In einer Zeit, in der Daten als wertvolles Gut gelten, ist es entscheidend, ein Umfeld sowie geeignete Tools zum Schutz dieser Daten zu schaffen. Moderne Cyberangriffe sind zunehmend komplexer geworden und stellen sowohl für Privatpersonen als auch Unternehmen enorme Herausforderungen und Risiken dar. Selbst staatliche Stellen können Ziel solcher Angriffe werden, da die von ihnen erfassten und gespeicherten Daten von höchster Bedeutung sind – ein Datenleck kann schnell zu einem Problem der nationalen Sicherheit werden.

Die heutigen Maßnahmen zur Cybersicherheit unterliegen einem ständigen Wandel, da mit dem Fortschritt neuer Technologien auch die Anzahl der Bedrohungen stetig wächst. So berichtete Amazon von bis zu 750 Millionen Cyberangriffen pro Tag – ein deutlicher Anstieg im Vergleich zu den 100 Millionen zu Beginn des Jahres. Vor diesem Hintergrund hat sich die Herangehensweise von Unternehmen und Organisationen an das Thema Cybersicherheit stark verändert: Der Einsatz von Machine Learning (ML) nimmt immer mehr zu. ML-Lösungen bieten die Möglichkeit, schneller und effektiver aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, um sich gegen diese dynamischen Bedrohungen zu schützen.

Wie Maschinelles Lernen die Cybersicherheit von Organisationen verbessert

Maschinelles Lernen spielt eine entscheidende Rolle bei der Stärkung der Cybersicherheit. Es hilft, Bedrohungen besser zu erkennen, indem es Echtzeitanalysen durchführt, Fehlalarme reduziert und die gewonnenen Ergebnisse nutzt, um sich potenziellen Bedrohungen anzupassen. Die Modelle des maschinellen Lernens entwickeln sich rasant weiter und sind inzwischen in der Lage, große Datenmengen schneller als menschliche Akteure zu verarbeiten und Muster zu erkennen, die auf mögliche Cyberangriffe hindeuten. ML-Algorithmen sind so konzipiert, dass sie ungewöhnliches Verhalten in Systemen – darunter auch fortgeschrittene, anhaltende Bedrohungen (APTs) und Zero-Day-Angriffe – zuverlässig erkennen und dadurch Datenlecks verhindern sowie die Unternehmensdaten schützen.

Natürlich bringen diese Fortschritte auch Herausforderungen mit sich. Eine davon ist die hohe Zahl an Fehlalarmen, die oft von herkömmlichen Systemen erzeugt werden und die Sicherheitsteams stark belasten. Um dieses Problem zu bewältigen, müssen ML-Modelle intensiver trainiert und kontinuierlich mit neuen Datensätzen versorgt werden. Da Angreifer ihre Taktiken ständig ändern, gilt es derzeit als einzige Lösung, die Erkennungsgenauigkeit der Modelle zu verbessern und sie anpassungsfähiger zu machen.

Praktische Anwendungen von Machine Learning in der Cybersicherheit

Da Unternehmen und Organisationen zunehmend Machine Learning (ML) in ihre Cybersicherheitsstrategien integrieren, werfen wir nun einen Blick auf die häufigsten praktischen Anwendungen, die helfen, Datenpannen zu verhindern.

Intrusion Detection Systems (Einbruchserkennungssysteme)

ML-Algorithmen kommen häufig in Einbruchserkennungssystemen (IDS) zum Einsatz, um unbefugte Zugriffe oder verdächtige Aktivitäten im Netzwerkverkehr zu erkennen und zu identifizieren. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen können diese Systeme Verhaltensmuster besser analysieren und ihre Fähigkeit verbessern, zwischen normalem und bösartigem Verhalten zu unterscheiden.

Malware-Erkennung

Da herkömmliche Antivirenlösungen stark auf signaturbasierte Erkennung setzen, übersehen sie mitunter neue oder polymorphe Malware. Dadurch sind sie nicht immer so effektiv wie erwartet. Machine-Learning-Modelle bieten hier einen großen Vorteil, da sie Malware auf Basis von Verhaltensanalysen und anderen Merkmalen erkennen können, die über die Möglichkeiten herkömmlicher Antivirenprogramme hinausgehen.

Beispielsweise analysieren ML-gestützte Malware-Erkennungstools Systemaufrufe, Netzwerkverkehr und Dateiaktivitäten, um bislang unbekannte Bedrohungen zu identifizieren. Selbst wenn ein Antivirenprogramm die jeweilige Malware noch nie „gesehen“ hat, kann ein ML-Modell dennoch verdächtige Aktivitäten erkennen – etwa ungewöhnliche API-Aufrufe oder abnormales Verschlüsselungsverhalten – und so eine sofortige Reaktion sowie weitere Prävention ermöglichen.

Phishing-Erkennung

Phishing-Angriffe gehören zu den größten Bedrohungen im Bereich der Cybersicherheit, da sie für 22 bis 30 % der erfolgreichen Sicherheitsverletzungen verantwortlich sind. Mit dem Anstieg solcher Angriffe wird der Einsatz von ML-basierten Erkennungssystemen immer wichtiger. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen erhalten Unternehmen eine verbesserte Analyse von E-Mail-Inhalten, eine genauere URL-Verifizierung und möglicherweise die Überwachung des Verhaltens von Absendern zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten. Wir empfehlen dringend regelmäßige Schulungen im Team, um das Bewusstsein für die sorgfältige Überprüfung von E-Mails – insbesondere solcher mit Links – zu schärfen, da die meisten Phishing-Angriffe auf menschliche Schwachstellen abzielen.

Betrugserkennung

Ähnlich wie bei anderen Formen der Erkennung schädlicher Aktivitäten spielt auch die Betrugserkennung eine zentrale Rolle, insbesondere da der Umgang mit Finanzen besondere Vorsicht erfordert. Neben den üblichen Cybersicherheitsmaßnahmen werden daher ML-Algorithmen eingesetzt, um Transaktionsdaten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten.

Spam- und Bot-Erkennung

Die weitverbreitete Nutzung sozialer Medien und anderer Plattformen, auf denen man persönliche Informationen teilt oder seine E-Mail-Adresse angibt, macht Nutzer:innen anfällig für verschiedene Arten von „Angriffen“. Von Spam bis hin zu Online-Mobbing durch Bots, leere oder versteckte Accounts – Nutzer:innen sollten stets wachsam sein, welche Informationen sie öffentlich zugänglich machen, etwa beim Abonnieren einer bestimmten Webseite oder bei Online-Gesprächen mit Unbekannten. Um sich vor unerwünschten E-Mails, Nachrichten oder Bots zu schützen, setzen Organisationen auf ML-basierte (maschinelles Lernen) Modelle, die Spam-E-Mails zuverlässig erkennen und herausfiltern, Bot-Aktivitäten auf Webseiten identifizieren und so für ein sichereres Nutzererlebnis sorgen.

Vorteile, Herausforderungen und Überlegungen beim Einsatz von Machine Learning in der Cybersicherheit

Bei der Einführung neuer Lösungen oder Technologien sollte man zunächst die Vorteile, Herausforderungen und relevanten Überlegungen abwägen, bevor man sich auf den Weg mit Machine Learning (ML) begibt. Beginnen wir mit den wichtigsten Vorteilen:

Ein wesentlicher Vorteil von ML-Modellen besteht darin, dass sie große Datenmengen verarbeiten können. Das macht sie besonders geeignet für große Unternehmen mit weitverzweigten Netzwerken. Dadurch wird die Arbeitslast von menschlichen Mitarbeitenden reduziert, sodass sie sich auf dringlichere oder wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Zudem lernen ML-Modelle ständig aus neuen Daten, was zu schnelleren Reaktionen auf Cyberangriffe und deren Verhinderung führt. Entscheidend ist dabei, dass das Modell kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert wird, um im Bereich der Cybersicherheit effektiv zu bleiben. Und schließlich ermöglichen ML-Modelle die Automatisierung bestimmter Aufgaben – was wiederum dem Team Freiraum für die Bearbeitung kritischer Themen verschafft.

Und trotz all der Vorteile gibt es einige Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen, wenn Ihre Reise zur Einführung von Machine Learning (ML) erfolgreich sein soll. Zunächst einmal muss Ihre Datenqualität hoch sein und die Daten müssen gut gekennzeichnet sein – was oft schwierig ist, da die meisten dieser Daten privat sind und nicht verwendet werden dürfen.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, über genügend Rechenressourcen zu verfügen, um die ML-Modelle angemessen zu trainieren und bereitzustellen, da diese sehr ressourcenintensiv sein können. Neben den technischen Tools dürfen wir auch die Fachkräfte mit fundiertem Wissen in den Bereichen Cybersicherheit und Machine Learning nicht vergessen.

Und nicht zuletzt gibt es noch die sogenannten adversarialen Angriffe. Diese sind besonders tückisch, da sie das ML-Modell durch gezielt manipulierte Eingaben täuschen können.

