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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Dokumente intelligent analysieren und effizienter arbeiten

Mit Document-Intelligence-Software können Unternehmen und Behörden ihre wachsenden Datenberge effizient beherrschen. Relevante Kerninformationen in beliebigen Dokumenten und Inhalten lassen sich mit dieser Technologie automatisiert identifizieren. Das macht sich an vielen Stellen bezahlt.

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i5-Prozessoren im Einsatz im Industriebereich

Die Industrie 4.0 nimmt immer mehr an Bedeutung zu. Gleichzeitig steigen aufgrund von Modernisierungsdruck und Digitalisierung auch die Ansprüche an die Ausstattung der verwendeten Rechner. Schließlich werden die Prozessketten immer komplexer und die Aufgaben, die aufgrund von Künstlicher Intelligenz, Bildauswertungen zur Qualitätssicherung, aufwendigen Berechnungen oder auch zum Machine Learning zu bewältigen sind, sorgen dafür, dass der Einsatz leistungsfähiger Prozessoren in vielen Anwendungsfällen fast schon zur Pflicht wird. Im Industriebereich müssen gleichzeitig noch bestimmte Anforderungen an die Langlebigkeit, Robustheit und Stabilität der Geräte berücksichtigt werden.

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Digitale Kompetenzen der Mitarbeiter stärken

Die digitale Transformation verändert die Arbeitsprozesse in der Geschäftswelt und in jedem einzelnen Unternehmen. Laut Umfrage haben im vergangenen Jahr 61 Prozent der Unternehmen in Deutschland während der Pandemie neue Technologien eingeführt. Mit der bloßen Implementierung von neuen Technologien ist es jedoch nicht getan. Damit Unternehmen wirklich profitieren können, sollten sie auch die Förderung der „digitalen Skills“ von Mitarbeitern beachten und ihren Nutzen klar kommunizieren. Denn wie man in einer weiteren Studie ebenfalls herausfand, bestehen zwischen den verschiedenen Generationen große Unterschiede – nicht nur im Umgang und bei der Häufigkeit in der Anwendung smarter Technologien, sondern auch bei der Meinung, welche Vorteile diese für jeden selbst im Arbeitsalltag bringen. So ist es für Unternehmen häufig eine Herausforderung, Mitarbeiter mit den erforderlichen digitalen Kompetenzen zu rekrutieren. Wenn die Belegschaft sich schwertut, mit den digitalen Kollegen zu arbeiten und Verständigungsprobleme bestehen, stockt die Digitalisierung und die erhofften Effizienz- und Umsatzsteigerungen bleiben aus.

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Erfolgsfaktoren für die Skalierung von KI Projekten

Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz schaffen Unternehmen bereits vielseitig neue Werte. Nach erfolgreichen Pilotprojekten stellt die Skalierung von KI-Projekten Unternehmen vor neue Herausforderungen und Fragestellungen. Die richtige Strategie, eine ganzheitliche KI-Kultur und passgenaue technische Voraussetzungen ebnen den Weg hin zum erfolgreichen datengesteuerten Unternehmen.

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Wie AIOps die digitale Transformation vorantreibt

Im heutigen digitalen Zeitalter weiß jedes erfolgreiche Unternehmen, dass Wachstum das Management dynamischer Infrastrukturen und die Umsetzung der digitalen Transformation erfordert. AIOps ist ein Schlüsselbeispiel für die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Big-Data-Analysen, um den IT-Betrieb zu automatisieren und letztlich zu verbessern. Nach der Implementierung ergibt sich sofort eine deutliche Verbesserung der Geschwindigkeit, Agilität und Effizienz für das Unternehmen, denn alle Fehler werden erkannt und oft in Echtzeit behoben. Da IT-Teams aufgrund von Multi-Cloud- und Remote-Arbeitsumgebungen weiterhin mit einem Anstieg des betrieblichen Datenvolumens und der Komplexität konfrontiert sind, war die Einführung von AIOps für Unternehmen noch nie so wichtig wie heute.

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