Accenture definiert drei Reifegrade für Unternehmen, hinsichtlich ihrer Kompetenz, modernen KI-basierten Cyberattacken zu begegnen. Wie sich zeigt, sind die wenigsten Unternehmen „Reinvention Ready“. Accenture gibt Tipps, wie es dorthin gehen kann.

Seit der Jahrtausendwende ist die Beziehung zum Kunden digitaler geworden, neue Schnittstellen kamen hinzu, der Wettbewerb durch neue Marktteilnehmer hat sich intensiviert. Eine neue Zeitrechnung für eine traditionelle Branche brach an. Jetzt stehen wir erneut am Anfang einer Ära: dem Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI).

Nvidia hat einen neuen AI-Foundry-Service und NIM-Inferenz-Microservices bekannt gegeben. Damit möchte der KI-Gigant Unternehmen weltweit in die Lage versetzen, Generative KI mit der von Meta jüngst präsentierten Llama-3.1-Sammlung offen verfügbarer Sprachmodelle zu verbessern.

Generative AI kann schöne Bilder malen und wunderbare Gedichte schreiben. Binnen Minuten, verblüffend kreativ. Doch KI, erst recht die sprachbasierte, generative KI, kurz GenAI, frisst enorme Rechenpower in der Cloud, ist also teuer. Deshalb muss GenAI auch geldwerten Nutzen stiften, zum Beispiel in der Fabrikautomation. Wie das geht, wissen vor allem die Technologie-und-Wirtschafts-Berater.

„Data-first“ lautet die Devise in vielen Management-Etagen. Doch wer Daten nur sammelt, landet schnell in einer Sackgasse: Ohne klare Strategie bleiben Informationen ungenutzt und enden in teuren Datenfriedhöfen. Echten Mehrwert schaffen Unternehmen erst, wenn sie ihre Datenstrategie konsequent an konkreten Entscheidungen ausrichten.

Ob Smartwach, Zahnbürste oder Pkw: Unsere Alltagselektronik ist voll mit Sensoren. Noch wichtiger ist Sensorik für die Industrie 4.0, denn ohne wäre die vierte industrielle Revolution unmöglich. Wie Sie Sensoren für das Industrial Internet of Things schützen können.

Je sicherer Enterprise-KI (KI = Künstliche Intelligenz) gebaut wird, desto schlechter kann sie werden. Dieser Widerspruch beschreibt ein strukturelles Problem moderner Unternehmensarchitekturen. Zugriffskontrollen schützen sensible Daten zuverlässig. Gleichzeitig verhindern sie, dass KI-Systeme das gesamte Unternehmenswissen einbeziehen. So entstehen Antworten, die korrekt erscheinen und dennoch auf einem fragmentierten Kontext beruhen.

Datenströme sind von wesentlicher Bedeutung für IT-Systeme, die Echtzeitdaten verarbeiten und entsprechende Informationen an Endverbraucher wie etwa Aktienmärkte liefern sollen. RisingWave, in diesem Umfeld ein Mitbewerber von Confluent, setzt eine verteilte SQL Engine für die Stream-Verarbeitung ein und ist mit dem quelloffenen Postgres-Ökosystem verzahnt. Kürzlich stellte der Anbieter seine Roadmap für 2026 vor.

Der Report „State of AI Security“ von Trend Micro belegt eine besorgniserregende Entwicklung: KI-spezifische Sicherheitslücken sind im vergangenen Jahr auf über 2.100 Fälle explodiert. Vor allem die Hardware-Basis und neue Protokolle wie MCP erweisen sich als gefährliche Schwachstellen.

Der TÜV-Verband warnt gemeinsam mit weiteren Organisationen vor einer Aufweichung des AI Act. Eine aktuelle Entscheidung im EU-Parlament könnte zentrale Teile der KI-Regulierung aus dem Gesetz herauslösen und damit genau jene Fragmentierung erzeugen, die der AI Act eigentlich verhindern sollte.