In vielen Unternehmen liegen wertvolle Informationen versteckt in E-Mails, PDFs, handschriftlichen Notizen oder eingescannten Formularen. Sie sind vorhanden, aber kaum nutzbar. Der Flaschenhals liegt nicht in der Menge der Daten, sondern in ihrer Unstrukturiertheit. Das Ausmaß wird aber deutlich, wenn man bedenkt, dass rund 80 Prozent aller Unternehmensinformationen unstrukturiert sind. Damit sind sie für automatische Analysen und Entscheidungen unsichtbar.

Eine Vielzahl von Compliance-Vorgaben, isolierte Cloud-Security-Tools und der Mangel an Cloud-Sicherheitsfachkräften machen mehr als deutlich, dass es für Cloud-Anbieter und Cloud-Anwender nicht leicht ist, die Cloud-Compliance umzusetzen und nachzuweisen. Doch Künstliche Intelligenz (KI) könnte auch hier hilfreich sein und für Automatisierung sorgen.

Eine Studie von Difu, Fraunhofer IESE und bbh zeigt, wie Städte Künstliche Intelligenz (KI) praktisch einsetzen können. Fallbeispiele aus Bamberg, Konstanz und Hamburg sollen zeigen, wie Datenanalysen Bäume schützen, Stromnetze steuern und die Bürgerbeteiligung strukturieren.

Eine Kyndryl-Umfrage unter 500 Entscheidern zeigt: Mainframe-Modernisierung rechnet sich mehr denn je. Getrieben von Künstlicher Intelligenz (KI), Regulierung und Kostendruck steigen die Renditen, während fehlendes Fachpersonal die Umsetzung erschwert.

Die Spannung steigt: Heute Abend werden die IT-Awards 2025 verliehen. Bereits zum elften Mal haben die sechs Insider-Portale der Vogel IT-Medien ihre Leserinnen und Leser dazu aufgerufen, ihre Favoriten unter den IT-Anbietern und Herstellern zu wählen.

Ob bei der Antragsbearbeitung, in Bürgerportalen oder im Krisenmanagement – Künstliche Intelligenz (KI) kann die Verwaltung effizienter machen, Mitarbeitende entlasten und die Kommunikation mit den Bürgerinnen und Bürgern verbessern. Dennoch fällt der Einstieg in die KI vielen Behörden schwer. Dabei muss der Start gar nicht so kompliziert sein.

Ein Technologiekonzern plant die Einführung einer neuen KI-gestützten Software – ein Projekt mit hohem Innovationspotenzial. Doch statt schneller Umsetzung folgt eine langwierige Prüfung durch Einkauf, Legal, IT-Security und Nachhaltigkeitsmanagement. Der Grund: ein komplexes Geflecht aus internen Einkaufsrichtlinien, konzernweiten Governance-Vorgaben und externen Regularien wie dem AI Act oder ESG-Standards.

„Green AI“ bedeutet nicht Verzicht, sondern Verantwortung: Effizienz wird zur Produkteigenschaft, die sich messen, verbessern und institutionalisieren lässt. Wer Künstliche Intelligenz (KI) ernsthaft skaliert, muss nicht nur Antworten liefern, sondern auch begründen können, zu welchem Energiepreis. Dieser Artikel zeigt, wie sich Effizienz entlang des gesamten KI-Lebenszyklus verankern lässt – strategisch, operativ und regulatorisch belastbar.

Eine repräsentative Umfrage der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften widerlegt das Klischee der technikfeindlichen Deutschen. Gegenüber Innovationen wie Künstlicher Intelligenz (KI) zeigen sie sich differenziert und aufgeschlossen. Doch misstrauen sie zentralen Absendern in der Technikdebatte und stellen Bedingung für ihre Zustimmung.

Werden die Daten in der Cloud besser geschützt, ist dies kein Hindernis für den Erfolg bei künstlicher Intelligenz (KI), auch wenn viele Umfragen dies suggerieren. Stattdessen ist die Umsetzung der Datenschutz-Prinzipien eine wichtige Hilfe für den KI-Erfolg, nicht nur aus Compliance-Gründen. Wir erklären, warum Cloud-Datenschutz für KI gut ist.