Tag: DEIT application and integration

Die Entwicklung von Robotic Process Automation (RPA) birgt häufige Fehler, darunter der Glaube an vollständige Prozessautomatisierung und die Vernachlässigung ständiger Maintenance. Diese Bots passen gut zu stabilen Prozessen in Altsystemen, stoßen aber bei dynamischen Prozessen schnell an ihre Grenzen. Fehlermanagement, Kontinuität in der Überwachung und Validierung sind essentiell. Trotz des hohen Potenzials müssen beteiligte Stakeholder realistische Erwartungen setzen.

Der Begriff “Bürotag” entstand durch das hybride Arbeitsmodell, das Homeoffice und Büroarbeit kombiniert. Effizienztipps für Bürotage umfassen die Aufteilung von Aufgaben, die Zusammenarbeit erfordern, konzentrierte Arbeit an asynchronen Aufgaben und die Nutzung von virtuellen Tools. Wichtig ist auch ein ordentlicher Arbeitsplatz und das Vermeiden von Multitasking. Durch die Anwendung von Strategien wie dem Eisenhower-Prinzip oder der Pomodoro-Methode kann man produktiver arbeiten.

Die Anwendungsfälle für Computer Vision reichen von der Analyse von Materialqualität in Produktionslinien bis hin zur Verbesserung der Arbeitssicherheit in Fabriken. Obwohl es derzeit nur einen kleinen Marktanteil hat, wird ein stetiges Wachstum erwartet. Einschließlich aufstrebender Anwendungen im industriellen Umfeld zeigt die Technologie großes Potential zur Effizienzsteigerung und Risikominderung.

Diese Beschreibung deckt vier verschiedene integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) für Python ab. Eric7 bietet umfangreiche Funktionen, ist aber für Anfänger schwierig einzurichten. Wing ist ein kommerzielles Produkt mit speziellen Funktionen für Python und integrierten Tools für verschiedene Frameworks. Pyzo ist eine schlanke IDE, die sich für spontane Interaktionen und wissenschaftliche Anwendungen eignet. Thonny ist eine einfache Einsteiger-IDE, speziell für Python-Anfänger entwickelt.

Parallel Processing geht auch mit Python – die richtigen Tools vorausgesetzt.

Zu den Web 3.0- Technologien und -Konzepten gehören unter anderem die Blockchain-Technologie und die darauf basierenden Kryptowährungen, KI und maschinelles Lernen. Sie haben gemeinsam, dass sie dezentral angelegt sind und  den Nutzern ein wesentlich höheres Maß an Selbstbestimmung über ihre persönlichen Daten gewährleisten können, als es das Internet bislang konnte.

KI und Low-Code – eine Kombination für die Zukunft?

Generative AI (GenAI) und die ihr zugrundeliegenden großen Sprachmodelle (Large Language Models; LLMs) stecken noch in den Kinderschuhen, krempeln aber bereits zahlreiche Karrierewege und komplette Branchen um. Chatbots und Text-zu-Bild-Tools finden dabei nicht nur großen Anklang im Mainstream. Auch die Technologiebranche selbst ist längst an allen Fronten fest im “GenAI-Griff”.

Software-Anbieter üben momentan den Spagat zwischen zwei Welten: Das eine Bein steckt noch in On-Premises-Lösungen fest, das andere zieht himmelwärts.

Bei Einsatz von Low-Code lauern einige versteckte Gefahren.

Spielen ohne teure Hardware? Das versprechen zumindest die Anbieter von Cloud-Gaming-Plattformen.

Hyperautomation und Low Code bieten reichlich Möglichkeiten, um betriebliche Herausforderungen zu meistern, das Unternehmen voranzubringen und einen Mehrwert für Kunden und Mitarbeiter zu schaffen.

GenAI durchdringt die Softwareentwicklung. Halten Ihre Testing-Praktiken Schritt?

Generative AI wird alles verändern. Fragen Sie einfach die CEOs börsennotierter Unternehmen, die nicht aufhören können, das Thema im Rahmen der Präsentation von Geschäftsergebnissen zu adressieren. Doch wie wirkt sich der KI-Goldrausch auf Entwickler aus?