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Alles zum Thema KI

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Dank Künstlicher Intelligenz und Machine Learning den Energieverbrauch von Gebäuden reduzieren?

Gewerbliche Gebäude gehören zu den größten Verursachern von Treibhausgasen (THG) weltweit, und ihr kollektiver Kohlenstoff-Fußabdruck wird immer größer. Nach Angaben des Umweltprogramms der Vereinten Nationen sind Gebäude für mehr als 34 Prozent des weltweiten Energieverbrauchs und etwa 37 Prozent der Kohlendioxidemissionen (CO2) verantwortlich. Die Verringerung der Kohlenstoffauswirkungen des Gebäudesektors ist entscheidend für das Erreichen der Klimaziele, die im Pariser Abkommen von 2016 festgelegt wurden.

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Mehr als 60 Produktverbesserungen und neue KI-Funktionen bei GoTo

GoTo erweitert sein Produktportfolio um über 60 Verbesserungen und neue Funktionen. Dazu kommen noch diverse Innovationen im KI-Bereich. Mit den aktuellen Angeboten und Neuerungen möchte das Unternehmen seinen Kundinnen und Kunden dabei helfen, die Produktivität zu erhöhen. Darüber hinaus sollen sie dafür sogen, dass ein besonderes Mitarbeiter- und Kundenerlebnis geschaffen wird. Die Neuigkeiten bringen laut Hersteller für Unternehmen aller Größen umfassende Automatisierungsmöglichkeiten und neue Einblicke.

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Cyberresiliente Datensicherheit und Datensicherung durch KI

Um insbesondere in hybriden Umgebungen eine cyberresiliente Datenverfügbarkeit sicherzustellen, benötigen IT-Verantwortliche moderne Technologien. Bereits jetzt unterstützen Künstliche Intelligenz und Machine Learning maßgeblich dabei, Backup- und Recovery-Prozesse mittels der Auswertung historischer Daten zu optimieren sowie zukünftige Datensicherheitsereignisse besser vorherzusehen und zu bewältigen.

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Leistungsfähiger Cluster zum Betreiben von generativen KI-Umgebungen

Supermicro erweitert sein Produktportfolio um Produkte zum Beschleunigen von generativer Künstlicher Intelligenz (KI). Die “SuperCluster”-Lösungen des Herstellers umfassen grundlegende Bausteine, die jetzt und in Zukunft eine Infrastruktur zum Betreiben von Large Language Models (LLMs), also großer Sprachmodelle, schaffen. Konkret bietet Supermicro sowohl luftgekühlte Systeme mit acht Höheneinheiten, als auch flüssigkeitsgekühlte Systeme mit vier Höheneinheiten an. Dazu kommt ein luftgekühlter NVIDIA-MGX-SuperCluster mit einer Höheneinheit, der für Cloud-Scale-Interferenz-Workloads optimiert wurde.

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Verteilte KI: Chancen und Risiken für Unternehmen

In vielen Unternehmen hält Künstliche Intelligenz (KI) derzeit Einzug in die verschiedensten Bereiche und Prozesse, auch in der IT. Dabei treiben laut des Reports „Digitale Infrastruktur 2023“ von Colt vor allem junge IT-Entscheider die Einführung von KI voran. An der Befragung nahmen 755 IT-Führungskräfte aus Europa, Großbritannien und Asien teil. IT-Führungskräfte im Alter von 25 bis 34 Jahren haben KI mit größerer Wahrscheinlichkeit bereits für eine Vielzahl von Anwendungen im Arbeitsalltag genutzt als ältere Personen in dieser Rolle.

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Porsche eBike Performance steigert ihre Effizienz mit der KI-gestützten Unternehmenssoftware von Freshworks

Porsche eBike Performance hat mit der Unterstützung von Freshworks seine IT-Abläufe optimiert und so die Produktivität seiner Mitarbeiter gesteigert. Das genannte Unternehmen ist seit 2022 eine Tochtergesellschaft von Porsche und widmet sich der Entwicklung innovativer elektrischer Antriebssysteme für E-Bikes. Für die Verantwortlichen ergab sich die Herausforderung, die Bereitstellung der IT-Dienste innerhalb kürzester Zeit zu skalieren, um auf diese Weise neue weltweite Produkteinführungen bis zur Mitte dieses Jahrzehnts zu ermöglichen.

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Generative KI für Unternehmen und der Datenschutz

In Unternehmen wird häufig mit Dokumenten und Texten gearbeitet: E-Mails lesen und beantworten, Verträge verstehen, Protokolle schreiben und Kunden-Feedback auswerten. Es ist naheliegend, hierfür Generative KI wie ChatGPT, Mistral oder plusKI zu nutzen. Zum typischen Softwarekatalog der meisten Unternehmen gehört KI aber nicht. Die Folge: Es entsteht eine neue Art von Schatten-IT.

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KI-Bot beim Chatbot-Service von Bitdefender

Scamio ist ein von Bitdefender bereitgestellter Stand-Alone-Chatbot-Service. Dieser steht jetzt auch auf Deutsch zur Verfügung, und zwar sowohl der Chatbot, als auch die Menüführung. Der Service ist kostenlos und soll Anwenderinnen und Anwendern dabei helfen, betrügerische Angebote zu erkennen, die Online, als Text, über Instant Messaging, via E-Mail oder durch eingebettete Links eingehen. Der Chatbot selbst, der auf Englisch bereits im Dezember letzten Jahres vorgestellt wurde, basiert auf Künstlicher Intelligenz.

