Információ- és kommunikációs technológia

0 %

Azon adatok aránya Nyugat-Európában, amelyet az Egyesült Államokban tárolnak ¹

€ 0 m

Az EU mesterséges intelligencia törvényének be nem tartása esetén kiszabható bírság ²

0 m

Az IKT-szakemberek számának célértéke Európában ³

A gyorsan változó digitális környezet számos kihívást teremt a vállalatok számára. A cégeknek lépést kell tartaniuk az olyan fejlesztésekkel, mint az AI, alkalmazkodniuk kell az állandóan változó új készségigényekhez – mindezt egyre növekvő számú szabályozási követelmény betartása mellett. A Zenitech segíti ügyfeleit abban, hogy alkalmazkodjanak és olyan megoldásokat fejlesszenek ki, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy magabiztosan alakítsák ki helyüket ebben az új valóságban.

Gyakori kihívások

Digitális szuverenitás

Európa stratégiai célja, hogy csökkentse függőségét a nem európai digitális infrastruktúrától és szolgáltatásoktól, és ezzel magasabb szintű digitális szuverenitást érjen el. Ebben szerepet játszanak a geopolitikai tényezők, valamint az adatvédelemmel, a biztonsággal és a néhány technológiai óriásvállalattól való túlzott függőséggel kapcsolatos aggodalmak. Ez izgalmas lehetőségeket kínál a technológiai vállalatok és az új technológiákat alkalmazók számára olyan területeken, mint a félvezetők, a felhőalapú és infrastruktúra-megoldások, a kvantumszámítás, a mesterséges intelligencia és az adatbiztonság. A Zenitech európai technológiai vállalatokkal együttműködve támogatja az innovációt és a stratégiai autonómiát.

Megfelelés és etika

Az EU mesterséges intelligenciáról szóló törvénye a világ első átfogó mesterséges intelligenciát szabályozó kerete, amelynek célja a szervezetek védelme és annak biztosítása, hogy az EU-ban alkalmazott mesterségesintelligencia-technológia biztonságos és átlátható legyen. A technológiai vállalatok, különösen azok, amelyek magas kockázatú ágazatokban, például az oktatásban és az egészségügyben valósítanak meg megoldásokat, felelősséggel tartoznak az iránymutatások betartásáért. A Zenitech megkönnyíti a szabályoknak való megfelelést azáltal, hogy egyensúlyt teremt az innováció és az etika között olyan projektekben, mint a mesterséges intelligencián alapuló irányítási platformok, a szabályoknak való megfelelés automatizálása, az MI-előítéletek felismerése és a kifejezetten magas kockázatú alkalmazásokhoz kifejlesztett MI-eszközök.

Lemaradás a digitális készségek terén

Európában jelentős hiány van IKT-szakemberekből, és a kereslet meghaladja a kínálatot olyan területeken, mint a kiberbiztonság, a mesterséges intelligencia, a felhőalapú infrastruktúra és az adatelemzés. A „Digitális évtized 2030” olyan európai kezdeményezés, melynek célja, hogy az EU versenyképes maradjon globális szinten, és hogy a készségek mindenki számára hozzáférhetők és inkluzívak legyenek. A továbbképzési célok mellett arra is ösztönzi az EU-ban működő vállalkozásokat és közszektorbeli szervezeteket, hogy alkalmazzák a fejlett digitális technológiákat. A Zenitech ezen célok elérésében olyan megoldások kidolgozásával segíti a vállalatokat, melyek támogatják a vállalkozásokat és az oktatókat – például mesterséges intelligenciával támogatott fejlesztési platformok, virtuális tanulási környezetek és alacsony kódszintű/kódmentes (low-code/no-code) fejlesztési platformok révén – és amelyek bővítik a fejlesztők körét. A közeli országokból történő (nearshore) szállítás modelljét úgy alakították ki, hogy segítse a szervezeteket a szakemberhiány és a projektek skálázhatóságával kapcsolatos kihívások leküzdésében, hozzáférést biztosítva a közelben található fejlesztési központokhoz.

Mire figyelünk és miért

Az IKT-vállalatok multimodális mesterséges intelligenciát, neuromorf számítástechnikát és zéró bizalmi architektúrákat (zero trust) fejlesztenek, miközben a mesterséges intelligenciát megalapozó technológiák fejlődése túljut a kezdeti felhajtási (hype) ciklusokon. Ez nem csupán innovációról szól – ez integrációs és biztonsági kihívás is. Ahogy az alapvető mesterséges intelligencia meghaladja a legmagasabb elvárásokat, a kifinomultabb technológiai kombinációk szabványosított implementációs folyamatokat és átfogó biztonsági keretrendszereket igényelnek.

Figyelemmel kísérjük ezt a területet, mert:

Az MI-alapú kódgenerálás, a low-code platformok és a több technikát ötvöző komplex MI-rendszerek gyorsítják a fejlesztői produktivitást.
Valós idejű elemzésekkel, data fabric megközelítésekkel és olyan adatvédelmi technológiákkal, mint a szintetikus adatgenerálás és a federált tanulás, alakítja át az adatarchitektúrát.
Ehhez egyértelmű iránymutatásra van szükség az automatizálás és az emberi felügyelet közötti egyensúly megteremtése, az átfogó biztonsági modellek bevezetése, valamint az alapvető mesterséges intelligenciáról a kifinomult integrált alkalmazásokra történő átállás kezelése terén.

Fedezze fel néhány hozzájárulásunkat

SIS – A hagyományos üzleti tevékenység átalakítása a növekedés és a további fejlődés érdekében

Ismerje meg, hogyan alakult át a SIS globális sportfogadási tartalomszolgáltató hagyományos vállalkozásból szünet nélkül működő, 24/7-es digitális szolgáltatóvá, hogyan bővítette működését, növelte ügyfélkörét és lépett új piacokra.

A SIS több mint 35 éve biztosít rövid formátumú fogadási tartalmakat – beleértve videókat és adatfeedeket – online és kiskereskedelmi bukmékerek számára világszerte.

A zeneipar forradalma

Tudja meg, hogyan alakította át a Zenitech a felhasználói élményt és nyújtott hatékony üzleti elemzéseket egy vezető zenei szolgáltató vállalatnak.

Agilis módszertan alkalmazásával tehetséges csapatunk kifejlesztette a KAT-ot, mely olyan hatékony adatelemző eszköz, ami lehetővé teszi a Kobalt számára, hogy pontosan elemezze az ügyfelek demográfiai adatait. Ez lehetővé teszi a Kobalt számára, hogy fontos felhasználói adatokat gyűjtsön – többek között a leggyakrabban lejátszott zeneszámok számáról, a letöltések helyéről, a hallgatók neméről és életkoráról –, és így megismerje ügyfelei teljesítményének hatékonyságát.