TRENDS REPORT
2025
Business Insight
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Inhalte
Willkommen
Spatial Computing
Private 5G-Netze
Software-Rationalisierung
Hybrid-Cloud
KI-Sicherheit
Die Zukunft der KI
Fazit
INHALTE
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Die Wirtschaft entwickelt sich in einem rasanten Tempo und Unternehmen müssen täglich Entscheidungen treffen: Abwägung zwischen Kosten und Effizienz, Aufrechterhaltung des Systembetriebs, Entscheidung darüber, was intern gehalten und was ausgelagert werden soll, oder in welche Technologie in den kommenden Jahren investiert werden soll, um eine maximale Rentabilität zu erzielen. Kein Unternehmen kann es sich leisten, in einer Zeit großer Veränderungen still zu stehen. Als führender Lösungsintegrator unterstützt Insight die technologischen Anforderungen seiner Kunden durch die Auswahl der richtigen Hardware, Software und Dienstleistungen, um ihre Anforderungen zu erfüllen und die Rendite ihrer Investitionen zu maximieren. Mit einem Team von Experten, die in ihren jeweiligen Fachbereichen hoch angesehen sind, und einem umfassenden Netzwerk von Branchenpartnern ist Insight ideal positioniert, um die technologischen Fähigkeiten von Unternehmen zukunftssicher zu machen. Der Insight 2025 EMEA Trends Report bietet daher einen einzigartigen Einblick in die Themen, auf die sich Unternehmen 2025 konzentrieren sollten. Darüber hinaus enthält er einen Fahrplan für CIOs und Technologiemanager, die diesen Trends einen Schritt voraus sein wollen.
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In der Branche wimmelt es nur so von Entwicklern, die die KI-Technologie in hohem Tempo vorantreiben, und Unternehmen, die bestrebt sind, von diesen Fortschritten zu profitieren. Traditionell unterstützte Technologie die Geschäftsstrategie, aber seit dem Aufkommen der Public Cloud im Jahr 2006 hat KI die Geschäftsstrategien in fast allen Unternehmen erheblich verändert. Führungskräfte haben erkannt, dass KI jeden Winkel ihres Unternehmens beeinflusst, von der betrieblichen Effizienz und Qualität bis hin zu digitaler Erfahrung und Kreativität. Der Aufbau von Fähigkeiten für eine konstante, schnelle Ideengenerierung, Tests und Kommerzialisierung von Lösungen stellt für viele Unternehmen neue Herausforderungen dar. IT-Führungskräfte sollten sich an ihre Partner-Ökosysteme wenden, um die Entwicklung ihrer Innovations-Engine und ihrer technischen Fähigkeiten zu beschleunigen.
Dieser Trend hat viele positive Aspekte. Immer mehr Unternehmen schärfen das Profil der IT auf Vorstandsebene und erhöhen gleichzeitig das Innovationstempo in allen IT-Technologiebereichen. Die besten IT-Innovationsmotoren sind demokratisiert und bestehen aus unterschiedlichen Teams aus dem gesamten Unternehmen, konzentrieren sich jedoch auf das CIO/CTO-Office, das den Informationsaustausch, die gezielte Finanzierung und eine gemeinsame, integrierte Technologie-Roadmap gewährleistet. Dieser Trends Report zeigt einige der Möglichkeiten auf, wie Unternehmen diese Technologien nutzen und ihr Business im kommenden Jahr transformieren können.
Phil Hawkshaw EMEA CTO
CONTENTS
Conclusion
AI Evolution
Security of AI
Hybrid Cloud
Software Rationalisation
Private 5G
Spacial Computing
Welcome
Contents
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Spatial Computing ist derzeit eines der heißesten Themen.
Ein Blick in die Zukunft
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Auch wenn es nicht jedem sofort vertraut ist, wenden sich viele der größten IT-Unternehmen diesem Thema zu. Und wenn Unternehmen wie Apple und Meta involviert sind, wissen wir, dass wir es mit einer Technologie mit enormem Potenzial zu tun haben. Geprägt vom MIT Researcher Simon Greenwold im Jahr 2003, definierte er es als „menschliche Interaktion mit einer Maschine, bei der die Maschine Referenzen zu realen Objekten und Räumen beibehält und manipuliert.“ Es wird jetzt allgemein als Synonym für virtuelle oder erweiterte Realität verwendet, die, obwohl weit verbreitet, nicht wirklich den vollen Reichtum der Technologie beschreiben. Historisch gesehen wurde Spatial Computing hauptsächlich als Mittel zur Anziehung von Spielern und zur Unterhaltung angesehen. Virtuelle Realität (Virtual Reality, VR), erweiterte Realität (Augmented Reality, AR) und gemischte Realität (Mixed Reality, MR) wurden eher als Nischentechnologien betrachtet.
Das wird sich alles ändern. Das Marktforschungsunternehmen Markets and Markets prognostiziert, dass der Spatial Computing Markt weltweit in fünf Jahren von 99 Milliarden auf 280,5 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. Laut Forschung von Omdia können neun von zehn Unternehmen einen Geschäftsnutzen für Spatial Computing innerhalb ihrer eigenen Organisationen erkennen, aber nur 20% haben tatsächlich die entsprechenden Investitionen getätigt. Warum diese Diskrepanz? Laut Camille Mendler, Autorin des Berichts, liegt es nicht an der Zurückhaltung von Mitarbeitern, ihre Headsets aufzusetzen, oder an den Kosten der Ausrüstung, sondern an der mangelnden Bereitschaft des Managements, in die Technologie zu investieren. Wie bei allen Innovationen sind Investitionen erforderlich, um geeignete Anwendungsfälle, die Bereitschaft der Plattformen zur Integration und sogar die Entwicklung maßgeschneiderter Anwendungen richtig zu identifizieren. Allerdings sind die Kosten dieser Innovation bei Spatial Computing oft direkt mit messbaren Prozessverbesserungen im Unternehmen verbunden und die Renditen können bei den richtigen Anwendungsfällen erheblich sein.
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Vielleicht ist der Schlüsselfaktor für die Akzeptanz die Aufklärung und Wissensvermittlung. Spatial Computing ist ein neuer Ansatz, bei dem Unternehmen oft Schwierigkeiten haben, einen praktischen Nutzen zu sehen. Die Anzeichen sind jedoch da, dass dies eine aufregende Technologie ist, deren Zeit gekommen ist. Die Frage ist: Wie kann dies Realität werden? Es gibt sicherlich viele Bereiche, in denen Spatial Computing effektiv eingesetzt werden könnte. Wir haben bereits das Gaming erwähnt, aber es gibt auch andere Industriezweige, in denen diese Technologie ihre Spuren hinterlassen könnte. Spatial Computing hat viele Anwendungen im Gesundheitswesen: als Mittel zur Ausbildung von Ärzten oder für Ferndiagnosen. Es gab zudem mehrere Beispiele für den Einsatz in psychotherapeutischen Umgebungen. Der Einzelhandel führt
Der Einzelhandel führt bereits Spatial Computing ein; Kunden können zu virtuellen Käufern werden und verschiedene Kleidungsstile aus der Ferne ausprobieren
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bereits Spatial Computing ein; Kunden können zu virtuellen Käufern werden und verschiedene Kleidungsstile aus der Ferne ausprobieren, und es kann auch Teil der Fertigung sein. Es könnte als Schulungsinstrument dienen, aber auch Prozesse unterstützen, zum Beispiel durch die Überwachung entfernter Geräte in Echtzeit. Es ist ein Bereich, in dem digitale Zwillinge eine Rolle spielen können. Dies ist ein Konzept, bei dem digitale Replikate von Produkten eingeführt werden, damit Unternehmen ihre physischen Gegenstücke simulieren können, und wird zunehmend genutzt. Die Einführung dieser Technologie bedeutet laut einer Umfrage von Markets and Markets eine günstigere und schnellere Arbeitsweise in einem industriellen Umfeld. 75 Prozent der Führungskräfte gaben an, dass eine weitere Digitalisierung wie diese ein wesentlicher Bestandteil der Produktentwicklung sein wird. Wir befinden uns in den frühen Stadien des wirklichen Erkennens der Möglichkeiten mit dieser Technologie, aber es gibt zweifellos neue und innovative Wege, wie sie verwendet wird, insbesondere in Kombination mit KI und verbunden mit der wachsenden Anzahl von IoT-Geräten.
