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  • 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.

  • Experten formulieren Regeln für KI-Aufsicht

    Künstliche Intelligenz (KI) trifft weitreichende Entscheidungen mit Auswirkungen auf das Leben der Menschen. In der EU wurde der “AI Act” verabschiedet, um den Umgang mit KI zu regeln. Experten haben Kriterien für die wirksame Aufsicht von KI-Systemen definiert. Diese beinhalten kausale Wirksamkeit, epistemisches Verständnis, Selbstkontrolle und passende Absichten.

  • Der Weg zu sicherer und ethischer KI

    Künstliche Intelligenz (KI) lockt mit neuen Perspektiven und revolutioniert unseren Alltag. Dennoch bestehen Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Ethik. Der EU AI Act soll diesen Herausforderungen begegnen und sowohl Innovation fördern als auch die Grundrechte und die sichere Nutzung von KI gewährleisten. Unternehmen müssen sich auf die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen vorbereiten.

  • ERP – die Killerapplikation für GenAI?

    Die generative KI wird in ERP-Systemen eingesetzt, um Mitarbeiter von wiederholenden Aufgaben zu entlasten. Dies erhöht die Produktivität und senkt die Kosten. Unternehmen wie Runmic und VAI nutzen bereits KI-integrierte ERP-Systeme und sehen Potenzial für weiteres Wachstum. KI wird voraussichtlich eine wichtige Rolle in der strategischen Planung spielen.

  • So geht modernes Python

    Python entwickelt sich ständig weiter, und es ist wichtig, die Kernbereiche zu verstehen, um von neuen Funktionen zu profitieren. Dazu gehören Type Hinting, das Handling von Projektanforderungen mit Tools wie Pyenv, Pipenv und Poetry, neue syntaktische Konstruktionen und effektives Testing mit Pytest und Code Coverage.

  • Microcloud Provider: Der bessere Weg zu GPU-Services?

    Grafikprozessoren (GPUs) sind entscheidend für das KI-Training und treiben die Nachfrage nach alternativen Cloud-Plattformen (Microclouds) an. Obwohl Microclouds für KI-Workloads kosteneffizienter sind, hängt ihr Erfolg von der GPU-Versorgung und dem Wettbewerb mit großen Cloud-Anbietern ab. Kurzfristig wird die Nachfrage nach GenAI die Microclouds stärken. Langfristig wird sich der Markt konsolidieren. (Quelle: Infoworld)