AI

Daten sind ein wesentlicher Bestandteil aller Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI). Um KI-Lösungen in Übereinstimmung mit gesellschaftlichen Wertevorstellungen zu gestalten, ist also auch ein ethischer und verantwortungsvoller Umgang mit den zugrunde liegenden Trainings-, Test- und Anwendungsdaten nötig. Das stellt neue Herausforderungen an bestehende Governance-Strukturen, für die i..

Die vielversprechenden Potenziale von Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) in bestehenden Wertschöpfungsprozessen haben allerdings auch unmittelbare Effekte auf das soziale Umfeld. Insbesondere im öffentlichen Bereich findet sich eine empfindliche und äußerst komplexe soziotechnische Umgebung. Überraschenderweise gibt es eine besondere Spannung zwischen Ethik und Recht in solchen Anwendungsber..

Qualitätssicherung (QA) ist eine Reise, auf der es viele Herausforderungen zu bewältigen gilt, mit denen sich QA-Mitarbeiter während des gesamten Lebenszyklus der Software beschäftigen müssen. Der problemlose Zugang zum Internet führt zur Erfassung von immer mehr Daten. Durch das Internet der Dinge ist darüber hinaus überall Konnektivität erforderlich. Das bedeutet, dass wir beim Testen eines Syst..

Dieser Artikel* erschien vor mehr als einem Jahrzehnt in der ersten Ausgabe der Zeitschrift „The Parallel Universe”. Was im April 2009 richtig war, stimmt heute mehr denn je, zumal die Parallelität in den Rechnerarchitekturen immer weiter an Bedeutung gewonnen hat. Deshalb veröffentlichen wir hier eine übersetzte Fassung der Ratschläge von „Mr. Parallel“ James Reinders.

Horch, was kommt von draußen rein? Trotz der nicht zu vernachlässigenden Insider-Angriffe suchen Cyberhacker vor allem von außen den Zugriff auf die Unternehmens-IT. Webbasierte Applikationen sind dabei ein zentrales Einfallstor. Angriffe auf hier begründete Schwachstellen gilt es, frühzeitig zu sehen und zu blocken, um präventiv weiteren Schaden zu verhindern. Ebenso wichtig ist es, auch im Nachh..