Damit die KI-Nutzung für die IT nicht nachhaltig scheitert, sollten CIOs die Auslastung optimieren, Modelle nach Use Case auswählen und Anwendungsfälle priorisieren. KI verbraucht viel Energie, aber ihre Vorteile überwiegen laut Experten. Klarna setzt KI für interne Prozesse und Produkte ein, wobei sie auf ressourceneffiziente Modelle und klare Richtlinien achten.
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So geht Hackathon
Hackathons sind für Unternehmen ein Mittel, um Innovation voranzutreiben. Eine erfolgreiche Planung ist entscheidend, um greifbaren Mehrwert zu generieren. Die Zusammenarbeit von technischen und nicht-technischen Teams ist ebenfalls wichtig. Die kontinuierliche Unterstützung und Umsetzung von Ideen aus Hackathons schafft eine Innovationskultur im Unternehmen.
Günstiger und nachhaltiger: Edge AI als Alternative zu GenAI?
Edge AI, eine vielversprechende Technologie, bietet enorme Chancen für die deutsche Wirtschaft und Gesellschaft. Die Technologie ermöglicht Echtzeitüberwachung im Gesundheitswesen, sicherere Fahrerassistenzsysteme und eine effiziente Stromversorgung. Trotz einiger Herausforderungen empfehlen Experten die Entwicklung von Plattformen, um Edge AI an verschiedene Branchen anzupassen. Deutschland und Europa könnten durch ihre Industrieexpertise ideale Standorte für Edge AI sein.
Lünendonk-Studie Anwendungsmodernisierung: Alle wollen es, aber nicht alle können es!
Um veraltete Anwendungslandschaften zukunftsfest zu machen, müssen Unternehmen IT und Business eng verzahnen. Die Notwendigkeit zur Anwendungsmodernisierung wächst aufgrund veränderter Markt- und Sicherheitsanforderungen. Dennoch priorisieren viele Unternehmen die Modernisierung nicht angemessen. Die Studie zeigt, dass Unternehmen verschiedene Strategien zur Modernisierung verfolgen, wobei einige auf KI und Cloud-Plattformen setzten.
Risiko Early Adopter: So machen sich CIOs das Leben schwer
IT-Pioniere riskieren das Scheitern, wenn sie neue Technologien überstürzt einführen. Es gibt typische Fallen, wie mangelnde Experten, unvorhergesehene Kosten und fehlende Akzeptanz seitens der Endanwender. Vor der Einführung sollten IT-Manager die Auswirkungen auf die Organisation gründlich analysieren und eine Innovationskultur schaffen.
Serverless stirbt
Serverless Computing erlebte als Cloud-Paradigma vor etwa 10 Jahren einen Aufschwung, verliert aber zunehmend an Bedeutung. Die ursprünglichen Vorteile – Agilität, Kosteneffizienz und schnelle Skalierbarkeit – sind jedoch weiterhin relevant. Neue Technologien wie Generative AI und ubiquitäres Computing fordern jedoch spezialisiertere Lösungen, was zu einem Umdenken in der Technologiestrategie von Unternehmen führt.
EU Data Act: Was das Gesetz für Cloud-Anbieter und Kunden bedeutet
Der EU Data Act ermöglicht den einfacheren Austausch von Daten zwischen Clouds. Anbieter von Cloud-Services müssen ihren Kunden den Wechsel zu einem anderen Anbieter erleichtern. Die Verordnung reduziert Wechselentgelte und soll den Wettbewerb fördern. Kunden müssen jedoch auf Widersprüche und Unklarheiten in den Formulierungen achten. Maßnahmen sollten rechtzeitig ergriffen werden.
VMware-Alternativen: Diese Möglichkeiten bieten andere Anbieter, Open Source und die Cloud
Dieser Artikel bietet einen Überblick über VMware-Alternativen, Cloud-Migration und Anwendungsmodernisierung. Er enthält Tipps zur Optimierung der VMware-Umgebung sowie Vor- und Nachteile von Open-Source-Lösungen und kommerziellen VMware-Alternativen. Zusätzlich werden drei Open-Source-Alternativen zu VMware und kommerzielle Virtualisierungslösungen vorgestellt. Darüber hinaus wird die Modernisierung von Applikationen und die Identifizierung kritischer Workloads thematisiert.
7 Wege zum datengetriebenen Analytics-Erfolg
Manager möchten ihr Unternehmen oft zu einer “Data-driven Company” machen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Jedoch scheitert die Umsetzung oft an geringer Akzeptanz und mangelnden Geschäftsergebnissen. Der Artikel beschreibt sieben Maßnahmen zur Schließung dieser Lücken und zur Skalierung von Analytics-Bemühungen. Auch die Bedeutung von Datenqualität, Entscheidungsgeschwindigkeit und Data Governance wird betont.
Experten diskutieren “AI-ready Enterprise”: Höchste Zeit für KI-Realismus
Ohne solide Strategie ist jede KI-Initiative zum Scheitern verurteilt. Seit dem Release von OpenAIs ChatGPT sind knapp zwei Jahre vergangen. Die FOMO-Phase beim Thema künstliche Intelligenz hält sich hartnäckig. Unternehmen müssen eine AI-Readiness schaffen. Verschiedene Experten haben klare Antworten dazu. Sie betonen die Bedeutung von Daten, Governance und Change-Management.
Schutz der Privatsphäre mit synthetischen Daten
Synthetische Daten können die Herausforderungen in Datenschutz, Compliance und Anonymisierung überwinden, indem sie als Ersatz für reale Daten fungieren. Sie bieten präzise Trainings- und Testdaten für die Modellentwicklung und verringern die manuelle Anonymisierung von Datensätzen. Die Verwendung synthetischer Daten bringt klare Vorteile, aber es bestehen auch Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Datenqualität.
Softwareentwickler steigen ab: Die meistgesuchten IT-Kompetenzen 2024
Laut einer Umfrage ist der Bedarf an KI-Fähigkeiten in Unternehmen hoch, doch passende Talente zu finden bleibt eine Herausforderung. Nischenkompetenzen wie KI, Data Science und Cybersicherheit sind weltweit knapp. Viele suchen externe Hilfe und investieren in Technologie als Multiplikator. Personalbeschaffungsmethoden wie Jobrotation und interne IT-Jobmessen werden empfohlen.
KI-Plattformwahl geht auch in ausgewogen
Bei der Entscheidung zwischen Cloud und On-Premises für KI gibt es wichtige Faktoren zu berücksichtigen. Die Cloud bietet Agilität und Sicherheit, ist aber teuer und nicht immer anwendbar. On-Premises gewährt Kontrolle und Compliance, erfordert aber regelmäßige Wartung. Ein hybrider Ansatz kann die Vorteile beider Optionen kombinieren und spezifische Geschäftsanforderungen erfüllen.
In 7 Schritten zur richtigen Datenplattform
In der Ära von Big Data sind Spreadsheets lange veraltet. Ein Leitfaden zur Wahl der geeigneten Datenplattform. Moderne Plattformen bieten Funktionen für Datenvisualisierung, Dashboarding, Analytics und maschinelles Lernen. Die Wahl hängt von Geschäftsanwendungen, Endbenutzer-Personas und Datenkomplexität ab. Auch Compliance und Governance spielen eine Rolle. Es ist wichtig, die Plattform in mehreren Aspekten zu bewerten.