Im digitalen Zeitalter sind die Innovationszyklen kurz und die Reaktionszeit entsprechend gering. Auch 2023 wird die Hersteller, Maschinenbauer und Unternehmen aus Industrie, dem verarbeitenden Gewerbe, Elektronik, Automobil und Medizin vor neue Herausforderungen stellen, um wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben.

Die No-Code- und Low-Code-Diskussion beruht auf der Prämisse, dass die Technologie die Innovation und die Entwicklung neuer Produkte konsequent fördern und beschleunigen sollte. Der No-Code- und Low-Code-Sektor ist seit der Pandemie schnell gewachsen.

Quantencomputing-Expertise in Deutschland aufbauen und dem Mittelstand die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie ermöglicht, das ist das Ziel des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) seit 2020 geförderten Leuchtturmprojekt PlanQK. Dafür hat ein Konsortium von wissenschaftlichen Einrichtungen, IT-Unternehmen und Anwendungsunternehmen eine Plattform und ein Ökosystem für Quantenapplikationen entwickelt.

Ab Mitte 2023 wird Google bei seinem über viele Jahre bewährtes Tracking- und Analyse-Tool Universal Analytics den Stecker ziehen – ein Paradigmenwechsel, der für viele Website-Betreiber den Wechsel zum Nachfolgetool Google Analytics 4 auf die Agenda für 2023 setzt.

Die Digitalisierung schreitet voran, dabei fallen gigantische Mengen an Daten an. Will man diese für ein Unternehmen nutzen, braucht man Datenprofis, die sie in wertvolle Informationen umwandeln.

Syntax gibt einen Ausblick auf die zentralen Themen rund um die Cloud, die 2023 wichtig werden. Für Peter Schmidt, Director of Business Development Public Cloud Services bei Syntax, stehen dabei vor allem Cloud-native Anwendungen, Low Code-/No Code-Plattformen, Cloud Services für ERP, Cybersecurity sowie SaaS-Integrationsservices im Mittelpunkt.

Gerade IT-Fachkräfte setzen auch in Deutschland immer häufiger auf die Selbstständigkeit als Alternative zur Festanstellung. Doch im Verhandlungs- und Bezahlungspoker mit den Auftraggebern ziehen Einzelkämpfer oft den Kürzeren.

Künstliche Intelligenz zählt zu vielversprechendsten neuen Technologien. Es wird viel darüber diskutiert, welche Vorteile sie für die DevOps-Pipeline bringt. Aber wie sieht es tatsächlich in der Praxis aus? Sehen DevOps-Teams das Potenzial von KI – und wenn ja, in welchem Bereich erwarten sie die größten Auswirkungen?