Die Automatisierung von Sicherheitsmanagementprozessen zielt darauf ab, Effizienz und Schnelligkeit zu steigern. Trotz geringer Nutzung von IT-Automatisierungstools in Deutschland könnten sie den Fachkräftemangel und die Cyberangriffe wirksam bekämpfen. Automatisierung erfordert jedoch spezifisches Fachwissen und das Vermeiden von Sicherheitslücken. Lösungen wie NinjaOne bieten umfassende Automatisierung und sorgen für mehr Transparenz in Unternehmen.
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Generative AI: Die größten Fehler beim Einsatz generativer KI
Der Einsatz generativer KI birgt neben Chancen auch Risiken und Fallstricke. Unternehmen sollten vorsichtig sein, da unangemessene, irreführende oder beleidigende Inhalte entstehen können. Microsoft setzt daher auf Copilot statt Autopilot, um menschliche Kontrolle zu gewährleisten. Eine Kultur des verantwortungsvollen Umgangs mit generativer KI und klare Richtlinien sind entscheidend. __JETPACK_AI_ERROR__
Generative KI soll Unfälle vermeiden: Die GenAI-Strategie von Bosch
Stefan Hartung, Vorsitzender der Bosch-Geschäftsführung, strebt mit Generativer KI und Fahrzeugassistenzsystemen das Vision-Zero-Ziel an, null Unfälle im Straßenverkehr. Bosch kooperiert mit Microsoft, um das Potenzial von Generativer KI zu nutzen. Die Technologie soll auch die Industrie transformieren und neue Geschäftsmodelle schaffen, an die sich Unternehmen anpassen sollten.
Konkurrenz zu Microsofts Copilot: Google verzahnt Gemini mit Business-Apps
Google verknüpft sein LLM Gemini mit den eigenen Business-Apps. Das dürfte den Druck auf Microsoft und seinen Copilot erhöhen. Foto: Google Google hat angekündigt, sein
Agiles Lernen: Eine Prämisse in der modernen Arbeitswelt
Die kontinuierliche Veränderung der Arbeitswelt macht agile Coaches in verschiedenen Branchen unverzichtbar. Der Begriff “Lebenslanges Lernen” ist entscheidend in der sich wandelnden Gesellschaft. Traditionelle Lernmethoden stoßen aufgrund der Digitalisierung an Grenzen. Agile Lernen mit Fokus auf Flexibilität und kontinuierlicher Verbesserung ermöglicht effiziente Anpassung an neue Bedingungen und wird in der modernen Arbeitswelt immer wichtiger.
Klassisch und agil: Die passende Projektmanagement-Methode auswählen
Der Artikel vergleicht klassisches und agiles Projektmanagement in der Software-Entwicklung. Klassische Methoden folgen einem linearen Prozess, während agile Methoden auf Teamarbeit und Kundenfeedback setzen. Die agilen Methoden bieten in der Regel mehr Vorteile, insbesondere in Bezug auf Anpassungsfähigkeit, Teamarbeit und Kundenzufriedenheit in komplexen Projekten.
Karriereplanung: Wie man sein Karriereziel erreicht
Der erste Schritt Ihres Karriereplans ist die Selbstanalyse. Yasmine Limberger von Avanade betont die Verantwortung jedes Einzelnen für die eigene Karriere. Eine klare Strategie und der Mut zum Wechsel sind entscheidend. Analysieren Sie Ihre Ziele ehrlich und definieren Sie Fortbildungsmaßnahmen. Bauen Sie ein starkes Netzwerk auf und seien Sie für Veränderungen bereit.
Gartner-Studie: Was bei der Cloud-Auswahl für GenAI zählt
Gemäß Gartner bleibt die Cloud die beste Plattform für die Bereitstellung von Großanwendungen mit GenAI. Bis 2025 sollen 10% der Daten mit generativer KI erstellt werden. Unternehmen benötigen jedoch Fachwissen und Ressourcen, was die Cloud-Technologie zur bevorzugten Option macht. Digitale Souveränität und Nachhaltigkeit werden zur Auswahl von Public Cloud GenAI-Services führen.
KI kann bessere Eingabeaufforderungen: Werden Prompt Engineers nutzlos?
Die KI-Revolution frisst ihre eigenen Kinder, im Falle von GenAI eventuell die Prompt Engineers. Aktuelle Studien zeigen, dass das KI-Modell selbst besser prompst. Neue Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass Prompt Engineering am besten durch das KI-Modell selbst vorgenommen wird. Positive Aufforderungen können die Leistung des Modells verbessern. Tools wie Dspy automatisieren diesen Prozess effektiv.
Anthropic Claude 3: Besser als GPT-4?
Anthropic hat sein Flaggschiff-Modell Claude auf die Version 3.0 aktualisiert, wodurch Verbesserungen in verschiedenen Aufgaben und eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht wurden. Das Unternehmen bietet die Claude-KI nun in drei Versionen an und betont sein Engagement für eine verantwortungsvolle Entwicklung von generativer KI. Claude 3 schneidet laut Anthropic-Messungen in allen Kategorien besser ab als GPT und Gemini.
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessert GenAI-Outputs präzise und aktuell. Es adressiert Probleme bei großen Sprachmodellen, indem es diese mit externen Datenquellen verbindet. RAG hilft, halluzinative Antworten zu vermeiden, und kann die Leistung von Sprachmodellen verbessern. Durch drei Phasen – Retrieval, Augmentation und Generation – nutzt es Internet- oder Dokumentensuchen, um Antworten zu generieren.
10 Tipps für schnellere Python-Apps
Mit diesen zehn Hardcore-Coding-Tipps können Sie Ihre Python-Anwendungen beschleunigen, indem Sie Profiling, Caching, NumPy, Numba, C-Bibliotheken, Cython, Multiprocessing, Bibliotheksmanagement, plattformspezifische Optimierung und PyPy nutzen. Diese Praktiken helfen, die Leistung zu steigern, jedoch erfordern sie spezifisches Fachwissen und sorgfältige Anpassungen für optimale Ergebnisse. (Quelle: computerwoche.de)
OCI Generative AI Service: Oracle tunt seine Cloud mit GenAI-Services
Oracles Cloud-Strategie integriert Generative KI-Services in die Oracle Cloud Infrastructure (OCI) und ermöglicht Anwendern die Nutzung vorkonfigurierter GenAI-Services über API-Anfragen. Diese Services unterstützen verschiedene Anwendungsfälle wie Texterstellung und semantische Vergleiche. Die Pläne von Oracle beinhalten außerdem die Integration von GenAI-Funktionen in Anwendungen und Datenbanken sowie die Entwicklung eigener KI-Anwendungen durch Kunden. Oracle bietet transparente Preisgestaltung und einen Kostenrechner für die Cloud-Ausgaben.
GenAI-Kompetenzen: 4 DevSecOps-Skills fürs KI-Zeitalter
In der Ära der Generativen KI (GenAI) und Großen Sprachmodellen (LLMs) ist es entscheidend für DevSecOps-Spezialisten, Data Scientists und andere IT-Experten, die Fähigkeiten des Prompt Engineerings, Data Engineering, GenAI-Funktionen und die Validierung von GenAI-Ergebnissen zu beherrschen. Der Paradigmenwechsel erfordert von CIOs und IT-Managern die Vorbereitung ihrer Teams auf die neuen Anforderungen.