E-Guide: Endlich Durchblick im IT-Dschungel

Mehr Sicherheit, Produktivität und Nutzerzufriedenheit durch KI-basiertes IT-Management
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Wollen Sie die Komplexität Ihrer IT-Infrastruktur in den Griff bekommen? Wollen Sie die Ursachen von Fehlern und Performance-Einbußen schneller finden und proaktiv beheben? Dieser E-Guide zeigt Ihnen, wie Ihnen dies mithilfe von KI und Machine Learning gelingt.

Inhalt:

Cloud, Edge und Mobile Computing, IoT und Virtual Desktops, Smartphones, Tablets und Thin Clients – die Zahl und Vielfalt an IT-Ressourcen, Nutzungskonzepten und Endpunkten ist in den vergangenen Jahren enorm gestiegen. Viele IT-Verantwortliche sind von dieser Komplexität überfordert, statt strategisch agieren zu können, sind sie mit Verwaltungsaufgaben beschäftigt, statt proaktivem Netzwerkmanagement sind Flickschusterei und provisorisches Löschen von Bränden an der Tagesordnung.

Dieser E-Guide zeigt, wie Sie diese unbefriedigende Situation mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning hinter sich lassen. Erfahren Sie:

  • Wie Sie durch den Einsatz von KI und ML Netzwerkfehler und Performance-Probleme erkennen und proaktiv beheben, bevor es zu Ausfällen kommt.
  • Wie sie die Zufriedenheit und Produktivität der Anwender dauerhaft steigern
  • Wie Sie Muster und Abhängigkeiten in großen Datenmengen erkennen
  • Wie Sie die richtige Plattform für Ihre KI- und ML-Projekte finden.

Originalauszug aus dem Dokument:

Wenn KI/ML als Teil einer angebotenen Lösung genannt wurde, sollten Sie unbedingt die Algorithmen und Rahmenbedingungen kennenlernen. Viele Methoden und Konzepte sind in der Branche wohl bekannt, und auch wenn Ihnen die Bezeichnungen nicht gleich etwas sagen, können Sie durch entsprechende Recherchen Vertrauen zu einer angebotenen Lösung gewinnen. Sobald die Grobklassifizierung geklärt hat, um welche Art von ML es sich handelt (beaufsichtigtes, unbeaufsichtigtes oder bestärkendes Lernen), können Sie nach den verwendeten Algorithmen, den Validierungsmethoden und dem Konfidenzniveau der Vorhersagen und Ergebnisse fragen.

Wenn die Kategorie der beteiligten Algorithmen nur zögerlich benannt oder nicht einmal in groben Zügen erläutert wird, kann das ein Hinweis sein, dass eher mehr und nicht weniger Skepsis angebracht ist und Sie genauer nachforschen sollten. Die meisten der zugrundeliegenden KI/ML-Konzepte sind in akademischen Kreisen und Open- Source-Communites allgemein bekannt und haben klare Anwendungsfälle für verschiedene Arten von Problemen und Aufgaben. Ähnlich wie in der Verschlüsselungstechnik wird Transparenz in der KI eher als Trumpf denn als Schwäche angesehen.