In Las Vegas stellen 40 Millionen Touristen Entertainment in Form von Casinos, Shopping und Events in den Fokus, während für die 650.000 Einwohner der Alltag weniger glamourös ist. Der Chief Innovation Officer setzt auf geeignete Technologien, wie ein intelligentes Verkehrssystem, LiDAR-Sensoren und Drohnen, um die Effizienz zu steigern und die Stadt zu optimieren.
Die Bereitstellung von SAP-Workloads in der Cloud wirft für IT-Verantwortliche zahlreiche Herausforderungen auf. Bei der Auswahl von Cloud-Anbietern und Managed Service Providern ist es entscheidend, die spezifischen Anforderungen im Blick zu behalten. Zudem ist die Beachtung herstellerspezifischer Richtlinien und Best Practices für einen erfolgreichen Betrieb in der Cloud unerlässlich.
Die Begeisterung für Künstliche Intelligenz (KI) ist hoch, aber Kritiker warnen vor überschätzten Erwartungen. Die tatsächliche Produktivitätssteigerung durch KI ist fraglich, und die Auswirkungen auf Arbeitsmärkte und Unternehmenskultur sind unklar. Es besteht die Gefahr einer KI-Blase durch überhöhte Investitionen und unrealistische Erwartungen. Ein fundamentalen Wandel wird diskutiert.
Das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) stellt neue Anforderungen an Unternehmen. Cloud-SCM-Plattformen ermöglichen die Echtzeit-Überwachung von Lieferketten und bieten KI-gestützte Analysen zur Risikovorhersage. Die Lösungen unterstützen außerdem die Einhaltung von Umwelt- und Sozialstandards sowie die aktive Optimierung der Lieferkette unter Nachhaltigkeitsaspekten. Die Implementierung cloudbasierter SCM-Lösungen erfordert robuste Sicherheitskonzepte und umfassende Schulungsprogramme. Die Integration von künstlicher Intelligenz wird in Zukunft entscheidend sein.
Die Kosten für die Implementierung von generativer KI liegen laut Gartner zwischen 5 und 20 Millionen US-Dollar. Viele Projekte werden aufgrund von Datenproblemen, hohen Kosten und unklarem Mehrwert nach dem Proof of Concept eingestellt. Unternehmen müssen den Geschäftswert von GenKI genau analysieren, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.
Moderne Unternehmen benötigen umfassende Einblicke in ihre Netzwerke. Network Observability-Tools liefern Informationen über Applikationsstatus, Benutzererfahrung und Sicherheitsanomalien. Diese Software unterstützt IT-Teams bei der Verwaltung von komplexen IT-Umgebungen und ermöglicht datengestützte Entscheidungen. Der Markt für Network Observability-Tools wächst, da KI-Features, Cloud-Services und Automatisierung die Zukunft prägen. Anwender sollten Anbieter kritisch zu ihren Funktionen befragen, bevor sie investieren.
Generative AI (GenAI) liegt im Trend, obwohl der Hype langsam der Realität weicht. Es ist nicht als Endprodukt, sondern als Technologie zu sehen, die Spezialisten bei stressigen Aufgaben unterstützen kann. Zum Beispiel: Systemlog-Analyse, Konfigurationsdateierstellung, Übersetzungen und Architektur-Entscheidungen. Generative KI kann Zeit sparen, aber muss von Experten überwacht werden. Neue Tools nutzen bereits GenAI.
The text discusses the importance of efficiency in cloud architecture, emphasizing the need to measure and achieve efficiency through various key metrics and processes. It highlights the significance of convergent architectures in optimizing resource utilization and performance. It also stresses the potential for combining components to further enhance efficiency. Overall, the key message is to focus on utilizing efficient components and ensuring their effective collaboration.
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass Mitarbeitende heimlich GenKI-Apps nutzen, was Sicherheitsrisiken und Effizienzprobleme verursacht. Die Schatten-IT dient jedoch auch als Seismograph interner Innovation. Um das Beste aus der Schatten-IT zu ziehen, sollten Unternehmen genutzte Tools identifizieren, Standards setzen und die Bedürfnisse der Mitarbeitenden ernst nehmen.
Der Schutz der Cybersicherheit in Unternehmen hinkt der sich entwickelnden Bedrohungslandschaft hinterher, hauptsächlich aufgrund des starken Wachstums von Technologien wie KI und Cloud Computing. Generative KI hat zu einem starken Anstieg von Phishing-Angriffen geführt. Trotzdem gibt es vielversprechende Startups im Bereich Network Security, die den Status Quo zu disruptieren versuchen.
Stakeholder-Management ist entscheidend für den Projekterfolg, da es hilft, alle relevanten Interessengruppen zu identifizieren, Prioritäten zu setzen, ihre Rollen zu definieren und die Kommunikation zu koordinieren. Das umfasst auch die Schaffung einer Governance-Struktur und Mechanismen zur Informationssammlung. Eine wirkungsvolle Stakeholder-Koordination steigert die Produktivität, das Engagement und mindert Risiken im Projektverlauf.
Auf dem deutschen Arbeitsmarkt sind KI-Kenntnisse zunehmend gefragt, insbesondere in Non-Profit-Organisationen, Luftfahrt und Verteidigung sowie Medien und Kommunikation. Obwohl die IT-Branche viele KI-Stellenangebote hat, werden KI-Kenntnisse dort nur in 7 Prozent der Stellen gefordert. Unternehmen nutzen KI, um Prozesse zu optimieren und personalisierte Kundenexperiences zu schaffen.
FinOps, die Verwaltung und Optimierung von Cloud-Kosten, gewinnen in der DACH-Region an Bedeutung. 90 Prozent der Unternehmen sind mit dem Ansatz vertraut, und knapp die Hälfte hat bereits erfolgreich Projekte umgesetzt. Die Zusammenarbeit zwischen IT und Finanzabteilung spielt eine entscheidende Rolle. Für die Zukunft wird eine Konsolidierung von SAM- und FinOps-Plattformen erwartet.
Es gibt eine steigende Nachfrage von Unternehmen nach Generative AI. Viele Branchen, wie Biotechnologie und Cybersicherheit, nutzen bereits generative KI, während andere Unternehmen noch experimentieren. Beispiele für Anwendungen sind programmierende Assistenten, Marketingunterstützung, Arzneimittelforschung, Cybersicherheit, Finanz- und Versicherungswesen sowie juristische Dienstleistungen.
