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Eine internationale Studie von Unisys zeigt auf, dass Unternehmen zunehmend in generative KI investieren, obwohl ihre IT-Infrastruktur dafür oft nicht ausreicht. 78 Prozent der befragten Organisationen planen, ihre GenAI-Investitionen zu erhöhen, jedoch halten nur 36 Prozent ihre Systeme für ausreichend, um große Datenmengen zu verarbeiten. Die Mehrheit der Führungskräfte misst Cloud und IT-Infrastruktur hohe Bedeutung bei, ist jedoch unzufrieden mit dem Return on Investment. Außerdem bestehen Defizite in der Cybersicherheit; viele Unternehmen agieren reaktiv und nur 14 Prozent sehen ihre Systeme als für Post-Quanten-Kryptografie gerüstet an. Die Studie hebt hervor, dass Modernisierungen in Infrastruktur, Datenmanagement und Cybersicherheit nötig sind, um mit technologischen Entwicklungen Schritt zu halten.
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Einschätzungen zum weiteren Handlungsbedarf
„Die nächste Welle technologischer Umbrüche ist bereits im Gange, doch viele Unternehmen arbeiten immer noch mit veralteten Grundlagen und Prozessen“, erklärte Manju Naglapur, Senior Vice President bei Unisys. Um Technologien wie generative KI oder Agentic AI zu nutzen, sehen die Studienautoren Modernisierungen bei Infrastruktur, Datenmanagement und Cybersicherheit als notwendig an.
Laut einer Kurzstudie der Hochschule Niederrhein im Auftrag der Deutschen Umwelthilfe (DUH), des Umweltinstituts München und Bellona Deutschland kann die deutsche Industrie 40% ihres Energiebedarfs einsparen.
Mit dem Projekt Green Factory of the Future haben die Ford Motor Company und das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen einen wissenschaftlichen Ansatz für eine nachhaltigere Fahrzeugproduktion der Zukunft entwickelt.
Zum Abschluss der ersten Maintenance München zogen die Veranstalter eine positive Bilanz: An den zwei Messetagen informierten sich 1.770 Besucher an den Ständen der 115 Aussteller.
Ein großer Anteil der Unternehmen in Deutschland nimmt sich laut einer Untersuchung des ZEW bei zentralen Technologiefeldern stark abhängig von nicht-europäischen Anbietern oder Partnern wahr.