiken, sich zu übernehmen, beziehungsweise folgenschwere Fehler zu begehen. Etwa, wenn es um ethische Datennutzung geht oder Automatisierung. Für IT- und Technologieentscheider besteht die Herausforderung dabei weniger darin, den Mehrwert der KI unter Beweis zu stellen. Sie müssen in erster Linie die Kultur, Skills und Systeme entwickeln, die es ermöglichen, die Technologie verantwortungsvoll zu skalieren. Was Nestlé mit KI optimiert Die Lebensmittelindustrie hat seit jeher mit Unwägbarkeiten zu kämpfen: Schwankende Ernteerträge, logistische Engpässe und sich verändernde Verbraucherpräferenzen erschweren regelmäßig die Planung. Oder im Fall von Nestlé: erschwerten. Denn wir setzen auf KI, um Nachfragemuster wesentlich genauer als bisher möglich zu antizipieren und unsere Produktion und Lagerbestände dynamisch anzupassen. Ganz konkret nutzen wir die Technologie beispielsweise, um: die Ankunftszeit von Containern in Zielhäfen zu prognostizieren, statistische Prognosen zu erstellen, oder die Genauigkeit unserer Bedarfsplanung zu verbessern. Davon abgesehen, setzen wir KI auch in der Rezepturentwicklung ein: Um die Ideenfindung und Produktentwicklung zu beschleunigen, analysieren ML-Modelle historische Forschungs- und Entwicklungsdaten. Und dabei handelt es sich nicht um Experimente oder Pilotprojekte, sondern um produktive Pipelines, die bereits echte Ergebnisse liefern. srcset="https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?quality=50&strip=all 1600w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=300%2C168&quality=50&strip=all 300w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=768%2C432&quality=50&strip=all 768w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1024%2C576&quality=50&strip=all 1024w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1536%2C864&quality=50&strip=all 1536w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1240%2C697&quality=50&strip=all 1240w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=150%2C84&quality=50&strip=all 150w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=854%2C480&quality=50&strip=all 854w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=640%2C360&quality=50&strip=all 640w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=444%2C250&quality=50&strip=all 444w" width="1024" height="576" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px">Greg Kahn (li.) ist CEO von GK Digital Ventures und Mitbegründer von AI Trailblazers. Luca Dell’Orletta (re.) ist Global Head of Tech Innovation and Enterprise Architecture bei der Nestlé Group.Greg Kahn / Luca Dell’Orletta Operative Effizienz allein reicht allerdings nicht aus. Damit KI wirklich etwas bewirken kann, muss sie auch übergeordnete Ziele wie Nachhaltigkeit unterstützen. Das zu verwirklichen, ist eine der größten Herausforderungen für die Lebensmittelbranche, bei der regenerative Landwirtschaft und innovative Verpackungen eine wichtige Rolle spielen. Mit KI ist es möglich, diese Effekte weiter zu verstärken. So explorieren wir derzeit unter anderem, wie KI-Modelle das CO²-Tracking über komplexe landwirtschaftliche Lieferketten hinweg optimieren können, um intelligentere Beschaffungsentscheidungen zu ermöglichen und Emissionen in großem Maßstab zu reduzieren. Und im Bereich der Fertigung können KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme Ausschuss minimieren und die Energienutzung verbessern, was ebenfalls dazu beiträgt, dass Nestlé seine Umweltverpflichtungen erfüllen kann. Doch auch wenn wir KI in die Grundstruktur unserer Betriebsabläufe integrieren, bleiben wir realistisch: Keine Technologie sollte die Werte ersetzen oder verdrängen, die qualitativ hochwertige Lebensmittel ausmachen – Handwerkskunst und Menschlichkeit. Kein Freifahrtschein für KI So ist eines der verlockendsten Features von Generative AI seine Geschwindigkeit: Damit ließen sich Kampagneninhalte, Texte oder Produktkonzepte nahezu augenblicklich generieren. Aber schneller heißt nicht unbedingt besser: Lebensmittel sind kulturell geprägt. Sie wecken Emotionen. Was in einer Region Anklang findet, kann in einer anderen völlig in die Hose gehen. Deshalb glauben wir bei