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Künstliche Intelligenz und Projektmanagement, diese Worte beschwören eine Menge Ideen herauf. Aber was kommt Ihnen in den Sinn, wenn Sie sie kombinieren?
Gute Software-Aufwandsschätzungen sind etwas, mit dem selbst erfahrene Entwickler oft zu kämpfen haben.
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Da Rechenzentren immer größer, verteilter und integrierter werden, steigt die Notwendigkeit, Hardware, Software, Netzwerke und Daten zu überwachen und zu verwalten, exponentiell an.
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Agil und erfolgreich im Projekt mit Trello
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In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>Effektives Anforderungsmanagement entscheidet über Erfolg oder Scheitern eines Projekts. In diesem Artikel erfahren Sie, warum klar definierte Anforderungen der Schlüssel zu reibungslosen Prozessen sind und wie Sie diese mit den richtigen Methoden und Tools optimal verwalten. Von der Anforderungsplanung bis hin zu agilen Best Practices – entdecken Sie Strategien, um Missverständnisse zu vermeiden und Produkte zu entwickeln, die den wahren Bedürfnissen Ihrer Kunden entsprechen.
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Dieser Artikel beleuchtet die Prinzipien nachhaltiger Softwarearchitektur, darunter Modularität, Schichtung und die Anwendung von Design Patterns. Er betont die Wichtigkeit, technische Schulden zu minimieren und die Rolle von KI und Automatisierung in der zukunftssicheren Softwareentwicklung. Durch Fallstudien und FAQs werden praktische Einblicke und Strategien zur Implementierung und Erhaltung einer nachhaltigen Architektur aufgezeigt, um langfristige Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität von Softwareprodukten zu gewährleisten.
Low-Code-Plattformen revolutionieren den Softwareentwicklungsprozess. Im Vergleich zu den traditionellen Entwicklungsmethoden können Unternehmen mit Low-Code-Plattformen ihre Daten optimal ausnutzen und so Software mit weniger Aufwand, Zeit und Kosten erstellen. Low-Code-Plattformen können alle entwicklungsrelevanten Aufgaben abdecken und werden neben Softwareprodukten und deren ergänzenden Elementen zunehmend auch zur Erstellung von Geschäftsprozessen und Workflows eingesetzt.
Bei all dem Fokus auf die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen könnte man meinen, dass diese Technologien hauptsächlich von Softwareentwicklern und Ingenieuren beherrscht werden. Aber während diese Technologen sicherlich die nächste Generation von "intelligenten" Apps und Diensten entwickeln, ist es wichtig zu beachten, dass die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen für jeden immer wichtiger werden - auch für Manager und Führungskräften.
Es ist eine schwierige Frage, die beliebtesten Programmiersprachen der Welt für die nächsten Jahre vorherzusagen. Oftmals bewahrheiten sich kühne Vorhersagen über die Dominanz einer Sprache nicht. Dann gibt es Sprachen, die aus dem Nichts zu kommen scheinen, um eine bedeutende Nische zu besetzen, was oft mit ein wenig Unterstützung durch ein großes Technologieunternehmen geschieht.
Vielleicht haben Sie von diesem Trend schon einmal als No-Code oder Zero-Code oder sogar als visuelle Programmierung gehört. No-Code eine Methodik, die von Programmierern oder Nichtprogrammierern verwendet werden können, um voll funktionsfähige digitale Projekte wie Websites, mobile Apps, Geschäftsprozesslösungen, Berichte zu entwickeln, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben oder eine Programmiersprache zu beherrschen.
Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Data Science (DS) sind die Schlagworte in der Informationstechnologie (IT)-Branche. Die Mehrheit der Unternehmen bewegt sich von der Proof of Concept (POC)-Phase zur Produktion und Monetarisierung von KI/ML/DS-Lösungen. Aufgrund der Art der Arbeit, die in die Projekte involviert ist, unterscheiden sich Teamzusammensetzung, Qualifikationsanforderungen und die Kernentwicklung von KI/ML/DS etwas von der traditionellen Softwareentwicklung. Die Einbeziehung von Datenexploration, Data Engineering, Experimenten und spezialisierten Tools wie Jupyter-Notebook trägt zur Komplexität bei.
Der Business Analyst fungiert als Bindeglied zwischen den verschiedenen Projektrollen während des gesamten Projektlebenszyklus - von der Ermittlung bis zur Lieferung. Das bedeutet, dass der Business Analyst das "große Ganze" und die Art und Weise, wie das Team am Projekt zusammenarbeitet, kennenlernt. Dies versetzt den Business Analyst in eine gute Position, um Verbesserungen in Bezug auf Anforderungen, Kommunikation, Teamausrichtung, Einbeziehung der Stakeholder, Projektplanung und Fortschrittsüberwachung zu identifizieren und einzuführen.
