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In den ersten beiden Teilen meines Blog-Beitrags ging es um die allgemeinen Möglichkeiten und Herausforderungen der KI, um spezifische Anwendungen der generativen KI sowie um KI in den verschiedenen Phasen der Customer Journey. Im dritten und letzten Teil gehe ich näher auf die zukünftigen Entwicklungen von KI im Versicherungsbereich ein.

Microservices sind ein vorherrschender Trend in der Softwarearchitektur, der große Systeme in unabhängige Einheiten zerlegt. Sie bieten Vorteile, sind aber nicht immer notwendig. Alternativ kann ein modularisierter Monolith sinnvoll sein, insbesondere wenn die Grenzen zwischen Microservices fließend sind. In diesem Blog-Beitrag werde ich auf Modularisierungskonzepte im Java-Ökosystem eingehen, mit einem Fokus auf Spring Modulith.

Die Energiewende in Deutschland und Europa stellt das Stromnetz vor große Herausforderungen, denn erneuerbare Energien sind wetterabhängig und führen zu Schwankungen in der Einspeisung. In diesem Blog-Beitrag untersuche ich, ob Bitcoin-Mining als flexible Last zur Stabilisierung des Netzes beitragen kann, indem es Zeiten mit Energieüberschuss nutzt und bei Bedarf schnell heruntergefahren werden kann.

Dieser Blog-Beitrag ist im Rahmen der GenAI Solutioning Unit entstanden. Darin zeigen wir, dass es verschiedene Wege gibt, ein Sprachmodell domänenspezifisch zu spezialisieren. Das ist wichtig für die Beratung unserer Kunden und richtet sich an GenAI-Interessierte.

In der modernen Datenverarbeitung stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die richtige Datenbanktechnologie für ihre spezifischen Anforderungen zu wählen. PostgreSQL und Databricks sind zwei weit verbreitete Lösungen, die jeweils ihre eigenen Stärken haben. In diesem Blog-Beitrag werde ich die Unterschiede zwischen PostgreSQL und Databricks herausarbeiten, ihre jeweiligen Vor- und Nachteile untersuchen und konkrete Anwendungsfälle nennen, die einen Wechsel zu Databricks rechtfertigen.

Der demografische Wandel fordert das deutsche Pflegesystem heraus. Politik und Verbände suchen nach Finanzierungsmodellen und der technologische Fortschritt bietet neue Versorgungskonzepte. Ziel ist es, mit Apps und Wearables die Selbstständigkeit und Lebensqualität von Pflegebedürftigen zu verbessern und Angehörige zu entlasten. Wie das funktioniert, zeigen wir in unserem Blog-Beitrag.

Im produzierenden Gewerbe wird häufig von digitaler Transformation gesprochen. Diese soll den Weg zur Industrie 4.0 ebnen. Die Chancen und Nutzenpotenziale der Digitalisierung sind bekannt. Die Frage ist: Woran liegt es, dass sie dennoch nur schleppend vorankommt? In meinem Blog-Beitrag gehe ich dieser Frage auf den Grund.

Für jeden Autofahrer ist es eine Selbstverständlichkeit: Tritt ein seltsames Geräusch auf, ist die Ursache zu identifizieren. Üblich ist ein Besuch in der Werkstatt mit dem Ziel, die Ursache der Störung zu identifizieren. Das kostet zwar eine gewisse Gebühr, der zu erwartendem Schaden ohne Überprüfung übersteigt diese Gebühr aber bei weitem. Das ist ein typisches Beispiel für Predictive Maintenance, einem Teilgebiet von Predictive Analytics: Vermeidung von Schaden, bevor er voll durchschlägt. In der Industrie ist das Prinzip dasselbe, nur in einem größeren Massstab. Tausende – wenn nicht sogar Millionen – von Geräten produzieren immense Mengen an Daten.

Viele Unternehmen starten gerade mit ersten Prototypen im Bereich Large Language Models. Dabei ist es gut, sich frühzeitig mit regulatorischen und sicherheitstechnischen Fragen zu beschäftigen. Was ist von Anfang an zu beachten, was ist im Laufe des Projekts zu tun und wie kann man den Betrieb sicher und regelkonform aufsetzen? Auch wenn zum Beispiel im regulatorischen Bereich noch nicht alle Details geklärt sind, möchte ich mich in diesem Blog-Beitrag diesen Fragen nähern.