Für Unternehmen, die eine agentische Transformation anstreben, besteht die Herausforderung nicht mehr darin, praktische Ergebnisse zu erzielen, sondern darin, zu steuern, was als Nächstes geschieht.

Erfahren Sie mehr über eine strukturierte, skalierbare End-to-End-Methodik zur Entwicklung und Verwaltung von KI-Agenten für Unternehmen.

Ein IBM-Entwickler erklärt, dass KI-Tools mittlerweile einen Großteil der Vorarbeiten bei der Erstellung von Demos übernehmen, sodass er sich direkt auf das Experimentieren konzentrieren kann.

Erfahren Sie, wie Steuerungsebene KI-Agenten in einem Unternehmen bereitstellen, betreiben, überwachen und steuern.

Erfahren Sie, wie weltweit führende Marken den Weg zu intelligenteren Unternehmen mit agentischer KI ebnen.

Entwickeln Sie einen KI-gestützten Support-Agenten, der Kunden in verschiedenen Sprachen betreut – basierend auf sprachübergreifenden LLMs und watsonx Orchestrate.

Die Unternehmen, die im Zeitalter der Agenten die Nase vorn haben, sind in der Lage, eine Agentenbelegschaft über Clouds, Anbieter und Systeme hinweg zu steuern, zu koordinieren und zu skalieren.

Eine neue Studie bietet einen detaillierten Einblick darin, welchen KI-Initiativen ITOps-Teams Priorität einräumen und welche Faktoren die Einführung vorantreiben.

Erfahren Sie, wo agentische KI bereits Mehrwert bietet, wo sich die Technologie noch weiterentwickelt und wie Sie Investitionen priorisieren können.

Die Zukunft der Automatisierung liegt in einem bewussten Gleichgewicht zwischen agentischen und deterministischen Ansätzen.

KI-Agenten können nicht nur Code schreiben, sondern auch die Codequalität verbessern und den Softwareentwicklungszyklus optimieren.

In der Podiumsdiskussion „Mixture of Experts“ wird die Nutzung von Claude Code durch Wissenschaftler erörtert sowie die Frage, wie der Finanzvorstand von Adobe sein Finanzteam in ein KI-Labor verwandelt hat.

Eine umfassende Ressourcen mit Erläuterungen und praktischen Tutorials

Wenn KI agentisch wird, werden Sicherheit und Observability geschäftskritisch.

„Das ist eine sehr persönliche Angelegenheit, es ist ganz einfach, und man kann dabei sowohl sehr praktisch als auch sehr spielerisch vorgehen.“

KI ist nur so leistungsfähig wie die Systeme, auf denen sie basiert, und diese Systeme sind derzeit stark beansprucht. Die Modernisierung der Integrationsarchitektur wird zur wahren Grundlage für KI-Bereitschaft.

Erfahren Sie, wie die Leistungsfähigkeit der Hardware die für den Betrieb von LLMs erforderlichen Matrixberechnungen ermöglicht, und entdecken Sie kreative Beispiele dafür, wie sich KI zum Einsatz bringen lässt.

Da sich der Großteil der Unternehmensdaten auf ihnen befindet, eignen sich Mainframes ideal für integrierte KI.

Erfahren Sie, wie ein KI-Stack eine Struktur für die Entwicklung von KI-Lösungen bietet.

Ein gezielter Hybrid-Cloud-Ansatz kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, die betriebliche Agilität und Skalierbarkeit zu verbessern.

Da Leistungsgrenzen und GPU-Knappheit die KI-Landschaft umgestalten, verlagern führende Unternehmen den Schwerpunkt von der Bereitstellung auf die Optimierung.

Wenn der Erfolg mit KI eine Umgestaltung Ihrer Unternehmensinfrastruktur erfordert, werden dann die Vorteile die Kosten überwiegen?

Der Erfolg von KI-Initiativen hängt in hohem Maße davon ab, inwieweit die zugrunde liegende Infrastruktur in der Lage ist, anspruchsvolle Workloads effizient zu bewältigen.

Beseitigen Sie die Hindernisse, die verhindern, dass Daten, Arbeitsabläufe und Erkenntnisse mit der Geschwindigkeit zirkulieren, die das Unternehmen benötigt.

Erfahren Sie, wie sich diese beiden Bereitstellungsarten bei der Ausführung von KI-Modellen unterscheiden und wo sie Daten speichern und verarbeiten.

Bewusste Architekturentscheidungen sind der Schlüssel, um den Wert von Hybrid Cloud und KI zu steigern.

„Angreifer benötigen keine Zero-Day-Exploits, sondern lediglich gültige Zugangsdaten und ein wenig Geduld.“

Ein IBM-Experte sieht einige große Veränderungen, die den Daten-Stack auf einen Schlag neu gestalten.

17 Experten geben einen Ausblick auf das kommende Jahr.

IBM befragte mehr als 1.000 C-Suite-Führungskräfte dazu, wie wirtschaftliche, geopolitische und technologische Faktoren ihre Entscheidungsfindung im Jahr 2026 beeinflussen würden.

Im Jahr 2026 wird der Einsatz von KI Unternehmen dazu zwingen, ihre Observability-Strategien intelligenter, kostengünstiger und kompatibel mit offenen Standards zu gestalten.

Die Experten von Mixture of Experts ziehen Bilanz für 2025 und sagen das Jahr 2026 voraus.

Das Jahr 2026 stellt einen Wendepunkt für die Unternehmens-KI dar: den agentischen Wandel.

Neue Risiken durch autonome KI und KI-gestütztes Social Engineering

Erkunden Sie die neun Prognosen von Gartner für 2026 und wie sich Unternehmen darauf vorbereiten können.

Die kommenden 12 Monate werden von dem Bemühen geprägt sein, klügere Modelle zu entwickeln, die denken, bevor sie sprechen, und mit weniger mehr erreichen.