Ob im gemütlichen Homeoffice oder am malerischen Strand – digitale Arbeitsplätze bieten ein Maximum an Flexibilität. Neben den Chancen birgt das neue Arbeiten auch Herausforderungen. So eröffnen cloudbasierte Systeme bessere Möglichkeiten, Cyberattacken zu trotzen. Doch ohne adäquaten Schutz vergrößern sie die Angriffsfläche für Cyberkriminelle. Darum ist ein ganzheitlicher Blick unerlässlich. Dabei nehmen Digital Workplace Assessment und Cyber Security eine wichtige Rolle ein.
Künstliche Intelligenz ist in vielen Branchen angekommen. Doch damit KI substanzielle Abläufe unterstützt und echte Mehrwerte schafft, sind die Lösungen und Services in der IT-Systemlandschaft zu verankern und mit relevanten Geschäftsabläufen sowie Applikationen zu integrieren. Dafür braucht es unter anderem Plattformen für Machine Learning Ops (MLOps) und Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps). Sie entlasten IT-Administratoren und schaffen die Basis für nachhaltige KI-Lösungen.
Warum es mehr Dialog und weniger Technikfokus braucht.
Technologischer Fortschritt ist gut, keine Frage. Doch die Medaille hat eine Kehrseite: Je innovativer die Technologie, desto ausgefeilter die Angriffe von Hackern. Methoden, die bisher nur von APTs bekannt waren, sind nun auch bei gewöhnlichen Cyberkriminellen zu beobachten. Die Lage verschärft sich seit Jahren spürbar, die Zahl der Cyberattacken steigt. Um dem vorzubeugen, haben die meisten Unternehmen individuelle Security-Konzepte erarbeitet und IT-Krisenprozesse definiert. Aber: Sich dem Thema IT-Sicherheit nur einmalig zu widmen, ist bei Weitem nicht genug. Cyber Security ist vielmehr Ergebnis eines fortlaufenden Prozesses.
Ehemals bahnbrechende Technologietrends sind bodenständig geworden – oder werden es gerade. Sie haben sich im Business etabliert und müssen nun nachweislich nachhaltige Mehrwerte stiften. Großes Potenzial haben folgende drei Trends.
So sind Unternehmen auf einen Security-Vorfall optimal vorbereitet.
KI-basierte Applikationen bieten viele Vorteile. Sie entlasten von repetitiven Aufgaben, beschleunigen Prozesse und erhöhen ihre Effizienz. Um KI-Services produktiv zu betreiben, sind sie zu überwachen und bedarfsgerecht anzupassen – über ihren kompletten Lebenszyklus hinweg. Am einfachsten gelingt das mit Managed AI Services.
Die Bedeutung von Datenanalysten wird weiter zunehmen, Anwendungsbeispiele sind vielfältig. Mithilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich beispielsweise Abwanderungspotenziale von Kunden frühzeitig identifizieren – und somit rechtzeitig verhindern. Ähnliches gilt für Bestandsprognosen, einen kosteneffizienten Lagerbetrieb und eine höhere Kundenzufriedenheit. Advanced Analytics kann Unternehmen also in vielerlei Hinsicht unterstützen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data: Viele stehen diesen Themen skeptisch gegenüber. Dabei kann KI die Effizienz und die Arbeitsqualität steigern. Sie sollte darum Teil der Digitalisierungsstrategie sein.
Einblick in die IT-Modernisierungsstrategien großer mittelständischer Unternehmen und Konzerne.
Wie Sie die technologischen Herausforderungen der Digitalisierung meistern. Um die Herausforderungen der digitalen Transformation zu bewältigen, müssen Unternehmen Digitalisierungsstrategien entwickeln und traditionelle Strukturen überdenken – allen voran die der unternehmensinternen IT und IT-Abteilung. Den Anforderungen, die technologische Veränderungen wie etwa Big Data, Cloud, Industrie 4.0 und Mobile Enterprise mit sich bringen, kann die klassische Unternehmens-IT…