Fazit

Machine Learning wird heute längst nicht mehr nur als Werkzeug betrachtet – es gilt als strategischer Vorteil im Kampf gegen Cyberbedrohungen. Die Fähigkeit, in Echtzeit zu lernen, sich anzupassen und zu reagieren, macht ML zu einem mächtigen Mittel gegen die ausgeklügelten Angriffe von heute und morgen. Mit seiner Hilfe können Unternehmen und Einzelpersonen eine robustere und widerstandsfähigere digitale Infrastruktur aufbauen, die der fortschreitenden Entwicklung von Bedrohungen standhalten kann.

Dazu müssen Organisationen in die Entwicklung fortschrittlicher ML-Modelle investieren, kontinuierlich aus neuen Daten lernen und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle wahren.

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind zwei Begriffe, die wir in den letzten Jahren fast täglich gehört haben. Von den Empfehlungen, die wir auf Streaming-Plattformen erhalten, bis hin zu den virtuellen Assistenten, mit denen wir interagieren – KI ist heute fast überall präsent. Dennoch gibt es noch viele Menschen, die den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nicht vollständig verstehen.

In diesem Artikel erklären wir daher diese Unterschiede, beleuchten die Vor- und Nachteile von KI und ML und analysieren, was die Zukunft für die Branche bereithält.

Was ist der Unterschied zwischen KI und ML?

Um den Unterschied zwischen KI und ML besser zu verstehen, betrachten wir beide Begriffe etwas genauer. Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Man kann sich KI wie einen großen Überbegriff vorstellen. Er umfasst alles, was Maschinen „intelligent“ macht, sodass sie Dinge erledigen können, die normalerweise ein Mensch übernehmen würde. Dazu gehören unter anderem Problemlösung, Sprachverstehen, Objekterkennung und sogar Entscheidungsfindung. Im Wesentlichen imitieren KI-gestützte Systeme die kognitiven Funktionen des Menschen und nutzen diese Muster, um auf Anfragen eines Menschen oder Systems zu reagieren und Ergebnisse zu liefern.

Maschinelles Lernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, der es Algorithmen ermöglicht, aus Daten zu lernen und auf dieser Grundlage Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Anstatt für eine bestimmte Aufgabe programmiert zu werden, erkennen ML-Modelle Muster in großen Datenmengen und leiten daraus fundierte Entscheidungen ab. Dank des maschinellen Lernens konnten in der KI-Forschung viele Fortschritte erzielt werden.

Was sind die Vorteile und Herausforderungen bei der Einführung von KI und ML?

Wenn Unternehmen neue technologische Lösungen oder Richtlinien einführen, analysieren sie stets die Vor- und Nachteile dieser Entscheidungen.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Unternehmensabläufe ist eine hervorragende Möglichkeit, zahlreiche Prozesse zu automatisieren, die Arbeitslast des Teams zu reduzieren und den Fokus auf wichtigere Aufgaben zu lenken. Schauen wir uns diese Vorteile im Detail an.

Zunächst können KI und Maschinelles Lernen (ML) sich wiederholende Aufgaben effizient automatisieren, sodass sich Mitarbeitende besser auf zentrale Tätigkeiten konzentrieren können. Ein Beispiel: Das Unternehmen setzt Chatbots im Kundenservice ein. Diese Bots bearbeiten routinemäßige Anfragen, während sich menschliche Mitarbeitende um komplexere Anliegen kümmern.

Ein weiterer Vorteil von KI liegt in der Datenanalyse und der Generierung wertvoller Erkenntnisse aus großen Datenmengen. ML-Modelle werden mit riesigen Datenmengen trainiert, um Muster zu erkennen und schnelle Ergebnisse zu liefern. KI kann dabei auch Details erfassen, die menschlichen Mitarbeitenden entgehen würden, oder schneller Vorhersagen treffen – basierend auf den eingegebenen Daten.

Die Einführung von KI verbessert zudem den Entscheidungsfindungsprozess und beschleunigt ihn. In vielen Bereichen – etwa im Gesundheitswesen – werden KI-Algorithmen bereits eingesetzt, um Krankheiten durch die Analyse medizinischer Bilder oder Krankengeschichten zu diagnostizieren. Gleichzeitig hilft KI dabei, menschliche Fehler zu vermeiden, die aus Unachtsamkeit oder Ermüdung entstehen können.

Ein weiterer Pluspunkt: KI-Systeme sind im Gegensatz zum Menschen rund um die Uhr einsatzbereit – unabhängig vom Standort des Kunden oder Patienten. Das ist besonders in Branchen wie der Produktion oder im Kundenservice von Vorteil. KI-gestützte Engines oder Bots können mit Kund*innen kommunizieren, deren Fragen beantworten oder sie bei Bedarf an menschliche Mitarbeitende weiterleiten.

Wenn es um die Herausforderungen bei der Einführung von KI geht, gibt es einige besonders häufige. Dazu zählen hohe Kosten, mangelnde Kreativität, Probleme mit dem Datenschutz, Voreingenommenheit und mehr.

Da die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen teuer sein kann, stellt dies insbesondere für kleine Unternehmen ein Hindernis dar. Ein weiterer Nachteil ist die hohe Nachfrage nach qualifizierten Ingenieuren, die beim Aufbau solcher Technologien unterstützen können. Ein möglicher Ausweg besteht darin, bestehende Lösungen zu nutzen und sie an die individuellen Geschäftsbedürfnisse anzupassen. Glücklicherweise gibt es heutzutage eine Vielzahl an Tools und Plattformen, die auf unterschiedliche Märkte und Branchen ausgerichtet sind.

Eine weitere Herausforderung liegt in der begrenzten Kreativität von KI-Systemen. Diese arbeiten mit vordefinierten Algorithmen und verstehen menschliche Emotionen nicht vollständig. Zwar sind sie darauf trainiert, Emotionen zu erkennen und zu benennen, doch dabei bleibt es auch. Diese Einschränkung macht sie ungeeignet für Aufgaben, die Empathie oder ein Denken über die gegebenen Daten hinaus erfordern.

Ein zusätzliches Problem ergibt sich aus der Art und Weise, wie Daten gesammelt und verarbeitet werden, wenn KI darauf zugreift. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken stellen ein ernstzunehmendes Thema dar. Unternehmen, die solche Modelle entwickeln, müssen daher sehr sorgfältig vorgehen, um gesetzliche Vorschriften einzuhalten. Für ein effektives Funktionieren von Machine-Learning-Modellen sind umfangreiche und präzise Datensätze erforderlich. Die Beschaffung solcher Daten kann sich als schwierig erweisen.

Nicht zuletzt ist auch die Frage der Ethik und Voreingenommenheit von großer Bedeutung. Das liegt vor allem daran, dass KI-Modelle potenziell falsche oder ungerechte Ergebnisse liefern können. Enthalten die Trainingsdaten bereits Verzerrungen, übernimmt das System diese oft unbewusst und führt sie weiter.

Was die Zukunft für KI und ML bereithält

Aktuelle technologische Entwicklungen konzentrieren sich darauf, KI-basierte Systeme nahezu überall einzuführen. Die Nachfrage nach Automatisierung und der Freisetzung menschlicher Arbeitskraft für kreativere oder dringendere Aufgaben ist so hoch wie nie zuvor. Zu den derzeit am meisten diskutierten Themen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) zählt der zunehmende Einsatz von generativer KI. Modelle wie ChatGPT und DALL·E werden immer kreativer und effizienter, da sie inzwischen in der Lage sind, Texte, Bilder, Audio und Video miteinander zu verarbeiten. Schon heute lassen sich Bilder oder Videos allein durch die Beschreibung dessen, was man sehen möchte, generieren.

Auch der IT-Sektor befindet sich im Wandel: Tools wie GitHub Copilot und andere KI-gestützte Assistenten werden zunehmend eingesetzt. KI automatisiert Prozesse wie Debugging, Testing und sogar das Schreiben komplexer Programme. So kann sie beispielsweise in Echtzeit Verbesserungsvorschläge machen, wie Entwickler ihren Code optimieren können – das spart viel Zeit bei der manuellen Überprüfung. Darüber hinaus ermöglichen KI-Werkzeuge auch Nicht-Ingenieuren, mithilfe von Low-Code- oder No-Code-Plattformen Modelle zu erstellen – ganz ohne tiefgehende Programmierkenntnisse.

Ein weiterer Trend ist der Einsatz von KI und ML zur Verbesserung der Cybersicherheit. KI-Lösungen entwickeln sich in der Bedrohungserkennung weiter, verhindern Betrug und reagieren schneller auf Cyberangriffe.

Auch der Einsatz synthetischer Daten zum Training von ML-Modellen nimmt zu. Der Zugriff auf echte Daten – etwa aus dem Finanz- oder Gesundheitsbereich – ist aufgrund zahlreicher Vorschriften oft schwierig. Eine praktikable Lösung besteht darin, mithilfe von KI synthetische Daten zu generieren, die auf realen Datensätzen basieren. So erhalten Nutzer realitätsnahe Trainingsdaten, ohne dabei Datenschutzbestimmungen zu verletzen.

Fazit

Das Verständnis des Unterschieds zwischen KI (Künstlicher Intelligenz) und ML (Maschinellem Lernen) hilft uns, besser zu erkennen, wie Technologie unser Leben verändert. Von Sprachassistenten über personalisiertes Online-Shopping bis hin zu medizinischen und finanziellen Beratern – ML ist der Motor, der KI stetig verbessert und den Nutzern ein immer besseres Erlebnis bietet.

