Generative AI und
Software-Modernisierung
Generative AI treibt Innovationen voran, erfordert aber oft die Modernisierung bestehender Systeme, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Wichtig sind geeignete Datenformate, kompatible Schnittstellen und die Vermeidung von Leistungsbeschränkungen.
Generative AI avanciert zum Haupttreiber technologischer Innovationen, mit dem Potenzial, die Art und Weise, wie Nutzer mit Software interagieren, grundlegend zu verändern.
Doch oft genug kann GenAI in bestehenden Systemen nicht ihr volles Potenzial entfalten. Schnell führt das zur Notwendigkeit, bestehende Systeme zu modernisieren, damit diese neue Technologien effizient unterstützen können. Aus unserer Erfahrung heraus sind das die wichtigsten Punkte, die es zu beachten gilt:
- Stehen Unternehmensdaten in den richtigen Formaten bereit, dass GenAI sie verarbeiten kann?
- Sind die Schnittstellen der bestehenden Softwarelandschaft darauf ausgelegt, GenAI nahtlos zu integrieren?
- Gibt es Leistungsbeschränkungen, die die Effizienz von GenAI-Anwendungen beeinträchtigen?
Generative AI treibt Innovationen voran, erfordert aber oft die Modernisierung bestehender Systeme, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Wichtig sind geeignete Datenformate, kompatible Schnittstellen und die Vermeidung von Leistungsbeschränkungen.
Generative AI avanciert zum Haupttreiber technologischer Innovationen, mit dem Potenzial, die Art und Weise, wie Nutzer mit Software interagieren, grundlegend zu verändern.
Doch oft genug kann GenAI in bestehenden Systemen nicht ihr volles Potenzial entfalten. Schnell führt das zur Notwendigkeit, bestehende Systeme zu modernisieren, damit diese neue Technologien effizient unterstützen können.
Stehen Unternehmensdaten in den richtigen Formaten bereit, dass GenAI sie verarbeiten kann? Sind die Schnittstellen der bestehenden Softwarelandschaft darauf ausgelegt, GenAI nahtlos zu integrieren? Gibt es Leistungsbeschränkungen, die die Effizienz von GenAI-Anwendungen beeinträchtigen?
#softwaremodernisierung #genai
Mayflower bringt nachweisbare AI-Kompetenz und Modernisierungs-Erfahrung zusammen. Wir betrachten Softwarentwicklung nicht als Insel, sondern ergänzen Sachkompetenz mit der erforderlichen Organisationserfahrung. Damit neue Technologien nicht nur existieren, sondern im Unternehmen verankert den versprochenen Geschäftsnutzen leisten.
AI-POWERED CLIENTS
Technologie und Architektur
- Einsatz von Microservices und Cloud-Native-Technologien
- Skalierbarkeit der Infrastruktur
- Integration und Management großer Datenmengen
- Technologie-Roadmap und Innovationszyklen
- Entscheidungen zu Cloud vs. On-Premises
Wir spezialisierung uns auf die Integration von GenAI, mit der sich neue Inhalte und Lösungen generieren lassen und die Interaktion mit Deiner Software auf ein neues Level hebt.
Damit die großen Datenmengen, die für GenAI-Anwendungen unerlässlich sind, effizient gespeichert und verarbeitet werden, unterstützt Mayflower nach Bedarf mit Microservices, Cloud-Native Technologien und einer umfassenden Architektur- und Migrationsstrategie.
Hier spielt unsere Erfahrung mit Software-Modernisierung eine besondere Rolle, da wir unsere Stärken im Sinne einer beschleunigten Feature-Entwicklung und erhöhten Applikationsperformanz voll ausspielen können.
Für weitere Informationen siehe auch:
Cloud-Native mit Mayflower
Sicherheit und Datenschutz
- Starke Verschlüsselung und sichere API Gateways
- Datenschutzkonformität (DSGVO)
- Risikomanagement und Compliance
- Bewertung von Sicherheitsrisiken
- Einhaltung von regulatorischen Standards
- Implementierung von Kontrollmaßnahmen
Sicherheit und Compliance sind entscheidend, da GenAI oft mit sensiblen Daten arbeitet.
Mayflower bietet sicherheitsorientierte Architekturbewertungen und Compliance-Überprüfungen, inklusive spezifischer gesetzlicher Anforderungen für regulierte Branchen.
Grundsätzlich setzen wir in unserer auf GenAI-fokussierten Software-Modernisierung auf Datenschutz und sichere Datenübertragungen im Rahmen der GenAI-Implementierungen. Das umfasst die Implementierung starker Verschlüsselung, sicherer APIs und die Einhaltung der DSGVO, damit Deine Daten sicher und Deine Systeme compliant sind.
Für weitere Informationen siehe auch:
Gesetzliche Vorgaben und die Modernisierung
Organisatorisches Change-Management
- Führung und Kultur für Innovation
- Schulungen und Weiterbildung
- Change Management Strategien
GenAI ist vor allem dort erfolgreich, wo es auf eine ausgeprägte Innovationskultur trifft. Gleichzeitig bringt die Automatisierung von Entscheidungsprozessen hergebrachte Denkmodelle ins Wanken und vielleicht müssen auch Rollen und Verantwortlichkeiten neu gedacht werden, dort wo GenAI entsprechende Freiräume schafft.
Kurz: Die Einführung von GenAI erfordert oft signifikante Veränderungen in der Unternehmenskultur und den Arbeitsweisen.
Mayflower bietet strategische Beratung und unterstützt das Change Management im Sinne einer agilen Transition durch agile Trainings und Workshops. Damit ist Dein Unternehmen für die kulturellen und operativen Veränderungen durch die Einführung von GenAI gut gerüstet.
Für weitere Informationen siehe auch:
Agile Trainings von Mayflower
Using data on occupational tasks in both the US and Europe, we find that roughly two-thirds of current jobs are exposed to some degree of AI automation, and that generative AI could substitute up to one-fourth of current work.
Goldman Sachs: The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth (Briggs/Kodnani)
Messung des ROI und Leistungskennzahlen
- Observability: Definition und Überwachung relevanter KPIs
GenAI sorgt per Definition für eng verzahnte Services. Mayflower hilft mit einem technischen Flight-Level-Ansatz zu verstehen, welche Services tatsächlich Kosten verursachen und wie das mit der eigenen Infrastruktur zusammenhängt.
Die Definition und Überwachung von KPIs trägt am Ende maßgeblich zur Messung des Erfolgs unserer Modernisierungsprojekte bei. Dementsprechend berücksichtigen wir von vorn herein die Effekte von GenAI auf die Geschäftsergebnisse und Leistungsindikatoren.
Unsere Observability geht über herkömmliches Monitoring hinaus, indem es Einsichten in die Performance, Zuverlässigkeit und Verhalten von GenAI-Anwendungen liefert. Es beinhaltet das Sammeln von Metriken, Logs und Traces, die zusammen analysiert werden, um tiefere Einblicke in mögliche Systemprobleme und deren Ursachen zu ermöglichen.
Für weitere Informationen siehe auch:
Cloud Discovery mit Mayflower
Kontakt
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