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Datenqualität entscheidend

Implementierung von KI-Systemen: Integration und startklar?
Das müssen Unternehmen beachten

Künstliche Intelligenz, kurz KI, gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen. Die Entwicklungen sind rasant, die Möglichkeiten scheinen fast unbegrenzt. Viele Unternehmen arbeiten deshalb schon mit KI oder sind aktuell dabei, Tools zu implementieren. "KI als Katalysator für Optimierung, Standardisierung und Digitalisierung wird von Unternehmen bereits vielfältig eingesetzt. Doch es fehlen in vielen Branchen, wie etwa im Retail-Bereich, noch Use Cases – es kann noch nicht alles mit KI-Tools gelöst werden. Vor der Implementierung gilt es in vielen Fällen deshalb noch zu prüfen, ob sich der Einsatz von KI in jedem Fall lohnt", sagt Andreas Mohr, SAP Senior Development Consultant bei retailsolutions.

Beim Einsatz von KI geht es in der Regel um Prozessoptimierungen, Effizienz, Zeiteinsparungen, Mitarbeiterentlastung oder Gewinnmaximierung. Im Retail-Bereich helfen moderne Tools beispielsweise bereits, personalisierte Werbung auszuspielen, Prognosen für eine nachhaltige Warenbestellung zu erstellen, eine dynamische Preisgestaltung zu erreichen oder bei der Betrugserkennung an Kassen. Doch damit Projekte erfolgreich und nachhaltig wirken, erfordert die Integration von KI-Systemen in bestehende IT- und Geschäftsprozesse mehr als nur die technische Implementierung. Vor allem die Datenqualität spielt eine bedeutende Rolle. Ohne ausreichende, qualitativ hochwertige Daten kann KI keine guten Ergebnisse liefern. Im Handel sind zwar Daten reichlich vorhanden, aber oft unstrukturiert oder fragmentiert.

"Wir arbeiten derzeit zum Beispiel an einem Use Case, bei dem die KI anhand von Bildern die richtigen Produktgruppen vorhersagen soll. Lieferanten, die Daten im System ablegen, müssen oft nämlich aus einer großen Anzahl von Gruppen wählen, was nicht selten zu Fehlern führt. Werden die Daten von der KI richtig zugeordnet, erleichtert es die Arbeit für Händler ungemein. Außerdem haben wir für einen Kunden auch schon ein KI-System implementiert, das Ähnlichkeiten erkennt und Produktattribute für ähnliche Waren anlegt – also beispielsweise bestimmte Daten von einem Erdbeerjoghurt einem Himbeerjoghurt der gleichen Marke zuordnen kann", berichtet Mohr.

Use Cases als Erfolgsfaktor
Solche Use Cases stellen einen oft unterschätzten Erfolgsfaktor dar, denn sie können den konkreten Nutzen der implementierten KI-Tools aufzeigen. "Gleichzeitig lässt sich so auch oft der Kosten-Nutzen-Faktor besser abschätzen. Die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen können nämlich kostspielig sein. Gerade für kleinere Unternehmen sind die anfallenden Kosten für den angedachten Einsatz oftmals noch zu hoch. Vor einigen Jahren wollte ein Kunde zum Beispiel die neuen Energieeffizienzlabels von einer KI zu Produktbildern zuordnen lassen. Wir haben ein System entwickelt, das eine Trefferquote von über 99 Prozent hatte. Doch es war dem Kunden zu teuer. Befristet eingestellte Studenten haben die Labels schließlich doch händisch zugeordnet – sie haben ein paar Tage gebraucht, aber insgesamt war es billiger", erläutert Mohr und ergänzt: "Bei wiederkehrenden Prozessen ist der Einsatz von KI aber langfristig sinnvoll und kann sogar Kosten einsparen."

