Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> IT Business - 24. 8. 2006 - -kh- [ heinige (zavináč) ccb (tečka) cz ]

Další akvizice IBM

IBM_ISS634.jpgKdyž jsem nedávno vytvářel doprovodný ilustrační obrázek pro akvizici Filenetu společností IBM, netušil jsem, že v tak krátké době se dostanu k tomuto obrázku znovu a budu vyměňovat Filenet za Internet Security Systems. Ale je tomu tak, protože právě tyto dvě zmíněné firmy ohlásily 23. srpna definitivní dohodu o koupi ISS společností IBM za cenu zhruba 1,3 miliardy US dolarů, tedy 28 dolarů za akcii.

Akvizice samozřejmě podléhá schválení úřadů a její ukončení se plánuje na čtvrté čtvrtletí letošního roku. IBM si od tohoto kroku slibuje zvýšení využívaní IT služeb pro optimalizaci a přestavbu byznysu svých klientů a dále pak posílení v rychle rostoucí oblasti řízených bezpečnostních služeb. ISS se stane obchodní jednotkou uvnitř IBM Global Services - Security.

 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.