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Agentische KI entwickelt Workplace-KI von reiner Unterstützung hin zu eigenständigem Handeln. Damit Unternehmen sie sicher skalieren können, brauchen sie sichere Laufzeitumgebungen, kontrollierten Datenzugriff, offene Ökosysteme und eine Infrastruktur, die für produktive KI-Agenten ausgelegt ist.

Le passage à l'échelle de l'IA ne se résume pas à l'ajout de GPU. Les entreprises doivent harmoniser les serveurs, le stockage, le réseau, l'accès aux données et l'orchestration pour que les charges de travail en production puissent croître sans créer de goulets d'étranglement coûteux.

Erfahren Sie, wie Unternehmen ihre KI-Infrastruktur skalieren können, indem sie Server, Speicher, Netzwerke und Governance aufeinander abstimmen, um kostspielige Produktionsengpässe zu vermeiden.

Enterprise computer vision is moving from isolated pilots to production systems that support manufacturing, retail, safety, and operational use cases. In this eSpeaks episode, Dell Technologies’ Jason Nassar explains how vision language models, edge computing, accelerated infrastructure, Dell AI Factory with NVIDIA, Dell Automation Platform, and Dell Distributed Private Cloud are changing what it takes to deploy visual AI at scale.

Scaling AI takes more than adding GPUs. Enterprises need servers, storage, networking, data access, and orchestration to work together so production workloads can grow without exposing costly bottlenecks.

Knowledge assistants can deliver real value when they are grounded in trusted enterprise data. Production success depends on retrieval quality, source traceability, access controls, workflow integration, and ongoing governance.

Agentic AI is pushing workplace AI from assistance into action. To scale safely, enterprises need secure runtimes, governed data access, open ecosystems, and infrastructure built for production AI agents.

Vrashank Jain de Dell explique pourquoi la préparation des données, leur localisation et les pipelines modernes sont essentiels au succès des initiatives d’IA.

Vrashank Jain von Dell erklärt, warum Datenbereitschaft, Datenlokalität und moderne Datenpipelines entscheidend für erfolgreiche KI-Initiativen sind.

Public cloud has been the default for years, but many organizations are starting to question where it actually makes sense. Rising costs, platform changes, and shifting workload demands are leading IT teams to take a closer look at control, predictability, and long-term strategy.

La vision par ordinateur commence à apporter une valeur mesurable dans le domaine de la santé dans les environnements cliniques et non cliniques, s'étendant des flux de travail d'imagerie et de la sécurité des patients au bien-être du personnel et à l'efficacité opérationnelle. La tâche la plus difficile consiste à construire l'infrastructure et à mettre en place la gouvernance et les fondements de sécurité nécessaires pour mettre ces systèmes à l'échelle afin qu'ils fournissent des résultats fiables dans tous les secteurs de l'entreprise.

À mesure que l'adoption de l'IA se généralise, les organisations doivent faire des choix délibérés quant à l'endroit où les modèles sont entraînés, optimisés et exécutés pour l'inférence, ainsi que sur la manière dont ces charges de travail sont réparties au sein de l'infrastructure de l'entreprise. Les stratégies d'IA hybrides répartissent les charges de travail d'IA entre les centres de données, les plateformes cloud et les environnements périphériques afin d'équilibrer les performances, l'évolutivité, la gouvernance et les coûts.

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI müssen Unternehmen bewusste Entscheidungen darüber treffen, wo Modelle trainiert, optimiert und für Inferenz ausgeführt werden – und wie diese Workloads in der Unternehmensinfrastruktur verteilt werden. Bei hybriden KI-Strategien werden die KI-Workloads über Rechenzentren, Cloud-Plattformen und Edge-Umgebungen verteilt, um Leistung, Skalierbarkeit, Governance und Kosten in Einklang zu bringen.

Le secteur manufacturier évolue, passant de projets isolés basés sur des usines intelligentes à des opérations natives de l'IA, où l'intelligence numérique interagit directement avec les robots, les capteurs, les chaînes de production et les jumeaux numériques. À mesure que l'IA physique gagne en maturité, les fabricants utilisent des données en temps réel et une infrastructure évolutive pour améliorer leur efficacité, leur résilience et leur prise de décision.

Die Fertigungsbranche wandelt sich von isolierten Smart-Factory-Projekten hin zu KI-nativen Betriebsabläufen, bei denen digitale Intelligenz direkt mit Robotern, Sensoren, Produktionslinien und digitalen Zwillingen interagiert. Mit zunehmendem Reifegrad der physischen KI nutzen Fertigungsunternehmen Echtzeitdaten und eine skalierbare Infrastruktur, um die Effizienz, Ausfallsicherheit und Entscheidungsfindung zu verbessern.