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KI in der IT: Ein verantwortungsvoller Umgang ermöglicht die effiziente und sichere Symbiose von Mensch und Maschine

Immer mehr Tools und Funktionen auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) finden ihren Weg in die Arbeitswelt. Unternehmen stellt sich dabei nicht nur die Frage nach den Einsatzmöglichkeiten, sondern auch zu den datenschutzbezogenen und ethischen Aspekten des KI-Einsatzes. Vor allem in der Bildung sowie im Grafikdesign und Journalismus nehmen die Bedenken zu und damit die Forderungen nach mehr Regulierung. Gleichzeitig verspricht KI enorme Effizienzsteigerungen. Die innovative Technologie bietet diverse Möglichkeiten, Tätigkeiten sicher zu rationalisieren und den Arbeitsalltag durch Automatisierung zu erleichtern.

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Enterprise Search setzt generativer KI sinnvolle Grenzen

Unternehmen und Behörden, die ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) und Co. mit organisationseigenen Daten nutzen möchten, stehen vor einem Dilemma: Generative KI birgt trotz beeindruckender Vorteile einige Sicherheitsrisiken. In eine Enterprise-Search-Lösung integriert, erhalten die intelligenten Helfer jedoch sinnvolle Grenzen und spielen dennoch ihre Stärken voll aus.

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Gen AI im Contact Center: Nachhaltige Transformation im Kundenservice

In den letzten Jahren haben Unternehmen verstärkt auf Automatisierungstechnologien gesetzt, um Routineanfragen von Kunden zu bearbeiten. Trotz dieser Fortschritte bleibt eine Herausforderung bestehen: Laut einer Userlike-Studie warten 60 Prozent der Kunden  lieber in einer Warteschlange, um mit einem menschlichen Servicemitarbeiter verbunden zu werden, statt mit einem Bot zu sprechen. Bot-Features wie schnelle Reaktionszeiten, Hilfe außerhalb der Geschäftszeiten und Freundlichkeit empfinden die Kunden als nicht so relevant wie die Fähigkeit, Kundenanliegen schnell und richtig zu verstehen.

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KI-Assistent von GoTo soll IT-Support und -Management erleichtern

Mit “GoPilot” bringt GoTo einen KI-Assistenten auf den Markt, der die Arbeit mit GoTo Resolve vereinfachen soll. GoPilot ist ein interaktiver, intelligenter Assistent, der laut Hersteller dazu in der Lage sein soll, einen tiefgehenden Überblick über die vorhandenen Endgeräte zu schaffen. Darüber hinaus ermöglicht er die Automatisierung von Diagnosen, und das Begleiten der Endanwenderinnen und Endanwender bei der Problemlösung. Der Assistent verfügt über die Fähigkeit, im Laufe der Zeit dazu zu lernen und so seine Reaktion auf in der Zukunft auftretende potentielle Störungen zu verbessern.

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IT-Modernisierung mithilfe struktureller Datenanalysen und Generativer KI

Nicht nur im deutschen Mittelstand sind in die Jahre gekommene IT-Systeme Realität, die die heutigen Anforderungen zum Beispiel an Funktionalität, Geschwindigkeit, Flexibilität oder Datensicherheit nur unzureichend erfüllen. So zeigt eine Studie, die unter anderem von der Computerwoche Anfang 2023 veröffentlicht wurde, dass in 44 Prozent der befragten Unternehmen mindestens 50 Prozent der Bestandssysteme bereits lange Einsatz sind.

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Erfolg kann so einfach sein: Mit Automatisierung und KI auf der Siegerstraße

Deutschland hat das Potenzial von KI in der Arbeitswelt bisher kaum ausgeschöpft. Mögliche Gründe dafür? Trotz der Chancen, die KI im beruflichen Einsatz bietet, fehlen am Arbeitsplatz oftmals definierte Richtlinien und grundlegendes Wissen für deren Nutzung. Laut einer neuen Studie berichten 51 Prozent der deutschen Arbeitnehmer:innen, dass KI-Tools in vertrauenswürdigen Umgebungen, wie etwa einer zentralen Produktivitätsplattform, ihre Effizienz und Produktivität steigern.

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KI-Speicherlösung von Supermicro

Neu zum Portfolio von Supermicro gehört eine Speicherlösung für ML- (Machine Learning) und KI-Datenpipelines (Künstliche Intelligenz). Das Full-Stack-Produkt kann alle Aufgaben in diesem Bereich übernehmen, das geht bei der Datenerfassung los und erstreckt sich hin bis zu einer Datenbereitstellung, die sehr leistungsfähig ist. Damit maximiert die Lösung nach Angaben des Herstellers die “Time-to-Value” der KI, da die Datenpipelines der GPUs komplett ausgelastet werden.

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Storage-Technologie für KI muss leistungsfähig und nachhaltig sein

Künstliche Intelligenz hat enormes Potenzial in vielerlei Szenarien, stellt Unternehmen aber auch vor technologische Herausforderungen. KI und maschinelles Lernen (ML) haben das Potenzial als Grundlage für große Fortschritte in viele Anwendungsbereichen, um die großen Probleme der Welt zu lösen, seien es Gesundheit, Umwelt- und Klimaschutz oder Ernährung. KI basiert jedoch auf der Interpretation riesiger Mengen höchst unterschiedlicher unstrukturierter Daten wie Texte, Bilder, Audio-Aufnahmen oder Messreihen. Hierbei kommen neuronale Netze zum Einsatz, um Muster und Strukturen in vorhandenen Datensätzen zu erfassen und neue, eigene Inhalte zu generieren. Die Herausforderung besteht jetzt in der Fähigkeit, die enorme Flut an unstrukturierten Daten zu bewältigen, also diese überhaupt speichern und damit arbeiten zu können.