Wir sehen in diesem Bereich Innovationsgeschwindigkeit sowohl von Hardware- als auch von Softwareanbietern und es gibt viele Überschneidungen mit IoT, KI, Big Data und Robotik, bei denen sie in Kombination mehr als die Summe ihrer Teile sind. Die Qualität und das Eintauchen in die VR nehmen zu, beispielsweise in militärischen Trainings, und in immersiven Lernumgebungen für eine Vielzahl von Themen. Chirurgen üben sehr heikle Operationen in virtueller Realität mit 3D-haptischen Feedback-Robotern, die das Eintauchen in das Thema optimal ermöglichen und durch die Einbindung zusätzlicher Sinne auch den langfristigen Lernerfolg verbessern. AR entwickelt sich ebenfalls weiter, da die Hardware schnellere Verarbeitung ermöglicht, um Echtzeit-3D-Kartierung von Räumen und Objekten zu ermöglichen – wir sind in das Zeitalter der KI-augmentierten Realität eingetreten. Menschen mit Sehbehinderungen können durch leichte Brillen unterstützt werden, die ständig scannen und Dinge vor ihnen identifizieren und ihnen ermöglichen, in allgemeiner Sprache Fragen zu stellen, um mehr über das zu erfahren, was sie “sehen”.
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Unternehmen setzen weiterhin auf diese Technologie und innovieren in diesem Bereich. Es geht nicht nur um die Headsets selbst. Anbieter betrachten verschiedene Eingabe- und Interaktionsansätze, sei es mit Augenverfolgung, Handgelenk-Haptik oder KI-gesteuerten Sprachbefehlen. Es wird Themen geben, die angegangen werden müssen. Wie bei der KI wird es Bedenken hinsichtlich der Anwendung der Technologie und ihrer sicheren Nutzung geben. Bisher gibt es keine Regierungspläne, Spatial Computing zu regulieren, aber das könnte sich ändern. Es gibt einen bemerkenswerten Vorstoß, Headsets weniger aufdringlich und komfortabler zu machen. Außerdem bleiben die Kosten eine Herausforderung. Diese Geräte sind nicht billig, aber mit zunehmender Nutzung werden die Preise voraussichtlich sinken. Letztendlich müssen Geschäftsinhaber darüber nachdenken, wie Spatial Computing komfortabel in ihren Organisationen eingesetzt werden kann. Es ist eine Technologie, deren Zeit gekommen ist – die Frage ist, ob Unternehmen bereit und in der Lage sind, das Beste daraus zu machen.
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Seit mehr als einem Jahrzehnt unterstützt er Kunden bei der digitalen Transformation und Technologiestrategie, um die Mitarbeitererfahrung zu verbessern, den Unternehmenswert zu steigern und Geschäftsprozesse zu optimieren. Arbeitsplatz & Zusammenarbeit Der Bereich Arbeitsplatz & Zusammenarbeit zielt darauf ab, Unternehmen zu unterstützen und die Erfahrungen der Endbenutzer zu verbessern, indem es bei der Entwicklung, Implementierung und Transformation von Technologien in den Bereichen Produktivität, Zusammenarbeit, Mobilität und Endbenutzer-Computing hilft.
Anthony Taylor Technologie-Leiter
Die Verschmelzung von Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und Mixed Reality (MR) durch Spatial Computing führt zu einem Wandel der Geschäftsparadigmen. Um von dieser transformativen Technologie zu profitieren, können Organisationen die folgenden Schlüsselpraktiken anwenden: 1. In Technologie, Prozesse und Mitarbeiter investieren: Technologie auf Prozesse und Mitarbeiter ausrichten, um die Nutzung der Technologie zu optimieren und die Benutzererfahrung zu verbessern. 2. Innovation fördern: Ein innovatives Umfeld schaffen, indem die Erforschung neuer Konzepte der räumlichen Datenverarbeitung durch Schulungen und Workshops unterstützt wird.
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3. Anwendungen anpassen: Entwicklung maßgeschneiderter Spatial-Computing-Anwendungen in Zusammenarbeit mit erfahrenen Entwicklern, um spezifische Geschäftsanforderungen effektiv zu erfüllen. 4. Integration in bestehende Systeme: Sicherstellung der nahtlosen Kompatibilität von Spatial-Computing-Lösungen mit der bestehenden IT-Infrastruktur, um einen effizienten Datenaustausch zu ermöglichen. 5. Fokus auf Benutzerfreundlichkeit: Intuitives Schnittstellendesign und Nutzerfeedback stehen im Vordergrund, um die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit der Anwendungen kontinuierlich zu verbessern. Insight ist bereit, Unternehmen dabei zu unterstützen, das transformative Potenzial von Spatial Computing zu nutzen, um Innovation und betriebliche Effizienz zu fördern.
Virtual reality for wellbeing: Apax helps to lead the way with Insight
Department for Transport En Route to an Immersive Future
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Der Aufstieg von privatem 5G
Der Aufstieg des Internet der Dinge (IoT) scheint fast unaufhaltsam.
Laut IoT Analytics, gibt es Ende 2024 18,8 Milliarden vernetzte Geräte. Aber wir werden ein noch weiteres Wachstum sehen. Untersuchungen von Exploding Topics sagen voraus, dass die Anzahl der IoT-Geräte bis 2030 auf fast 30 Milliarden in astronomische Höhen ansteigen wird. Der Grund dafür ist einfach: Es gibt einen viel größeren Bedarf an (und ein größeres Bewusstsein für) genaue Daten, insbesondere Echtzeitdaten. Diese könnten sich auf alles Mögliche beziehen: Sicherheitsgeräte, RFID-Tags für die Bestandskontrolle, Informationen darüber, wie sich bewegliche Teile verhalten, meteorologische Sensoren und vieles mehr. Einerseits hat dies zu verschiedenen Witzen über intelligente Kühlschränke geführt, die warnen, dass Ihnen die Milch ausgeht. Andererseits, Spaß beiseite, hat es zu größeren betrieblichen Effizienzen geführt, da Unternehmen mit einer Vielzahl von entfernten Geräten jetzt deren Zustand kontinuierlich überwachen können. Alle diese
Daten können mit größeren Rechenressourcen kombiniert werden, die derzeit verfügbar sind, und wenn sie in AI-Software integriert werden, haben Unternehmen ein enormes Informationsarsenal. Die Debatte darüber, wie diese Geräte verbunden sind, hat begonnen, und es gibt mehrere Alternativen. Innerhalb eines Campusbereichs wurde Wi-Fi weit verbreitet eingesetzt und es gibt immer mehr Optionen. Derzeit wird Wi-Fi6-Konnektivität verfügbar und in den kommenden Jahren zunehmend genutzt werden. Eine andere Netzwerktechnologie, die weit verbreitet ist, ist LoRaWAN, was für Low-Power Wide-Area Network steht. Dies ist wie Wi-Fi über eine lange Distanz und ermöglicht die Langstreckenkommunikation zwischen IoT-Geräten und Basisstationen und ist äußerst nützlich für die industrielle Datenerfassung in Niedrigstromsituationen. Es ist eine Technologie, die einen größeren Konnektivitätsbogen bietet, da sie Konnektivität über eine Entfernung von bis zu 15 km handhaben kann, obwohl sie keine besonders hohe Bandbreite bietet.
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Merh erfahren
Auch Mobilfunktechnologie wird weit verbreitet eingesetzt. Auch hier gewöhnen wir uns an höhere Geschwindigkeiten. In den letzten Jahren gab es einen Übergang von 4G zu 5G, oft getrieben durch die Obsoleszenz von 2G- und 3G-Diensten. Dies hat dazu geführt, dass viele ältere IoT-Geräte jetzt ersetzt werden müssen. Organisationen jedoch setzen verstärkt auf 5G. Wir sehen jetzt ein zunehmendes Bestreben, es als Konnektivitätstechnologie in industriellen und kommerziellen Situationen zu nutzen. Während 5G weitgehend mit der Mobilfunktechnologie in Verbindung gebracht wurde, können Organisationen von der Nutzung der privaten 5G-Konnektivität profitieren – dem Einsatz derselben Technologie, aber auf eine einzelne Organisation beschränkt. Es gibt viele Vorteile der Nutzung von privatem 5G; es bietet erheblich höhere Geschwindigkeiten und eine zuverlässigere Leistung. Was jedoch besonders bemerkenswert ist, ist die
Wir sehen jetzt ein zunehmendes Bestreben, es als Konnektivitätstechnologie in industriellen und kommerziellen Situationen zu nutzen.
