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Cloud-basierte Softwareentwicklung bietet Flexibilität, bringt jedoch Herausforderungen wie Leistungsprobleme, Sicherheitsrisiken und versteckte Kosten mit sich. Experten betonen die Wichtigkeit strenger Sicherheitsprotokolle, regelmäßiger Kostenkontrollen und der Auswahl cloud-agnostischer Architekturen, um Risiken wie Vendor Lock-in zu minimieren und die Compliance zu gewährleisten.
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.
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.
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.
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.
Die Verlockung, OpenAIs ChatGPT, Google Bard/Gemini oder andere kostenlose GenAI-Tools für die Arbeit zu nutzen, ist groß. Jedoch ist der unerlaubte Einsatz im geschäftlichen Umfeld riskant, da diese Plattformen sensible Daten nutzen könnten. Generative KI-Tools können auch Sicherheitslücken aufweisen und unzuverlässige Ergebnisse liefern. Richtlinien und Schulungen sind notwendig, um eine sichere und effektive Nutzung zu gewährleisten.
Generative KI (GenAI) und Low-Code-Entwicklung versprechen, Software-Entwicklungszyklen zu beschleunigen, aber unzureichende Governance birgt Risiken wie App-Wildwuchs und Datenschutzprobleme. Effektive Governance bietet Transparenz, verbesserte Zusammenarbeit und erhöhte Produktivität. Unternehmen sollten sich darauf vorbereiten, die wachsende Bedeutung einer angemessenen Governance in ihre Low-Code- und No-Code-Prozesse zu integrieren.
Gartner prognostiziert für 2024 vernetzte Mitarbeiter, fortgeschrittene Arbeitsroboter und verstärkte Daten-Governance als wichtige Supply-Chain-Technologie-Trends. Diese Trends sind untereinander verbunden und beeinflussen sich gegenseitig. Dazu gehören Cybererpressung, Daten-Governance, nachhaltige Lieferketten, KI-fähige Bildverarbeitung, Augmented Connected Workforce, Composite AI, moderne humanoide Arbeitsroboter und Maschinenkunden. Quelle: https://www.cio.de/a/die-top-trends-fuer-die-lieferkette,3731367
Das RoPPFL-Framework adressiert die Sicherheits- und Datenschutzbedenken beim föderierten Lernen. Es kombiniert Local Differential Privacy (LDP) und Robust Weighted Aggregation (RoWA) und organisiert den Trainingsprozess hierarchisch. Dieser Ansatz ermöglicht kollaboratives KI-Modelltraining über mehrere Devices oder Server hinweg, während Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind.
Die DSAG-Umfrage zeigt, dass Investitionsbereitschaft in S/4HANA zunimmt, während Bedenken zur Cloud-Strategie bestehen. Budgets steigen bei 43% der Unternehmen, während 36% keine Veränderung sehen. SAP ERP behält die Führung vor S/4HANA, jedoch steigt die Investitionsbereitschaft in S/4HANA. KI-gesteuerte Lösungen gewinnen an Bedeutung. Cybersecurity bleibt Top-Priorität.
Das Washington DC Release von ServiceNow setzt konsequent auf die Integration von generativer KI in alle Funktionen und Workflows der Now Platform. Die neuen Funktionen umfassen unter anderem die Erleichterung von automatisierten Gesprächen und die dynamische Übersetzung, um eine effiziente und barrierefreie Kommunikation zu ermöglichen. Zudem bietet die Plattform Unterstützung für den Mehrwert von GenAI-Investitionen, auch ohne unbedingten Einsatz von KI.
Industrieunternehmen aus der EMEA-Region wurden zum fünften Microsoft Intelligent Manufacturing Award aufgerufen. Mercedes-Benz wurde für die MO360 Data Platform ausgezeichnet, Northvolt für das Particle Trap System, Malvern Panalytical für Smart Return Agriculture, Wilo SE für adaptive Werkerassistenz und ANDRITZ AG für Metris. Danfoss gewann mit Alsense in der Kategorie Nachhaltigkeit.
Bevor Sie sich vom anhaltenden Hype um große Sprachmodelle vereinnahmen lassen, sollten Sie fünf Schlüsselfragen stellen. Überprüfen Sie, ob ein Large Language Model wirklich Mehrwert bringt, wie es um die Haftungsrisiken steht, ob es wirklich günstiger ist, wie die Systemwartung gehandhabt wird und wie Ihre Testing-Prozesse aussehen.