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KI-basierte SOC-Plattform: Palo Alto Networks stellt Cortex XSIAM 2.0 vor

Cortex XSIAM 2.0, eine KI-gesteuerte Security-Operations-Plattform von Palo Alto Networks, reduziert die Reaktionszeit auf Cyberbedrohungen von mehreren Tagen auf wenige Minuten. Mit über 1.000 KI-Modellen und dem innovativen „Bring-Your-Own-ML“-Framework ermöglicht sie Sicherheitsteams die individuelle Entwicklung von eigenen Machine Learning Modellen, optimiert auf ihre Daten und Anforderungen.

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Sysbus Trend-Thema: Künstliche Intelligenz – Von der Black Box zur Glass Box

„Es ist unstrittig, dass Künstliche Intelligenz in der Mitte der Gesellschaft angekommen ist”, erklärt Maxime Vermeir, Senior Director AI Strategy bei ABBYY. “Doch damit wächst auch die Kritik, insbesondere Forderungen nach mehr Transparenz bei KI-Entscheidungen werden lauter. Daher werden Fortschritte bei erklärbarer KI (XAI) an Dynamik gewinnen und dazu beitragen, komplexe KI-Modelle zu entmystifizieren und das Vertrauen von Nutzern und Stakeholdern zu fördern.” 

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Graph-Features für GenAI-Anwendungen

Neo4j baut das GenAI-Ecosystem seiner Graphdatenbank weiter aus für bessere KI Anwendungen. Dazu zählen Vektorsuche, Integration in Google Cloud Vertex AI und in Amazon Bedrock sowie in LangChain und verschiedene LLMs. Für dieses Jahr sind weitere Verbesserungen geplant, unter anderem was die NLU-Integration, die Performance der Abfragesprache Cypher, Graph Visualisierung und Fabric Sharding betrifft.

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KI meets Data: Exasol Espresso integriert Self-Service-Analytics

Mit Exasol Espresso können Anwender Datenabfragen in natürlicher Sprache stellen – und erhalten die Antworten in Echtzeit aus Milliarden von Datenzeilen. Möglich wird dies durch die Integration des Self-Service-Analytics-Anbieters Veezoo. Als Consumption Layer zwischen Data Lake oder Warehouse und beliebigem Frontend dient Exasol Espresso als Beschleuniger und verwandelt BI in bessere Insights.

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Qlik Staige: Vereinheitlichtes KI-Lösungspaket

Viele Unternehmen hoffen, sich mit KI einen Wettbewerbsvorteil verschaffen zu können, verhalten sich aber aufgrund von Risiken, Governance- und Vertrauensbedenken vorsichtig bei der Umsetzung. Qlik hat deshalb ein vereinheitlichtes KI-Lösungspaket vorgestellt, das Kunden dabei unterstützt, die vielen Möglichkeiten zu nutzen und einen greifbaren Mehrwert zu schaffen. Qlik Staige unterstützt Unternehmen beim Aufbau einer vertrauenswürdigen Datengrundlage sowie der Nutzung moderner KI-gestützter Analysen.

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Daten, Analytik und künstliche Intelligenz gestalten die Zukunft von Unternehmen

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) und generative KI eroberten die Welt im Sturm – ChatGPT erlebte die schnellste Akzeptanz in der Geschichte der Technologie. Unternehmen sind in der Lage, mit künstlicher Intelligenz (KI) ihr Geschäft neu zu gestalten – die Möglichkeiten der generativen KI sind einer reinen Science-Fiction-Vision entwachsen und entwickeln sich schnell zur Realität.

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Die KI-Cloud bietet großes Potenzial

Ständig neue Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz wecken große Erwartungen an eine KI-gestützte Zukunft in vielen Branchen. Generative KI ist im Begriff, jede Branche zu verändern. Viele Unternehmen haben das transformative Potenzial erkannt und KI als Teil ihrer strategischen Initiativen eingeführt. Die für die Umsetzung der KI-Strategie erforderliche Infrastruktur zu bereitzustellen, hat sich jedoch als schwierig erwiesen. Hinzu kommt, dass die Technologie für die meisten Unternehmen neu ist, was die Implementierung äußerst komplex macht.

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Drei Trends im Bereich der intelligenten Gebäude

Ein intelligentes Gebäude ist ein fortschrittliches Bauwerk, das modernste Technologien einsetzt, um den Energieverbrauch zu optimieren, die Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern und den Komfort für die Bewohner zu erhöhen. Intelligente Gebäude können die Umweltbelastung verringern und zur Nachhaltigkeit beitragen, indem sie energieeffiziente Beleuchtung und intelligente HLK-Systeme (Heizung, Lüftung, Klimatechnik) integrieren, um die Energiekosten und den CO2-Ausstoß zu senken. Verbesserte Sicherheitsmaßnahmen wie Überwachungssysteme, Zugangskontrollen und Notrufprotokolle dienen der Sicherheit, während integrierte Sensoren die Luftqualität in Innenräumen überwachen, um den Bewohnern ein gesünderes Leben zu ermöglichen.

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Die Integration von KI in die Softwareentwicklung – ein zweischneidiges Schwert?