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verbesserte Sicherheit, die durch eine private 5G-Konfiguration geboten wird - ein wesentlicher Faktor im Umgang mit geistigem Eigentum und Kundendaten. Wobei betont werden sollte, dass privates 5G nicht von Natur aus sicherer ist - es ermöglicht Unternehmen lediglich, ihre eigenen Kontrollen festzulegen. Diese größere Anpassung von 5G ist ein großer Vorteil für Organisationen. Zum Beispiel ermöglicht es eine größere Skalierbarkeit bei der Bewältigung ungewöhnlicher Traffic-Muster, wie sie saisonale Faktoren mit sich bringen. Es kann Konfigurationen ermöglichen, die für eine bestimmte Branche relevant sind; zum Beispiel könnte es in einigen Branchen - wie Gesundheitseinrichtungen mit dem Bedarf an der Handhabung sensibler medizinischer Aufzeichnungen oder im Verteidigungssektor mit seinem offensichtlichen Bedarf an erhöhtem Schutz - einen höheren Sicherheitsbedarf geben. Neben einigen enormen Vorteilen, die der Weg des privaten 5G mit sich bringt, gibt es auch einige Herausforderungen. Es hat einen relativ hohen Stromverbrauch, und es ist teurer zu betreiben als reguläres 5G.
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Allerdings hat privates 5G einen geringeren Stromverbrauch als Wi-Fi, und durch das Nichtbetreiben mehrerer Funkverbindungen auf einem Gerät gibt es inhärente Energieeinsparung. Bei drahtloser Technologie kann es Probleme mit der Bandbreitenzuweisung geben, da das Spektrum rationiert werden kann. Dies trifft jedoch nicht unbedingt auf privates 5G zu, da Lizenzbehörden bereits Teile des Spektrums speziell für lizenzfreie Nutzung durch private 5G-Lösungen zugeteilt haben. Das ist jedoch nur die halbe Wahrheit. Selbst wenn das Spektrum gesichert ist, gibt es das Problem der Wartung, und das erfordert, wie sich in der Vergangenheit immer wieder gezeigt hat, spezielle Fähigkeiten. Vodafone hat jedoch bereits eine Basisstation für unter 1.000 $ präsentiert, die mit einem Raspberry Pi überwacht werden kann, sodass Unternehmen bereits für eine einfachere Handhabung von privatem 5G ausgestattet werden.
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Trotz dieser Überlegungen wird jedes Unternehmen, das den Weg des privaten 5G einschlägt, viele Vorteile in Bezug auf die Zukunftssicherheit der Infrastruktur haben. Neben der höheren Bandbreite, der erwähnten potenziell erhöhten Sicherheit und Anpassungsoptionen wird es auch ein robusteres Netzwerk bieten; eines, das viel größere Servicebandbreite bietet und entscheidend in städtischen und abgelegenen Gebieten verfügbar ist, in denen öffentliches Mobilfunknetz möglicherweise nicht vorhanden ist. In der Zukunft könnte dies bedeuten, dass Unternehmen günstigere Immobilien in netzunabhängigen Gebieten kaufen und diese an privates 5G mit Satellitentechnologie anschließen können, um eine voll funktionsfähige Gewerbeimmobilie zu einem Bruchteil der Kosten zu unterhalten, die notwendig wären, um Kilometer von Kabeln unter oder über dem Boden zu verlegen. Dies würde Branchen wie Bergbau und Landwirtschaft zugutekommen, die häufig in Gebieten mit schlechter Kommunikationsinfrastruktur und begrenzter Möglichkeit zur Verlegung von Kabeln tätig sind. Privates 5G ermöglicht dann IoT-Sensoren, die möglicherweise von
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lokalen Maschinen oder sogar Solarenergie betrieben werden, um Betriebs- und Effizienzdaten zu sammeln, die für die Transformation des gesamten Betriebs von unschätzbarem Wert sind. In Kombination mit cloudbasierten Systemen wird die Möglichkeit einer größeren robotergesteuerten Automatisierung zur Realität! Ein weiteres Beispiel wären Kreuzfahrtschiffe und Festivals, bei denen e-Sims angeboten werden könnten, um Gästen und IoT-Sensoren Konnektivität zu bieten, ohne dass Hunderte von drahtlosen Zugangspunkten eingesetzt werden müssen. Das ist nur ein Schritt vorwärts für privates 5G. Es ist eine Technologie mit vielen inhärenten Vorteilen, die mit ihrem Ansatz zur Anpassung und Sicherheit eine flexiblere Möglichkeit zur Handhabung von Daten bietet.
Büro des CTOs
Das ist für Organisationen wichtig. Wir sehen jetzt, wie viele Unternehmen ihr Augenmerk darauf richten, wie sie Daten sammeln, speichern und nutzen. Dies ist der Lebenssaft vieler Unternehmen, und Möglichkeiten, diese Daten zu übertragen, werden genau unter die Lupe genommen. Privates 5G wird eine flexible Methode bieten, um Daten effizienter zu verwalten und ist definitiv eine Technologie für die Zukunft.
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Für Unternehmen, die sich mit der Einführung privater 5G-Netze befassen, gibt es fünf Schritte zu beachten: 1. Bedarfsanalyse durchführen: Beginnen Sie mit der Bewertung der aktuellen Netzleistung, der Identifizierung von Problemstellen und der Prognose künftiger Anforderungen, um den privaten 5G-Einsatz auf die Anforderungen Ihres Unternehmens abzustimmen. 2. Investieren Sie in die Infrastruktur: Ressourcen für die Anschaffung von 5G-Geräten, Edge-Computing-Technologien und IoT-Geräten bereitstellen, um eine nahtlose Kompatibilität und skalierbare Bereitstellung zu gewährleisten. 3. Zusammenarbeit zwischen IT und OT fördern: Erleichtern Sie die Zusammenarbeit zwischen Teams für Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT), um eine reibungslose Integration zu ermöglichen und die Netzwerkleistung zu optimieren.
4. Sicherheit priorisieren: Implementieren Sie robuste Sicherheitsprotokolle, aktualisieren Sie Ihre Systeme regelmäßig und schulen Sie Ihre Mitarbeiter in Cybersicherheit, um sensible Daten zu schützen und die Integrität des Netzwerks zu gewährleisten. 5. Arbeiten Sie mit erfahrenen Anbietern zusammen: Wählen Sie seriöse Anbieter mit Erfahrung im privaten 5G-Rollout und -Management, um deren Wissen und Technologien für eine erfolgreiche Implementierung zu nutzen. Mit diesen Strategien können Unternehmen das Potenzial privater 5G-Netze voll ausschöpfen und ihre betriebliche Effizienz in der sich entwickelnden digitalen Landschaft steigern.
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Optimierung von Apps ist der Weg zu intelligenteren Investitionen
Heutzutage gibt es unzählige Apps für unsere Smartphones.
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Es scheint, als gäbe es für fast alles eine App, sei es zur Fitness-Überwachung, zur Finanzverwaltung, zum Sprachenlernen oder zum Bestellen von Lebensmitteln. Wir laden diese Apps oft herunter, und jede bietet auf ihre Weise einen Mehrwert, auch wenn wir sie nicht immer alle nutzen. Dieses App-Konsum-Modell hat Einzug in die Unternehmen gehalten. Teams können nun problemlos nach Anwendungen suchen, diese testen, kaufen und nutzen, ohne dass die IT-Abteilungen involviert sind. Die Einfachheit der SaaS-Apps – keine Installation erforderlich und offen für jeden Käufer – ermöglicht es den Teams, Werkzeuge auszuwählen, die zu ihren einzigartigen Arbeitsabläufen und Zielen passen. Diese einfache Zugänglichkeit hat zu einem Anstieg von sogenannter “Schatten-IT” geführt. Anwendungen werden ohne das Wissen und die Aufsicht der IT-Abteilungen eingeführt. Während jede Anwendung einen spezifischen
organisatorischen Bedarf erfüllen kann, hat dieser dezentralisierte Ansatz zu einer erheblichen „App-Verwucherung“ geführt – der übermäßigen Vermehrung von Tools, die IT-Ressourcen und Budgets belasten können. Es ist kein unbedeutendes Problem - eine Salesforce -Umfrage schätzt, dass die Gesamtzahl (Cloud und On-Premise) innerhalb von zwei Jahren von 843 auf 1061 gestiegen ist. Darüber hinaus legen Insight-Befragungen nahe, dass Unternehmen etwa 30% ihres Budgets für unerwünschte oder unnötige Software verschwenden. Die Verwaltung einer großen Anzahl von Anwendungen ist eine erhebliche Herausforderung für IT-Abteilungen. Jede Anwendung erfordert eine Lizenz, Sicherheitsmaßnahmen, Integration in bestehende Systeme und regelmäßige Updates. Dies erhöht die Komplexität und die Kosten für die Organisation. Zusätzlich können einige SaaS-Anwendungen untergenutzt sein, was die Kosten weiter erhöht. Aufgrund dieser wachsenden Komplexität ist die Rationalisierung von Anwendungen zu einem wichtigen Thema in IT-Diskussionen geworden. Das unkontrollierte Wachstum des App-Portfolios ist nicht nachhaltig.