Natürlich sollte die Einführung von KI – trotz all ihrer Vorteile – mit Bedacht und Sorgfalt erfolgen. Bevor man sich auf diese Reise begibt, lohnt es sich, mehr über mögliche Risiken, Einschränkungen, Herausforderungen und ethische Fragestellungen zu erfahren. Erst wenn man sich der Chancen und Risiken im Zusammenhang mit der Integration von KI in Geschäftsprozesse bewusst ist, kann man deren volles Potenzial ausschöpfen.

Also, wenn dir das nächste Mal ein Film perfekt empfohlen wird oder ein Sprachassistent deine Frage genau versteht, weißt du: Das ist ML in Aktion – und es macht KI noch intelligenter!

Die Entwicklung von Deep-Learning-Frameworks hat unsere Herangehensweise an die Erstellung und Umsetzung von KI-Lösungen grundlegend verändert. Diese Frameworks bilden heute das Fundament moderner KI-Entwicklung – sowohl in Forschungseinrichtungen als auch in produktiven Umgebungen. Jahrelange Arbeit an ihrer Weiterentwicklung hat leistungsstarke Tools hervorgebracht, die Benutzerfreundlichkeit und Performance geschickt miteinander vereinen.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den führenden Deep-Learning-Frameworks TensorFlow und PyTorch, ihren Vorteilen sowie den zentralen Fortschritten, die die Entwicklung der Deep-Learning-Technologie maßgeblich prägen.

Das Toolset für Deep Learning hat sich erheblich weiterentwickelt. Was einst als spezialisierte Forschungswerkzeuge begann, ist mittlerweile zu stabilen Plattformen herangereift, die KI-Anwendungen auf Unternehmensebene antreiben. Diese Entwicklung stellt Unternehmen heute vor ein komplexes Feld an Möglichkeiten und Herausforderungen. Zwei entscheidende Aspekte dabei sind der Wandel hin zu benutzerfreundlicheren APIs und die verstärkte Ausrichtung auf Produktionsreife.

Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf TensorFlow und PyTorch und ihre zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung des Deep Learning.

TensorFlow: Technik für Skalierung und Produktion

TensorFlow, eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, wurde ursprünglich vom Google Brain-Team entwickelt. Sie bietet eine umfangreiche Sammlung an Tools, Bibliotheken und Ressourcen, mit denen Forscher und Entwickler Anwendungen für maschinelles Lernen erstellen und bereitstellen können. Der Fokus liegt dabei auf einsatzbereiten Produktionsumgebungen und groß angelegten Anwendungen.

Die Weiterentwicklung von TensorFlow, insbesondere der Übergang von Version 1.x zu 2.x, stellt einen bedeutenden architektonischen Wandel dar. Die Integration von Keras als primäre API und die standardmäßige Einführung der eager execution haben die Entwicklererfahrung deutlich verbessert und TensorFlow zugänglicher gemacht.

Ein wesentlicher Vorteil von TensorFlow liegt in seiner Fähigkeit, Rechen-Graphen für den Produktionseinsatz zu optimieren. Das Framework nutzt fortschrittliche Optimierungstechniken wie die Verschmelzung von Operationen (operation fusion) und die Optimierung der Speicheranordnung, um die Leistung von Modellen deutlich zu steigern. So kann TensorFlow beispielsweise batch normalization-Schichten automatisch mit vorausgehenden Faltungsschichten kombinieren, was zu einer besseren Inferenzleistung führt.

Diese Optimierungsfähigkeiten, insbesondere in Kombination mit Tools wie TensorFlow Extended (TFX), machen TensorFlow zur idealen Wahl für großflächige Implementierungen. Google nutzt diese Funktionen umfassend innerhalb seines Produktportfolios – von der Bilderkennung in Google Fotos bis hin zur neuronalen maschinellen Übersetzung in Google Translate. Auch Netflix setzt TensorFlow in seiner Empfehlungsmaschine ein.

PyTorch: Forschung vorantreiben und Produktion erobern

PyTorch, ein weiteres führendes Framework für Deep Learning, wurde ursprünglich durch seine intuitive Entwicklungsumgebung und sein stark Python-orientiertes Design populär. Sein Ansatz mit dynamischen Rechen­graphen – also das sogenannte define-by-run-Prinzip – bietet große Flexibilität bei der Modellentwicklung und beim Debugging. Das passt perfekt zu den typischen Workflows in der Datenwissenschaft. Durch die nahtlose Integration mit den Debugging-Tools von Python wird der Entwicklungszyklus erheblich beschleunigt.

Während früher vor allem die Stärke von PyTorch in der Forschung hervorgehoben wurde, wächst heute auch die Nutzung in der Produktion rasant. Unternehmen wie Facebook setzen PyTorch ein, und das Ökosystem für produktive Anwendungen entwickelt sich kontinuierlich weiter. PyTorch gilt als eines der benutzerfreundlichsten und flexibelsten Frameworks – was selbstverständlich Nutzer aus ganz unterschiedlichen Bereichen anzieht.

Neue Frameworks, spezialisierte Lösungen und Zukunftstrends

Mit dem kontinuierlichen technologischen Fortschritt wächst auch das Deep-Learning-Ökosystem weiter. So bietet etwa JAX, entwickelt von Google Research, einen funktionalen Ansatz für maschinelles Lernen. Seine automatische Differenzierung und schnelle Kompilierung ermöglichen Hochleistungsrechnen. MXNet hingegen verfolgt mit seinem hybriden Programmiermodell einen anderen Ansatz und legt den Fokus auf verteiltes Training und Deployment.

Blickt man in die Zukunft des Deep Learnings, zeichnen sich einige spannende Trends ab. Ein besonders wichtiger Trend ist der zunehmende Fokus auf Hardware-Beschleunigung. Frameworks arbeiten verstärkt an der Integration spezieller Hardware, um GPUs, TPUs und FPGAs besser zu unterstützen. Bibliotheken wie CUDA und cuDNN werden dabei immer wichtiger, um das volle Potenzial moderner Grafikprozessoren auszuschöpfen.

Der nächste Trend ist die Annäherung verschiedener technischer Funktionen von Wettbewerbern. Dies führt zu höheren Standards beim Debugging, einer strukturierteren und klareren Dokumentation sowie einer besseren Organisation von API-Mustern.

Das Open Neural Network Exchange (ONNX) entwickelt sich ebenfalls zu einem wichtigen Standard für die Interoperabilität. Dies ist ein großer Schritt hin zu mehr Zusammenarbeit, da es ermöglicht, Modelle, die in einem Framework trainiert wurden, in einem anderen einzusetzen.

Im Bereich DevOps gewinnen Machine Learning Operations (MLOps) zunehmend an Bedeutung und Popularität. Es wird erwartet, dass sie das Versionieren von Modellen, das Monitoring sowie CI/CD-Prozesse für ML-Modelle grundlegend verändern.

Nicht zuletzt liegt ein klarer Fokus auf der Beseitigung von Verzerrungen (Bias) und der Förderung von Fairness in ML-Modellen. Das Thema Bias und Fairness in Machine-Learning-Modellen gewinnt an Bedeutung, und immer mehr Frameworks integrieren Werkzeuge, die bei der Bewältigung dieser Herausforderung helfen.

Fazit

Die Frameworks und Tools für Deep Learning haben eine vielversprechende Zukunft, da ihre Entwickler großen Wert auf Zugänglichkeit, Fortschrittlichkeit und faire Ergebnisse legen. Bei der Auswahl des geeigneten Frameworks ist eine sorgfältige Analyse der geschäftlichen Anforderungen und Ziele entscheidend.

Arbeiten Sie mit Experten zusammen, die Sie bei allen Details und Funktionen kompetent beraten können – so treffen Sie eine fundierte Entscheidung, die Ihrem Unternehmen echten Mehrwert bringt.

Die Art und Weise, wie wir KI-Lösungen entwickeln und umsetzen, hat sich durch die Fortschritte im Bereich der Deep-Learning-Frameworks stark gewandelt. Diese Frameworks bilden die Grundlage moderner KI-Entwicklung – sowohl in Forschungslaboren als auch in produktiven Anwendungen.

Jahrelange Entwicklung und Optimierung haben leistungsstarke Tools hervorgebracht, die Benutzerfreundlichkeit und Performance in Einklang bringen. In diesem Artikel wurden die führenden Frameworks, ihre Vorteile und die wichtigsten Innovationen beleuchtet, die die Zukunft der Deep-Learning-Technologie prägen.

Moderne Technologien sind heute fester Bestandteil der täglichen Abläufe in Unternehmen. Um eine langfristige und erfolgreiche Beziehung zum Kunden aufzubauen, ist es unerlässlich, ein einzigartiges und zufriedenstellendes Erlebnis zu bieten. Automatisierung gilt dabei als Schlüssel zu dieser Beziehung.

Das Softwareentwicklungsteam von Agiliway wurde in den Entwicklungsprozess eingebunden, um die Beziehung zwischen Dienstleister und Kunde nach Festlegung der Kooperationsbedingungen zu verfolgen. Das System besteht aus Produktlebenszyklen, in denen die Anbieter je nach Art der Zusammenarbeit die erforderlichen Komponenten separat verwalten. Das Hauptziel besteht darin, den Kooperationsprozess durch integrierte Buchhaltungssysteme, Messenger, Berichtsfunktionen und weitere Optionen zu vereinfachen.