Der Einsatz von KI-basierten Lösungen durchlebt einen rasanten Wandel. Von personalisierten Suchalgorithmen und der Erstellung von Texten im privaten Gebrauch bis hin zur intelligenten Personalplanung und automatisierten Fertigungsprozessen in der Arbeitswelt – man kann sich der KI kaum noch entziehen. Aber die Sache ist die: Niemand weiß, welches Potenzial in Zukunft noch in ihr steckt, auch nicht die Software-Ingenieure. Und doch ist eins klar: Der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung hat Vorteile. Sie hilft zum Beispiel dabei, Softwareprojekte effizienter zu gestalten – soll heißen, gesteigerte Geschwindigkeit von Development und Delivery, und damit eine verbesserte Gesamtproduktion. Dies bringt große Verantwortung mit sich. Es sind daher klare Richtlinien erforderlich, mit dem Ziel die Qualität des veröffentlichten Codes zu sichern und das mögliche Sicherheitsrisiko, das entstehen kann, zu minimieren. Ein Clean-Code-Mindset hilft dabei, generative KI so zu nutzen, dass weiterhin qualitativ hochwertiger Code geschrieben, die Cybersicherheit erhöht, und Technical Debt reduziert werden kann.

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Effizienzsteigerung durch Innovation: Wie künstliche Intelligenz und ChatGPT das Prozessmanagement von morgen verändern

Obwohl die ersten Ideen zur künstlichen Intelligenz (KI) bereits in den 1950er Jahren entstanden, folgte der technologische Durchbruch erst ein halbes Jahrhundert später. Gegenwärtig schlägt der Megatrend KI seine Wurzeln in zahlreichen Geschäftsbereichen bis hin zu globalen Unternehmenslandschaften und verändert grundlegend die Arbeitsweise von Unternehmen. Besonders im Prozessmanagement eröffnet KI revolutionäre Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und zur Bewältigung komplexer Herausforderungen.

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Die Vorteile von generativer KI sicher im Unternehmen nutzen

Generative KI beziehungsweise Large Language Models haben es mit Tools wie ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) innerhalb kürzester Zeit geschafft, ein wichtiger Bestandteil des Privat- und Arbeitslebens vieler Menschen zu werden. Tätigkeiten, die früher dem menschlichen Verstand vorbehalten waren, wie beispielsweise das Erstellen von Texten, das Zusammenfassen von Inhalten oder Brainstorming, erledigt die KI heute auf Knopfdruck.

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Künstliche Intelligenz entfesseln für eine erfrischende Sommerpause: Einblicke aus der Slack Summer Holiday Season-Umfrage

Der deutsche Mittelstand, historisch bekannt für seine Widerstandsfähigkeit angesichts zahlreicher Herausforderungen, steht nun vor einer weiteren Frage – wie stellen Arbeitgeber sicher, dass ihre Mitarbeiter:innen während des Sommerurlaubs wirklich abschalten können und gleichzeitig die Arbeitsbelastung um diese Auszeiten herum effizient bewältigen? Erste Antworten darauf liefert der “Slack Holiday Season Survey”, eine Umfrage, die vom Marktforschungsinstitut YouGov im Auftrag des Technologieunternehmens Slack durchgeführt wurde und mehr als 1.000 Büroangestellte aus kleinen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland einbezog.

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Salesforce bringt einen sprachbasierten KI-Assistenten für seine Anwendungen

Die KI-Technologie “Einstein” von Salesforce wurde aktualisiert. Neu hinzugekommen ist der “Einstein Copilot”. Dieser wurde in die Benutzeroberflächen aller Salesforce-Applikationen intergiert. Es handelt sich dabei um einen KI-Assistenten, der nach Salesforce-Angaben sowohl vertrauenswürdig, als auch dialogbasiert und sofort einsatzbereit sein soll. Er soll die Anwender:innen bei ihren Arbeitsprozessen unterstützen und so die Produktivität verbessern. Die Benutzer:innen werden damit in die Lage versetzt, in natürlicher Sprache Prompts (also Eingabebefehle) zu erstellen.

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So steigert KI-generierte Integration Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit

Der Fachkräftemangel in der IT und insbesondere in der Software-Entwicklung ist eine Herausforderung für Unternehmen, die mit dem Tempo der Digitalisierung Schritt halten wollen. Denn die technologischen Anforderungen werden immer komplexer. Auch deshalb beschäftigt KI und ihr potenzieller Nutzen zahlreiche Unternehmen. Die KI-gestützte Entwicklung von Integration zwischen Applikationen und Datenbanken ist dabei ein wichtiger Anwendungsbereich.

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Keine Veränderung ohne Risiko – wie KI Innovationen in der IT antreibt

Um in einer schnelllebigen hybriden Arbeitswelt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen sich an die stetigen Veränderungen anpassen und den Wandel vorantreiben. KI-Lösungen sind dafür mittlerweile fast unerlässlich geworden – und das abteilungsübergreifend von HR bis IT. Wie aber fördert künstliche Intelligenz Innovationen und regt in IT-Abteilungen zusätzlich die Kreativität an? Und welche Herausforderungen erwarten Unternehmen beim Thema KI am Arbeitsplatz zukünftig?

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Die Akzeptanz von KI steigt mit verantwortungsbewusstem Handeln

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt die Gesellschaft. In einer Welt, in der die Technologie dem Menschen in vielerlei Hinsicht zu Diensten ist, sowohl bei der Arbeit als auch zu Hause, hilft KI dabei, mit riesigen Datenmengen umzugehen, intelligente Entscheidungen zu treffen sowie persönliche und geschäftliche Tätigkeiten effektiver zu organisieren. Dies gilt insbesondere für Branchen wie das Gesundheitswesen, den Bildungsbereich, das Transportwesen und die öffentliche Verwaltung. Hier steht ganz besonders die Optimierung von Prozessen und die Bereitstellung von Dienstleistungen auf der Tagesordnung.