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Organisationen suchen zunehmend nach Möglichkeiten, ihre Applikationsportfolios aus mehreren Gründen zu rationalisieren. Erstens ist Kosteneffizienz entscheidend; mit der Anhäufung von Anwendungen steigen auch die Lizenzgebühren, Wartungskosten und Verwaltungskosten – oft für Tools, die selten genutzt werden. Zweitens verbessert die Rationalisierung von Anwendungen die Sicherheitslage und die Einhaltung von Vorschriften. Jede neue Anwendung, die in die Geschäftsumgebung eingeführt wird, erhöht das Potenzial für Sicherheitsrisiken und Datenschutzverletzungen, insbesondere wenn dies ohne IT-Aufsicht geschieht. Schließlich verbessert die Rationalisierung von Anwendungen die betriebliche Effizienz. Ein vereinfachter Softwarekatalog ist leichter zu verwalten und ermöglicht es den IT-Abteilungen, sich eher auf Innovationen als auf die Verwaltung eines komplexen Mixes von Anwendungen zu konzentrieren.
Jede neue Anwendung, die in die Geschäftsumgebung eingeführt wird, erhöht das Potenzial für Sicherheitsrisiken und Datenschutzverletzungen
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Es gibt zahlreiche Gründe, warum Organisationen versuchen, die Anzahl der Anwendungen in ihrer IT-Landschaft zu reduzieren. Erstens zwingt das wirtschaftliche Umfeld Unternehmen dazu, schnell Kosten zu sparen. Zweitens müssen Unternehmen ihre digitalen Investitionsanstrengungen auf Werkzeuge konzentrieren, die ihre Geschäftsziele unterstützen. Schließlich hilft die Reduzierung der Anzahl der Anwendungen und der Anzahl der Abonnements, digitalen Abfall zu reduzieren, was zu langfristigen Nachhaltigkeitszielen beiträgt (SaaS-Apps laufen in Rechenzentren, die Energie und Wasser verbrauchen). Ziele sollten formalisiert werden, bevor eine Initiative zur Rationalisierung von Anwendungen gestartet wird. Hat beispielsweise die Reduzierung von Kosten, die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Verbesserung der Sicherheit oder die Ausrichtung der Technologie an den Geschäftsergebnissen Priorität? Das Wissen um den Schwerpunkt hilft, Entscheidungen während des gesamten Prozesses zu leiten. Der Umfang muss ebenfalls definiert werden, um sicherzustellen, dass der Ansatz überschaubar und zielgerichtet ist. Welche Geschäftseinheiten,
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Anwendungsarten oder Regionen werden ein- oder ausgeschlossen? Die Definition von Zielen und Umfang ist der nächste Schritt, alle genutzten Anwendungen zu ermitteln und zu inventarisieren. Das Inventar sollte Anwendungen kategorisieren und wichtige Informationen wie die Nutzungshäufigkeit und die Lizenzkosten pro Anwendung enthalten. Die Liste der entdeckten Anwendungen kann umfangreich sein. Wir schlagen einen iterativen, hypothesengesteuerten Ansatz vor, um weitere Analyseschwerpunkte zu priorisieren. Wenn beispielsweise im ersten Sprint das Hauptziel die Reduktion der Anzahl der Anwendungen mit derselben Funktionalität war, sollten der Fokus auf die Überprüfung einiger der Kategorien mit der größten Verwucherung (z. B. BI-Tools) liegen. Wenn die Datensicherheit das Hauptanliegen war, sollten mit Priorität diejenigen Anwendungen untersucht werden, die das größte Sicherheitsrisiko für Daten darstellen könnten, etwa Cloud-Speicher, Übersetzer oder GenAI-Apps.
Der nächste Schritt besteht darin, den Wert der ausgewählten Anwendungen zu bewerten. Dieser Wert wird durch mehrere Faktoren bestimmt, darunter funktionale Ausrichtung, technische Kompatibilität, Benutzerzufriedenheit, Kostenüberlegungen, Sicherheitsrisiken und das Unterstützungsniveau des Anbieters. Es ist wichtig, Input u.a. von Stakeholdern, einschließlich Product Ownern, Endbenutzern, der IT-Sicherheit oder Enterprise Architekten zu erheben. Zu diesem Zeitpunkt werden Redundanzen zwischen Anwendungen sichtbar, die denselben funktionalen Zweck erfüllen. Nach Abschluss der Bewertung der Anwendungen werden Entscheidungen über die Beibehaltung, Konsolidierung, den Ersatz oder die Stilllegung von Anwendungen getroffen. Diese Maßnahmen sollten in einen Aktionsplan aufgenommen werden. Dieser Plan kann auch Maßnahmen zur Anbieterkonsolidierung, zur gleichzeitigen Kündigung von Lizenzablaufdaten und Verträgen sowie zur Lizenzoptimierung (z. B. Herabstufung von Abonnements, Mengenreduzierung usw.) umfassen.
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Nachdem die Entscheidungen getroffen wurden, ist es Zeit, diese auszuführen. Dieser Prozess umfasst ein effektives Änderungsmanagement und die Unterstützung der Benutzer bei der Einführung neuer Technologien. Daher wird die Planung und das Management dieser Änderungen dringend empfohlen. Schließlich, um die Nachhaltigkeit dieser Bemühungen zu gewährleisten, empfehlen wir die Einrichtung eines Systems zur Governance und kontinuierlichen Überwachung. Durch die Implementierung von Richtlinien für die Anschaffung neuer Software und die Einbeziehung der IT-Aufsicht können Organisationen die App-Verwucherung verhindern und sicherstellen, dass ihre Umgebungen mit den strategischen Zielen übereinstimmen. Dieser Ansatz schränkt das Geschäft nicht in der Auswahl seiner Anwendungen ein; vielmehr bietet er während des Prozesses der Anschaffung neuer Software die notwendige Unterstützung.
Da die digitale Transformation und wirtschaftliche Herausforderungen weiterhin bestehen, ist die Rationalisierung von Anwendungen ein Muss für Organisationen, die das Beste aus ihren Anwendungsportfolios herausholen möchten. Ein klares Verständnis der Geschäfts- und IT-Ziele, kombiniert mit einem strukturierten Ansatz zur Inventarisierung, Bewertung und Umsetzung von Änderungen, kann dazu beitragen, eine schlankere und effektivere IT-Umgebung zu schaffen, die eng mit der Geschäftsstrategie übereinstimmt. Ein vereinfachtes und nützliches Anwendungsportfolio bietet nicht nur Kosteneinsparungen, sondern hilft Organisationen auch, mit Innovationen Schritt zu halten und wettbewerbsfähig für die Zukunft zu bleiben.
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Rene Sans Senior Manager Software Lifecycle Services
Ein IT-Asset-Management-Experte mit mehr als 12 Jahren Erfahrung, der die ITAM-Servicepraxis leitet und sich auf Implementierungs- und Transformationsprojekte sowie Managed Services spezialisiert hat, sowie globale Kunden bei der Optimierung von Technologiekosten, der Risikominimierung und der Verbesserung von Technologiemanagementprozessen unterstützt. Technologie-Lebenszyklus-Dienstleistungen Wir helfen unseren Kunden, den Wert ihrer bestehenden und zukünftigen Investitionen in Technologie zu steigern. Unsere Dienstleistungen reichen von der Beschaffung bis zur Erneuerung. Wir führen Bewertungs- und Optimierungsprojekte durch und stellen Werkzeuge und Prozessmanagement zur Verfügung, um Klarheit zu schaffen, Kosten zu senken, Risiken zu mindern und eine bessere Entscheidungsfindung in den Bereichen Beschaffung, IT/Software Asset Management und kommerzielle Verhandlungen zu ermöglichen.
