Den Unterschied zwischen Schalttafeln und Schaltanlagen zu kennen, kann herausfordernd sein. Beide sind elektrische Verteilungs- und Schutzausrüstung. Sogar die Terminologie, sie zu beschreiben, ist ähnlich. Sie müssen wissen, welche für Ihre Applikation richtig ist, um Fehler zu mindern, vor Lichtb

Beim Klopftesten (Tap Testing) wird ein instrumentierter Hammer verwendet, um eine Struktur anzuregen und die Schwingungsantwort mit einem Wandler, wie einem Beschleunigungssensor, zu messen. Der Zweck dieses Tests ist die Identifizierung der Frequenzgangfunktion (FRF) für die ausgewählte mechanisch

Programmierbare Logiksteuerungen (SPS) werden nicht nur verwendet, um Informationen über Signalpegel bereitzustellen. Sie können auch Daten erfassen und analysieren, abhängig von der Verwendung des Controllers. Die grundlegendste Nutzung von SPS, die Signalerfassung, ermöglicht Benutzern, eine Reihe

Bei UiPath leben wir den agentischen Mindset schon eine Weile. Wir bauen nicht nur Demos; wir bauen Agenten, die shippen, skalieren und echtes Enterprise-Chaos überleben. Wenn Sie jemals ein Large Language Model (LLM) in Produktion verdrahtet haben, wissen Sie: Es sind nicht die Prompts, die breche

Business Leader stehen unter Druck, mehr mit weniger zu erreichen – schneller als je zuvor. Aber Organisationen sehen sich zunehmend komplexen Prozesslandschaften gegenüber, die Abteilungen, Systeme und Workflows überspannen. Und während Prozesse auf dem Papier sauber aussehen, sind sie in der Reali

Reasoning Models schreiten voran, aber Production bleibt hart Reasoning Models haben schnell Fortschritte gemacht. Systeme können jetzt Dokumente parsen, Code schreiben und Judgment Calls treffen, die einst fest im Bereich der Forschung verankert waren. Doch trotz dieser Advances kämpfen die meisten

Während Enterprises sich in Richtung agentischer KI bewegen, stellen Leader eine drängende Frage: Wer wird KI-Agenten über das Business hinweg bauen, deployen und operieren? Der 2025 State of the Agentic Automation Professional Report deutet auf einen klaren und oft unterschätzten Asset hin, der be

Mit agenter KI, die Tester augmentiert, sehe ich Tester anfangen, die Value Chain hinaufzusteigen: Ich sehe sie mehr Zeit damit verbringen, darüber nachzudenken, was getestet werden sollte und warum, statt nur wie. Ich sehe sie mehr über Systeme, User und Risiken reasonen, anstatt Zeit in die Automa

Sie gehen vielleicht ins Jahr 2026 mit dem Gedanken: „Okay, dieses Jahr bringe ich KI endlich richtig für mein Business zum Laufen.“ Doch mit dem Aufstieg von KI-Agenten und KI-Innovation, die schneller voranschreitet als je zuvor, wird es härter, Schritt zu halten. Und Sie sind nicht allein. Viele

Mit wachsendem agentic Automation fragen Organisationen zunehmend: Wo passt Intelligent Document Processing (IDP) in eine agentic Welt – und können KI-Agenten IDP einfach ersetzen? Kurze Antwort: Nein. Interessantere Antwort: Warum nicht. KI-Agenten mit LLMs lesen Text, fassen Dokumente zusammen, be

Im vergangenen Jahr drehte sich fast jedes Gespräch, das ich mit anderen Chief Information Security Officers (CISOs) führte, um dieselbe Spannung: Wie bringen wir agente KI ins Unternehmen, ohne das Risiko zu erhöhen? Kürzlich schrieb UiPath Mitgründer und CEO Daniel Dines: „Unternehmen wollen die

KI-Agenten bewegen sich von Demos zu Produktions-Workloads, die echte Daten, echte Systeme und echte Geschäftsergebnisse berühren. Laut G2s 2025 AI Agents Insights Report haben 57 % der Unternehmen bereits KI-Agenten in Produktion – ein klares Signal, dass dies nicht mehr experimentell ist. Doch mit

Fortschritte in der Modellleistung (z. B. Claude Opus 4.6s hybrides Reasoning und Ein-Millionen-Token-Kontextfenster) und Fortschritte im Agent-Harness-Design (Planungstools, Dateisystemnutzung, Skills und Leitplanken) bedeuten, dass geschäftskritische Prozesse, die zuvor außerhalb des Rahmens für K

KI verändert die Dynamik der Softwarebereitstellung. Code wird schneller erstellt, häufiger geändert und durch zunehmend komplexe Applikationslandschaften gepusht. Dieser Wandel wirft eine neue Frage für Quality-Teams auf: Wie halten Sie Schritt, ohne die Kontrolle zu verlieren? Viele der heutigen

Unternehmensführer haben die letzten zwei Jahre damit verbracht, den Fall für agente KI aufzubauchen. Proof of Concepts. Piloten. Interne Demos, die den Raum beeindrucken. Und vieles davon war vielversprechend. Aber was ich immer wieder von Kunden höre, ist, dass die Lücke zwischen einem KI-Piloten

Performance-Testing hat ein Markenproblem. Irgendwann auf dem Weg wurde Performance-Testing zur Domäne von Spezialisten – den Leuten, die in Perzentilen sprechen, Thread-Pools tunen und zwei Wochen vor dem Go-Live in den Prozess einsteigen. Dieses Modell funktionierte einmal. Nicht mehr. Moderne A

Stark regulierte Branchen kämpfen darum, der agentischen KI-Pilotfalle zu entkommen. So haben beispielsweise 78 % der Schaden- und Unfallversicherer die neueste KI eingeführt, aber nur 4 % haben sie in ihren Schadenprozessen skaliert und lediglich 27 % einen Ende-zu-Ende-Schadentransformationsversuc

In den letzten Jahren hat die Einführung von KI die Leistungsfähigkeit und Wirkung der Unternehmensautomatisierung erhöht und es uns ermöglicht, immer größere Effizienz und Produktivität anzustreben. Gleichzeitig sind die Prozesse, die diese Automatisierungen stärken, komplexer geworden. Investition

McKinsey prognostiziert, dass KI ein massiver Treiber der globalen Produktivität sein wird. Und PwC schätzt, dass KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen Dollar zur globalen Wirtschaft beitragen könnte. Viele Regierungen weltweit erkennen dies und ergreifen Maßnahmen, um die positiven Auswirkungen auf ihr

Neue KI-Modelle wie DeepSeek R1 halten immenses Versprechen, werfen aber kritische Fragen zu Governance, Sicherheit und Vermeidung von Vendor Lock-in auf. UiPath glaubt, dass Enterprises sowohl Innovation als auch Sicherheit ohne Kompromisse erreichen können. In diesem Artikel teile ich meine Gedank