Eine der neuesten Erweiterungen der Plattform ist eine KI-gesteuerte Engine – AWS Bedrock –, die die Automatisierung zahlreicher Datenverarbeitungs- und Analyseprozesse, die Erstellung von Berichten, die Automatisierung von E-Mails und vieles mehr ermöglicht. In diesem Artikel analysieren wir unsere Erfahrungen mit AWS Bedrock und die Vorteile bei der Implementierung einer KI-basierten Engine in die Lösung unseres Kunden.

Zentrale Projektaufgaben und Herausforderungen

Die Analyse eines großen Datenumfangs kann eine anspruchsvolle Aufgabe sein, doch es ist nahezu unmöglich, eine Analyselösung zu erstellen, die jede Frage eines Unternehmensinhabers oder Managers beantworten kann. Um bestehende Lösungen zu verbessern, setzten unsere Ingenieure AWS Bedrock als KI-Engine ein, um die Systemleistung zu steigern und den Nutzern zu ermöglichen, schnelle Antworten auf alle Fragen zu den innerhalb der Plattform gespeicherten Daten zu erhalten. Die Implementierung von AWS Bedrock hat die Lösung unseres Kunden grundlegend verändert und bedeutenden Mehrwert für dessen Unternehmen geschaffen.

Der Prozess der Datenberichterstattung umfasst das Sammeln und Analysieren aller Kundendaten unseres Auftraggebers. Durch die Erstellung regelmäßiger Berichte, wie etwa Wochenberichte, können Geschäftsinhaber die Entwicklung nachvollziehen, den Grad der Kundenzufriedenheit beurteilen und jene identifizieren, die zusätzliche Aufmerksamkeit benötigen. Auf Basis der gewonnenen Daten lassen sich die Aufgaben für die kommende Woche planen sowie notwendige Maßnahmen zur Verbesserung des Services und zur Erfüllung der Kundenbedürfnisse entwickeln und umsetzen.

Lösungen

Unter den vorgeschlagenen Lösungen hat das Agiliway-Team die folgende Funktionalität implementiert, um die Leistung der Plattform zu verbessern und interne Prozesse zu automatisieren:

• Ein Produkt-Feedback-Verteiler ermöglicht es, Meinungen von Kunden zu den Produkten einzuholen. Die Bewertung erfolgt auf einer Skala von 0 bis 10, wobei 0 bedeutet, dass das Produkt die Bedürfnisse nicht erfüllt, und 10 für vollständige Kundenzufriedenheit steht. Anschließend erstellt das System automatisch eine Umfrage, die im Kommentarbereich veröffentlicht wird. Mithilfe von KI analysieren wir diese Umfragen später, um mehr über die Vorlieben und Erwartungen der Kunden sowie über die meistgenutzten Dienstleistungen zu erfahren. Früher musste das Team des Kunden jeden Kommentar manuell lesen, Notizen machen und die Gründe für Zufriedenheit oder Unzufriedenheit auswerten.
• Die Analyse der Kundenpräferenzen und -bedürfnisse ermöglicht es den Account Managern, detaillierte Informationen über jeden einzelnen Kunden zu erhalten und deren Wünsche besser zu verstehen. AWS Bedrock unterstützt dabei, durchschnittliche Statistiken zu prüfen, um herauszufinden, mit welchen Aspekten eines Produkts oder einer Dienstleistung die Kunden zufrieden sind. Da das Unternehmen verschiedene Produkte anbietet (z. B. Internetabonnements für 50, 100 oder 200 US-Dollar), hilft das System dabei zu verstehen, welche Angebote besonders gefragt sind und welche weniger. Die KI sammelt alle Informationen und stellt sie in einer übersichtlichen Excel-Tabelle dar, was die weitere Datenanalyse deutlich vereinfacht.
• Die Kommunikationsanalyse ermöglicht die Ansicht einer Kundenliste mit zugehörigen Metriken sowie die Verwendung benutzerdefinierter Felder und Kennzahlen für jedes Geschäftsmodell. AWS Bedrock befähigt das System, Daten wie Standort, Verkaufszeitpunkt und Kundenkontakte zu erfassen, was eine tiefgreifende Datenanalyse erlaubt. Metriken zum letzten Kontakt und zur Interaktion helfen dabei, die Kundenbindung aufrechtzuerhalten. Das Überwachungssystem ermöglicht es zudem, die Produktivität des Teams und die Kommunikationshistorie mit den Kunden nachzuvollziehen. Diese Flexibilität und Informationsvielfalt machen das System zu einem wertvollen Werkzeug für jedes Unternehmen.
• Die E-Mail-Automatisierung ermöglicht es Kunden, Kontaktgruppen auszuwählen und ihnen E-Mails zu senden. Dies ist ein nützliches Werkzeug, um Kunden über neue Funktionen, Features oder Tools zu informieren. Zum Beispiel können wir beim Release einer neuen Funktion gezielt Feedback von einer bestimmten Nutzergruppe einholen. Dieses Feedback hilft uns zu verstehen, ob die Kunden mit der neuen Funktion zufrieden sind oder ob Verbesserungen und Investitionen notwendig sind. Nutzer können eine Demo-Präsentation der neuen Funktion bei einem Manager anfordern, Schulungsmaterialien erhalten oder ihre Eindrücke teilen.

AWS Bedrock hat sich bisher als eines der besten Tools für Datenanalyse erwiesen. Die schnelle Reaktionszeit auf kundenbezogene Fragen erleichtert den Entscheidungsprozess der Nutzer und unterstützt somit das Wachstum ihres Unternehmens.

Seit der Einführung der KI-gesteuerten Engine wurde der Prozess der Feedback-Erfassung automatisiert. Dadurch entfällt die manuelle Bearbeitung jedes einzelnen Feedbacks: Nutzer können einfach eine Anfrage an die KI senden, um zu erfahren, ob ein Kunde mit dem Produkt zufrieden ist oder nicht.

Aktuelle Daten zeigen, dass nach der Implementierung von AWS Bedrock die Anzahl der Kunden um 20 % gestiegen ist – ein weiterer Beleg dafür, dass die Beliebtheit von KI und das Vertrauen in diese Technologie stetig zunehmen.

Das Projekt befindet sich weiterhin in der Entwicklung, daher sind zahlreiche neue Upgrades und Änderungen in naher Zukunft zu erwarten.

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz zählt heute zu den meistdiskutierten Technologietrends. Angesichts der Vielzahl an KI-basierten Tools ist es entscheidend, die Lösung auszuwählen, die dem Unternehmen den größten Nutzen bringt. Bevor KI in ein Projekt integriert wird, sollte eine sorgfältige Analyse der geschäftlichen Anforderungen erfolgen, um die am besten geeignete Lösung zu identifizieren.

Im letzten Artikel unserer Serie über die Entwicklung der Softwarearchitektur befassen wir uns mit den neuen Herausforderungen für DevOps und werfen einen Blick in die Zukunft der IT-Branche – insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Verbreitung neuester Technologien wie Künstliche Intelligenz, Quantencomputing, Edge Computing und mehr.

Herausforderungen für DevOps

1. Wachsende Systemkomplexität

Mit dem Wachstum von Unternehmen und der Einführung von Microservice-Architekturen steigt auch die Komplexität der Systeme. Die Verwaltung der Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Diensten sowie die gleichzeitige Gewährleistung von Skalierbarkeit, Transparenz und Kontrolle werden zunehmend schwieriger. Daher empfehlen wir den Einsatz fortschrittlicher Monitoring-Praktiken in Kombination mit Service-Mesh-Technologien. So lassen sich Automatisierungen bei der Bereitstellung und Skalierung optimal nutzen.

II Sicherheit im DevOps

Mit dem Anstieg von Cyberbedrohungen und der zunehmenden Vernetzung von Systemen ist Sicherheit ein zentrales Anliegen für DevOps-Teams. Die Hauptprobleme drehen sich um den Schutz von CI/CD-Pipelines, die Verwaltung von Zugriffskontrollen und die Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Die derzeit effektivste Strategie besteht darin, Sicherheit direkt in die DevOps-Pipeline zu integrieren (DevSecOps). Dies lässt sich durch den Einsatz von Sicherheitsscantechnologien und die Förderung eines Sicherheitsbewusstseins innerhalb des Teams erreichen.

III Effektives Datenmanagement

Die Verbreitung datengesteuerter Anwendungen und Technologien wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen hat den Fokus auf korrektes Datenmanagement, Datenqualität sowie Datenschutz und Compliance gelenkt. Daher ist die Umsetzung datenorientierter DevOps-Praktiken zu einem wichtigen Bestandteil der Datenstrategie vieler Unternehmen geworden. Nach unserer Erfahrung ist der Einsatz von Automatisierung zur Datenbereitstellung und zum Testen mit verschiedenen Tools sowie die enge Zusammenarbeit zwischen Data-Engineering- und DevOps-Teams ein erfolgreicher Ansatz, um sich im aktuellen Markt zu behaupten.