Implementierung planen und durchdacht umsetzen
Derzeit herrscht bei der KI-Transformation ein sehr hohes Tempo: Neue Modelle drängen auf den Markt, die mit Daten trainiert werden müssen und schließlich für bestimmte Anwendungen bereitgestellt werden. "Neue KI-Lösungen müssen dann auch in die bestehende Systemlandschaft von Unternehmen integriert werden, manchmal fehlen Standardschnittstellen. Diese Integrationsproblematik erklärt, warum viele KI-Projekte zunächst nur in einzelnen Bereichen bleiben und nicht das ganze Unternehmen durchdringen. Die Implementierung der Systeme gilt es deshalb gut zu planen und mit Experten umzusetzen. Beratungshäuser, die bereits mit verschiedenen Use Cases vertraut sind, können dabei unterstützen", schließt Mohr. (retailsolutions: ra)

eingetragen: 06.06.25

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Meldungen: Tipps und Hinweise

Wie sich Teamarbeit im KI-Zeitalter verändert
Liefertermine wackeln, Teams arbeiten unter Dauerlast, Know-how verschwindet in der Rente: In vielen Industrieunternehmen gehört der Ausnahmezustand zum Betriebsalltag. Gleichzeitig soll die Zusammenarbeit in Produktion, Qualitätskontrolle und Wartung immer schneller, präziser und vernetzter werden. Wie das KI-gestützt gelingen kann, zeigt der Softwarehersteller Augmentir an sechs konkreten Praxisbeispielen.
Vom Workaround zum Schatten-Account
Um Aufgaben im Arbeitsalltag schneller und effektiver zu erfüllen, ist die Suche nach Abkürzungen Gang und Gebe. In Kombination mit dem technologischen Fortschritt erreicht die Effizienz menschlicher Arbeit so immer neue Höhen und das bringt Unternehmen unwissentlich in eine Zwickmühle: Die zwischen Sicherheit und Produktivität. Wenn ein Mitarbeiter einen Weg findet, seine Arbeit schneller oder besser zu erledigen, die Bearbeitung von Zugriffsanfragen durch die IT-Abteilung aber zu lange dauert oder zu kompliziert ist, dann finden Mitarbeiter oftmals "kreative" Lösungen, um trotzdem weiterarbeiten zu können. Diese "Workarounds" entstehen selten aus böser Absicht. Allerdings stellen sie gravierende Sicherheitslücken dar, denen sich viele Beschäftigte und Führungskräfte nicht bewusst sind.
KI in der Cloud sicher nutzen
Keine Technologie hat die menschliche Arbeit so schnell und weitreichend verändert wie Künstliche Intelligenz. Dabei gibt es bei der Integration in Unternehmensprozesse derzeit keine Tür, die man KI-basierter Technologie nicht aufhält. Mit einer wachsenden Anzahl von KI-Agenten, LLMs und KI-basierter Software gibt es für jedes Problem einen Anwendungsfall. Die Cloud ist mit ihrer immensen Rechenleistung und Skalierbarkeit ein Motor dieser Veränderung und Grundlage für die KI-Bereitstellung.
Clever skalieren auf Basis bestehender Strukturen
Da Generative AI zunehmend Teil unseres Alltags wird, befinden wir uns in einer KI-Phase, die sich durch außerordentliche Fähigkeiten und enormen Konsum auszeichnet. Was anfangs auf einer theoretischen Ebene stattgefunden hat, ist inzwischen messbar - und zwar bis zur kleinsten Einheit. Aktuelle Untersuchungen von Mistral AI und Google deuten darauf hin, dass die Folgen einer einzigen Interaktion vernachlässigbar sind: Bruchteile eines Watts, einige Tropfen Wasser und ein Kohlenstoffausstoß, der etwa dem entspricht, was beim Streamen eines Videos unter einer Minute verbraucht wird.
