Thought Leadership
Das „Mise en Place“ von Private AI
Generative AI setzt Unternehmen unter Druck – doch vielen fehlt das entscheidende „Mise en Place“: eine saubere, sichere und nachvollziehbare Datenbasis.
AI Security
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2026 wird für die Cybersicherheit ein Jahr, in dem künstliche Intelligenz die Bedrohungslage maßgeblich prägt.
Zusammenspiel statt Einzelkämpfer
GenAI war erst der Anfang: Heute reden alle von KI-Agenten, die aktiv handeln, statt nur zu analysieren. Echte agentische KI braucht aber mehrere Agenten, die gemeinsam auf ein Gesamtziel hinarbeiten. In der Kreditorenbuchhaltung zeigt xSuite dazu erste interessante Szenarien.
Immer verfügbar
KI-Avatare ermöglichen heute lebensechte virtuelle Kopien realer Personen, die rund um die Uhr in Service, Support und Beratung unterstützen. Was früher aufwendig war, gelingt inzwischen mit geringem Aufwand.
Agentic AI
KI-Agenten versprechen autonome Abläufe in IT, Entwicklung und Security. Doch echte Agentik entsteht erst, wenn Observability den nötigen Kontext liefert und Ziele, Tool-Zugriff, Feedbackschleifen und Automatisierung klar kontrolliert sind.
KI ist ein fester Bestandteil am Arbeitsplatz
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KI-Agenten, die eigenständig handeln, mehrstufige Workflows automatisieren und als vollwertige Teammitglieder in Microsoft 365 arbeiten: Das ist der Kern der aktuellen Copilot-Neuerungen. Wer jetzt die richtigen Weichen stellt, verschafft sich einen echten Vorsprung.
Zeit zum Handeln
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Drahtlose Konnektivität wird im KI-Zeitalter zu einer kritischen Infrastruktur. Während Unternehmen KI-Anwendungsfälle ausrollen, wird das WLAN zur Schlüssel-Infrastruktur: Es liefert Sicherheitsfunktionen und Telemetrie, erfasst und überträgt Daten und reagiert in Echtzeit darauf.
Ist das Internet bereits kaputt?
Immer mehr Inhalte im Internet stammen von KI-Systemen selbst. Das Problem: KI-Antworten greifen zunehmend auf genau diese Inhalte zurück. Dadurch drohen Suchmaschinen und KI-Systeme an Verlässlichkeit zu verlieren. Dieses Phänomen wird häufig als „AI Slop“ bzw. „KI-Slop“ bezeichnet und beschreibt minderwertige, massenhaft erzeugte Inhalte, die sich selbst verstärken und
Cloud-Rechnung steigt weiter
Kubernetes-Cluster laufen mit einer durchschnittlichen CPU-Auslastung von 8 Prozent. Nicht 8 Prozent nachts, nicht 8 Prozent am Wochenende, sondern 8 Prozent über das gesamte Jahr hinweg, gemessen über Zehntausende von Organisationen auf AWS, GCP und Azure.
Der Begriff, der Prompt Engineering ablöst
Wer in den letzten Monaten die KI-Debatte verfolgt hat, ist unweigerlich auf einen Begriff gestoßen, der still und leise die Art verändert, wie wir über den Bau von KI-Systemen nachdenken: Context Engineering.
Warum das größte Problem bei KI nicht die Technik ist
Künstliche Intelligenz hält derzeit rasant Einzug in Unternehmen. KI-Assistenten sollen Wissen schneller verfügbar machen, Dokumente analysieren und Mitarbeitenden Antworten in Sekunden liefern.
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