Nestlé an Human-in-the-Loop-Systeme, die es lokalen Teams ermöglichen, globale Lösungen anzupassen. Und können nur davor warnen, Algorithmen ohne Aufsicht die Steuerung kreativer Tasks zu überlassen. Dazu kommen Bedenken hinsichtlich Bias, wenn es um Produkttests und Verbraucherforschung geht – insbesondere, wenn Datensätze nicht die gesamte Vielfalt globaler Verbraucher widerspiegeln. Für multinationale Lebensmittelkonzerne sollte eine verantwortungsvolle Skalierung von KI auch ein Commitment zu Diversity auf Datenebene beinhalten. In dieser neuen Ära ist der IT-Entscheider oder CIO nicht mehr nur ein Technologiepartner. Er muss zum Wachstumsmotor, Datenwächter und zunehmend auch zum Koordinator zwischen verschiedenen Transformations-Enablern werden. Der KI-Erfolg hängt deshalb nicht davon ab, die neuesten Modell einzusetzen. Vielmehr gilt es, Talente, Governance und Experimentierfreude auf eine Art und Weise zu fördern, die mit dem Purpose und der Risikobereitschaft des jeweiligen Brands im Einklang stehen. Es geht hierbei um eine integrierte Ebene, die sich über alle Funktionsbereiche und Abteilungen hinweg durchgängig über die gesamten Geschäftswertströme erstreckt. Wir sind davon überzeugt, dass Lebensmittelunternehmen, die KI als Kernkompetenz (und nicht als Zusatzfunktion) betrachten, letztendlich die Nase vorn haben werden. Dabei zählt nicht, wer am schnellsten automatisiert. Es kommt auf die Fähigkeit an, Dinge neu zu denken und neue Arbeitsmethoden zu verinnerlichen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Nestlé macht KI zum Hauptgang Nestlé setzt zwar große Stücke auf generative KI, lässt den Faktor Mensch dabei jedoch nicht außen vor. Benny Marty | shutterstock.com Auch die globale Lebensmittel- und Getränkeindustrie befindet sich in einem Wandel. Dieser wird nicht nur von Meisterköchen und Vermarktern aller Couleur angetrieben wird, sondern hinter den Kulissen vor allem auch von Systemen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI). Entsprechend ist die Technologie für Lebensmittelkonzerne längst kein futuristisches Konzept mehr und unterstützt bereits dabei, Lieferkettenunterbrechungen zu antizipieren, neue Rezepturen zu entwickeln, Ausschuss zu reduzieren und die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Nestlé macht dabei keine Ausnahme – im Gegenteil: Wir setzen generative KI in diversen Unternehmensbereichen ein. Doch bei aller Begeisterung gilt es schon einmal vorab festzuhalten: KI kann nicht zaubern. Jeder vielversprechende Anwendungsfall birgt auch Risiken, sich zu übernehmen, beziehungsweise folgenschwere Fehler zu begehen. Etwa, wenn es um ethische Datennutzung geht oder Automatisierung. Für IT- und Technologieentscheider besteht die Herausforderung dabei weniger darin, den Mehrwert der KI unter Beweis zu stellen. Sie müssen in erster Linie die Kultur, Skills und Systeme entwickeln, die es ermöglichen, die Technologie verantwortungsvoll zu skalieren. Was Nestlé mit KI optimiert Die Lebensmittelindustrie hat seit jeher mit Unwägbarkeiten zu kämpfen: Schwankende Ernteerträge, logistische Engpässe und sich verändernde Verbraucherpräferenzen erschweren regelmäßig die Planung. Oder im Fall von Nestlé: erschwerten. Denn wir setzen auf KI, um Nachfragemuster wesentlich genauer als bisher möglich zu antizipieren und unsere Produktion und Lagerbestände dynamisch anzupassen. Ganz konkret nutzen wir die Technologie beispielsweise, um: die Ankunftszeit von Containern in Zielhäfen zu prognostizieren, statistische Prognosen zu erstellen, oder die Genauigkeit unserer Bedarfsplanung zu verbessern. Davon abgesehen, setzen wir KI auch in der Rezepturentwicklung ein: Um die Ideenfindung und Produktentwicklung zu beschleunigen, analysieren ML-Modelle historische Forschungs- und Entwicklungsdaten. Und dabei handelt es sich nicht um Experimente oder Pilotprojekte, sondern um produktive Pipelines, die bereits echte Ergebnisse liefern. srcset="https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?quality=50&strip=all 1600w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=300%2C168&quality=50&strip=all 