Albert Absmeier

Journalist, Blogger, Verleger, Idealist, Humanist

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Langfristig wird E-Invoicing zur Grundlage datengetriebener Prozessintelligenz, die moderne ERP-Plattformen, KI-Anwendungen und durchgängige Purchase-to-Pay-Prozesse erfordert.
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Unternehmen leiden nicht an zu wenig, sondern ersticken an zu vielen Daten. Gigamon-CEO Shane Buckley beschreibt im Gespräch mit manage it, warum »umfassende Sichtbarkeit« oder »Deep Observability« zum strategischen Hebel wird.
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Kinder und Jugendliche bewegen sich selbstverständlich im Internet – zum Lernen, Spielen und Kommunizieren. Jedoch sprechen weniger als die Hälfte der Eltern mit ihrem Kind über dessen Freizeitaktivitäten.
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Das Versprechen der Public Cloud war so simpel wie verlockend: unendliche Skalierbarkeit bei ständig sinkenden Kosten. Doch im Jahr 2026 ist Ernüchterung angekommen.
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Der Schuhkarton mit losen Quittungen zum Jahresende ist für viele Steuerberaterinnen und Steuerberater zum Symbol eines Problems geworden, das sich durch die Digitalisierung allein nicht lösen lässt.
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An welchen »Baustellen« klemmt es eigentlich derzeit in der hiesigen Industrielandschaft? Und mit welchen Maßnahmen kann Amazon Web Services (AWS) helfen, diese bestmöglich aufzulösen?

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AI Slop bezeichnet den operativen »KI‑Abfall«: Mehrarbeit, Nacharbeit und Kosten, die durch ungenaue Ergebnisse, Tool‑Fragmentierung und fehlende Integration entstehen. Mittelständische IT‑Teams verlieren im Schnitt 26 % ihres KI‑Budgets.
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Unternehmen verlieren 26 % ihres KI-Budgets, bevor überhaupt ein Mehrwert entsteht.
75 % der deutschen IT-Führungskräfte berichten, dass KI-Ergebnisse zu Rauschen, Fehlern oder Nacharbeit führen – ein Phänomen, das die Studie als »AI Slop« bezeichnet.
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Schon eine kompromittierte E-Mail könnte das Ende der digitalen Mitarbeiteridentität sein. Häufig reicht Cyberkriminellen ein Zero-Day-Exploit oder eine irreführende E-Mail aus, um Nutzerkonten zu übernehmen.
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Die Kombination aus plattformnahem Geheimnis-Management, Merge-Request-Workflows, Transparenz über Komponenten, lokal ausführbaren KI-Modellen und SBOM-basiertem Dependency-Scanning adressiert zentrale Schwachstellen in modernen DevSecOps-Prozessen.
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Neues STARFACE-Whitepaper präsentiert innovative Use Cases für künstliche Intelligenz in modernen Unified Communications- und Collaboration-Umgebungen
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Sicherheitsrisiken durch GenAI in europäischen Unternehmen. Regulierte Daten in 59 Prozent aller Richtlinienverstöße. Shadow AI trotz Gegenmaßnahmen weiter präsent. Angreifer nutzen GitHub und OneDrive zur Malware-Verbreitung.
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Wer 2026 KI wirklich produktiv nutzen will, muss diese drei Ebenen nacheinander und konsequent adressieren: (1) Datenbasis stabilisieren, (2) Architektur professionalisieren, (3) Fachbereiche befähigen.
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Das Forschungszentrum Jülich (FZJ) ist Teil von ELLIS, dem European Laboratory for Learning and Intelligent Systems. ELLIS gilt als eines der führenden europäischen Netzwerke für Forschung im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
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Wo steht die Fertigungsindustrie hierzulande eigentlich, wenn es um das Thema KI-gestützte, autonome Produktion geht? Und wie werden in diesem Kontext KI-Agenten die Fertigung von Morgen verändern?
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Unternehmen scheitern nicht an KI‑Modellen, sondern an fehlender Architektur, Datenqualität und Integration.
Eine skalierbare KI‑Landschaft entsteht durch (1) Datenbasis stabilisieren, (2) Architektur professionalisieren, (3) Fachbereiche befähigen.

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Von isolierten Pilotprojekten zur skalierbaren Agent-to-Agent-Infrastruktur: Wie die intelligente Kombination von Low-Code-Frontends und tief integrierten Backend-Systemen Sicherheit, Kosteneffizienz und Data-Governance vereint.
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Langfristiger Unternehmenserfolg hängt von nachhaltiger Daten-Governance ab, die kontinuierliche Kontrolle, Verantwortlichkeiten und transparente Nachvollziehbarkeit gewährleistet, um den Wert der Fusion dauerhaft zu sichern.
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Die Investitionsausgaben der großen Techkonzerne haben sich in den letzten drei Jahren vervielfacht. So investierte Microsoft 2022 rund 28 Milliarden US-Dollar, im laufenden Jahr werden es laut eigener Prognose etwas mehr als 190 Milliarden US-Dollar sein.
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Eine Mischung aus höheren Produktionskosten, technologischen Anforderungen, regulatorischem Druck und Marktmechanismen hat dazu geführt, dass die Preise für neue Personenkraftwagen (Pkw) in Deutschland seit dem Jahr 2000 spürbar gestiegen sind.
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