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Artikel
Um den Prozess der Software-Rationalisierung effektiv zu steuern, können Unternehmen die folgenden Schritte durchführen: 1. Geschäftsziele identifizieren: Beginnen Sie mit der Definition der übergeordneten Unternehmensziele, wie z.B. Kostensenkung, Steigerung der betrieblichen Effizienz, Verbesserung der Sicherheit und Ausrichtung der Technologie auf die Erreichung der Geschäftsziele. 2. SaaS-Ziele definieren: Legen Sie den Umfang der Software-as-a-Service (SaaS)-Ziele fest und berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie Geschäftsbereiche, Regionen oder Anwendungstypen. 3. Beschaffung und Nutzung ermitteln: Führen Sie eine gründliche Analyse durch, um festzustellen, welche Software innerhalb des definierten Bereichs beschafft und genutzt wird. 4. Bewertung des Anwendungswerts: Bewerten Sie den Wert der Anwendungen anhand von Faktoren wie funktionale Ausrichtung, technische Kompatibilität, Benutzerzufriedenheit, Kosteneffizienz, Sicherheitsrisiken und Support-Verfügbarkeit.
5. Erstellen von Aktionsplänen: Entwickeln Sie auf der Grundlage der Bewertungsergebnisse umsetzbare Strategien, z. B. zur Beibehaltung, Konsolidierung, Ersetzung oder Abschaffung von Softwareanwendungen. 6. Einführung von Governance & Monitoring: Implementieren Sie ein robustes System für Governance und kontinuierliche Überwachung, um eine fortlaufende Ausrichtung an den Unternehmenszielen und ein effizientes Softwaremanagement zu gewährleisten. Der SaaS-Service von Insight bietet einen schnellen und aufschlussreichen Ansatz, um Ihre SaaS-Managementstrategie zu verfeinern und fundierte Entscheidungen zu wichtigen Zielen zu treffen. Durch die Analyse der SaaS-Nutzungsdaten einer repräsentativen Stichprobe von Endgeräten liefern wir wertvolle Einblicke, die strategische Diskussionen unterstützen und eine schnelle Entscheidungsfindung ermöglichen. Unsere Services, einschließlich Discovery, Vendor Optimisation Projects und Continuous Managed Services, sind schnell verfügbar und erfüllen Ihre spezifischen Anforderungen effizient und effektiv.
Hat FinOps SaaS vergessen?
Warum moderne Unternehmen FinOps und IT Asset Management aus derselben Perspektive betrachten sollten
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Wie Hybridbereitstellungen die Zukunft der Cloud gestalten werden
Hybrid Cloud ist jetzt die neue Normalität.
Eine der bedeutendsten Veränderungen in den letzten Jahren war die Art und Weise, wie traditionelle IT-Anbieter zur Cloud gewechselt sind, um ihre Produktportfolios zu erneuern. Genauer gesagt: wie sie Hybrid Cloud als den Weg nach vorne betrachten. Hybrid Cloud - eine Mischung aus öffentlicher und privater Cloud, wobei die richtigen Workloads am richtigen Ort positioniert werden - ist jetzt die neue Normalität. Die etablierten IT-Anbieter wie HPE, Dell und Lenovo hatten zunächst ein schwieriges Verhältnis zur Cloud. Einige bezeichneten sie als eine Modeerscheinung oder „Vaporware“, wie es der Oracle-CEO Larry Ellison ausdrückte. Andere sahen das Potenzial, waren jedoch nicht willens, ihre bestehende On Premises-Dominanz aufzugeben, woraus die sogenannten Private Clouds entstanden. All das hat sich in kaum mehr als einem Jahrzehnt geändert. Während die öffentlichen Cloud-Anbieter weiterhin stark sind,
haben die traditionellen On Premises-Unternehmen zurückgeschlagen, indem sie On Premises-Lösungen anpassten, um cloudähnlicher und agiler zu werden. Diese Veränderung im Ansatz der Anbieter wird hauptsächlich durch einen technologischen Impuls angetrieben: den zunehmenden Einsatz von KI. Diese Entwicklung benötigt eine Hybrid Cloud, um richtig zu funktionieren. Sie benötigt flexible Kapazitäten, um die Rechen- und GPU-Leistung für massive KI-Berechnungen zu bewältigen, während gleichzeitig sichergestellt werden muss, dass es keine Latenzprobleme gibt und dass geistiges Eigentum beim Kunden vor Ort bleibt. HPE und Dell haben beide Referenzarchitektur-Lösungen für private KI-Umgebungen, und die Kunden können diese hybriden Umgebungen für die KI-Anwendungsfälle skalieren, die sie in einer produktionsreifen, latenzarmen und sicheren Umgebung ausführen müssen, während sie sicher und geschützt mit ihren Unternehmensdaten und geistigem Eigentum verbunden bleiben.
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Immer öfter sehen wir, dass Kunden die öffentliche Cloud für Proof of Concepts neuer Projekte nutzen, um zu sehen, wie sie funktionieren und eventuelle Schwachstellen zu ermitteln. Dann entscheiden sie sich jedoch oft dafür, Unternehmensanwendungen in einer hybriden Umgebung auszuführen. Sie suchen zunehmend nach einer Möglichkeit, Anwendungen zu erstellen, die containerisiert und mit mehreren Cloud-Anbietern kompatibel sind, um Portabilität zu bieten, Lock-ins zu vermeiden und die Möglichkeit zu haben, den Standort einer Anwendung basierend auf Leistung, Sicherheit, Governance, technischen Funktionen/Diensten und Kosten zu wählen. Ein großartiges Beispiel dafür sind Einzelhandelsstandorte. Ein großer Schnellrestaurantkunde nutzt Hybrid Cloud in jedem seiner Geschäfte. Von der Anwendung, die die Selbstbedienungskioske steuert, bis hin zu den Apps und digitalen Inhalten, die auf den Anzeigebildschirmen
Was entstanden ist, sind neue Generationen von as-a-Service-Produkten, die das Gesicht der Hybrid Cloud verändert haben.
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mit den Menüoptionen angezeigt werden, handelt es sich bei jedem dieser IoT-Geräte um eine spezielle Anwendung. Diese Apps müssen schnell, hochverfügbar und latenzarm für Verbrauchertransaktionen und hochbandbreitig für die Inhaltsanzeige sein. Jeder Standort hat einen kleinen Hyperkonvergierten Cluster installiert, um diese Anwendungsworkloads auszuführen. Diese müssen auch verwaltet und zukunftssicher sein, um Daten- und KI-Dienste für Managementinformationen und Kundenerfahrungen bereitzustellen. Stellen Sie sich die Herausforderung vor, Tausende dieser Plattformen in Geschäften zu verwalten. Das Betriebsmanagement ist entscheidend und muss Cloud-integriert sein sowie KI-gestützte Betriebsabläufe und Lebenszyklusmanagement beinhalten. Diese Nutzung könnte nicht ausschließlich mit öffentlicher Cloud bereitgestellt werden - es sind Hybridlösungen, die das Kundenerlebnis ermöglichen und unterstützen. Hier kommen die traditionellen Infrastruktur-Anbieter ins Spiel, indem sie as-a-Service-Modelle für On Premises-
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Lösungen entwickeln und anpassen. Sie haben mehrere Elemente der Cloud-Technologie übernommen – die Flexibilität/Agilität des cloudähnlichen Einkaufs und der Abrechnung, die schnelle und einfache On Premises-Erweiterung und das Nachahmen der Cloud-Erfahrung für On Premises. Es stellte sich heraus, dass es nicht die Cloud-Anbieter selbst waren, die für die Nutzer attraktiv waren, sondern das, was sie anboten: die Selbstselektion, die schnelle Bereitstellung und natürlich die Möglichkeit, nur für das zu bezahlen, was genutzt wurde. Was entstanden ist, sind neue Generationen von as-a-Service-Produkten, die das Gesicht der Hybrid Cloud verändert haben. Die Anbieter haben alle Aspekte einer modernen IT-Infrastruktur zusammengeführt. Dies hat einen transformativen Effekt auf die Art und Weise, wie Unternehmens-IT bereitgestellt wird. Historisch gesehen kaufte ein Kunde seine Server bei einem Unternehmen, seinen Speicher bei einem anderen
und sein Netzwerk-Equipment bei einem dritten Unternehmen. Aber jetzt hat sich alles geändert. Unternehmen haben die Option, alles bei einem Anbieter zu kaufen, vorgefertigt und so konzipiert, dass es als Referenzarchitektur zusammenarbeitet. HPEs GreenLake und Dells Apex sind Engineering-Referenzarchitekturen, die das Design und die Bereitstellung von On Premises-Lösungen vereinfachen. Diese Angebote vereinfachen das hybride On Premises: Workloads wie virtuelle Maschinen, containerisierte Apps, Speicher, moderne Arbeitsplatzlösungen, Datenbanken, Daten und KI können nun von einem einzigen Anbieter gehandhabt werden, während die Vorteile des Cloud-Computing erhalten bleiben. Was all diese Produkte vereint, ist die Akzeptanz, dass Hybrid die neue Normalität ist, mit einer fairen Aufteilung zwischen den Anforderungen der öffentlichen und der privaten Cloud. Kunden benötigen eine Plattform, die es ermöglicht, Workloads am richtigen Ort zu platzieren und
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von einer Orchestrierungsplattform verwalten zu lassen. Ein Beispiel hierfür ist Microsoft Azure Stack HCI. Dies ermöglicht die hybride Bereitstellung von Azure-Ressourcen vor Ort und am Edge für Kunden. HPE gibt an, im vergangenen Jahr 3.000 neue GreenLake-Kunden hinzugewonnen zu haben. Das ist ein beeindruckender Anstieg, der das Interesse an dieser Art von hybrider Implementierung widerspiegelt. Laut IDC erkennen 65 % der Unternehmen die Notwendigkeit, ihre Cloud-Infrastruktur zu vereinfachen, um die Ausfallsicherheit zu erhöhen und die Betriebskosten zu senken. HPE GreenLake und Dell Apex sind in diesem Bereich führend. Dies ist eine radikale Änderung gegenüber den früheren Cloud-Service-Angeboten und wird die Unternehmensinfrastrukturen noch lange prägen.