Von Cloud-First zu Cloud-Smart
Die zunehmende Vernetzung von IT- und OT-Systemen bedeutet für die Fertigungsindustrie neue Sicherheitsrisiken. Ein moderner Cloud-Smart-Ansatz verbindet Innovation mit effektiven Sicherheitslösungen, um diesen Herausforderungen gerecht zu werden. Die industrielle Digitalisierung stellt die Fertigungsindustrie heute vor neue Herausforderungen - insbesondere in puncto Sicherheit.
Technik statt Vertrauen
Die andauernden Turbulenzen in den USA seit Amtsantritt von Donald Trump, die konsequente Kürzung von Mitteln für Datenschutz und die Kontrolle staatlicher Überwachungsprogramme verdeutlichen: Wer als Behörde oder Institution höchste Datensicherheit garantieren muss, kann nicht auf US-amerikanische Unternehmen oder deren europäische Töchter setzen.
Risiko von SaaS-zu-SaaS-Integrationen
Ein SaaS-Sicherheitsalbtraum für IT-Manager in aller Welt wurde kürzlich wahr: Hacker nutzten legitime OAuth-Tokens aus der Drift-Chatbot-Integration von Salesloft mit Salesforce, um unbemerkt Kundendaten von der beliebten CRM-Plattform zu exfiltrieren. Der ausgeklügelte Angriff deckt einen kritischen toten Winkel auf, von dem die meisten Sicherheits-Teams nicht einmal wissen, dass sie von ihm betroffen sind.
Kostenfallen erkennen und vermeiden
Remote Work, Cloud Computing und mobile Endgeräte haben die Arbeitswelt grundlegend verändert. Mitarbeiter erwarten heute, von überall aus auf ihre Anwendungen und Daten zugreifen zu können. Virtuelle Desktop-Lösungen machen diese Flexibilität möglich, indem sie Desktop-Umgebungen und Anwendungen über das Netzwerk eines Unternehmens bereitstellen. Doch der Markt für solche Lösungen ist komplex und vielfältig. IT-Entscheider stehen vor der Herausforderung, aus dem Angebot die passende Lösung zu identifizieren, die sowohl technische Anforderungen als auch wirtschaftliche Ziele erfüllt.
Übergang in die neue Systemlandschaft
Der Umstieg auf SAP S/4HANA ist bei vielen Unternehmen bereits in vollem Gange oder steht unmittelbar bevor. Wer in diesem Zusammenhang seine Archivierungsstrategie überdenkt, kann wertvolle Zeit, Kosten und Aufwand sparen. Die Archivierungsexperten von kgs haben zehn zentrale Aspekte zusammengestellt, die dabei helfen, den Übergang in die neue Systemlandschaft effizient und zukunftssicher zu gestalten.
Die Zukunft braucht offene KI-Infrastrukturen
KI ist mehr als ein ominöses Hinterzimmer-Experiment. Die Technologie ist eine treibende Kraft, wenn es um Produkte, Entscheidungen und Nutzererfahrungen über jegliche Wirtschaftsbereiche hinaus geht. Mittlerweile stellen Unternehmen jedoch die Inferenz in den Mittelpunkt ihrer KI-Implementierungen. Hier können die Modelle ihren eigentlichen Mehrwert unter Beweis stellen - unter anderem in Form von Antworten auf drängende Fragen, Vorhersagen und Content-Generierung. Der Anstieg des Inferenz-Bedarfs bringt jedoch eine entscheidende Herausforderung mit sich. Bei Inferenzen handelt es sich nämlich nicht um einzelne Workloads.

