Eine Analyse von Kiteworks zeigt ein Spannungsfeld in der IT-Sicherheitslandschaft: Während sich viele Organisationen gut über Anforderungen rund um Datensouveränität informiert fühlen, kommt es weiterhin regelmäßig zu Verstößen und Zwischenfällen.

Unternehmen investieren im Schnitt knapp 30 Millionen US-Dollar pro Jahr in ihre Datenprogramme. Trotzdem fallen ihre Pipelines regelmäßig aus, mit teuren Folgen.

Viele Unternehmen in Deutschland haben die strategische Bedeutung von Daten längst erkannt. Doch im operativen Alltag zeigt sich ein anderes Bild.

Der Rohstoff moderner Unternehmen ist Wissen. Es steckt in zahllosen Dokumenten und muss von dort extrahiert werden, um es zu nutzen. Weder manuelles Abtippen noch bisherige Software-Lösungen sind jedoch den Anforderungen des KI-Zeitalters gewachsen. Warum Tools von heute mehr können müssen.

Bevor Unternehmen Datenbanken oder Data-Warehouse-Systeme aufbauen, steht eine grundlegende Frage im Raum: Wie sollen die Daten strukturiert werden?

Künstliche Intelligenz (KI) ist meist bereits tief in die täglichen Prozesse von Unternehmen eingebettet. So sind Large-Language-Modells (LLMs) mittlerweile in den Bereichen Kundensupport, Analytik, Entwicklungsproduktivität und Know-how-Management weit verbreitet.

Zero-Shot Time Series Forecasting bietet verlässliche Prognosen ohne Trainingsdaten und damit einen Lösungsansatz in genau den Fällen, in denen eigene historische Daten für das Modelltraining fehlen. 

Immer mehr Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz großflächig ein. Dabei zeichnen sich einige zentrale Entwicklungen ab: KI-Fabriken bilden die technische Basis, effiziente Datenspeicherung und Datenmanagement werden zum unverzichtbaren Rückgrat, und kleine KI-Modelle sorgen für operative Intelligenz. Gleichzeitig wird deutlich, dass ein stabiler Governance-Rahmen unverzichtbar ist.