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Unternehmensarchitekt und Stratege mit über 30 Jahren Erfahrung in komplexen Cloud- und hybriden On-Premises-Lösungen, IT-Transformation und Managed Services. Cloud & On-Premises Moderne, infrastrukturbasierte Rechen- und Speicherkapazitäten sind der Schlüssel zum Erfolg der Anwendungen und Daten unserer Kunden. Die Cloud & On-Prem-Praxis konzentriert sich darauf, unseren Kunden den Wechsel zu den besten modernen hybriden Cloud-Plattformen für ihre Anwendungs- und Datenanforderungen zu ermöglichen. Darüber hinaus können unsere Kunden diese Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln, um Innovation, Leistung, Verfügbarkeit, Kosten und Cashflow zu optimieren.
Lee Wilkinson Technology Lead
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Für Unternehmen, die hybride Cloud-Lösungen einführen wollen, kann die Umsetzung der folgenden strategischen Schritte ein Ausgangspunkt sein: 1. Cloud-Strategie entwickeln: Entwickeln Sie eine umfassende Strategie, die Ziele, Erwartungen und Erfolgskriterien für den Einsatz der Hybrid Cloud definiert. Dies sollte eine Bewertung der aktuellen IT-Landschaft und eine klar definierte Roadmap für die Implementierung beinhalten. 2. Gewährleistung von Sicherheit und Compliance: Legen Sie großen Wert auf robuste Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Implementieren Sie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Audits und sorgen Sie für eine kontinuierliche Überwachung, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.
3. Optimierung der Workload-Platzierung: Evaluieren Sie Workloads, um die am besten geeignete Umgebung (Public Cloud, Private Cloud oder On-Premises) anhand von Faktoren wie Leistung, Kosten und Sicherheit zu bestimmen. Dieser strategische Ansatz erhöht die betriebliche Effizienz und die Kostenwirksamkeit. 4. Kommunikation fördern: Die offene Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen IT-Teams und anderen Abteilungen fördern, um Herausforderungen zu meistern, Best Practices auszutauschen und die Hybrid Cloud-Strategie an den übergeordneten Geschäftszielen auszurichten. 5. Automatisierung nutzen: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Automatisierungstools und Orchestrierungsplattformen, um Prozesse, Ressourcenmanagement und Leistungsoptimierung zu rationalisieren. Durch die Reduzierung menschlicher Fehler und die Steigerung der Effizienz spielt die Automatisierung eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Implementierung der Hybrid Cloud.
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KI-Revolution: Navigieren am Scheideweg der Sicherheit
KI steht derzeit an der Spitze technologischer Innovationen und fasziniert alle mit ihrem beispiellosen Potenzial.
Fast jedes Technologieunternehmen zeigt seine KI-Lösungen oder -Integrationen, und diese Welle der Aktivitäten verspricht, die Geschäftswelt zu revolutionieren. Laut McKinsey nutzen jetzt 65 % der Organisationen regelmäßig generative KI, eine Zahl, die sich innerhalb eines Jahres fast verdoppelt hat. Die Mehrheit dieser Organisationen erwartet bedeutende Transformationen in ihren Branchen durch KI. Die Zukunft erscheint vielversprechend: erhöhte Effizienz, optimierte Abläufe und erhebliche Verbesserungen des Geschäftsergebnisses. Doch inmitten dieses Optimismus treten mehrere kritische Fragen auf, die die Aufmerksamkeit von IT- und Unternehmensführern weltweit erfordern. Erstens stellt die ethische Dimension des KI-Einsatzes eine bedeutende Herausforderung dar. Gesetzgeber kämpfen mit der Notwendigkeit, Innovation zu fördern und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Diese Situation erinnert an die “Tragödie der Commons”, bei der individuelle Handlungen
gemeinsame Ressourcen aufzehren und letztlich allen schaden. Im Kontext der KI ist die gemeinsame Ressource die globale Sicherheit und ethische Entwicklung. Das Rennen um die Entwicklung von KI zur wirtschaftlichen, militärischen und technologischen Überlegenheit führt oft dazu, dass Länder wesentliche Sicherheitsvorkehrungen umgehen und Geschwindigkeit über Sicherheit stellen. Diese Eile kann zu negativen Ergebnissen wie Datenmissbrauch, Ungleichheit, Arbeitsplatzverlust und ethischen Verstößen führen. Zudem hat dieses Rennen zu fragmentierten Ansätzen geführt, bei denen Länder und Staaten ihre eigenen Agenden für kurzfristige Gewinne verfolgen. Dieser Mangel an internationaler Zusammenarbeit bei der KI-Regulierung stellt eine langfristige Bedrohung dar. Die KI-Durchführungsverordnung von Präsident Trump und das KI-Gesetz der EU sind Beispiele für die unterschiedlichen Ansätze. Während sich die USA auf Investitionen in die KI-Infrastruktur konzentrieren, verfolgt die EU einen vorsichtigeren Ansatz und versucht zunächst, robuste Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen durchzusetzen.
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Der EU AI Act, mit möglichen Geldstrafen von bis zu 35 Millionen Euro oder sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes für Verstöße, ist ein Beispiel für diesen rigorosen Ansatz. Kritiker argumentieren jedoch, dass diese strengen Vorschriften rechtliche Unsicherheiten schaffen und den KI-Fortschritt in Europa verlangsamen könnten. Ein weiteres dringendes Anliegen ist, dass KI zwar die Unternehmensleistung verbessert und neue Innovationen ermöglicht, gleichzeitig aber auch Cyberkriminellen hilft, ausgeklügeltere und schädlichere Bedrohungen zu entwickeln. KI hat das Hacking demokratisiert und ermöglicht Angreifern ohne fortgeschrittene Fähigkeiten, Cyberangriffe zu starten, die schwerer zu erkennen sind. Im Frühjahr 2024 führte das britische Department for Science, Innovation and Technology eine umfassende Studie durch und identifizierte mehrere Schwachstellen in vielen Unternehmen:
Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen Datenberechtigungen priorisieren und sicherstellen, dass KI-Modelle innerhalb strenger Datenbegrenzungen arbeiten.
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Unzureichendes Bedrohungsmodell, das die Identifizierung aller potenziellen Bedrohungen behindert. Unzureichende Datenschutzmaßnahmen, die einige Organisationen dazu zwangen, ihre KI-Projekte zu stoppen. Unsichere Authentifizierung und Autorisierung, die das Vortäuschen legitimer Benutzer ermöglicht. Schlechte Eingabevalidierung und -sanierung, die die Manipulation von Datenbankabfragen ermöglicht. Unzureichende Ausgangskodierung, die Webseiten anfällig für bösartige Skripte macht. Schwache Verschlüsselung, die das Abfangen von Daten während der Übertragung ermöglicht.
Mangel an robuster Sicherheitsarchitektur, die das Einschleusen von Schadcode ermöglicht.