IV Cloud-native Technologien

Neue Herausforderungen entstehen, wenn Unternehmen cloud-native Technologien wie Container, serverloses Computing und Kubernetes einführen. Dazu gehören das Management der Container-Orchestrierung, die Optimierung der Ressourcennutzung sowie die Umsetzung von Strategien für Resilienz und Fehlertoleranz.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, reicht es nicht aus, lediglich cloud-native Architekturen zu übernehmen und die Managed Services der Cloud-Anbieter zu nutzen. Der Fokus muss auch auf Sicherheit liegen – durch die Anwendung bewährter Verfahren zur Container-Sicherheit und zum Container-Management.

Wie sieht die Zukunft der Softwarearchitektur aus?

Angesichts all dessen lässt sich mit Sicherheit sagen: Uns steht eine vielversprechende Zukunft bevor – mit weiteren technologischen Fortschritten am Horizont. Im Folgenden stellen wir Technologien vor, die unsere Zukunft prägen werden, und teilen unsere Erfahrungen bei der Umsetzung von Lösungen, die unseren Kunden geholfen haben, die Leistung ihrer Systeme zu verbessern und sich auf dem Markt abzuheben.

Integration von KI und maschinellem Lernen

DevOps-Teams werden voraussichtlich zunehmend KI- und ML-Tools in ihre Arbeitsabläufe integrieren, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und Softwareentwicklungs- sowie Bereitstellungspipelines zu optimieren.

Durch die Kombination neuester Fortschritte im Bereich der KI ermöglicht die NLU-Technologie (Natural Language Understanding) Maschinen, natürliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Sie ist eine Schlüsseltechnologie hinter konversationellen IVR-Lösungen und KI-gestützten virtuellen Assistenten, die weitreichende Auswirkungen auf den Kundenservice haben. Solange der virtuelle Assistent die Absicht des Sprechers versteht, eine Vielzahl von Antworten erkennt und den Kontext des Gesprächs einordnen kann, ist er in der Lage, eine Interaktion mit einem menschlichen Agenten zu übernehmen.

Da unser Team bereits mehrfach erfolgreich DevOps-Praktiken implementiert hat, wurden wir bei einem unserer Projekte gebeten, ein bestehendes System zu modernisieren. Nach einer ausführlichen Systemanalyse und der Besprechung aller Kundenanforderungen sowie der Empfehlungen unserer Ingenieure startete der Prozess.

Wir haben uns auf mehrere zentrale Schritte konzentriert, um die Plattform aufzurüsten und sie effizienter sowie produktiver zu gestalten:

• Schritt 1: System-Containerisierung/Dockerisierung – Dies diente der besseren Skalierbarkeit und optimierten Migrationsprozessen.
• Schritt 2: Übergang in die Cloud – Alle Server befanden sich ursprünglich in den Büroräumen unseres Kunden, was den Betrieb erschwerte. Daher wurde beschlossen, Cloud-Dienste wie AWS und Azure zu nutzen, um die Leistungsfähigkeit der Plattform zu steigern.
• Schritt 3: Einsatz von Terraform-Infrastruktur – Da Terraform es ermöglicht, Infrastruktur per Code zu erstellen, zu verändern und zu erweitern, erwies sich dieses Tool als ideale Lösung, um als Vermittler zwischen externen und internen Ressourcen zu fungieren. Mit Terraform lassen sich komplette Rechenzentren über Konfigurationsdateien steuern – ein äußerst effektives Werkzeug.
• Schritt 4: Automatisierung von Prozessen – Durch die Integration aller Komponenten konnten sämtliche Prozesse automatisiert werden. Das sparte nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern schuf auch eine effizientere und produktivere Umgebung. Das gesamte System wurde so aufgerüstet, dass nur noch ein Minimum an manuellen Eingriffen erforderlich ist.

Dies ist ein gutes Beispiel dafür, wie DevOps in eine KI-basierte Lösung integriert werden kann und das gesamte System deutlich verbessert.

Umstieg auf GitOps

GitOps, ein Paradigma, das Git-Repositories als zentrale Quelle für Infrastruktur- und Bereitstellungsautomatisierung nutzt, dürfte weiter an Bedeutung gewinnen. Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit, Versionskontrolle und Nachverfolgbarkeit in DevOps-Prozessen.

Containerisierung

Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes bleiben weiterhin zentrale Bestandteile von DevOps-Praktiken. Immer mehr Unternehmen setzen auf diese Technologien, um eine höhere Skalierbarkeit, Portabilität und Effizienz bei der Bereitstellung und Verwaltung ihrer Anwendungen zu erreichen.

Integration von DevSecOps

Da Sicherheit zunehmend ein wesentlicher Bestandteil von DevOps wird, rückt auch der Aufstieg von DevSecOps stärker in den Fokus. Dabei werden Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken von Anfang an in den gesamten Softwareentwicklungszyklus integriert, sodass sicherheitsrelevante Aspekte bereits in den frühen Phasen der Projektumsetzung berücksichtigt werden.

Fokus auf Monitoring

Mit der zunehmenden Komplexität moderner Softwaresysteme werden Beobachtbarkeit und Monitoring-Tools zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Arbeit von DevOps-Teams. So erhalten sie Einblicke in die Anwendungsleistung, erkennen Probleme und können Fehler in Echtzeit beheben.

Hybride und Multi-Cloud-Umgebungen

Mit der zunehmenden Einführung hybrider und Multi-Cloud-Strategien müssen DevOps-Teams ihre Methoden anpassen, um Infrastruktur und Anwendungen über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg effektiv zu verwalten – und dabei Konsistenz und Sicherheit zu gewährleisten.

Weiterentwicklung von Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

CI/CD-Pipelines entwickeln sich stetig weiter. Neue Ansätze wie Progressive Delivery und Feature Flags ermöglichen kontrolliertere und effizientere Software-Updates bei minimalem Risiko.

Ereignisgesteuerte und reaktive Architekturen

Reaktives Programmieren und ereignisgesteuerte Architekturen – etwa mit Apache Kafka – gewinnen zunehmend an Bedeutung, wenn es um den Aufbau skalierbarer und besonders reaktionsschneller Systeme geht. Diese Konzepte eignen sich hervorragend für die Echtzeit-Datenverarbeitung und sorgen für hohe Reaktionsfähigkeit in modernen Anwendungen.

Low-Code- und No-Code-Entwicklung

Low-Code- und No-Code-Plattformen ermöglichen es auch Nicht-Entwicklern, Softwarelösungen zu erstellen. Architekt:innen müssen diese Plattformen in ihre Gesamtarchitektur integrieren, um sicherzustellen, dass die Lösungen skalierbar und wartungsfreundlich bleiben.

Quantencomputing

Beim Quantencomputing werden die Prinzipien der Quantenmechanik genutzt, um komplexe Berechnungen mit Geschwindigkeiten durchzuführen, die herkömmlichen Computern nicht möglich sind. Der Einsatz von Quantencomputing im DevOps-Bereich kann die Softwareentwicklung, -bereitstellung und das Infrastrukturmanagement grundlegend verändern, indem rechenintensive Prozesse wie Kryptografie, Optimierungsprobleme und großflächige Datenverarbeitung vereinfacht werden.

Edge Computing

Edge Computing vereinfacht Rechenvorgänge und Datenspeicherung, indem Daten näher an ihrer Quelle verarbeitet werden – anstatt sich ausschließlich auf zentrale Cloud-Server zu verlassen. Der Einsatz von Edge Computing im DevOps-Umfeld ermöglicht schnellere Reaktionszeiten, geringere Latenzen und eine höhere Zuverlässigkeit für verteilte Anwendungen. So können Dienste zeitnah an Edge-Geräte wie IoT-Sensoren, mobile Endgeräte oder abgelegene Standorte ausgeliefert werden.

Fokus auf kulturellen Wandel

Technologien und Tools sind wichtig, doch die kulturellen Komponenten von DevOps – etwa Teamarbeit, Kommunikation und ein kontinuierlicher Verbesserungswille – bleiben entscheidend. Unternehmen werden weiterhin in den Aufbau einer DevOps-Kultur investieren, um Kreativität und Anpassungsfähigkeit zu fördern.

Insgesamt wird sich DevOps auch im Jahr 2024 weiterentwickeln, um den Anforderungen moderner Softwareentwicklung und -bereitstellung gerecht zu werden – mit mehr Automatisierung, der Integration fortschrittlicher Technologien sowie einem stärkeren Fokus auf Sicherheit und Beobachtbarkeit.

Fazit

Von Monolithen bis hin zur serverlosen Architektur zeigt sich, dass unterschiedliche Projekte unterschiedliche Architekturen erfordern. Dennoch ist der Trend zur Einführung von DevOps aktuell sehr stark. Angesichts der zahlreichen Vorteile, die DevOps mit sich bringt, lässt sich der Einfluss dieser Methodik nicht ignorieren – nicht nur auf die Struktur der Lösungen, sondern auch auf die Sicherheit der Daten sowie deren Flexibilität und Skalierbarkeit.

In den kommenden Jahren wird der Einsatz von KI, maschinellem Lernen, Quantencomputing und Edge Computing weiter zunehmen. Diese Technologien eröffnen neue Horizonte für die Softwarearchitektur, und es bleibt abzuwarten, welche Veränderungen sie in der Branche mit sich bringen.

