Observability macht sichtbar, wie technische Störungen Nutzererlebnisse und Geschäftsprozesse beeinflussen. Mithilfe von Digital Experience Monitoring werden technische Daten mit Geschäftsprozessen verbunden, zugleich wird die Nutzererfahrung verbessert.

Mit dem EU AI Act wird die Diskussion um künstliche Intelligenz konkreter. Nach Jahren voller Visionen und Leitlinien rückt nun eine pragmatischere Frage in den Mittelpunkt: Wie können Unternehmen KI-Systeme so einsetzen, dass Entscheidungen nachvollziehbar, kontrollierbar und regulatorisch belastbar bleiben?

Gesetzliche Vorgaben fordern eine lückenlose Prozessdokumentation, was oft hohen Aufwand bedeutet. Durch den Einsatz von No-Code-Lösungen lassen sich Dokumentationsprozesse vereinfachen und automatisieren, um Compliance-Vorgaben sicher und ressourcensparend umzusetzen.

Unternehmensverantwortliche stehen heute unter enormem Druck. Sie sollen KI-Innovationen vorantreiben und gleichzeitig Legacy-Systeme stabil halten – und das bei sinkenden Budgets und immer weniger Fachkräften. 

Autonome KI bei Lieferanten schafft neue Haftungs‑ und Audit-Risiken. Unternehmen müssen digitale Entscheidungen kontrollieren, bevor Aufsicht und Prüfer belastbare Nachweise hinsichtlich Governance und Compliance verlangen.

Für Unternehmen wird digitale Souveränität zur Sicherheitsfrage: Wer in einer von Cloud und KI geprägten Welt Daten, Systeme und Prozesse souverän kontrolliert, sichert Europas Resilienz – technisch, operativ und rechtlich.

Die IT-Infrastruktur in Unternehmen hat sich von einem Kostenfaktor zum Business-Enabler entwickelt. Das IT-Management wird damit zur neuen Schaltzentrale. In folgendem Beitrag werden sechs wichtige Entwicklungen aufgezeigt. 

Low Code etabliert sich zusehends als Innovationstreiber. Weniger komplexe Anwendungen lassen sich so deutlich schneller erstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse. IT-Verantwortliche stellen deren Validität sicher und ermöglichen weiterhin ambitioniertes Coden.

Die neuen Firebox-Appliances von Watchguard Technologies bieten ultraschnelle Sicherheitsleistung, Ausfallsicherheit auf Enterprise-Niveau und sollen den Betrieb für MSP, Campus- und verteilte Betriebsumgebungen vereinfachen.

Der Einsatz von KI-Agenten treibt die Kosten in die Höhe. Kontextmodelle können helfen, KI-Systeme effizienter zu steuern, validere Ergebnisse zu erzielen, den Token-Verbrauch zu senken und Enterprise AI auf diese Weise wirtschaftlicher zu machen.