DEIT strategy

In Bezug auf die Cloud-Migration erhoffen sich Unternehmen mehr Umsatz und Kosteneinsparungen. Die optimale Vorbereitung für die Migration variiert je nach Zeitrahmen. Die Wahl des Betriebsmodells (Private, Public oder Multi-Cloud) hat eine wichtige Bedeutung. Legacy-Applikationen und komplexe ERP- und CRM-Systeme können in die Cloud verschoben werden, erfordern jedoch eine genaue Prüfung. Die Mitarbeiter sollten aktiv am Migrationsprozess beteiligt werden, um eine holistische Verantwortung sicherzustellen. Cybersicherheit und Datenschutz bleiben weiterhin wichtige Anliegen in Bezug auf die Cloud-Nutzung.

In einer internationalen Studie im Auftrag von HCLTech gaben über die Hälfte der befragten Führungskräfte an, dass IT-Abteilungen hauptsächlich strategische Entscheidungen zu Cloud-basierten Projekten treffen. Allerdings besteht ein Missverständnis bezüglich des Verständnisses der Geschäftsbereiche für die Potenziale der Cloud. Transparenz und Zusammenarbeit sind entscheidend für eine erfolgreiche Cloud-Migration und die Einführung neuer Technologien wie GenAI.

GenAI hat das Potenzial, die menschliche Arbeit aufzuwerten und die Produktivität des Unternehmens zu steigern. Deutsche Großunternehmen wie Siemens und ein Lebensmittel-Discounter nutzen GenAI, um die Produktivität zu erhöhen. Sie setzen auf KI-gestützte Lösungen wie Process Mining und GenAI für die Kommunikation mit Kunden. Die KI-Strategien betonen die Bedeutung von Datenqualität und fachbereichsübergreifender Zusammenarbeit.

Die Umsetzung digitaler Prozesse gestaltet sich in einigen Abteilungen schwieriger, besonders in solchen, die stark auf traditionelle und papierbasierte Arbeitsweisen setzen. Auch Großunternehmen haben großen Digitalisierungsbedarf, vor allem in der Produktion. Im öffentlichen Sektor behindern föderale Strukturen die schnelle Umsetzung von Veränderungen. Ein gut geplanter Projektplan und ein starkes IT-Strategie-Komitee sind entscheidend für erfolgreiche Digitalisierungsprojekte. Ergänzend sind Schulungen, Weiterbildungen und ein effektives Monitoring wichtig. Hinzu kommt die Notwendigkeit, alle Mitarbeiter in das Change Management einzubeziehen.

GenAI einkaufen oder selbst bauen – diese Frage stellen sich aktuell viele Unternehmen.

In der hyperkonnektiven Welt stehen Menschen und Geräte ständig miteinander in Austausch. Das eröffnet für Unternehmen neue Wege, um Mehrwert zu generieren und für die Gesellschaft globale Herausforderungen zu bewältigen.

Das Leiten eines Unternehmens war nie einfach, trotz der Vorteile moderner Softwaretools. Eine Herausforderung stellen dabei die sogenannten “Todsünden der Enterprise Architecture” dar, welchen IT-Spezialisten oft begegnen. Darunter zählen beispielsweise der Umgang mit großen Datenmengen, die Abwägung zwischen Anzahl der genutzten Plattformen und dem Einsatz von Enterprise-Architecture-Frameworks, die Risiken von Cloud Computing oder der Umgang mit neuen Trends und Modellen. Unternehmen brauchen daher eine gut geeignete Strategie, um effektiv und effizient zu arbeiten.

Die zunehmende Bedeutung von Datenanalyse und künstlicher Intelligenz stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Laut Lünendonk wird die Nachfrage nach Data & Analytics Dienstleistungen weiter steigen und sie werden zu wichtigen strategischen Partnern in der digitalen Transformation. Dienstleister, die End-to-End-Projekte und umfassende Services in Data Strategy, Data Engineering und Data Operations anbieten können, sind besonders gefragt.

Analysten von Gartner betonen die Wichtigkeit sorgfältiger Vorarbeiten bei der Einführung generativer KI (GenAI) durch CIOs in Unternehmen. Eine richtige Implementierung von GenAI ermöglicht die schnelle Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. Allerdings erfordert dies eine klare Vorstellung davon, welche Aufgaben GenAI übernehmen und welche von Menschen ausgeführt werden sollten. CIOs müssen auch mögliche Auswirkungen auf Mitarbeiter und Kunden berücksichtigen und die geeigneten Sprachmodelle beurteilen. Prompt Engineering, Adaption und Vetting sind wertvolle Methoden in diesem Prozess.

Die wachsende Nachfrage in Deutschland nach KI-, HPC- und Edge-Computing-Anwendungen erhöht den Bedarf an Rechenleistung. Dies führt zu steigender Nachfrage nach Rechenzentrumskapazitäten. Innovative Technologien wie Flüssigkeitskühlung könnten die Effizienz von Rechenzentren steigern. Andererseits könnten verschärfte Regulierungen und begrenzte Netzkapazitäten die Expansion in Deutschland einschränken, obwohl Rechenzentrumsprojekte in verschiedenen Städten geplant sind.

  Weniger ist oft mehr, auch bei der Datenhaltung.Foto: Gorodenkoff – shutterstock.com Günstige Server- und Speicherkapazitäten, der zunehmende Einsatz von Hybrid-Clouds und…

Teil 4: Um die Produktivität von IT-Abteilungen zu erhöhen, benötigen sie Lösungen, mit denen sich Prozesse optimieren lassen – auch durch KI….

Unternehmerische Planungen werden durch geopolitische und wirtschaftliche Instabilität sowie Klimakrise erschwert. Technologietrends für 2024 umfassen die Entwicklung intelligenter Anwendungen, die auf KI-Technologien basieren, die Optimierung großer Sprachmodelle und die Verbindung von Nachhaltigkeit mit Geschäftserfolg. Zusätzlich tobt ein Diskurs um klare rechtliche Bestimmungen für Künstliche Intelligenz in der EU. Unternehmen sollten sich auf diesen Trends einstellen.