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Künstliche Intelligenz verändert den Arbeitsmarkt – und die Anforderungen an IT-Fachkräfte

Während Chat GPT und Co. bei den einen für Aufbruchstimmung sorgen, fürchten andere um ihre Jobs. Auch Kerntätigkeiten in IT-Berufen lassen sich mithilfe von KI-Anwendungen automatisieren. Feststeht, dass dieser Trend den Arbeitsmarkt beeinflussen wird – und zwar sowohl mit Blick auf die Nachfrage nach bestimmten Stellenprofilen als auch hinsichtlich der gesuchten Kompetenzen.

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Chat-Analysen mit KI bei GoTo

GoTo Connect stellt eine Contact-Center-Lösung von GoTo dar, die in naher Zukunft mit Chat-Analysen aufwarten kann, die KI-gestützt sind. Die neue Funktion kombiniert eine Chat-Zusammenfassung mit einer Sentiment-Analyse, die von der KI gesteuert wird. Auf diese Weise sollen die durch Daten getriebenen Einblicke für die Analysten und die Kundenservice-Supervisoren intensiviert werden, was wiederum dazu führt, dass sich das Verständnis der Kundeninteraktionen verbessert. Die KI gibt nach jedem Gespräch mit einem Kunden eine Bewertung aus, die positiv, negativ oder neutral ist und auf den Emotionen beruht, die der Kunde während der Sitzung hatte.

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Den Sicherheitsbetrieb mit KI optimieren: Komplexität managen und Risiken minimieren

Der Aufbau eines modernen und leistungsfähigen Security Operations Center (SOC) ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Einerseits müssen Cybersecurity-Experten eingestellt und ausgebildet werden, was angesichts knapper werdender Ressourcen eine immer größere Herausforderung darstellt. Andererseits führt die Vielzahl der verfügbaren Tools dazu, dass Unternehmen mit zahlreichen Schnittstellen und sich überlappenden Funktionalitäten konfrontiert sind, sodass übermäßig komplexe Systeme entstehen. Das bestätigt auch eine neue Studie der Enterprise Strategy Group (ESG-Studie): Obwohl bei der Auswahl neuer Tools immer mehr auf Effizienz geachtet wird, empfinden 52 Prozent der befragten Unternehmen den Sicherheitsbetrieb heute als schwieriger als noch vor zwei Jahren.

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Die Zukunft der Unternehmen ist datenzentriert

Daten sind das Antriebsmittel der heutigen Wirtschaft. Doch zur bestmöglichen Nutzung der enormen Datenmengen, die viele Unternehmen angesammelt haben, ist mehr als ein einfacher Zugriff darauf über Anwendungen nötig. Unternehmen müssen ihre Datenstrategie schnell neu ausrichten und Informationen als separaten Vermögenswert betrachten. Künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechnologien helfen Unternehmen dabei, aus ihren Daten den größtmöglichen Wert zu gewinnen.

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Graphdatenbank erhält Vektorsuche

Neo4j erweitert seine Graphdatenbank um eine native Vektorsuche. Damit sollen die Benutzer beim Einsatz von semantischen Suchanwendungen einen Blick auf ihre Daten erhalten, der kontextbasiert ist. Die Ergebnisse können bei GenAI-Applikationen zum Einsatz kommen und als “Langzeitgedächtnis” für LLMs (Large Language Models) dienen. Die Vektorsuchfunktion findet implizite Muster und Beziehungen zwischen unterschiedlichen Daten, die mehr auf ähnlichen Merkmalen aufsetzen und weniger auf genauen Übereinstimmungen basieren.

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Workforce-Intelligence-Plattform auf KI-Basis von Beekeeper

Beekeeper erweitert das Frontline-Success-System um neue Funktionen. Diese setzten Technologien wie Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) ein. Über die Workforce-Intelligence-Plattform werden Führungskräfte in die Lage versetzt, Informationen über die Mitarbeiterzufriedenheit einzuholen. Darüber hinaus gibt die Lösung auch Aufschluss darüber, welche Maßnahmen sinnvoll wären, um die Produktivität zu erhöhen. Die neuen Funktionen stehen den Anwendern ab sofort zur Verfügung.

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KI-Assistent zum Verbessern der Sicherheit in der Cloud

Der Cloud-Sicherheits-Spezialist Sysdig wird mit “Sysdig Sage” einen KI-Assistenten auf den Markt bringen, der generativ ist. Das Produkt geht vom Leistungsumfang her über traditionelle KI-basierte Chatbots hinaus und wurde entwickelt, um die Sicherheit in Cloud-Umgebungen zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, verwendet der Assistent bereichsübergreifende Korrelationen und mehrstufige Schlussfolgerungen, was ihn dazu in die Lage versetzt, Risiken schnell zu erkennen, die spezifisch für die Cloud sind. Anschließend kann er die gefundenen Risiken dann priorisieren und beheben.

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KI-Bild-Generator von CyberLink

Die CyberLink Corp. aktualisiert ihre Bildbearbeitungs-Software “PhotoDirector 365”. Zu den neuen Funktionen gehören ein KI-Image-Enhancer, mit dem sich Scans und Bilder restaurieren lassen sowie ein KI-Bild-Generator, der dazu in der Lage ist, Bilder nach Textbeschreibungen zu erzeugen. Das Update für die Software PhotoDirector 365 steht ab sofort für macOS und Windows zur Verfügung. Parallel dazu offeriert CyberLink seine neuen KI-Funktionen auch für den Online-basierten Bild-Editor “MyEdit”.