Diese Schwachstellen unterstreichen die Notwendigkeit für Unternehmen, strenge Sicherheitsmaßnahmen beim Einsatz generativer KI zu implementieren. Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen Datenberechtigungen priorisieren und sicherstellen, dass KI-Modelle innerhalb strenger Datenbegrenzungen arbeiten. Zudem sollten Organisationen ihre Grenzen erkennen. Beispielsweise könnte der Einsatz eines Chatbots mit bestehenden Modellen unbeabsichtigt Wettbewerber vorschlagen – ein kommerziell gefährlicher Ausgang. Chief Information Security Officers (CISOs) können auf Ressourcen wie den "OWASP Top 10 for LLM" -Leitfaden der OWASP Foundation zurückgreifen. Dieser Leitfaden hebt häufige KI-bezogene Angriffe hervor und bietet Strategien zur Prävention und Behebung. Prompt Injection, der erste aufgeführte Angriff, wird ausführlich beschrieben und bietet wertvolle Einblicke in die Verteidigung.
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Der OWASP-Leitfaden zeigt die Fülle an Unterstützung, die Unternehmen bei diesem transformativen technologischen Wandel zur Verfügung steht. Die Zusammenarbeit mit Experten wie Insight kann die organisatorische Widerstandsfähigkeit weiter stärken, indem sie auf ihre umfangreiche Erfahrung mit komplexen Veränderungen und Sicherheitsherausforderungen zurückgreift. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI zwar enorme Vorteile verspricht, aber auch erhebliche Sicherheitsherausforderungen mit sich bringt. Indem Unternehmen informiert bleiben, Ressourcen wie den OWASP-Leitfaden nutzen und ihre Grenzen erkennen, können sie das Potenzial der KI sicher nutzen und zukünftigen Erfolg vorantreiben.
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Fast 20 Jahre Erfahrung im Bereich Cybersicherheit in verschiedenen Funktionen in den Bereichen Engineering, Design, Design Authority, Pre-Sales und strategische Führung. Sicherheit & Compliance Der Bereich Sicherheit & Compliance bündelt die Kompetenzen von Insight EMEA, um sich als End-to-End-Sicherheitspartner zu profilieren - zum Schutz der Geschäftsprozesse unserer Kunden und zur Sicherung ihrer digitalen Transformation. Wir helfen unseren Kunden, ihren aktuellen Reifegrad durch Assessments zu bewerten, bieten eine Roadmap, um ihre Zero-Trust-Ambitionen zu erreichen, und unterstützen sie bei der Verwaltung und Aufrechterhaltung der Sicherheit durch unsere Managed Services.
Rob O'Connor Technology Lead
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Leitfaden
Um den kritischen Aspekt der KI-Sicherheit anzugehen, können Unternehmen die folgenden strategischen Maßnahmen ergreifen: 1. Bewertung: Führen Sie eine umfassende Bewertung Ihrer bestehenden Sicherheitskontrollen durch und identifizieren Sie mögliche Restrisiken. Entwickeln Sie gemeinsam einen priorisierten Fahrplan, um das gewünschte Sicherheitsniveau zu erreichen. 2. Planung & Konzeption: Übersetzen Sie mit Unterstützung Ihre geschäftlichen Herausforderungen in umsetzbare Sicherheitsprojekte. Lassen Sie sich bei der Auswahl geeigneter Anbieter, Produkte und Dienstleistungen beraten. Nehmen Sie an Planungsworkshops und technischen Entwurfssitzungen teil, um Sicherheitsinitiativen mit den Unternehmenszielen in Einklang zu bringen.
3. Aufbau und Umsetzung: Umsetzung von Sicherheitsplänen vom Entwurf bis zur vollständigen Implementierung von Sicherheitskontrollen. Jedes Projekt wird sorgfältig in den breiteren Kontext Ihrer Sicherheitsstrategie eingebettet. Delegieren Sie das Management der Sicherheitskontrollen an Ihre internen Teams oder wechseln Sie nahtlos zu unseren Managed Services. 4. Management des Sicherheitsbetriebs: Stellen Sie die optimale Leistung Ihrer Sicherheitskontrollen durch kontinuierliche Support-Services sicher. Ziehen Sie Managed Services in Betracht, bei denen Insight die Verantwortung für die Verwaltung und Wartung Ihrer Sicherheitskontrollen übernimmt.
Leitfaden für datenzentrierte Sicherheit
Menschliche Faktoren im Bereich der Cybersicherheit
Cybersicherheit mit Insight – Fachkompetenz im Überblick
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Die Entwicklung von KI-Modellen
Ein Rückblick auf das Jahr 2024 zeigt, dass sich die Wahrnehmung von KI in Unternehmen deutlich verändert hat.
Ein Rückblick auf das Jahr 2024 zeigt, dass sich die Wahrnehmung von KI in Unternehmen deutlich verändert hat. Im Jahr 2023 befand sich ein Großteil der Diskussion noch in einem frühen Stadium und wurde von Early Adopters und Enthusiasten geführt. Jetzt zeichnet sich ein echter Wandel ab, der durch einige grundlegende Veränderungen in der KI vorangetrieben wird. Das Auftauchen eines neuen Open-Source-KI-Modells, DeepSeek, hat beispielsweise die seit langem geführte Debatte zwischen Open-Source- und proprietären Systemen in den Vordergrund gerückt und die Norm für die KI-Recheneffizienz in Frage gestellt. Unternehmen haben nun die Möglichkeit, KI kostengünstiger einzusetzen, indem sie Open-Source-Modelle on Premises oder Edge betreiben. Die jüngsten Entwicklungen haben jedoch auch die Bedeutung von Security, Konzept und Governance bei Open-Source-Systemen verdeutlicht
KI-Orchestrierung: Die Kombination verschiedener KI-Modelle und -Techniken zur Lösung komplexer Probleme, einschließlich Multi-Agenten-Systemen, bei denen verschiedene KI-Agenten zusammenarbeiten, um Aufgaben zu erfüllen. Nachhaltige KI: Auch wenn dies nicht im Vordergrund steht, ist die Nachhaltigkeit von KI, z. B. für Training und Inferenz, ein wichtiger Aspekt, insbesondere im Hinblick auf Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung.
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Entwicklung der Gen-KI-Technologie: Fortschritte in der KI und bei KI-Modellen der nächsten Generation umfassen bessere Trainingstechniken, effizientere Modelle und den Einsatz spezieller Hardware. Multimodale Fähigkeiten: Die KI wird zunehmend Audio-, Video- und andere Modalitäten integrieren, wodurch die Technologie neue Grenzen erreicht und die Verarbeitung natürlicher Sprache noch vielseitiger wird.
Integration mit RPA (Robotic Processing Automation): Generative KI wird den Trend zur Hyperautomatisierung verstärken und den Umfang und die Möglichkeiten der Entscheidungsfindung und -umsetzung erweitern. Erreicht wird dies durch ein umfassendes Verständnis der natürlichen geschriebenen und gesprochenen Sprache, die Interpretation der erforderlichen Ergebnisse und die Auslösung von APIs für Maßnahmen. Einige dieser Bereiche werden integriert werden: Die Weiterentwicklung der Modelle führt je nach Anwendung zu einer höheren Genauigkeit oder Geschwindigkeitwerden Teil aller Arten von KI-Implementierungen sein. Entwicklung des KI-Modells Die Weiterentwicklung der Modelle führt je nach Anwendung zu einer höheren Genauigkeit oder Geschwindigkeit. Ein effizientes LLM kann bei gleicher Modellgröße und Trainings-Token eine End-Task-Performance erreichen, die mit der eines Transformer-LLM mit voller Genauigkeit vergleichbar ist. Darüber hinaus bietet es Vorteile in Bezug auf Latenz, Speicherverbrauch, Durchsatz und Energieverbrauch.
Eine weitere wichtige Entwicklung ist die Einführung spezieller Hardware zur Unterstützung von KI.
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Eine weitere wichtige Entwicklung ist die Einführung spezieller Hardware zur Unterstützung von KI. Neben der Weiterentwicklung von GPUs gibt es sogar neue Arten von Prozessoren, so genannte LPUs. Diese sind für die Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache ausgelegt. KI-Orchestrierung Eine der größten Veränderungen ist vielleicht der Übergang von Gen-KI-Tools, der einfachsten Form von Chatbots, zu einer neuen Generation von KI-Agenten; Software, die in der Lage ist, eine viel komplexere Kontrollkette auszuführen. Um zu veranschaulichen, worüber wir sprechen, betrachten wir folgendes Beispiel: eine Geschäftsreise, die von zu Hause aus gebucht wird. Um eine Reise zu buchen, spreche ich zuerst mit meiner Reise-Alexa und bitte sie, sich mit meinem Outlook zu koordinieren. Dann koordiniert ein anderer Agent alle notwendigen Dokumente. Vielleicht brauche ich auch einen anderen Agenten, der sich um mein Haus kümmert, während ich weg bin, und zum Beispiel automatisch das Licht und die Heizung ausschaltet. Die Fähigkeit des Agenten, all dies zu tun, erfordert multimodale Fähigkeiten, das Verstehen von E-Mails, Telefongesprächen, Bildern auf Websites und vielem mehr.