Moderne Lösungen für das Management von Unternehmensprozessen zielen darauf ab, Unternehmen den größtmöglichen Nutzen zu bieten. Doch eine Lösung zu finden, die wirklich alle Anforderungen abdeckt, ist nahezu unmöglich. Weltweit suchen Unternehmen nach einfachen und funktionalen Systemen, die sämtliche Bedürfnisse ihrer Geschäftsabläufe abdecken. Deshalb ist es in manchen Fällen besser und unkomplizierter, eine Lösung zu entwickeln, die exakt auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten ist.

Unser Kunde – einer der größten Anbieter von Solarpanels und Sicherheitssystemen für Smart Homes – suchte nach einer Lösung, die interne Prozesse vereinfachen, alle unternehmensrelevanten Daten zu Mitarbeitenden, Zahlungen, Prüfungen usw. speichern und Rollen wie Manager oder Recruiter zuweisen kann.

In diesem Artikel zeigen wir, wie das Team von Agiliway die Web- und iOS-Version des Systems optimierte, um die internen Prozesse des Unternehmens einfacher, reibungsloser und effizienter zu gestalten.

Was waren die Herausforderungen für das Team?

Zu den Hauptaufgaben, die der Kunde dem Entwicklungsteam stellte, gehörten die Verbesserung der Betriebskapazität des Systems und die Implementierung der vom Kunden benötigten Funktionen. Einer der ersten Schritte im Entwicklungsprozess war die Einrichtung einer Testumgebung, da im bestehenden System des Kunden keine vorhanden war. Dieser Schritt war entscheidend, da neue Funktionen vor ihrer Einführung in die Produktionsumgebung getestet werden müssen. 

Weitere Anforderungen umfassten die Steigerung der Systemleistung, die Überarbeitung des Codes, die Einführung eines CI/CD-Prozesses sowie die Migration vom alten System auf eine neue Plattform, die als zentrale Lösung für Partner dient.

Die Implementierten Lösungen

Nach der Migration auf das von dem Agiliway-Entwicklungsteam erstellte System profitiert unser Kunde von den folgenden Vorteilen:

Zentrale Plattform für alle Partner

Die aktualisierte Lösung dient als einheitliche Plattform für alle Partner des Kunden, um sämtliche Aktivitäten abzuwickeln – von der Rechnungserstellung bis zur Vertragsunterzeichnung. Diese Zentralisierung vereinfacht die Arbeitsabläufe und macht die Nutzung mehrerer Systeme überflüssig.
Partner können nun über ihre Mobilgeräte oder Tablets auf die Plattform zugreifen und ihre Aufgaben ortsunabhängig und effizient verwalten.

Automatische Datenverwaltung

Der Kunde gibt die erforderlichen Daten in die Plattform ein, welche anschließend verarbeitet und an den Server übermittelt werden. Das System kommuniziert automatisch mit dem Salesforce-ERP-System des Kunden, wodurch sichergestellt ist, dass alle Projektdaten synchronisiert und aktuell sind. Die Sichtbarkeit der Daten wird rollenbasiert gesteuert, sodass jeder Nutzer nur auf die Informationen zugreifen kann, die für seine Aufgaben relevant sind.

Überwachung und Problemmanagement

Das System verfolgt und überwacht alle partnerbezogenen Probleme, beispielsweise Zahlungsrückstände. Dadurch kann der Kunde schnell reagieren und einen reibungslosen Betrieb im Partnernetzwerk sicherstellen.

Dokumentenunterzeichnung und Zusammenarbeit aus der Ferne

Ein zentrales Feature der Lösung ist die Möglichkeit, Dokumente aus der Ferne zu unterzeichnen. Der Bildschirm des Kunden wird gespiegelt, sodass der Partner den Vorgang in Echtzeit verfolgen kann. Sobald der Kunde das Dokument speichert, werden die Änderungen automatisch auf dem Bildschirm des Partners angezeigt.

Partner können zudem direkt Daten eingeben, die der Kunde beispielsweise telefonisch bestätigen und freigeben kann – dies erhöht die Genauigkeit und reduziert Fehler.

Effizientes Onboarding von Nutzern

Neue Nutzer erhalten eine Einladung über einen einfachen Link. Das System erkennt neue Nutzer automatisch und erstellt ein Profil mit vorausgefüllten Standarddaten. Diese Funktion beschleunigt das Onboarding und ermöglicht es neuen Partnern, ohne aufwendige manuelle Einrichtung direkt mit dem System zu arbeiten.

Zusammenfassung

Durch alle vorgenommenen Änderungen an der Plattform des Kunden wurde die Systemautomatisierung verbessert, sodass manuelle Datenprüfungen nicht mehr erforderlich sind. Die Anbindung mehrerer Dienste spart nun erheblich Zeit und Aufwand und schafft Freiraum, sich stärker auf das Unternehmenswachstum zu konzentrieren. Die Einstellungen und die Benutzeroberfläche sind benutzerfreundlicher gestaltet und erfordern nicht mehr ständig die Unterstützung des Technikteams.

Infolgedessen konnte das System auch mehr aktive Nutzer gewinnen, da sich die Verbesserungen als erfolgreich erwiesen haben. Heute verzeichnet die iOS-Anwendung über 1.000 aktive Nutzer.

Die Softwarearchitektur und DevOps verändern sich rasant – und es ist spannend zu beobachten, wie sie unsere Art, Software zu entwickeln, bereitzustellen und abzusichern, neu gestalten. Dieser Artikel ist der nächste Teil unserer Serie zur Entwicklung der Softwarearchitektur und beleuchtet die aktuellen Entwicklungen in der DevOps-Welt. Vom Wachstum über Schlüsseltechnologien bis hin zu Methoden analysieren wir, warum die Integration von Sicherheit in den Entwicklungsprozess heute wichtiger denn je ist.

Ein paar Statistiken

Mehrere Studien zeigen, dass etwa 74 % der Unternehmen weltweit DevOps in irgendeiner Form eingeführt haben. Rund 47 % der Softwareentwicklungsteams setzen DevOps und DevSecOps als Hauptansatz innerhalb ihrer Organisation ein.

Einige Marktanalysten prognostizieren, dass der DevOps-Markt bis 2028 ein Volumen von 25,5 bis 29,79 Milliarden US-Dollar erreichen wird – mit einer bemerkenswerten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) zwischen 19,7 % und 23,5 %. Dieses Wachstum wird vor allem durch den Bedarf an kürzeren Markteinführungszeiten, besserer Zusammenarbeit und erhöhter Sicherheit angetrieben.

Was die führenden Akteure im derzeitigen DevOps-Markt betrifft, so zählen selbstverständlich Microsoft (Azure), AWS, Google Cloud, IBM, Oracle, GitLab, Atlassian, Docker und weitere dazu.

Aktuelle Lage

Wechseln wir nun zur aktuellen Landschaft der Softwarearchitektur und betrachten einige wichtige Ansätze und Technologien, die im Bereich DevOps verwendet werden.

Zunächst haben Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Pipelines die Technologiebranche maßgeblich beeinflusst. Diese Pipelines, unterstützt durch Tools wie Jenkins und GitLab CI, nutzen automatisierte Entwicklungsprozesse, um Software schneller und zuverlässiger bereitzustellen. Mit dem Aufkommen von Containerisierungstechnologien wie Docker und der Integration von CI/CD-Pipelines konnten DevOps-Teams Anwendungen konsistent über verschiedene Umgebungen hinweg ausliefern – das hat unseren Ansatz für Softwarebereitstellungen grundlegend verändert.

Dennoch dürfen wir nicht vergessen, dass DevOps mehr ist als nur Deployment – es geht auch darum, Infrastrukturen effizient zu verwalten. Dabei beobachten wir einen Wandel hin zur „Infrastructure as Code“ (IaC), bei der Infrastrukturkonfiguration automatisiert wird. Tools wie Kubernetes, Terraform und Ansible folgen diesem Prinzip und ermöglichen es uns, die Effizienz der Infrastruktur zu steigern und eine gleichbleibende Leistung sicherzustellen.

Auch Versionskontrollsysteme wie Git gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie Versionskontrolle, Zusammenarbeit und Rückverfolgbarkeit im Code ermöglichen – und somit eine starke Basis für moderne Entwicklungspraktiken bieten. Unsere Experten sehen Git aufgrund seiner dezentralen Struktur und seiner hohen Effizienz bei der Verwaltung von Codeänderungen als zukunftsweisend.

Methoden in der Softwareentwicklung

Der traditionelle Waterfall-Ansatz mit seiner sequentiellen Struktur war lange Zeit der Standard. Doch mit dem Fortschritt der Technologien ist der Bedarf an Agilität und Flexibilität zu einem zentralen Punkt in der Softwareentwicklung geworden. Deshalb haben sich agile Methoden wie Agile/Scrum etabliert, die es ermöglichen, Projekte in kleinere, besser handhabbare Abschnitte zu unterteilen. Sie fördern eine schnellere Bereitstellung und verbesserte Zusammenarbeit. Dieser Wandel war notwendig, da Unternehmen sich möglichst rasch und effizient an Marktveränderungen anpassen möchten.