SaaS-Lösungen die beste Wahl Sicherheitsrisiken in der Cloud

Fachbeiträge: Hintergrund

Künstliche Intelligenz in der Cloud
Die Giganten der Tech-Branche planen in diesem Jahr mehr als 300 Milliarden US-Dollar auszugeben, um im KI-Wettrüsten wettbewerbsfähig zu bleiben. Allein Amazon hat über 100 Milliarden US-Dollar angekündigt, während Microsoft, Alphabet und Meta jeweils weitere Dutzende Milliarden für den Bau riesiger Rechenzentren, den Ausbau von GPU-Clustern und die Sicherung ihrer Dominanz im Bereich der Cloud-basierten KI ausgeben wollen. Investitionen in dieser Größenordnung sorgen für Schlagzeilen und viele Unternehmen, die selbst dabei sind, ihre KI-Strategie zu planen, sehen sich gezwungen, ihrerseits hohe Budgets einzuplanen. Für die meisten Unternehmen ist es jedoch weder praktikabel noch notwendig, den Plänen der Hyperscaler zu folgen. IT-Führungskräfte fragen sich deshalb zurecht, was für den Einsatz der KI im Unternehmen tatsächlich benötigt wird.
Tape hat ausgedient, Public Cloud ist verzichtbar
Zwei in der Datensicherung eingesetzte Technologien stehen derzeit bei vielen Unternehmen und Behörden auf dem Prüfstand. Bei Tape sind mit der Einführung von LTO-10 die Verbindungen zu Vorgängergenerationen komplett abgeschnitten worden, was eine vollständige Migration aller Systeme und Daten notwendig macht. Die Public Cloud entpuppt sich in vielen Fällen als wesentlich teurer als angenommen und zudem bestimmen rechtlichen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenhoheit die Diskussion.

Fachbeiträge: Grundlagen

Beispiel für die 3-2-1-Backup-Regel
Die 3-2-1-Backup-Regel ist ein einfacher, aber wirkungsvoller Ansatz zur Datensicherung. Diese Strategie gewährleistet, dass Daten unter nahezu allen Umständen sicher und wiederherstellbar sind. Sie minimiert Risiken und maximiert die Ausfallsicherheit, indem mehrere Kopien der Daten an verschiedenen Orten aufbewahrt werden. Interessant wird das Thema jedoch, wenn Cloud-Ressourcen bzw. Cloud-Tools mieteinbezogen werden.
Cloud-Repatriierung richtig planen
Lange galt die Cloud als Endpunkt der IT-Modernisierung. Doch mit dem Aufkommen rechenintensiver KI-Workloads, neuen regulatorischen Pflichten und intransparenten Kostenmodellen stellt sich für viele Unternehmen die Frage neu: Welche Workloads gehören wirklich in die Cloud und welche besser zurück ins eigene Rechenzentrum? Dieser Leitfaden gibt Orientierung für die Rückverlagerung geschäftskritischer Anwendungen.

IT Security

Ausbau strategischer Partnerschaften
Armis, das Unternehmen für Cyber-Exposure Management und -Sicherheit, hat einen weiteren wichtigen Meilenstein bekannt gegeben: Der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) hat die Marke von 300 Millionen US-Dollar überschritten - ein Wachstum von 200 auf 300 Millionen in weniger als zwölf Monaten.
Schutz für Private-Cloud-Workloads
Scale Computing gab eine strategische Partnerschaft mit Bitdefender bekannt. Ziel der Kooperation ist es, fortschrittlichen, integrierten Schutz vor Bedrohungen für private Cloud- und Edge-Umgebungen bereitzustellen. Die neue gemeinsame Lösung kombiniert die selbstheilende Automatisierung und Virtualisierungstechnologie von Scale Computing Hypercore (SC//Hypercore) mit Bitdefender GravityZone, einer führenden Endpoint-Protection-Plattform (EPP). Unternehmen profitieren dadurch von mehrschichtigem Schutz für Workloads, virtuelle Desktops und Daten - unabhängig vom Standort. Gemeinsam bieten beide Unternehmen einen klaren Weg, moderne IT-Umgebungen sicherer, einfacher und effizienter zu gestalten, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