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Bislang war dies sehr schwierig. Agentengestützte Systeme verwenden ein neues Prinzip, das auf sehr großen, unstrukturierten Datensätzen basiert und sich an verschiedene Szenarien anpassen kann, anstatt feste Antworten auf eine Reihe von Anfragen zu geben. Durch den Einsatz von Agenten können Benutzer einen KI-gesteuerten Arbeitsablauf durch die Verarbeitung natürlicher Sprache statt durch Code steuern. Dies bedeutet, dass wir in Zukunft in der Lage sein werden, KI-generierte Telefonanrufe entgegenzunehmen (und zu beantworten); ein Beispiel dafür, wie Veränderungen integriert werden können. RPA- und Gen KI-Integration RPA (Robotic Process Automation) ist eine Technologie zur Automatisierung einfacher Geschäftsprozesse. RPA wird bereits in vielen Branchen eingesetzt und der Markt wächst schnell. Laut Statista wird der RPA-Markt bis 2030 ein Volumen von 13 Milliarden US-Dollar erreichen und sich damit im Vergleich zu 2020 mehr als verdoppeln.
Die Fähigkeit von RPA, eine Reihe sich wiederholender Aufgaben zu erledigen, ermöglicht ihren Einsatz in einer Vielzahl von Szenarien, einschließlich solcher, die natürliche Sprache beinhalten, wie z. B. Telefonanrufe, die bisher nicht möglich waren. In Kombination mit KI-Agenten werden Umfang und Komplexität der automatisierbaren Geschäftsprozesse exponentiell zunehmen. Es gibt bereits mehrere Low-Code-Geschäftsprozessautomatisierungsplattformen, die LLM-Agentenknoten in ihre Funktionen integrieren. Multimodale KI Multimodale KI bezieht sich auf Systeme, die Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten. Dies ist ein komplexerer Prozess als bei früheren Generationen der genetischen KI, da die Software Daten aus verschiedenen Eingabeformen interpretieren muss. Dabei geht es nicht nur um das „Verstehen“ verschiedener Modi, sondern auch um das „Erzeugen“ in verschiedenen Modi. So könnte die multimodale KI beispielsweise ein Video auf der Grundlage eines zuvor erstellten Storyboards komponieren oder produzieren.
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Zu den Bereichen, in denen multimodale KI eingesetzt werden könnte, gehören das Bildungswesen (für personalisiertes Lernen) und die Unterhaltungsindustrie (für Videoproduktionen). Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden sich die Einsatzmöglichkeiten für multimodale KI sicherlich vervielfachen. Nachhaltigkeit KI hat viele Vorteile, aber eine Sache, für die sie nicht bekannt ist, ist ihre Nachhaltigkeit. Der CO2-Fußabdruck der generativen KI ist enorm. Dabei geht es nicht nur um den Energieverbrauch, sondern auch um die Menge an Wasser, die für den Betrieb von KI benötigt wird. Wie kann es einem Unternehmen gelingen, KI in seine Kultur zu integrieren und gleichzeitig den CO2-Fußabdruck gering zu halten? Die naheliegendste Antwort ist, die Technologie selbst zu nutzen. Durch den Einsatz von KI könnten Unternehmen ihren CO2-Fußabdruck verringern. KI könnte zum Beispiel die Lieferkette untersuchen und neue, nachhaltigere Lieferrouten entwickeln. Oder sie könnte Bereiche untersuchen, in denen viel Abfall entsteht, und nach Möglichkeiten suchen, diesen zu reduzieren. Mit anderen Worten: Es könnte untersucht werden, wie Prozesse effizienter gestaltet werden können.
Damit all diese Veränderungen stattfinden können ... ... müssen sich die Geschäftsprozesse ändern, und es bedarf einer konzertierten Anstrengung, damit die verschiedenen Bereiche einer Organisation zusammenarbeiten. Um beispielsweise KI in einem juristischen Umfeld optimal nutzen zu können, muss ein Unternehmen sicherstellen, dass jemand mit juristischem Fachwissen mit dem KI-Entwickler zusammenarbeitet. Das klingt selbstverständlich, ist aber für viele Organisationen neu, die in der Regel zu starr strukturiert sind. Die Bereitschaft zur Veränderung muss da sein. Bei Insight setzen wir KI ein, um interne Prozesse zu optimieren, zum Beispiel bei der Bearbeitung von Ausschreibungen, um unsere Kunden besser zu unterstützen und die Effizienz unserer Dienstleistungen zu steigern. Wir befinden uns zweifellos in einer spannenden Zeit für die Entwicklung von KI und sehen bereits, wie sie sich auf die Arbeitsweise von Unternehmen auswirken kann. Einige der kommenden Entwicklungen werden uns in eine neue Welt führen.
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Beratungs- und Technologiemanager mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in der Konzeption komplexer IT-Lösungen und Transformationsprogramme. Anwendungen & Daten Der Bereich Anwendungen & Daten hat es sich zur Aufgabe gemacht, einige der größten IT-Herausforderungen unserer Kunden zu lösen - von der Entwicklung Cloud-nativer Anwendungen über die Modernisierung bestehender monolithischer Anwendungen bis hin zur Nutzung ihrer Daten und neuer KI-Dienste zur Überwachung, Verwaltung und Weiterentwicklung ihres Geschäfts.
Santo Orlando Practice Director
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Um die Entwicklung von KI und ihre Auswirkungen auf Sicherheitsmaßnahmen zu erforschen, können Organisationen die folgenden strategischen Ansätze in Betracht ziehen: 1. Investieren Sie in KI-Schulungen: Bieten Sie umfassende KI-Schulungen an, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter KI-Tools effektiv nutzen können und Innovationen gefördert werden. 2. Integrieren Sie KI in Ihr Unternehmen: Nutzen Sie KI, um Prozesse zu rationalisieren, die Produktivität zu steigern und Kosten zu senken.
3. Zusammenarbeit mit Experten: Arbeiten Sie mit KI-Spezialisten wie Insight zusammen, um über Fortschritte auf dem Laufenden zu bleiben und tiefere Einblicke zu gewinnen. 4. Datenqualität sicherstellen: Führen Sie eine strenge Daten-Governance ein, um korrekte und sichere Daten zu erhalten und so die Effektivität von KI zu steigern. 5. Ethische Praktiken einführen: Befolgen Sie ethische Richtlinien für KI, um Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit zu gewährleisten und das Vertrauen der Interessenvertreter zu stärken.
Wettbewerbsfähigkeit gestärkt mit KI und Insight
Insight ermöglicht es Auroflex, den Wert von KI zu nutzen
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Die in diesem Bericht erörterten Trends wie nachhaltige KI, Hybrid Cloud, KI-Sicherheit, Spatial Computing und privates 5G verändern die Technologielandschaft und - im Falle der KI - die Geschäftsstrategien. Um sich in diesem Umfeld zurechtzufinden, müssen Unternehmen Innovationen annehmen und sich an das rasante Tempo des technologischen Fortschritts anpassen. Es hat sich gezeigt, dass es angesichts des Wettbewerbs in der IT-Branche entscheidend ist, der Zeit voraus zu sein. Unternehmen, die sich nicht auf neue Technologien einlassen, laufen Gefahr, von Konkurrenten überholt zu werden, die sich schneller anpassen. Dieser Bericht hat deutlich gemacht, dass diese Technologien mit den richtigen Investitionen und der richtigen Ausrichtung das Potenzial haben, die Effizienz zu
steigern oder zu revolutionieren, die Sicherheit zu erhöhen, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Nachhaltigkeit zu fördern. Es ist jedoch wichtig, sich der Herausforderungen bewusst zu sein, insbesondere der ethischen und sicherheitsrelevanten Aspekte, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind. Unternehmen müssen einen ausgewogenen Ansatz wählen, um diese Technologien zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu minimieren.
Phil Hawkshaw EMEA CTO & Director of Technology Services