Wie passen also Agile und Scrum zu den Grundsätzen von DevOps? In erster Linie setzen alle auf eine bessere Zusammenarbeit und darauf, die Lücke zwischen Entwicklung und Betrieb zu schließen.

Im agilen Umfeld arbeitet das Team eng zusammen – mit regelmäßigen Stand-up-Meetings, Sprint-Planungen und -Reviews –, sodass alle stets im Bilde sind, woran die anderen Teammitglieder gerade arbeiten. Ähnlich wie bei Agilewerden bei DevOps die Aufgaben zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams aufgeteilt, was eine kontinuierliche Zusammenarbeit für schnellere Auslieferung und fortlaufende Verbesserungen ermöglicht.

Sowohl Agile als auch DevOps legen großen Wert auf Iteration und kontinuierliche Auslieferung. Bei Agile erfolgt die Bereitstellung in Sprints, wodurch regelmäßiges Feedback möglich ist und Anpassungen jederzeit vorgenommen werden können. DevOps geht noch einen Schritt weiter, indem die Pipeline für Continuous Integration und Delivery (CI/CD) automatisiert wird. Dadurch werden häufigere und schnellere Releases oder Änderungen ermöglicht.

Ein weiterer großer Vorteil von Agile und DevOps ist die Automatisierung. Um den Entwicklungsprozess konsistent zu gestalten und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, kommt automatisiertes Testen zum Einsatz. Mit Hilfe von DevOpslässt sich die gesamte Bereitstellungspipeline – vom Code-Schreiben bis zur Auslieferung – automatisieren.

Abschließend sind Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zentrale Elemente beider Ansätze. Agile steht für Offenheit gegenüber Veränderungen und eine stetige Anpassung an Feedback sowie sich wandelnde Projektanforderungen. DevOpsunterstützt dies durch eine flexible Infrastrukturverwaltung, wodurch Teams Systeme leicht skalieren und schnell an neue Anforderungen anpassen können.

Neben technologischen Innovationen dürfen wir die wachsende Bedrohung durch Cyberangriffe nicht aus den Augen verlieren. Cyberbedrohungen werden immer ausgeklügelter und treten häufiger auf – sie zielen auf unsere sensibelsten Daten und die kritische Infrastruktur ab. Sicherheitsmaßnahmen müssen daher in jede Phase des Softwareentwicklungsprozesses integriert werden – von der Konzeption bis zur Bereitstellung.

An dieser Stelle kommt DevSecOps ins Spiel. Durch die Integration von Sicherheitspraktiken in Entwicklungs- und Betriebsprozesse setzt DevSecOps Sicherheit als Priorität im Softwareentwicklungszyklus. Es verändert unser Verständnis von Sicherheit, indem es die Risikominimierung fördert und unsere digitalen Vermögenswerte schützt.

Hier sind einige der wichtigsten Tools, die wir gerne einsetzen, um ein robustes und fortschrittliches System für einen unserer Kunden aufzubauen:

• DefectDojo, ein Sicherheitsscanner, überprüft kontinuierlich sowohl das Frontend (Benutzeroberfläche) als auch das Backend (serverseitige Logik) auf Schwachstellen. Es priorisiert Probleme anhand ihrer Schwere und gibt Empfehlungen zur Behebung. Dieser kontinuierliche Scan-Prozess stärkt die allgemeine Sicherheitslage des Systems.
• Überwachung der Benutzeraktivitäten nach dem Login mit Sentry: Das Tool liefert Echtzeit-Einblicke in das Verhalten der Nutzer, einschließlich Geräteinformationen, verwendeter Betriebssysteme und Leistungsmetriken. Mit diesen Daten können Entwickler Probleme auf der Nutzerseite erkennen und schnell beheben.
• Ein weiteres Problem, das während der Entwicklung auftritt und das System stark beeinflusst, ist das Debugging. Dieses wurde durch die Einführung von Jaeger deutlich vereinfacht. Das Tool verfolgt Interaktionen zwischen Microservices und visualisiert den Datenfluss im gesamten System. Man kann es sich wie ein komplexes Straßennetz vorstellen – Jaeger fungiert wie ein Verkehrsüberwachungssystem, das Engpässe und Ineffizienzen sichtbar macht. Mithilfe dieser visuellen Darstellung können Entwickler Leistungsprobleme genau lokalisieren und ihre Microservices zur Optimierung der Abläufe anpassen.
• Elasticsearch und AWS Logging wurden eingesetzt, um jede Systemaktivität zu erfassen. Diese Kombination stellt sicher, dass kein Datenpunkt unbemerkt bleibt. Entwickler können Elasticsearch nutzen, um Protokolle zu analysieren und Muster zu erkennen, die auf potenzielle Probleme oder Sicherheitsrisiken hinweisen könnten.

Zusammenfassung

Modernes DevOps verändert grundlegend die Art und Weise, wie Software entwickelt und bereitgestellt wird – mit einem starken Fokus auf Geschwindigkeit, Zusammenarbeit und Sicherheit. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Tools und Methoden ermöglichen integrierte Ansätze wie Agile, CI/CD und DevSecOps den Entwicklungsteams, sich flexibel auf Veränderungen einzustellen und Systeme zu schaffen, die zuverlässiger und widerstandsfähiger gegenüber Bedrohungen sind. All diese Veränderungen lassen auf eine sicherere Zukunft der Tech-Welt schließen, die bereit ist, kommende Herausforderungen zu meistern.

Die technologische Entwicklung geht Hand in Hand mit der wachsenden Nachfrage nach robusteren, einfacher wartbaren Produkten mit fortschrittlichen Sicherheitsmerkmalen – ein Aspekt, der in der heutigen Welt von zentraler Bedeutung ist. Darüber hinaus streben Unternehmen nach einer schnelleren Markteinführung, einem weiteren entscheidenden Faktor im heutigen Wettbewerbsumfeld.

Wir haben eine Artikelreihe gestartet, die sich der Entwicklung von Softwarearchitektur und DevOps widmet. Dabei werfen wir einen Blick auf die historische Perspektive, beleuchten zentrale Etappen der Architekturentwicklung und analysieren Trends, die die Zukunft der Tech-Welt mitgestalten. In diesem Beitrag gehen wir auf die wichtigsten Entwicklungsstufen der Softwarearchitektur ein und analysieren den aktuellen Stand der Softwarearchitektur im Kontext von DevOps.

Historische Perspektive

Die ersten Anwendungen mit einer monolithischen Architektur entstanden etwa in den 1950er Jahren und blieben bis in die 1990er Jahre weit verbreitet. Diese Architektur gewann in der Softwareentwicklergemeinschaft an Beliebtheit, da die damalige Hardware, Entwicklungspraktiken und Bereitstellungsmodelle stark eingeschränkt waren. Auch wenn es eine Herausforderung darstellte, alle Komponenten in einem einzigen Codebestand zusammenzufassen, war die monolithische Architektur dennoch einfach und ermöglichte eine zentrale Kontrolle über die Lösung.

Die Client-Server-Architektur (1980er–2000er) stellte den nächsten Entwicklungsschritt in der Softwarearchitektur dar. Da sich Personal Computer (PCs) und lokale Netzwerke (LANs) immer stärker durchsetzten, ließ sich die Einführung der Client-Server-Architektur kaum vermeiden. Anwendungen wurden in clientseitige und serverseitige Komponenten aufgeteilt. Die Clients waren für die Benutzeroberflächen zuständig, während die Server Daten und Geschäftslogik verarbeiteten.

In den 1990er Jahren etablierte sich die Drei-Schichten-Architektur, die auch heute noch weit verbreitet ist. Sie führte eine zusätzliche Ebene zwischen Clients und Servern ein – die sogenannte Middleware- oder Applikationsserver-Schicht. Anwendungen wurden nun in Präsentations-, Anwendungs- und Datenschicht aufgeteilt, was eine modularere und skalierbarere Gestaltung ermöglichte.

Die serviceorientierte Architektur (SOA), die in den 2000er Jahren eingeführt wurde, ist ebenfalls heute noch weit verbreitet. Sie basiert auf dem Konzept lose gekoppelter, wiederverwendbarer Dienste, die über standardisierte Protokolle wie SOAP (Simple Object Access Protocol) und REST (Representational State Transfer) kommunizieren. Die einzelnen Services sind für spezifische Aufgaben konzipiert und können miteinander kombiniert und orchestriert werden, um komplexe Anwendungen zu erstellen. SOAP fördert Interoperabilität, Flexibilität und Wiederverwendbarkeit, erfordert jedoch eine sorgfältige Steuerung und Verwaltung der Lebenszyklen der Dienste.

Die neuesten Ansätze in der Softwarearchitektur sind die Microservices-Architektur und die Serverless-Architektur. Beide wurden in den 2010er-Jahren eingeführt und gehören auch heute noch zu den führenden Architekturstilen.

Die Microservices-Architektur ermöglicht es, Anwendungen in kleinere, unabhängig bereitstellbare Dienste aufzuteilen, die über HTTP-Protokolle und Messaging-Queues miteinander kommunizieren. Jeder Dienst ist für einen bestimmten Teil der Lösung verantwortlich und kann unabhängig entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden.