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Dashboard zur ChatGPT-Nutzung im Unternehmen von Vectra AI

Large Language Models (LLMs) bringen eine große Zahl an Möglichkeiten mit sich. Sie ermöglichen beispielsweise das kostengünstige und schnelle Erstellen von Miniaturansichten für Blogs, das Übersetzen von Texten in andere Sprachen und den Umgang mit Kritikern. Ständig kommen neue Einsatzbereiche hinzu. Das bringt gleichzeitig das Problem mit sich, dass zur Zeit vollkommen unklar ist, welche Aufgaben die Technologie in Zukunft erfüllen wird, was wiederum zu greifbaren und ernsthaften Geschäftsrisiken führt.

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ChatGPT ist mehr als nur eine Spielerei: Technische Handbücher oder Softwarecodes aus der Maschine

Seit einigen Monaten beherrscht ein Kürzel die Nachrichtenwelt, von dem die wenigsten überhaupt wissen, was es komplett ausgeschrieben bedeutet: ChatGPT oder auch „Chat Generative Pre-trained Transformer“. Es ist also ein Chatprogramm, das durch vorherige Einspeisung einer Vielzahl von Basisdaten mehr oder weniger sinnvolle Texte auszugeben vermag. Die Basis ist das Sprachmodell GPT. Dieses wurde über Jahre mit großen Mengen an Daten trainiert. Als Large Language Model (LLM) verfügt die aktuelle Version GPT über mehr als 175 Milliarden Parameter und 800 Gigabyte an Speicherkapazität. Der Entwickler OpenAI hat Mitte März 2023 ein den Vorgängerversionen deutlich überlegeneres System veröffentlicht.

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Machine Learning: probates Mittel gegen Online-Betrug

Online-Betrug grassiert. Neben den direkten Verlusten, die Unternehmen deshalb erleiden, treiben die notwendigen, oft manuellen Betrugskontrollen die Kosten für alle Unternehmen in die Höhe, die Online-Geschäfte tätigen. Entsprechend sieht sich laut dem Consumer and Business Report von Experian rund die Hälfte der Befragten gezwungen, ihre Investitionen in die Betrugserkennung und -abwehr zu erhöhen.

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Neo4j ermöglicht es, Knowledge Graphen mit Google-Sprachmodellen zu kombinieren

Neo4j kündigt an, neue Produktintegrationen “Vertex AI” für die Google Cloud an. Bei Vertex AI handelt es sich um eine führende Plattform für das Maschinelle Lernen (ML), die Sprachmodelle (LLMs) einschließt. Die Integrationen umfassen neue Generative-AI-Funktionen und versetzen Unternehmenskunden in die Lage, in der Google-Cloud-Plattform laufende Knowledge Graphen auf Basis von Neo4j Aura für generative KI-Empfehlungen und -Analysen einzusetzen und so die Erklärbarkeit, Transparenz und Genauigkeit der Ergebnisse zu optimieren.

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KI-gestützte Programmierung: Risiken, aber auch viel Potenzial

KI-Tools wie ChatGPT sorgen fast täglich für Schlagzeilen. Programme, die Sprachmodelle für große Textmengen (Large Language Models, kurz LLM) verwenden, gelten für viele als Allheilmittel für die Bewältigung praktischer Probleme in Wirtschaft und Gesellschaft. Andere machen sich Sorgen über die sicherheitsrelevanten Auswirkungen der sogenannten Generative AI.

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Mit intelligenten Beschaffungstools zu mehr Cashflow

Bedarfsplanungssysteme im Einzelhandel sind oft starr und arbeiten mit einem regelbasierten Ansatz, um Bestände zu verwalten und Waren entsprechend zu bestellen. In unsicheren, krisengeprägten Zeiten funktionieren solche Regeln jedoch immer seltener. Spätestens seit der COVID-19-Pandemie hat sich gezeigt, dass sich das Kaufverhalten von Verbrauchern schnell und unvorhersehbar ändern kann – vermeintlich bekannte Trends und berechenbare Produktkategorien wiegen Einzelhändler daher in trügerischer Sicherheit, auf die sie sich immer weniger verlassen können.

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Webex bekommt neue Funktionen auf KI-Basis

Für hybrides Arbeiten wird Webex um neue Funktionen erweitert, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Die genannten Funktionen lassen sich in insgesamt drei unterschiedliche Kategorien einteilen, nämlich Benutzererfahrung, Arbeitsräume und Zusammenarbeit. Über die Webex-Platform wurden bereits Hunderte von Machine-Learning- und KI-Funktionen in Cisco-Produkte eingebunden. Cisco kann auf eine jahrzehntelange Erfahrung zurückgreifen, wenn es um das Thema KI geht.

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XDR: Was gegen KI-gesteuerte Cyberangriffe hilft

Auch Hacker haben künstliche Intelligenz (KI) inzwischen für sich entdeckt. Immer mehr Cyberangriffe werden mithilfe von Machine Learning und Co. durchgeführt. Traditionelle Sicherheitsstrukturen reichen nicht mehr aus, um die KI-verstärkten Angriffe abzuwehren. Nur wer in seiner Verteidigungsstrategie auch auf künstliche Intelligenz vertraut, kann den Angreifern etwas entgegensetzen.

