Auf Wolke sieben: Die Vorzüge gehosteter Sicherheitslösungen in einer sich verändernden Welt

Wir leben in turbulenten Zeiten, stehen vor zahlreichen Herausforderungen. Die Corona-Pandemie ist in den Hintergrund getreten, könnte aber sich aber im Herbst mit neuen Virenvarianten zurückmelden. Die Inflation führt zu stark steigenden Lebenshaltungskosten, einschließlich höherer Energie- und Kraftstoffpreise, die weitreichende Auswirkungen auf unser Leben haben werden.

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Mit Data Analytics Wertschöpfungspotenziale in der Produktion heben

Im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung werden immer mehr Daten generiert. Weltweit rechnet Statista für das Jahr 2021 mit 79 Zettabytes, bis 2025 sollen es sogar mehr als 180 Zettabytes sein. Ein Großteil davon entfällt auf produzierende Betriebe. Rund ein Terabyte an Daten generiert ein typischer Produktionsbetrieb täglich. Doch weniger als ein Prozent davon wird analysiert und ausgewertet. Unternehmen lassen also 99 Prozent ihrer Daten ungenutzt und verschenken damit enormes Wertschöpfungspotenzial. Denn mit der richtigen Datennutzung lassen Einnahmen steigern und Produktionskosten senken. Entscheider, die ihre Unternehmen auf einen nachhaltigen Wachstumspfad lenken wollen, sollten daher in Lösungen investieren, mit denen sich das Geschäftspotenzial ihrer Datenschätze heben lässt.

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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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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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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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Die Sicherheitslücke Internet of Things schließen

Jedes Gerät, welches über eine Internet-Konnektivität verfügt, sendet seine vor Ort an der Edge erhobenen Daten aus dem Internet of Things (IoT) an die zentrale IT. Ein Versand in die andere Richtung ist nicht vorgesehen und damit in der Regel verdächtig. Gefahr entsteht für Unternehmen dann, wenn eine gekaperte IoT Malware-Code und Hacker-Befehle an die Zentrale weiterleitet oder abgeschöpfte Informationen nach außen sendet. Der daraus resultierende Datenverkehr ist aber im Netzwerkverkehr sichtbar. Eine Network Detection and Response (NDR) ist deshalb ein wichtiges Element einer umfassenden Cyber-Abwehr.

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Conga meldet beschleunigtes Kundenwachstum im Bereich Vertragsmanagement

Conga gab gestern ein beschleunigtes Wachstum seiner marktführenden Produkte Conga Contract Intelligence und Conga Contract Lifecycle Management (CLM) bekannt. Dank innovativer Produktfunktionen konnte Conga die Gewinnrate um 123 Prozent steigern und somit sein Vertragsmanagementgeschäft mit einem Marktvolumen von 6,5 Milliarden US-Dollar für weiteres Wachstum positionieren.

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Compliance bei verteilter Arbeit – Wie KI die Rechtsabteilung in 2022 verändern wird

Digital orientierte Unternehmen setzen heute auf die Automatisierung von Verträgen, um Vertragsabläufe zu vereinfachen, Prüfungs- und Umsatzzyklen zu beschleunigen und den Wert jedes Vertrags zu maximieren. Die automatisierten Arbeitsabläufe und Prozesse erleichtern einen Großteil der manuellen Dateneingabe und des Papierkrams, mit dem die Rechtsabteilung normalerweise zu kämpfen hat. Doch angesichts der heutigen verteilten Belegschaft und der steigenden Anforderungen an Rechtsabteilungen, strategische Aufgaben in Unternehmen zu übernehmen, wird die bisherige Art der Automatisierung im Jahr 2022 nicht mehr ausreichen.

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