Gastbeitrag
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz ist entscheidend für präzise und faire Ergebnisse. Die Auswahl und Verarbeitung von Daten spielen eine zentrale Rolle, um Verzerrungen zu vermeiden und den Datenschutz sicherzustellen. Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der TU München, erläutert, wie eine hohe Datenqualität den Erfolg von KI-Anwendungen beeinflusst.
Die Einführung generativer KI in Unternehmen birgt großes Potenzial, aber auch Herausforderungen. Während viele Mitarbeitende bereits eigenständig KI-Tools nutzen, führt die fehlende Abstimmung oft zu einer Spaltung im Unternehmen und zu Sicherheitsrisiken. Eine ganzheitliche KI-Strategie hilft hier dabei sowohl klare Regeln zu setzen als auch Raum für Innovation und Lernen zu schaffen.
Das Treffen von Entscheidungen kostet Ressourcen. Die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zu haben und zu bewerten, ist vielerorts ein Luxus. Mit Decision Automation erweitern Entscheidungsträger ihre Kompetenzen durch kognitive Technologien.
Wenn der Cyber Resilience Act 2027 Anwendung findet, werden auch Software-Stücklisten verpflichtend. Der VDMA empfiehlt Unternehmen, sich rechtzeitig vorzubereiten, um digitale Produkte lückenlos weiter verkaufen zu können.
Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, sitzen Unternehmen auf riesigen Vorkommen, die sie allein nicht fördern können. Um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen sie Data Mining.
In der Vergangenheit setzten viele Unternehmen auf hausinterne Spezialisten, um ihre IT-Sicherheit zu gewährleisten. Heute zeigt sich jedoch ein klarer Trend zum Security Outsourcing, also der Auslagerung von Teilbereichen der IT-Sicherheit an externe Dienstleister. Diese Entwicklung bietet zahlreiche Vorteile.
Die Strategien für den Umgang mit Sicherheitslücken in SAP-Systemen sind vielerorts unzureichend. Eine Security-Plattform hilft dabei, Fehlkonfigurationen und Zero-Day-Schwachstellen in SAP zu erkennen und organisiert zu beheben.
Angesichts funktionierender Legacy-Systeme scheut der deutsche Mittelstand oft die Investitionen in IT-Innovationen. Unternehmen, die allzu lange auf altbewährte Lösungen vertrauen, werden allerdings schon bald darunter leiden, warnt der IT-Dienstleister Avision.
Systematisches Change Management ist ein entscheidender Faktor für eine erfolgreiche ERP-Implementierung. Denn in ERP-Projekten geht es nicht nur um die Einführung neuer Technologien, sondern auch um die Anpassung von Geschäftsprozessen, das Verhalten der Mitarbeiter und die Kultur des Unternehmens. Ein konsequentes Change Management, das mit Beginn eines ERP-Projektes angegangen wird, kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.
Diskrete Fertigung und Prozessindustrie gelten oft als unterschiedliche Welten. Nach und nach verschwimmen allerdings die Grenzen. Das gilt auch für die IT: Unter dem Banner Unified Manufacturing IT hat MPDV ein Steuerungssystem entwickelt, das beide Domänen vereint.