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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Wie Mensch und Technik eine Allianz bilden

Zunächst benutzten Menschen einfache Werkzeuge wie einen Hammer, dann bedienten sie Technik und Maschinen und heute interagieren wir mit intelligenten Systemen. Historisch betrachtet, scheint die Interaktion von Menschen mit Technik nur die nächste Evaluationsstufe zu sein. Doch wie geht es weiter? Die Digitalisierung von Geschäfts- und Serviceprozessen steigert zunehmend deren Komplexität. Dazu kommen erhöhte Anforderungen an die IT-Sicherheit. Das legt den Schluss nahe, dass wirklich nur intelligente Systeme, wie etwa Machine Learning oder Chatbots, die Zukunft der digitalen Transformation abbilden können. Doch der Faktor Mensch lässt sich in keinem Zukunftsszenario ausklammern. Im Gegenteil: Nur in einer Allianz von Mensch und Technik können Unternehmensziele wie Wachstum und Mitarbeiterzufriedenheit erreicht werden.

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Mehr als nur Suche – viel mehr

Enterprise-Search-Systeme sind ihrem ursprünglichen Einsatzgebiet längst entwachsen. Moderne Lösungen können heute als zentrale Infrastruktur für Informationsbereitstellung in Organisationen fungieren. Die Use Cases reichen von effektivem Wissensmanagement über die einfachere Erfüllung gesetzlicher Vorgaben bis hin zu Big-Data-Analysen.

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No-Code/Low-Code als Antwort auf den Fachkräftemangel

Ob Cybersicherheitsexperten oder IT-Spezialisten, die sich mit modernen KI-Lösungen auskennen: besonders in der IT sind Spezialisten rar gesät und es herrscht Fachkräftemangel. Gartner warnt, dass die technische Kompetenz aller Mitarbeiter vertieft werden muss, da andernfalls Lücken entstehen: es droht die Sabotage von Innovation, Agilität und das Wachstum von Unternehmen. Viele Unternehmen nutzen jedoch vorhandene Möglichkeiten noch nicht ausreichend, um dem Fachkräftemangel entgegenzusteuern. Eine ergänzende Möglichkeit, um innerhalb eines Unternehmens Spezialisten zu entlasten, stellen nicht nur Neueinstellungen dar, sondern auch kognitive Skills. Dabei handelt es sich um digitale Mitarbeiter, die beispielsweise Routine-Aufgaben bei der Dokumentenverarbeitung übernehmen. Drei wesentliche Faktoren sind dabei zu beachten, damit digitale Mitarbeiter tatsächlich für Entlastung im Unternehmen sorgen.

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Verbessern Sie ihre Data-Science-Aktivitäten mit Data Enrichment

In den letzten Jahren hat der Data-Science-Bereich große Fortschritte gemacht. In den meisten Unternehmen sind sich Entscheidungsträger bewusst, dass mehr Anstrengungen unternommen werden müssen, um sowohl interne als auch externe Daten mit Hilfe fortgeschrittener Analysemethoden vollumfänglich auszunutzen. Das Verständnis für die zukünftige Rolle, welche maschinelles Lernen und KI einnehmen werden, ist vorhanden – die Herausforderung beginnt mit der Frage wie man anfängt, diese Quellen zielgerichtet zu nutzen.

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