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Verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz – was Ethik, Erklärbarkeit und Effizienz mit einem Film aus den 80ern zu tun haben

Dystopische Zukunftsszenarien, in denen Künstliche Intelligenz (KI) zur echten Herausforderung für unsere Gesellschaft wird, erschafft Hollywood oft genug. Von einer Terminator-KI, die die Menschheit unterjocht, sind wir jedoch noch weit entfernt. Trotzdem können KI und Machine Learning Algorithmen zum Problem werden, wenn sie nicht ethisch entwickelt und eingesetzt werden. Diese Probleme sind meistens nach außen hin nicht so spektakulär, wie die Hollywood-Varianten. Aber wenn beispielsweise ganze Bevölkerungsgruppen aufgrund unethischer KI bei der Kreditvergabe benachteiligt werden, ist das eine Angelegenheit, die dringend aufgeklärt und geändert werden muss. Um solche Situationen von vornherein zu verhindern, muss Künstliche Intelligenz sowohl ethisch als auch erklärbar sein.

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Sysbus Trend-Thema “Künstliche Intelligenz”

„Die Analysefähigkeiten der KI werden heute schon genutzt um Kosten zu sparen, Prozesse zu optimieren und Fehler zu vermeiden. Daneben gewinnen auch Nachhaltigkeitskriterien an Relevanz“, erklärt Alexander Zschaler, Vertriebsleiter Deutschland bei Cloudera. „Um dieser Vielfalt und Komplexität gerecht zu werden benötigen Unternehmen nicht nur umfangreiche Datensätze, sondern auch fundierte Datenstrategien. Dazu braucht es die Power der KI, die teils komplexen und nicht linearen Zusammenhänge auswertbar zu machen und optimale Handlungsempfehlungen für einen schonenden Umgang mit den endlichen Ressourcen abzuleiten. Unsere Studie von Ende 2021 hat gezeigt, dass Unternehmen die Relevanz von nachhaltigen Geschäftsentscheidungen auf Datenbasis bereits erkannt haben.“

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Everyday AI: So bleiben Unternehmen auch in Zukunft wettbewerbsfähig

Unternehmen, die erste KI-Projekte im Rahmen einzelner Use Cases umsetzen, werden schon bald keine Vorreiter mehr sein. Demokratisierte KI-Projekte und klare Strukturen bringen den Einsatz von KI aufs nächste Level und sichern die Wettbewerbsfähigkeit für die Zukunft. Das Stichwort: Everyday AI. Kurz: Künstliche Intelligenz als eine Technologie, die in den täglichen Prozessen fest verankert ist und so einfach Teil des Geschäfts wird.

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Sieben MLOps Mythen, die die Verantwortlichen vor dem Einsatz ihrer KI-Projekte kennen sollten

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) beziehungsweise Maschinellem Lernen (ML) im betrieblichen Umfeld gewinnt ständig an Bedeutung. Viele Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen in sogenannten Proof-of-Concept (PoC) mit KI gesammelt. Mehr und mehr kommen KI-Projekte auch in den produktiven Einsatz – ohne klar strukturierte MachineLearning Operations (MLOps) laufen Unternehmen allerdings Gefahr, dass KI-Projekte nie wertbringend eingesetzt werden und somit auch keinen tatsächlichen Geschäftswert erzielen. Das Problem dabei: Einige Mythen über MLOps halten sich hartnäckig und erschweren es Unternehmen, maximalen Wert aus ihren ML-Projekten zu generieren. Dieser Artikel erklärt, warum es bei MLOps nicht nur um die Modellierung geht und welche Arbeit nach der Integration von MLOps auf Unternehmen zukommt.

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Mit Künstlicher Intelligenz Informationen aus Projektbeschreibungen extrahieren

Das Lastenheft ist ein wichtiges Dokument im Projektmanagement. Es enthält die Anforderungen an das Projekt, die Aufgabenstellung und die Zielsetzung. Durch diese Angaben können zielgenau Projektteams zusammengestellt werden. Die genannten Informationen lassen sich nun auch durch Künstliche Intelligenz aus dem Lastenheft extrahieren. So werden Anfragen schneller den passenden Ansprechpartnern zugewiesen und die Kunden erhalten schneller Antwort.

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Ethische KI braucht Regulierungen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet für Unternehmen als Technologie der Zukunft neue Möglichkeiten, beispielsweise in der Kunden-Bedarfsanalyse, bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und sogar bei der Personalsuche. Doch wenn KI-Systeme zur automatisierten Entscheidungsfindung verwendet werden, können sie potenziell diskriminierende Entscheidungen treffen. Das kann das Ergebnis von verzerrten Daten und Performance-Metriken sein, die sich nachteilig auf bestimmte demografische Gruppen auswirken. Zudem kann es sich um Probleme bei der Implementierung handeln, die es den Betroffenen erschwert, den verantwortlichen Algorithmus für diese Benachteiligung zu identifizieren. Genauso schwer ist es, die entstehenden Nachteile zu beheben.

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Mehr als eine Billion Datenbeziehungen in Neo4j Graphdatenbank

Auf seiner Entwicklerkonferenz “NODES 2021” demonstrierte Neo4j die Skalierbarkeit seiner Graphdatenbank. Dazu führten die zuständigen Mitarbeiter eine Echtzeitabfrage durch, die auf über tausend Rechnern lief. Sie erfolgte in einem Graphen mit mehr als einer Billion Beziehungen und über 200 Milliarden Knoten. Diese Zahlen kann man sich nur dann bildhaft vorstellen, wenn man sie in einen greifbaren Kontext rückt. Ein Graph, der eine Billion Kanten hat, wäre beispielsweise dazu in der Lage, realitätsnah sämtliche sozialen Beziehungen der Weltbevölkerung wiederzugeben. Die Antwortzeit der Echtzeitabfrage lag übrigens bei wenigen Millisekunden.

