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Vor einem Jahr nutzte GoDaddy keine großen Sprachmodelle. Heute setzt der US-Webhoster und -Registrar über 50 Large Language Models ein. Diese werden auch für Automatisierungsprojekte und die Steigerung der Mitarbeitereffizienz genutzt. CTO Charles Beadnall erörtert die KI-Reise des Unternehmens und betont die Bedeutung messbarer Ergebnisse bei KI-Implementierungen. GoDaddy plant, KI an weiteren Stellen im Unternehmen einzusetzen.
Halbleiter bilden die Basis modernen Lebens, sind entscheidend für die Digitalisierung und spielen eine wichtige Rolle bei der Dekarbonisierung der Wirtschaft. Die Halbleitertechnologie steht im Mittelpunkt internationaler Politik, wobei es um technologische Führungsrolle und wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit geht. Der “Semiconductor Tree” von Infineon ermöglicht ein besseres Verständnis der Hightech-Industrie.
Um die Produktivität zu steigern und Kundenprodukte effizienter zu entwickeln, plant das Unternehmen Accenture Investments in Höhe von drei Milliarden Dollar für Generative Künstliche Intelligenz (GenAI). Die bisherigen Ergebnisse zeigen, dass 90 Prozent der Entwickler sich wohler fühlen, 95 Prozent mehr Spaß an ihrer Arbeit haben und die Produktivität um 40 Prozent gestiegen ist. __JETPACK_AI_ERROR__
SAP hat eine Partnerschaft mit AWS aufgebaut, um KI-Funktionen der Cloud-Plattform zu nutzen. Diese Integration ermöglicht es, generative KI in SAP-Lösungen zu implementieren und Geschäftsprozesse zu modernisieren. Des Weiteren plant SAP, die HANA Cloud auf AWS Graviton3-Chips zu optimieren und in KI-Startups zu investieren. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, zukünftige SAP-Business-KI-Angebote leistungsfähiger zu gestalten.
Eine effektive Kontrolle über Multi-Cloud-Netzwerke bietet Leistungs- und Sicherheitsvorteile, jedoch bringt deren Verwaltung zahlreiche Herausforderungen mit sich. Die Komplexität, fehlende Fachkenntnisse, unterschiedliche Plattformen und Kostenineffizienzen erschweren das Management. Verschiedene Anbieter bieten Lösungen auf unterschiedlichen Ebenen des Multi-Cloud-Managements an. Die zukünftige Veränderung der Leistungsebene durch Investitionen in Siliziumchips wird erwartet.
Hochwertige Daten sind entscheidend für die effektive Nutzung von KI. Dafür müssen Daten aktuell, sauber, sicher und anwendungsspezifisch sein. Doch trotz der Datenflut in Unternehmen sind die meisten Daten unstrukturiert und von zweifelhafter Qualität. Tools und Plattformen werden benötigt, um relevante und sichere Daten zu finden und aufzubereiten.
Zahlreiche Unternehmen sind in der Softwareentwicklung und DevOps gut positioniert. Dennoch können sie von Software-as-a-Service-Unternehmen lernen, insbesondere beim Skalieren von Anwendungen und der Kundenorientierung. Dieser Artikel präsentiert 12 bewährte Prinzipien von SaaS-Technologieführern, die auch auf DevSecOps übertragbar sind. Es umfasst auch Empfehlungen für Meetings mit Endbenutzern, die Standardisierung von CI/CD-Pipelines und Sicherheitspraktiken.
Im Zeitalter der KI-basierten Cyberbedrohungen sind fünf unerschütterliche Konstanten der Cyber-Resilienz entscheidend. Eine strikte Zero-Trust-Policy, starkes IT-Sicherheitsbewusstsein der Belegschaft, sichere Verschlüsselung, regelmäßige Audits und erstklassige Datensicherung nach der 3-2-1-1-0 Backup-Regel sind unverzichtbar, um Unternehmen vor modernen Cyberangriffen zu schützen. (Quelle: silicon.de)
Beim Eintritt neuer Führungskräfte in ein Unternehmen kann Unsicherheit bei den Beschäftigten entstehen. Eine gute Führungskraft involviert das Team in Entscheidungen und zeigt Respekt vor bestehenden Prozessen. Zudem sollten neue Manager Zeit in das Kennenlernen des Unternehmens investieren und eine offene Kommunikation pflegen, um erfolgreich zu führen.
Die Unternehmen benötigen heute mehr Unterstützung bei der Verwaltung und Absicherung ihrer verteilten Netzwerke. Cisco und IDC haben 2.050 IT-Fachleute weltweit befragt. Die Studie zeigt, dass die Netzwerkarchitekturen komplexer sind und ein erhöhtes Cybersicherheitsrisiko besteht. Eine zentralisierte Netzwerkplattform könnte helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Zudem erwarten die Befragten eine verstärkte Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Verbesserung des Netzwerkbetriebs.
Vollautomatisiertes Fahren im öffentlichen Verkehr in zehn Jahren? Gastautor Michael Fait von Thoughtworks plädiert für Realismus und Sorgfalt. Um autonomes Fahren zu realisieren, müssen KI-Systeme noch viele Fahrstunden absolvieren und insbesondere Module wie Objekterkennung, -verfolgung und -vorhersage verbessern. Aktuell bleiben vollautomatisch fahrerlose Autos noch Zukunftsmusik.
In der KI-Ära war es notwendig, viele ML-Modelle mit umfassenden Daten zu trainieren, um die besten auszuwählen. Inzwischen stehen verschiedene Large Language Models verschiedener Anbieter zur Verfügung, um eigene GenAI-Anwendungen zu schaffen. Bei der Modellauswahl sollten Sie die zukünftige Anpassbarkeit und die laufenden Kosten für das Inferenztraining berücksichtigen. Verschiedene Prompt-Engineering-Techniken bieten Möglichkeiten zur Anpassung von LLMs.
Der Einsatz von Quantentechnologie in fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) könnte die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen verbessern. Die präzise Datenerfassung und Rechenleistung bieten enorme Ressourcen für ADAS, wodurch die Technologie voraussichtlich zwischen 2 und 3 Milliarden US-Dollar zur Automobilindustrie bis 2030 beitragen wird. Jedoch bedarf es geeigneter Sicherheitsmaßnahmen, um potenziellen Risiken entgegenzuwirken.