300w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=768%2C432&quality=50&strip=all 768w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1024%2C576&quality=50&strip=all 1024w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1536%2C864&quality=50&strip=all 1536w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=1240%2C697&quality=50&strip=all 1240w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=150%2C84&quality=50&strip=all 150w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=854%2C480&quality=50&strip=all 854w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=640%2C360&quality=50&strip=all 640w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/05/kahn-dell0rietta-cio-first-person.jpg?resize=444%2C250&quality=50&strip=all 444w" width="1024" height="576" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px">Greg Kahn (li.) ist CEO von GK Digital Ventures und Mitbegründer von AI Trailblazers. Luca Dell’Orletta (re.) ist Global Head of Tech Innovation and Enterprise Architecture bei der Nestlé Group.Greg Kahn / Luca Dell’Orletta Operative Effizienz allein reicht allerdings nicht aus. Damit KI wirklich etwas bewirken kann, muss sie auch übergeordnete Ziele wie Nachhaltigkeit unterstützen. Das zu verwirklichen, ist eine der größten Herausforderungen für die Lebensmittelbranche, bei der regenerative Landwirtschaft und innovative Verpackungen eine wichtige Rolle spielen. Mit KI ist es möglich, diese Effekte weiter zu verstärken. So explorieren wir derzeit unter anderem, wie KI-Modelle das CO²-Tracking über komplexe landwirtschaftliche Lieferketten hinweg optimieren können, um intelligentere Beschaffungsentscheidungen zu ermöglichen und Emissionen in großem Maßstab zu reduzieren. Und im Bereich der Fertigung können KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme Ausschuss minimieren und die Energienutzung verbessern, was ebenfalls dazu beiträgt, dass Nestlé seine Umweltverpflichtungen erfüllen kann. Doch auch wenn wir KI in die Grundstruktur unserer Betriebsabläufe integrieren, bleiben wir realistisch: Keine Technologie sollte die Werte ersetzen oder verdrängen, die qualitativ hochwertige Lebensmittel ausmachen – Handwerkskunst und Menschlichkeit. Kein Freifahrtschein für KI So ist eines der verlockendsten Features von Generative AI seine Geschwindigkeit: Damit ließen sich Kampagneninhalte, Texte oder Produktkonzepte nahezu augenblicklich generieren. Aber schneller heißt nicht unbedingt besser: Lebensmittel sind kulturell geprägt. Sie wecken Emotionen. Was in einer Region Anklang findet, kann in einer anderen völlig in die Hose gehen. Deshalb glauben wir bei Nestlé an Human-in-the-Loop-Systeme, die es lokalen Teams ermöglichen, globale Lösungen anzupassen. Und können nur davor warnen, Algorithmen ohne Aufsicht die Steuerung kreativer Tasks zu überlassen. Dazu kommen Bedenken hinsichtlich Bias, wenn es um Produkttests und Verbraucherforschung geht – insbesondere, wenn Datensätze nicht die gesamte Vielfalt globaler Verbraucher widerspiegeln. Für multinationale Lebensmittelkonzerne sollte eine verantwortungsvolle Skalierung von KI auch ein Commitment zu Diversity auf Datenebene beinhalten. In dieser neuen Ära ist der IT-Entscheider oder CIO nicht mehr nur ein Technologiepartner. Er muss zum Wachstumsmotor, Datenwächter und zunehmend auch zum Koordinator zwischen verschiedenen Transformations-Enablern werden. Der KI-Erfolg hängt deshalb nicht davon ab, die neuesten Modell einzusetzen. Vielmehr gilt es, Talente, Governance und Experimentierfreude auf eine Art und Weise zu fördern, die mit dem Purpose und der Risikobereitschaft des jeweiligen Brands im Einklang stehen. Es geht hierbei um eine integrierte Ebene, die sich über alle Funktionsbereiche und Abteilungen hinweg durchgängig über die gesamten Geschäftswertströme erstreckt. Wir sind davon überzeugt, dass Lebensmittelunternehmen, die KI als Kernkompetenz (und nicht als Zusatzfunktion) betrachten, letztendlich die Nase vorn haben werden. Dabei zählt nicht, wer am schnellsten automatisiert. Es kommt auf die Fähigkeit an, Dinge neu zu denken und neue Arbeitsmethoden zu verinnerlichen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!