In letzter Zeit hatte Intel zu kämpfen, während Nvidia im KI-Chip-Markt stark wuchs. Intel präsentierte jedoch auf der Intel Vision 2024 Konferenz eine umfassende KI-Strategie, darunter den neuen KI-Beschleuniger-Chip Gaudi 3. Trotz vielversprechender Eigenschaften bleibt abzuwarten, ob er Nvidias KI-Chips herausfordern kann. Die Zeit wird zeigen, ob Intels Ambitionen gerechtfertigt sind.
Category: German
Gartner-Prognose zu GenAI: Autonome Agenten lösen KI-Prompts ab
Laut Gartner werden bis 2028 ein Drittel der Interaktionen mit generativen KI-Diensten von autonomen Agenten und Handlungsmodellen übernommen. Autonome Agenten sollen verschiedene Aufgaben übernehmen und die Interaktion mit großen Sprachmodellen vereinfachen. Die Technologie wird voraussichtlich in den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung, Gaming und Versicherungswesen Auswirkungen haben. Gartner empfiehlt Unternehmen, klare Zielfunktionen zu definieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um autonome Agenten effektiv einzusetzen.
Drei wichtige Komponenten für KI-gestützte Cybersicherheit
Es ist entscheidend, das Veränderungspotenzial der KI für die Cybersicherheit zu erkennen. Obwohl KI intelligent, aber nicht kreativ ist, bietet sie Unternehmen eine große Chance. Die Nutzung von KI in der Cyberverteidigung und bei Angreifern erfordert eine transformation der Sicherheitsstrategie. Menschen behalten jedoch die Kontrolle über KI.
Wie sich KI-Tools sicher in jedem Betrieb einsetzen lassen
Das Aufkommen von Künstlicher Intelligenz, insbesondere durch OpenAI’s ChatGPT, bietet unzählige Einsatzmöglichkeiten, wirft jedoch auch Sicherheitsfragen auf. Der verantwortungsvolle Umgang mit diesen Technologien und die Einbindung von Sicherheitsmaßnahmen sind entscheidend. nele.ai stellt eine Lösung für den sicheren Einsatz von generativen KI-Tools dar, gewährleistet Datenschutz und unterstützt externe Kommunikation.
4 Root-Cause-Analysis-Tipps: Wie Ursachenanalyse besser geht
Die IT-Abteilung befasst sich mit Systemausfällen und Performance-Problemen, insbesondere bei sporadischen Problemen, die kritische Prozesse beeinträchtigen können. Um diese zu lösen, werden Root-Cause-Analysen durchgeführt. Um solche Analysen zu verbessern, wird die Observability als Produkt verwaltet, Top-Down- und Bottom-Up-Analysen geplant, Netzwerkprobleme identifiziert und zusammen an Root-Causes gearbeitet.
Cloud, Sourcing, Support: Wie CIOs jetzt ihre IT-Kosten senken
IT-Führungskräfte müssen die finanzielle Situation der IT neu bewerten, um die Innovationsfähigkeit sicherzustellen. Die Optimierung der Cloud-Nutzung, FinOps-Praktiken, Demand-Management und die Überprüfung von Support-Kosten sind zentrale Ansatzpunkte. Langfristige Perspektiven und die Schaffung von Wert aus den Kosten sind ebenfalls von Bedeutung. Quelle: https://www.cio.de/a/wie-cios-jetzt-ihre-it-kosten-senken,3727676.
Die besten JavaScript-Frameworks im Vergleich
Die Auswahl des richtigen Technologie-Stacks ist eine Herausforderung in der Softwareentwicklung. Dieser Artikel vergleicht führende JavaScript-Frontend-Frameworks wie React, Vue, Angular und andere. Es wird betont, dass die Vertrautheit mit einer Technologie ein wichtiger Faktor ist, aber auch die Offenheit für neue Frameworks Vorteile bieten kann. Popularität und spezifische Eigenschaften der Frameworks werden ebenfalls diskutiert.
AI Act: Was Unternehmen beachten müssen
Die meisten Unternehmen sind laut Gartner nicht darauf vorbereitet, die weitreichenden Vorschriften des AI Act der EU einzuhalten. Nader Henein, VP Analyst bei
12 Fehler: Best Practices, die IT-Manager vermeiden sollten
Die IT-Organisationen scheitern, indem sie Best Practices übernehmen, die den Erfolg verhindern. Die Betonung auf interne Kunden, formale SLAs, Kostenaufschlüsselung und die Fokussierung auf den ROI führen zu Misserfolg und schlechten Beziehungen. Stattdessen sollten IT-Manager echte Beziehungen aufbauen, informelle Beteiligung fördern und klare Entscheidungen treffen, um erfolgreich zu sein.
Softwareentwicklung in der Cloud: 10 Cloud-Development-Tücken
Eine Cloud-basierte Softwareentwicklung kann diverse Vorteile realisieren. Zum Beispiel: Doch Cloud Development birgt auch eine ganze Reihe nicht zu unterschätzender Herausforderungen und Risiken.
IDC-Tipps zu Auswahl und Implementierung: So nutzt die Fertigungsbranche GenAI
Die GenAI-basierte Technologie bietet branchenübergreifendes Potenzial und wird aktiv von Fertigungsunternehmen evaluiert und implementiert. Diese Lösungen sollen dabei helfen, verschiedene Herausforderungen zu bewältigen, wie Arbeitskräftemangel, Qualifikationsdefizite und Datenkomplexität. Die Einführung erfordert sorgfältige IT-Prozesse und ethischen Einsatz. Unternehmen sollten auf Datenaustausch, Transparenz und Trainingsprogramme achten, um das volle Potenzial auszuschöpfen.
KI, Machine Learning und Cobots: Die Roboter-Trends für 2024
Der Bestand an Industrie-Robotern erreicht ein neues Hoch. Die International Federation of Robotics (IFR) prognostiziert fünf Trends für 2024: Einsatz Künstlicher Intelligenz, Mensch-Roboter-Kollaboration, mobile Manipulatoren, digitale Zwillinge und humanoide Roboter. Diese Entwicklungen versprechen Effizienzsteigerungen und neue Anwendungsmöglichkeiten in vielfältigen Industriebereichen. China plant die Serienproduktion von humanoiden Robotern bis 2025.
10 Prognosen: Wie GenAI Entwicklerkarrieren umkrempelt
Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) haben die Entwicklerproduktivität in den 1980er Jahren maßgeblich gesteigert. Cloud Computing und DevSecOps-Tools brachten die nächsten Umwälzungen für die Softwareentwicklung. Nun steht mit Generative AI (GenAI) ein neuer, großer Paradigmenwechsel an. Er wird die Art und Weise, wie Unternehmen Software erstellen und warten sowie neue Tools zum Einsatz bringen, drastisch verändern.
GenAI-Blähungen: Sorgt KI für dummen Code?
Laut GitHub ermöglichen Tools wie Copilot Entwicklern, im Durchschnitt um 55 Prozent schneller zu programmieren. Code-Churn-Prognosen weisen jedoch darauf hin, dass bis 2024 eine Verdopplung erwartet wird. Experten betonen die Notwendigkeit von Code-Reviews, um die Risiken von überblähtem Code in KI-generierter Software zu mindern. Entwickler müssen solide Grundlagen beherrschen.