Einer aktuellen Studie von Thoughtworks zufolge halten Verbraucher eine Regulierung von generativer KI für notwendig. Es herrscht grundsätzlich aber Aufgeschlossenheit gegenüber der Technologie – solange Unternehmen bei ihrem Einsatz für die nötige Transparenz sorgen.

Data Vault ist eine Modellierungstechnik, mit der sich bestehende Data Warehouses (DWH) modernisieren und damit den aktuellen Anforderungen an Datenhaltung und Analytics anpassen lassen. DWH-Verantwortliche stehen unter immer größeren Druck, ihre Systeme anpassen zu müssen. Klassische DWH-Konzepte nach Inmon oder Kimball sind nicht dafür geeignet, weil sie schnell immer komplexer werden und sehr teuer sind.

Seit den Anfängen des digitalen Zeitalters verfolgen Unternehmen das Ziel der umfassenden Prozessautomatisierung. Zunächst schien die robotergestützte Prozessautomatisierung die Antwort zu sein. Doch die Intelligente Prozessautomatisierung tritt inzwischen an ihre Stelle.

Die Produktqualität spielt in Fertigung und Produktion noch immer eine zentrale Rolle. Unterstützen kann hier die kognitive visuelle Inspektion, wirkte bislang aber häufig noch sehr komplex und somit abschreckend. Damit könnte es bald vorbei sein.

Big-Data-Projekte sind für KMU „eine Nummer zu groß“!? Mitnichten. Auch KMU können von ihren Datenschätzen profitieren – falls nötig, mit Hilfestellung. Ein aktuelles Beispiel: Das Smart Data Innovation Lab (SDIL), eine Forschungsplattform für Big-Data-Forscher, ermöglicht insbesondere KMU noch bis 2022 den kostenlosen Zugriff auf Infrastruktur wie HPC oder Software nebst Support – und zwar im Rahmen sogenannter Mikroprojekte. Willkommen sind Projektanträge rund um Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI).

Graph-Algorithmen bilden in Graphdatenbanken die Grundlage für die Analyse realer Netzwerke. Ihre Anwendungsgebiete reichen von der Betrugsaufdeckung bis hin zur Planung städtischer Infrastrukturen. Hier ist eine Übersicht der technischen Voraussetzungen sowie der fünf bekannten Basis-Algorithmen.

Ob Handelsembargos, Wirbelstürme oder Rohstoffengpässe: Die Anfälligkeit globaler Lieferketten kann die Wertschöpfung von Unternehmen stark beeinträchtigen. Im Zuge der COVID-19-Pandemie haben viele die kurzfristige Explosion der Beschaffungskosten oder sogar den vorübergehenden Stillstand der Geschäftsprozesse erlebt.

Die fortschreitende Digitalisierung bietet enormes Potenzial, um Prozesse und Systeme effizienter zu betreiben als dies bisher möglich war. Durch Energie 4.0 – also die Anwendung von Industrie 4.0 im Bereich der Energieumwandlung, -verteilung und -nutzung – können die Energie- und Ressourceneffizienz erhöht werden und die Emissionen von Treibhausgasen reduziert werden. Auch ohne Anlagen oder Prozesse grundlegend zu verändern, besteht durch Digitalisierung und Betriebsoptimierung ein erhebliches Verbesserungspotenzial! Dabei steht der Digitale Zwilling im Mittelpunkt.

Mit der Einführung von KI-Technologie in das IT-Service-Management (ITSM) eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten. Durch die Kombination von KI-Funktionen und bewährten ITSM-Praktiken wird die Leistung und Benutzerfreundlichkeit der Unternehmens-IT auf ein neues Level gehoben – zumindest in der Theorie. Doch wo liegen die Herausforderungen und Chancen und wo lässt sich KI innerhalb von ITSM überhaupt konkret einsetzen?

Mit Project Helix haben Dell und Nvidia ein gemeinsames Projekt angekündigt, das die Entwicklung sicherer generativer KI-Modelle ermöglichen soll. Unternehmensnutzern werden zu diesem Zweck Validated Designs bereitgestellt.