IT Security - Angriffe & Lecks

Neue Backdoor im Einsatz
Seit Mitte 2024 beobachten die Bitdefender Labs ein neues Muster bösartiger gezielter Attacken mit dem Ziel, langfristigen Zugriff auf die Opfernetze zu erlangen. Die neuen Akteure, von Bitdefender Curly COMrades benannt, unterstützen offensichtlich russische Interessen und attackieren Unternehmen und Betreiber kritischer Infrastrukturen. Die Opfer befinden sich vor allem in Krisengebieten der aktuellen Geopolitik - darunter Justiz- und Regierungsbehörden in Georgien sowie Energieversorgungsunternehmen in Moldawien.
Attacke gegen Krypto-Währungen
Sicherheitsforscher von Check Point sind einer weiteren Attacke gegen Krypto-Währungen auf die Spur gekommen. Betrügerische Werbeanzeigen über Social Media, die sich als vermeintliche Apps und Finanzdienstleister ausgeben, sollen Nutzer in die Falle locken. Die Kampagne läuft erfolgreich, vor allem in der Europäischen Union, mit über 35000 verseuchten Werbeanzeigen.

IT Security - Fachbeiträge

Malware in Dokumenten
Die Digitalisierung des Finanzsektors und die Verarbeitung großer Mengen sensibler Daten machen Finanzdienstleister zunehmend zur Zielscheibe für Cyberkriminelle. Angreifer setzen dabei auf bewährte Methoden wie Social Engineering, Phishing oder Ransomware, um Systeme zu kompromittieren, Informationen abzugreifen, Unternehmen zu erpressen oder Betriebsstörungen zu verursachen. Besonders häufig wählen sie Angriffspfade, die sich im Arbeitsalltag etabliert haben. Mit Malware infizierte Dokumente stellen immer noch eine oft unterschätzte Bedrohung dar. Der folgende Beitrag erläutert die Gefahr, die von diesem Angriffsvektor ausgeht und wie ein mehrschichtiger Schutzansatz die Cybersicherheit im Finanzumfeld stärken kann.
Aufgaben einer DORA-Compliance lösen
Der Digital Operational Resilience Act (DORA), welcher am 17. Januar 2025 in Kraft getreten ist, betrifft nicht nur Anbieter von Finanzdiensten, sondern auch deren IT-Dienstleister: Dazu gehören sowohl Partner und Distributoren, aber auch indirekte IT-Dienstanbieter, wie die Anbieter von IT-Sicherheitsplattformen. Der Kreis der Unternehmen, für die sich aus dem Gesetz neue Hausaufgaben ergeben, ist also größer als vermutet. Für alle ist DORA aber eine Chance, die Resilienz ihrer IT-Infrastruktur gegen Cyberangriffe jetzt zu erhöhen.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Grenze des Risikomanagements
Mit der KI befinden wir uns an einem interessanten Wendepunkt, an dem neue Möglichkeiten Gestalt annehmen: Lebensrettende Fortschritte im Gesundheitswesen und im Transportwesen sowie die Nachbildung von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens, wie der verstorbenen Suzanne Somers, sind keine Science-Fiction mehr. Gleichzeitig waren die Sicherheitsbedenken in Bezug auf KI noch nie so groß wie heute. Es besteht ein enormer Bedarf an mehr Bewusstsein und Schutz vor Cyberkriminellen, die in KI-Systeme und -Tools eindringen. Zwar kann KI zur Bekämpfung dieser Betrüger eingesetzt werden, doch ist ein gemischter Ansatz, bei dem herkömmliche Tools mit KI kombiniert werden, die effektivere Strategie.
Sicherheit in die Entwicklung integrieren
Der zunehmende Einsatz von KI-gestützten Tools in der Softwareentwicklung verspricht schnelleres Programmieren, weniger Routineaufgaben und eine gesteigerte Produktivität. Eine aktuelle Analyse von Armis Labs zeigt jedoch, welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn sich Entwickler zu stark auf KI-generierten Code verlassen - insbesondere dann, wenn manuelle Prüfungen entfallen und automatisierte Vorschläge ungeprüft übernommen werden.