Die CEOs von Goldman Sachs und Morgan Stanley stellen das Ausgabenmodell für KI-Infrastruktur in Frage
David Solomon und Ted Pick haben beide in Frage gestellt, ob Ausgaben für KI-Infrastruktur ohne klarere Renditen gerechtfertigt sind. Die von ihnen geäußerten Bedenken spiegeln sich direkt in der Art und Weise wider, wie Daten- und Analysefunktionen im Finanzdienstleistungssektor in der DACH-Region strukturiert sind.
Umfrageergebnisse zeigen: Nur 24% der Organisationen haben damit begonnen, unstrukturierte Dateien zu systematisieren
Unternehmen haben massiv in Lakehouse-Architekturen investiert, doch die Dateien, die sich im Laufe der Jahre angesammelt haben, bleiben für Analyseteams weitgehend unzugänglich. Diese Diskrepanz zeigt sich darin, wie die Aufgabenbereiche im Bereich Data Engineering in der DACH-Region definiert werden.
Semantische Ebene steigert die Genauigkeit von KI um das bis zu 2,4-Fache, wie AtScale feststellt
Wenn KI-Modelle bei der Auswertung von Rohdaten aus Unternehmen weniger als 40% der geschäftsrelevanten Fragen richtig beantworten, liegt das Problem selten beim Modell selbst. Datenverantwortliche in der gesamten DACH-Region betonen immer wieder dasselbe: Die Architektur zwischen dem Modell und der Geschäftslogik entscheidet über Erfolg oder Misserfolg der Genauigkeit.
SAP veröffentlicht ein Sicherheits-Rahmenwerk mit zehn Fragen für Vorstandsmitglieder
Wenn ein CFO-Kandidat einem Vorstandsmitglied gegenüber sitzt, das präzise Fragen zur Datenspeicherung und zur Reaktion auf Sicherheitsvorfälle stellen kann, weiß dieser Kandidat, dass das Unternehmen das Thema Sicherheit ernst nimmt. Diese Dynamik beobachten wir in Einstellungsgesprächen und daran, wer sich entscheidet, ein Angebot anzunehmen.
SAP konzentriert sich auf die Backoffice-Koordination im öffentlichen Sektor auf der SPUBLIC Berlin
Wir beobachten, wie sich die Diskussion über KI im öffentlichen Sektor von Chatbots hin zu einer echten Transformation der Backoffice-Prozesse verlagert. Die Ankündigung von SAP auf der SPUBLIC in Berlin zeigt, in welche Richtung sich der Personalbedarf bei SAP entwickelt: Berater, die bürgerorientierte Arbeitsabläufe konfigurieren können und gleichzeitig die zugrunde liegende Datenarchitektur verstehen.