Unternehmen haben in den vergangenen Jahren massiv in Automatisierung und Künstliche Intelligenz investiert. Die Erwartungen waren entsprechend hoch: Effizientere Prozesse, geringere Kosten und spürbare Entlastung in den Fachbereichen. In vielen Fällen bleibt dieser Effekt jedoch aus. Prozesse sind weiterhin fragmentiert, manuelle Tätigkeiten bestehen fort und die Komplexität nimmt eher zu als ab.
Mit Claude Mythos hat Anthropic ein KI-Modell vorgestellt, das in der Lage ist, tief in Codebasen einzutauchen und selbst hochkomplexe, bislang unentdeckte Schwachstellen aufzuspüren. Zwischen 16 und 27 Jahre alte Bugs und Schwachstellen, die in zentraler Infrastruktur existierten und weder durch menschliche Experten noch durch bestehende Tools identifiziert wurden, konnte das Modell aufzeigen. Schwachstellen frühzeitig identifizieren Das Vorgehen läuft unter dem Namen
Schwarz Digits stellt auf der Hannover Messe mit dem European Sovereign Stack Standard, ES3, einen europäischen Souveränitäts-Standard für Cloud-Lösungen und IT-Services vor.
Studie von Red Hat zeigt, dass 46 Prozent der Unternehmen nur teilweise Einblick haben, wo ihre Daten gespeichert, verarbeitet und potenziell zugänglich sind.
Besonders für Start-ups mit ihren zarten Geschäftsmodellen und überlasteten Gründer-Teams gilt das Prinzip: Zeit ist Geld. Doch Business-Coach Caroline Birke erlebt in der Praxis häufig, dass viele Führungsteams zwar nach außen hochaktiv wirken, doch intern oft die Durchschlagskraft fehlt. Im Interview erklärt sie, wie Meetings dank „Next-Level-Leadership“ effizienter werden, Diskussion schneller zum Punkt kommen und unter dem Strich mehr gute Entscheidungen stehen.
Die Effizienz der Infrastruktur wird zum entscheidenden Faktor für die Skalierung von KI-Produktivität, sagt Gastautor Sean Varley von Ampere Computing.