Künstliche Intelligenz wird zum neuen Paradigma

Blockchain für digitale Transaktionen jeder Art

Von der Blockchain-Technologie gehen derzeit widersprüchliche Signale aus. Einerseits ist der durch BitcoinBitcoin erzeugte Hype vorbei. Andererseits entstehen derzeit Anwendungsfälle in Unternehmen, die über die Testphase hinausgehen. Diese deuten darauf hin, dass die Technologie das Potenzial hat, sich auch im Unternehmenskontext zu bewähren. Alles zu Bitcoin auf CIO.de

Der grundsätzliche Nutzen von Blockchain bei der Beschleunigung und Absicherung von Transaktionen steht außer Frage. Allerdings zeigen die ersten Use Cases aus dem Supply ChainSupply Chain Management oder der Immobilienverwaltung: Die meisten Implementierungen nutzen Blockchains nicht über die Public, sondern über die Private Cloud. Der Nutzen der dezentralen Autorisierung bleibt also außen vor. Insofern ist mit Anwendungsszenarien zu rechnen, die nur einen Teil dessen realisieren, wofür Blockchain ursprünglich stand. Hinzu kommt noch die Herausforderung, Entwickler von Smart Contracts mit Rechtsanwälten, beziehungsweise Wirtschaftsprüfern zu verbinden, um Autorisierung und Governance automatisiert zu skalieren. Alles zu Supply Chain auf CIO.de

Auf ein Comeback der Technologie deutet auch hin, dass Service-Plattformen etwa bei AWS oder Alibaba entstehen, welche Blockchain auch für Entwickler ohne tieferes Wissen der Technologie zugänglich machen. Auch arbeiten Blockchain-Konsortien unternehmens- oder gar branchenübergreifend an der Entwicklung von Use Cases.

Cyber-Sicherheit der nächsten Generation

Dank KI verschiebt sich das Paradigma der Cyber-Sicherheit vom Ansatz des "Entdeckens und Bekämpfens" hin zum "Vorhersagen und Vorbeugen". Bei diesem Wandel spielen Security Operations Center (SOC) eine zentrale Rolle. Die dort zum Einsatz kommenden Security Incident & Event Management-Tools (SIEM) werden derzeit durch KI-Funktionalitäten angereichert.

So bieten führende SIEM-Lösungen KI-basierte Funktionalitäten, die Datenkorrelationen und die Erkennung von Mustern ermöglichen, sodass Anomalien früher sichtbar werden. SIEM-Systeme kommen zum Teil zusammen mit Security Incident Management-Systemen (SIM) zum Einsatz, welche die Lösung von Security-Vorfällen verwalten und überwachen. Diese KI-basierten SIEM-Systeme sind für Unternehmen aller Branchen und Größen von Interesse.

Exponentielle Rechenkraft und Quanten-Computing

Quanten-Computing ist zunächst einmal nur eine technische Fähigkeit. Aber es eröffnet vor allem der Datenanalyse und -interpretation ganz neue Horizonte sowie Unsicherheiten bezüglich bislang weitgehend garantierter Sicherheit durch Verschlüsselung. Exponentiell erhöhte Rechenkraft ist unter anderem deshalb notwendig, da durch den zunehmenden KI-Einsatz auch das Volumen der in Echtzeit zu verarbeitenden Daten massiv zunehmen wird.

Insofern handelt es sich um einen Trend, der die unterschiedlichen Branchen mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten erfasst. Vorreiter ist die industrielle Fertigung, die Big DataBig Data Analytics für die vorbeugende Instandhaltung implementiert. Der Breiteneinsatz in anderen Bereichen wie der Logistik und dem Gesundheitswesen zeichnet sich ab. Alles zu Big Data auf CIO.de

Open Source

Open-Source-Angebote sahen viele Unternehmen lange Zeit kritisch. Doch da an anderer Stelle "öffentliche" SaaS-Lösungen mittlerweile zum Standard geworden sind, bauen CIOs nun auch Hürden für Open-Source-Komponenten ab. Denn es spart deutlich Kosten, bestehenden und von vielen Entwicklern erstellten und getesteten Sourcecode zu verwenden. Deshalb zählt Open Source zumindest 2020 weiterhin zu den Top-Trends.

DevOps: Site Reliability Engineering & Software-/Plattform-Management

So wie immer mehr Fachmitarbeiter Entwickleraufgaben durchführen, übernehmen Entwickler zunehmend Verantwortung für Produkte und Services. DevOps kommt auf diesem Weg zu mehr Unternehmensagilität eine zentrale Rolle zu. Vielerorts wurde der IT und dem Betrieb die Methode jedoch mehr oder weniger übergestülpt. Aktuell ist ein Übergang zu einem mehr evolutionären Ansatz zu verzeichnen, der den unterschiedlichen Teilen im Unternehmen individuelle Geschwindigkeiten des Wandels zugesteht.

Wichtigste Beispiele der DevOps-Adaption sind aktuell eine an den Produkten orientierte Infrastruktur in den Backbone-Systemen, produktorientierte agile Unternehmensstrategien (BizDevOps) sowie agiles Sourcing. Oft kommt dabei DevOps in Verbindung mit Site Reliability Engineering (SRE) zum Einsatz. SRE versucht, das Risiko der Nichtverfügbarkeit von etwa IT- und Produktions-Services mit den Zielen einer schnellen Innovation und eines effizienten Servicebetriebs in Einklang zu bringen. Dies wiederum erhöht die Zufriedenheit der Benutzer und Kunden insgesamt - über Funktionen, Service und Leistung.