Generative KI mit Serverless optimieren

Über Jahrzehnte galten Service Level Agreements (SLAs) als Maßstab für gutes IT- und Servicemanagement: Wurde ein Ticket fristgerecht gelöst, war die Aufgabe erledigt. Doch in einer zunehmend digitalisierten Arbeitswelt zeigt sich: Diese Logik greift zu kurz. Effizienz allein entscheidet nicht mehr, ob Mitarbeitende zufrieden und produktiv bleiben. Gefragt ist ein neues Verständnis, das die tatsächliche Erfahrung der Menschen in den Mittelpunkt rückt.

Mit dem rasanten Fortschritt der digitalen Wirtschaft und dem Aufkommen zahlreicher neuer Technologien - allen voran Künstlicher Intelligenz (KI) - stehen europäische Entscheidungsträger vor einer neuen Herausforderung: Wie lässt sich ein innovatives Ökosystem regionaler Cloud-Anbieter schaffen, das sowohl leistungsfähige Lösungen als auch ausreichende Skalierbarkeit bietet? Und wie kann dieses Ökosystem mit internationalen Anbietern konkurrieren und zugleich die Abhängigkeit von ihnen verringern? Politik, Regulierungsbehörden, Forschungseinrichtungen und Industrievertreter in Europa konzentrieren sich darauf, wie der Kontinent seine Position im globalen Wettlauf um Cloud-Innovationen verbessern kann - ohne dabei die Kontrolle, Autonomie und Vertraulichkeit über europäische Daten aufzugeben, die andernfalls womöglich in anderen Märkten gespeichert, verarbeitet oder abgerufen würden.

Aufgrund des enormen IT-Fachkräftemangels und der wachsenden Anforderungen von KI und digitaler Transformationen benötigen Unternehmen heute flexible und kosteneffiziente Lösungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Für die Umsetzung anspruchsvoller Innovationsprojekte mit hohen Qualitätsstandards entscheiden sich deshalb viele Unternehmen für Nearshoring, da dieses Modell ihnen Zugang zu hochausgebildeten IT-Fachkräften in räumlicher und kultureller Nähe ermöglicht.

Cloud-Backups erfreuen sich zunehmender Beliebtheit, da sie auf den ersten Blick eine äußerst einfache und praktische Maßnahme zu Schutz von Daten und Anwendungen sind. Andy Fernandez, Director of Product Management bei Hycu, nennt in der Folge sechs "stille Killer", welche die Performance von Cloud-Backups still und leise untergraben. Diese werden außerhalb der IT-Teams, die täglich damit zu tun haben, nicht immer erkannt, können aber verheerende Folgen haben, wenn sie ignoriert werden.

Die Einhaltung von Richtlinien zur Datenaufbewahrung sind für Unternehmen unerlässlich, denn sie sorgen dafür, dass wertvolle Informationen sicher gespeichert und Branchenvorschriften - egal wie komplex sie sind - eingehalten werden. Diese Governance-Frameworks legen fest, wie Unternehmen sensible Daten verwalten - von deren Erstellung und aktiven Nutzung bis hin zur Archivierung oder Vernichtung. Heute verlassen sich viele Unternehmen auf SaaS-Anwendungen wie Microsoft 365, Salesforce und Google Workspace. Die Verlagerung von Prozessen und Daten in die Cloud hat jedoch eine gefährliche Lücke in die Zuverlässigkeit der Datenaufbewahrung gerissen, denn die standardmäßigen Aufbewahrungsfunktionen der Drittanbieter entsprechen häufig nicht den Compliance-Anforderungen oder Datenschutzzielen.

Die zunehmende Nutzung von Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen wie Microsoft 365, Salesforce oder Google Workspace verändert die Anforderungen an das Datenmanagement in Unternehmen grundlegend. Während Cloud-Dienste zentrale Geschäftsprozesse unterstützen, sind standardmäßig bereitgestellte Datenaufbewahrungsfunktionen oft eingeschränkt und können die Einhaltung der Compliance gefährden. Arcserve hat jetzt zusammengefasst, worauf es bei der Sicherung der Daten führender SaaS-Anbieter ankommt.

Von Windows bis hin zu industriellen Produktionssystemen: Wie veraltete Software Unternehmen angreifbar macht und welche Strategien jetzt nötig sind Veraltete Software ist weit verbreitet - oft auch dort, wo man es nicht sofort vermuten würde. Beispiele für besonders langlebige Anwendungen sind das SABRE-Flugbuchungssystem oder die IRS-Systeme "Individual Master File" und "Business Master File" für Steuerdaten, die seit den frühen 1960er-Jahren im Einsatz sind. Während solche Anwendungen ihren Zweck bis heute erfüllen, existiert daneben eine Vielzahl alter Software, die längst zum Sicherheitsrisiko geworden ist.

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.

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.

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.