Die Digitalisierung schreitet unaufhaltsam voran – und mit ihr wächst auch der weltweite Bedarf an Datenspeicherung. Doch dieser Fortschritt hat seinen Preis: Der ökologische Fußabdruck von Rechenzentren entwickelt sich zu einer der größten Herausforderungen der digitalen Infrastruktur.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Unternehmensprozesse nimmt weltweit Fahrt auf. Doch der Erfolg solcher Projekte hängt nicht nur von der Technologie selbst ab.
Beim Videostreaming ist Netflix die klare Nummer eins mit Hunderten Millionen Zuschauern. Damit setzt die Firma auch immer mehr die Trends bei der Produktion von Filmen und Serien.
Künstliche Intelligenz ist längst im Unternehmensalltag angekommen: Sie schreibt Texte, analysiert Daten, trifft Vorhersagen. Doch während Organisationen KI für Marketing, Kundenanalysen oder Automatisierung einsetzen, bleibt der Blick auf Sicherheitsthemen meist aus. Dabei wird KI schon jetzt als Gamechanger für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) gehandelt.
Künstliche Intelligenz schreitet in einer Geschwindigkeit voran, die selbst Technikexperten ins Staunen versetzt. Was heute als technologische Spitzenleistung gilt, kann morgen bereits überholt sein.
Die meisten Onlinehändler vergeuden das Potenzial ihrer Daten. In den eCommerce-Abteilungen des Landes stecken Mitarbeiter etliche Stunden in Excel-Tabelle. Schuld daran tragen veraltete Prozesse und unüberlegte Software-Nutzung.
Um den stetig wachsenden Bedrohungen in der Cyberwelt zu begegnen, müssen Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) in ein umfassendes Sicherheitskonzept integrieren.
Meta will für das Training seiner KI auch auf die von Nutzern bei Instagram und Facebook geteilten Daten zugreifen. Nicht jedem gefällt das. Hamburgs Datenschützer teilt die Sorgen.
Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsszenario mehr – sie verändert schon heute ganze Branchen. Doch bevor Unternehmen von ihrem Potenzial profitieren können, müssen sie gezielt an ihrer KI-Readiness arbeiten. NTT DATA zeigt, welche sechs Bausteine entscheidend sind, um KI-Projekte nachhaltig und erfolgreich umzusetzen.