Die IT-Abteilung befasst sich mit Systemausfällen und Performance-Problemen, insbesondere bei sporadischen Problemen, die kritische Prozesse beeinträchtigen können. Um diese zu lösen, werden Root-Cause-Analysen durchgeführt. Um solche Analysen zu verbessern, wird die Observability als Produkt verwaltet, Top-Down- und Bottom-Up-Analysen geplant, Netzwerkprobleme identifiziert und zusammen an Root-Causes gearbeitet.
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Karriereplanung: Wie man sein Karriereziel erreicht
Der erste Schritt Ihres Karriereplans ist die Selbstanalyse. Yasmine Limberger von Avanade betont die Verantwortung jedes Einzelnen für die eigene Karriere. Eine klare Strategie und der Mut zum Wechsel sind entscheidend. Analysieren Sie Ihre Ziele ehrlich und definieren Sie Fortbildungsmaßnahmen. Bauen Sie ein starkes Netzwerk auf und seien Sie für Veränderungen bereit.
GenAI-Kompetenzen: 4 DevSecOps-Skills fürs KI-Zeitalter
In der Ära der Generativen KI (GenAI) und Großen Sprachmodellen (LLMs) ist es entscheidend für DevSecOps-Spezialisten, Data Scientists und andere IT-Experten, die Fähigkeiten des Prompt Engineerings, Data Engineering, GenAI-Funktionen und die Validierung von GenAI-Ergebnissen zu beherrschen. Der Paradigmenwechsel erfordert von CIOs und IT-Managern die Vorbereitung ihrer Teams auf die neuen Anforderungen.
Up-Skilling: Wie – und warum – Sie Ihre Mitarbeiter weiterbilden sollten
Das Up-Skilling ist entscheidend, um den IT-Fachkräftemangel zu bekämpfen und die Arbeitsmotivation zu steigern. Experten betonen, dass Unternehmen ihren Mitarbeitern nicht nur neue Fähigkeiten vermitteln müssen, sondern auch eine unterstützende Lernumgebung schaffen sollten. Flexibilität, klare Richtlinien und eine Kombination aus theoretischem, sozialem und praktischem Lernen sind dabei entscheidend.
7 Wege: Mit GenAI zur besseren Karriere
Ohne KI-Fähigkeiten wird der Aufstieg auf der Karriereleiter in vielen Bereichen künftig schwierig. Es wird erwartet, dass Unternehmen Mitarbeiter mit KI-Kompetenzen suchen und höher entlohnen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten Arbeitnehmer in KI-Schulungen investieren und sich an KI-Projekten beteiligen oder externe Qualifizierungsmöglichkeiten nutzen.
Die Zukunft von HR: KI-basiertes Skill Management
Der Wunsch nach Selbstbestimmung, Flexibilität und persönlichem Wachstum treibt Arbeitnehmer zu neuen beruflichen Perspektiven. In einer globalen Studie von Cornerstone fühlen sich fast die Hälfte der Arbeitnehmer von ihren Arbeitgebern im Stich gelassen, was die Entwicklung zukünftiger Kompetenzen betrifft. Moderne Technologien wie KI können die Herausforderungen des Kompetenzmanagements meistern und HR für die Zukunft fit machen.
Worüber Bewerber auch reden sollten: Mit Mad Skills zum neuen Job
In Vorstellungsgesprächen sollten Bewerber ihre individuellen und originellen Fähigkeiten, auch Mad Skills genannt, nicht scheuen, da diese zunehmend geschätzt werden. Diese Fähigkeiten, oft außerhalb des Arbeitslebens erworben, tragen zur Produktivität, Problemlösung und Teambildung bei. Zusätzlich zu fachlichen Fähigkeiten spiegeln sie das Gesamtbild eines Arbeitnehmers wider und sind ein wichtiger Faktor in der heutigen Arbeitswelt.
Tipps für Selbständige: Wann ein Social-Media-Auftritt daneben geht
Bei ihrem Social-Media-Auftritt müssen Selbständige (natürlich nicht nur sie) aufpassen, dass sie nicht nur Platitüden und Floskeln absondern.
Talent Management: 10 Tipps, wie sie Top-Talente halten
Wer IT-Talente finden und halten will, muss mehr als nur ein gutes Gehalt bieten.
Recruiting im Wandel der Zeit
In der heutigen dynamischen, technologiegetriebenen Geschäftswelt unterliegt das Personalmanagement einem stetigen Wandel. Insbesondere das Recruiting hat sich in den letzten Jahren erheblich verändert. Traditionelle Methoden der Stellenausschreibung und Bewerberauswahl sind längst nicht mehr ausreichend, um den Anforderungen einer sich wandelnden Arbeitswelt gerecht zu werden.
Knowledge 23: Die Mitarbeiterentwicklung gezielt angehen
Für drei von vier Arbeitenden ist eine kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklung ein wichtiger Faktor, um einem Unternehmen treu zu bleiben.
Python Data Science: 5 Pflicht-Tools für Datenwissenschaftler
Diese Tools können Data Scientists das Leben leichter machen.