Ein Beispiel für eine erfolgreiche Umsetzung der Microservices-Architektur ist eine Lösung für einen unserer Kunden. Zu Beginn unserer Zusammenarbeit war dessen Plattform ein Monolith. Die Entscheidung fiel, auf eine Microservices-Architektur umzustellen. Dieser Schritt half unserem Kunden, sich schnell an mögliche technologische oder gesetzliche Änderungen anzupassen und künftig Zeit und Kosten bei Entwicklung und Wartung zu sparen.

Die Umstellung auf Microservices ermöglichte eine schnelle Integration eines Abrechnungssystems für die Distributoren des Kunden: Die erstellten Bestellungen wurden sowohl im System des Kunden als auch im Abrechnungssystem synchronisiert. Dies vereinfacht das Dokumentenmanagement und ermöglicht die Erstellung von Zahlungsberichten.

Die Serverless-Architektur wird oft als Function-as-a-Service (FaaS) bezeichnet, da sie Entwicklern erlaubt, sich von der Verwaltung der Infrastruktur zu lösen und sich stattdessen auf das Schreiben von Code in Form von Funktionen zu konzentrieren. Diese Funktionen werden durch verschiedene Ereignisse ausgelöst und in Containern ausgeführt. Der Cloud-Anbieter übernimmt automatisch die Einrichtung und Skalierung der Infrastruktur. Serverless bietet Vorteile wie weniger Wartungsaufwand, nutzungsabhängige Abrechnung und schnelle Skalierbarkeit. Allerdings kann es zu einer Anbieterbindung kommen und die Ausführungsgeschwindigkeit des Codes beeinflussen.

Eines unserer Projekte sollte ursprünglich auf einer serverlosen Architektur basieren. Doch je tiefer wir in das Projekt einstiegen, desto deutlicher zeichnete sich ein anderes Bild ab.

Ein Hauptvorteil des serverlosen Computings ist dessen Skalierbarkeit. Die Verantwortung für die Bereitstellung und Verwaltung der Server liegt beim Cloud-Anbieter, was es Unternehmen ermöglicht, sich auf die Entwicklung zu konzentrieren. Für diesen Kunden jedoch war ein Arbeitsaufwand mit Millionen von Funktionsausführungen pro Monat absehbar. Zwar skaliert eine serverlose Architektur automatisch, doch die Kosten bei solch einem hohen Aufkommen wurden zu einem ernsthaften Problem – hier geht es um Millionen von Funktionsaufrufen monatlich.

Neben den Kosten stellt auch die Verwaltung eines weit verzweigten Netzwerks individueller Funktionen innerhalb einer serverlosen Struktur eine Herausforderung dar. Das Debugging, die Leistungsüberwachung sowie die konsistente Bereitstellung von Code über all diese Funktionen hinweg können sehr zeitaufwendig sein und erfordern erhebliche Ressourcen.

Was kommt als Nächstes?

Was die Zukunft der Softwarearchitektur betrifft, sind sich Expertinnen und Experten einig: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Quantencomputing und Edge Computing werden zunehmend an Bedeutung gewinnen. In unseren nächsten Artikeln werden wir diese neuen Trends ausführlich besprechen – folgen Sie also unserem Blog, um mehr zu erfahren.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Lernen von Schülern, den Unterricht durch Lehrkräfte sowie die Abläufe in Bildungseinrichtungen grundlegend – durch den Einsatz von maschinellem Lernen und hochentwickelten Algorithmen. Maßgeschneiderte Softwareentwicklung ist dabei entscheidend, um individuelle Lösungen zu gestalten, die spezifische Bildungsbedürfnisse erfüllen. Outsourcing-Unternehmen unterstützen bei der effektiven Skalierung dieser Entwicklungen.

Wie KI die traditionelle Bildung transformiert

KI hat das Potenzial, die Effizienz und Wirksamkeit im gesamten Bildungsbereich deutlich zu steigern. Die Vorteile reichen von automatisierter Verwaltung bis hin zu personalisierten Lernmöglichkeiten:

1. Personalisierte Bildungswege

Der vielleicht bedeutendste Beitrag von KI zur Bildung liegt in der Möglichkeit, Lernprozesse individuell anzupassen. KI-basierte Systeme analysieren die Leistung, Vorlieben und das Lerntempo einzelner Schüler und erstellen daraufhin maßgeschneiderte Lehrpläne. So erhält jeder Lernende eine auf seine Bedürfnisse abgestimmte Unterstützung, was die Motivation und den Lernerfolg deutlich steigert.

2. Intelligente Tutorensysteme

KI-gestützte Nachhilfelösungen bieten rund um die Uhr Unterstützung. Diese Systeme passen sich mithilfe maschinellen Lernens dem Fortschritt der Lernenden an und liefern Erklärungen, Übungsaufgaben und Bewertungen. Besonders in Fächern wie Mathematik oder beim Sprachenlernen, die kontinuierliches Üben erfordern, sind solche Tools von großem Nutzen.

3. Effizienz in der Verwaltung

Bildungseinrichtungen können ihre administrativen Abläufe mit Hilfe von KI deutlich effizienter gestalten. Automatisierte Systeme übernehmen Aufgaben wie Zulassungen, Notenvergabe und Terminplanung, wodurch das Personal entlastet wird und sich stärker auf strategische Themen konzentrieren kann. Wird die Entwicklung solcher Systeme an ein erfahrenes Outsourcing-Unternehmen ausgelagert, spart dies Zeit und Kosten – bei gleichzeitig besseren Ergebnissen.

4. Verbesserte Barrierefreiheit

Künstliche Intelligenz fördert Inklusion, indem sie sich an die vielfältigen Bedürfnisse von Menschen mit Beeinträchtigungen anpasst. Funktionen wie Spracherkennung, Echtzeitübersetzung und unterstützende Technologien verbessern den Bildungszugang für alle – sie verringern Unterschiede und fördern Chancengleichheit.

Warum KI-gestützte Software der Schlüssel zur modernen Bildung ist

Die Umsetzung von KI-Lösungen, die auf spezifische Bildungsherausforderungen zugeschnitten sind, hängt stark von der Entwicklung maßgeschneiderter Software ab. Nachfolgend einige Strategien, wie sie die Bildungslandschaft verändert:

Individuell angepasste Lernplattformen

Maßgeschneiderte Software ermöglicht eine nahtlose Integration von KI-Technologien, indem sie Plattformen entwickelt, die den Anforderungen einer Hochschule oder Universität genau entsprechen. Ob virtuelles Labor oder Lernmanagementsystem – angepasste Lösungen verbessern sowohl die Benutzererfahrung als auch die Funktionalität.

Datenbasierte Erkenntnisse

Durch die Analyse großer Datenmengen liefern KI-gestützte Bildungstools praxisnahe Erkenntnisse. Diese ermöglichen es Lehrkräften, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und datengestützte Strategien zur Leistungssteigerung der Studierenden zu entwickeln.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Bildungseinrichtungen wachsen mit ihren Anforderungen. Maßgeschneiderte Lösungen sind flexibel und skalierbar, sodass sie leicht an neue Bedürfnisse angepasst werden können. Die Zusammenarbeit mit einem externen Entwicklungspartner stellt sicher, dass diese Lösungen aktuell und kosteneffizient bleiben.

Warum mit einem Outsourcing-Unternehmen zusammenarbeiten?

Die Entwicklung von KI-gestützten Lehrmitteln erfordert sowohl Fachwissen als auch Ressourcen. Outsourcing-Unternehmen sind auf die Bereitstellung hochwertiger Softwareentwicklungsdienste spezialisiert, was Bildungseinrichtungen ermöglicht, sich auf ihr Hauptziel – die Wissensvermittlung – zu konzentrieren. Die wichtigsten Vorteile sind:

1. Zugang zu Fachwissen. Outsourcing-Partner stellen qualifizierte Fachkräfte bereit, die Erfahrung in KI- und ML-Technologien mitbringen.
2. Kostenersparnis. Durch Auslagerung vermeiden Bildungseinrichtungen hohe Kosten für die Rekrutierung und Schulung interner Teams.
3. Schnellere Markteinführung. Spezialisierte Teams sorgen für eine zügige Entwicklung und damit für eine termingerechte Einführung von KI-Lösungen.

Zukunft der KI in der Bildung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in den Bildungsbereich steht erst am Anfang. Neue Entwicklungen wie virtuelle Klassenzimmer, Blockchain zur sicheren Zertifikatsvergabe oder prädiktive Analysen versprechen tiefgreifende Veränderungen. Mit dem Fortschritt von KI- und ML-Technologien werden auch die Möglichkeiten zur Schaffung effektiverer und ansprechender Lernumgebungen wachsen.

Fazit

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Wissen vermittelt und Kompetenzen erworben werden. Die Kombination aus maßgeschneiderter Softwareentwicklung, KI und maschinellem Lernen eröffnet Bildungseinrichtungen völlig neue Dimensionen in Sachen Effizienz und Wirksamkeit. Die Zusammenarbeit mit einem Outsourcing-Unternehmen gewährleistet den Zugang zu erstklassigem Know-how, vereinfacht Innovationsprozesse und sorgt für eine wirtschaftliche Umsetzung. Wer diesen Wandel akzeptiert, verbessert Lernergebnisse und bereitet Studierende auf eine Zukunft vor, in der Technologie alle Lebensbereiche durchdringt.

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