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NetApp beschleunigt gemeinsam mit appliedAI die KI-Transformation

NetApp schloss vor kurzem einen Technologie-Partner- und Kooperationsvertrag mit appliedAI, einer Initiative des Innovations- und Gründerzentrums UnternehmerTUM für Künstliche Intelligenz (KI/AI). Die Zusammenarbeit soll dafür sorgen, dass die Technologien, die mit Künstlicher Intelligenz zusammenhängen, schneller in der Wissenschaft und in den deutschen Unternehmen verbreitet werden. Der Beitrag von NetApp zur Partnerschaft sind die Datenverwaltungs-Kenntnisse des Unternehmens. Darüber hinaus sorgt die Data-Farbic-Architektur dafür, dass die Daten für die KI-Projekte zuverlässig und schnell bereitgestellt werden.

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Selbstlernende KI-Appliance zur sekundenbruchteilschnellen Bedrohungserkennung

FortiAI von Fortinet ist eine on-premise Appliance für Künstliche Intelligenz (KI), die selbstlernende tiefe neuronale Netze verwendet, um Sicherheitsanalysen ablaufen zu lassen und das schnelle Beseitigen von Bedrohungen zu ermöglichen. Über den FortiAI Virtual Security Analyst kommt eine leistungsfähige Security-KI in die Unternehmensnetzwerke. Das System kann Bedrohungen extrem schnell ausmachen – innerhalb von Sekundenbruchteilen. Die Entwicklung fand in den Fortinet FortiGuard Labs statt.

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Mit Talend Informationen aus Daten gewinnen

Talend hat das Winter ’20 Release von Talend Data Fabric angekündigt. Die neue Produktversion enthält die Lösung Talend Cloud Data Inventory, die automatisch einen Data-Intelligence-Score aller Daten innerhalb einer Organisation berechnet und diesen Wert in einer Selfservice-Cloud-App für Anwender bereitstellt. Darüber hinaus bietet Winter ’20 weitere leistungsstarke Funktionen für Künstliche Intelligenz sowie eine moderne Cloud-Anbindung. Mit Talend Data Fabric können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen, um auf schnelle und einfache Weise ihren Umsatz zu steigern, in kürzerer Zeit Innovationen zu entwickeln, die Kundenerfahrung zu transformieren und ihre Kosten und Risiken deutlich zu senken.

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Wie Datenanalysen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning den Geschäftsalltag verändern

Um im alltäglichen Wettbewerb bestehen zu können, müssen die drei Technologien „Datenanalysen“, „Künstliche Intelligenz“ (KI) und Machine Learning (ML) sinnvoll verwendet werden, damit sich die stetig wachsenden Datenmengen effektiv nutzen lassen. Zum einen erzeugen Unternehmen intern große Datenmengen – so zum Beispiel durch die fortschreitende Automatisierung und Digitalisierung von Produktionsprozessen in Zeiten von Industrie 4.0. Zum anderen können Unternehmen auf immer mehr, immer größere externe Datenbanken und Datenmengen im Internet zurückgreifen. Beispielsweise verzeichnet Google in einer Minute bis zu 3,8 Millionen Suchanfragen, gleichzeitig werden 188 Millionen Emails verschickt und 4,5 Millionen Youtube-Videos abgerufen.

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KI im Service-Management: Wenn Kollege Bot übernimmt

Technologien auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI), Automatisierung und natürlicher Sprache werden in wenigen Jahren im IT Service Management großflächig Einzug halten und zu Veränderungsprozessen im Arbeitsumfeld der IT-Teams führen. Allerdings: Diese Technologien werden den Service Desk Analysten – so wie wir ihn heute kennen – nicht ersetzen. Seine Arbeit wird sich durch KI & Co. jedoch wandeln und seine Aufgabenbereiche werden breiter. Denn KI-basierte Chatbots übernehmen Routinearbeiten bei der Verwaltung und Lösung kleinerer Incidents. Der Service Desk Analyst gewinnt Zeit für neue Aufgaben in der abteilungsübergreifenden Beratung. Bereits heute suchen Unternehmen händeringend nach einer neuen Art von Analysten, die neben profunden IT-Kenntnissen ein Verständnis für Geschäftsabläufe mitbringen und als technischer Ratgeber die digitale Transformation unterstützen.

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Dynatrace erweitert Support für Kubernetes

Dynatrace bietet über seine offene KI-Engine Davis ab sofort intelligente und präzise Antworten sowie fundierte Erkenntnisse zu Kubernetes-Umgebungen. Durch die automatische Integration neuer Metriken über die Nutzung sowie den Zustand von Kubernetes-Clustern und Nodes in Davis sowie deren Kombination mit den umfangreichen, hochpräzisen Anwendungs- und Transaktionsdaten, die Dynatrace bereits sammelt, können Unternehmen Kubernetes erfolgreich implementieren, Innovationen durch DevOps beschleunigen und die Wettbewerbsfähigkeit steigern, indem sie neue Services schneller auf den Markt bringen.
Mit neuen, sofort nutzbaren Kubernetes-Dashboards und erweiterten Filterfunktionen finden Cloud-Teams schnell die richtigen Informationen, so dass sie Kubernetes-Workloads analysieren und optimieren sowie den Zustand von Clustern und Nodes einfach verwalten können. Kubernetes wird häufig eingesetzt, um die digitale Transformation zu beschleunigen und die Agilität zu erhöhen. Aber die hohe Dynamik von Kubernetes und die selbständige Ausbreitung damit orchestrierter Cloud-nativer Workloads können problematisch sein, wenn Unternehmen nicht die nötige Transparenz in Echtzeit besitzen oder Informationen automatisch ermitteln.

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