Das Business Application Research Center (BARC) hat eine internationale Studie rund um die Wahrnehmung von DataOps und MLOps durchgeführt. Sie zeigt damit adressierte Problemstellungen und die Auswirkungen dieser Konzepte in Unternehmen auf.

Daten sind ein wichtiger strategischer Vermögenswert für Unternehmen aller Größen und Branchen. Viele haben jedoch aufgrund von Fragmentierung, Inkonsistenz, Datensilos und Verwendung von zum Teil veralteten Technologien Schwierigkeiten, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen. So werden Wachstumschancen verpasst und die betriebliche Effizienz geht verloren. Darüber hinaus kann die Nutzung veralteter Technik die Unternehmen rechtlichen und regulatorischen Risiken aussetzen. Daher sind effektive Datenverwaltungsstrategien, moderne Lösungen und fortschrittliche Analyseprozesse wichtiger denn je.

Die EVO Informationssysteme GmbH will ein Demo- und Testcenter rund um die „Fabrik der Zukunft“ eröffnen. Dort soll das Thema Industrie 4.0 greifbar werden.

I-JEPA ist ein von Meta mitentwickeltes KI-Modell aus dem Bereich des maschinellen Sehens. Es arbeitet bei der Bilderkennung nicht wie bisherige Modelle mit Analysen auf Pixelebene, sondern mit abstrakten Repräsentationen von Objekten. Die Lernvorgänge des Modells sind dem menschlichen Lernen ähnlicher. I-JEPA kann Details nicht sichtbarer Bildteile vorhersagen. Das Modell soll ein erster Schritt zu einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz mit Common Sense sein.

Low-Code-Plattformen in Verbindung mit Robotic Process Automation, kurz RPA, können laut Gartner die „digitale Gewandtheit“ im Unternehmen steigern. Appian trägt dieser Empfehlung offenbar Rechnung: Version 20.1 seiner „Appian Platform“ schließt RPA-Funktionen ein.

Individualisierte Angebote, eine schnelle sowie bedarfsorientierte Kommunikation auf der einen Seite und Datenschutz und Kontrolle über die eigenen Daten sowie Rechenschaft darüber, wie Anwendungen für Künstliche Intelligenz (KI) und bestimmte Entscheidungen entstehen, auf der anderen Seite. Das sind die heutigen Anforderungen von Unternehmen und auf der Verbraucherseite. Doch wie sollen Unternehmen diesen Spagat schaffen?

Ob Serviceroboter oder intelligente Rollatoren: Künstliche Intelligenz soll dem Menschen dienen und Angehörige und Pflegekräfte bei ihrer oft aufopferungsvollen Arbeit entlasten. Ein mögliches Szenario zeigt, was möglich wäre.

ABBYY und Alteryx gehen künftig gemeinsame Wege: In diesem Rahmen wird ABBYYs Process Intelligence in die analytische Prozessautomatisierungsplattform (APA) von Alteryx integriert.

Eine aktuelle Studie des Infosys Knowledge Institute zeigt unter anderem, dass bessere Datenpraktiken, mehr Vertrauen in Künstliche Intelligenz (KI) sowie deren Geschäftsintegration zu zusätzlichen Gewinnen führen.

Der Modern-Analytics-Cloud-Spezialist ThoughtSpot führt Unterstützung für Databricks ein. Damit können gemeinsame Kunden ThoughSpot-Suchanfragen direkt in Databricks Delta Lake ausführen, ohne zuvor Daten verschieben zu müssen.