KI News: Kurz und klar.

Bevor Sie mit Ihrer KI-Reise starten, prüfen Sie die Datenqualität. Gartner schätzt, dass mangelhafte Datenqualität Unternehmen jährlich durchschnittlich 12,9 Mio. USD an Ressourcenverschwendung und verpassten Chancen kostet.

Google hat Ende letzten Jahres einen umfassenden Plan vorgestellt, um das Bildungssystem nachhaltig zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Schulen und bei Lehrkräften.

Moderne KI-Anwendungen setzen zunehmend auf intelligente Agenten, die eigenständig denken, zusammenarbeiten und komplexe Arbeitsabläufe ausführen können. Einzeln arbeitende Agenten stoßen dabei schnell an ihre Grenzen: Sie haben Probleme mit Skalierbarkeit, Koordination und dem langfristigen Behalten von Kontext.

In einer mitreißenden Live-Demo zeigte Colin Matthews, wie Entwickler ChatGPT-Apps Schritt für Schritt erstellen können. Dabei stellte er das MCP-Protokoll vor, ein neues Framework, das die Integration von Modellen, Daten und Benutzeroberflächen vereinfacht.

Zhipu AI (Z.ai) hat heute das neue Modell GLM-4.7-Flash vorgestellt, das Teil der GLM‑4.7‑Familie ist. Das Modell richtet sich an Entwickler, die starke Programmier- und Denkfähigkeiten benötigen, aber gleichzeitig ein System bevorzugen, das lokal und ressourcenschonend betrieben werden kann.

Ein neues Verfahren namens probabilistische Mehrvarianten-Logik hat die Art und Weise, wie große Sprachmodelle (LLMs) genutzt werden, revolutioniert. Statt einer einzigen, fließenden Antwort erzeugt das System mehrere Varianten und weist jeder Variante eine Gewichtung zu, die die Wahrscheinlichkeit und Relevanz widerspiegelt. Diese gewichteten Optionen ermöglichen es Anwendern, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Stärken der KI besser zu nutzen.

Ein Jahr nach der Einführung des Model Context Protocols (MCP) durch Anthropic haben Führungskräfte von OpenAI, Goose und der Linux Foundation die Bedeutung des offenen Standards betont. MCP verbindet KI-Anwendungen mit den Daten und Werkzeugen, die sie benötigen, und erleichtert so die Entwicklung von KI-Lösungen.

In diesem Beitrag beleuchten wir die neuen Funktionen und Kernkonzepte von Amazon SageMaker AI, die Unternehmen dabei unterstützen, den gesamten Lebenszyklus von Modellen zu verfolgen und zu verwalten. Durch die automatisierte End‑to‑End‑Lineage‑Verfolgung wird die Nachvollziehbarkeit von Daten und Modellen von Anfang bis Ende gewährleistet.

In einer wegweisenden Veröffentlichung präsentiert ein internationales Forschungsteam ein einheitliches Benchmarking-Framework, das EEG-basierte Foundation-Modelle gezielt in klinischen Anwendungen bewertet. Das neue Benchmark umfasst 11 klar definierte Diagnosetasks und nutzt 14 öffentlich verfügbare EEG-Datensätze, darunter Epilepsie, Schizophrenie, Parkinson, Zwangsstörung und leichte traumatische Hirnverletzungen.

OpenAI berichtet, dass KI-Lösungen für Unternehmen nun weit über reine Pilotprojekte hinausgehen und in den täglichen Betrieb integriert werden. Laut den neuesten Zahlen übernehmen Firmen komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe von Modellen, anstatt lediglich kurze Textzusammenfassungen zu generieren. Die Daten verdeutlichen einen deutlichen Wandel in der Nutzung von KI innerhalb von Organisationen.

Nach einem Jahr intensiver Tests von Hardware und Software hat ZDNET die Gewinnerliste 2025 veröffentlicht. Die Auswahl umfasst die besten Handys, Fernseher, KI-Lösungen und weitere Produkte, die in diesem Jahr die Nase vorn haben.

EY und NVIDIA bündeln ihre Expertise, um Unternehmen bei der Integration von physischer KI zu begleiten. Durch die Zusammenarbeit entsteht ein klar strukturierter Ansatz für den Einsatz von Robotern, Drohnen und anderen intelligenten Geräten.

DeepSeek hat mit der Veröffentlichung von V3.2 einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung seiner Open-Weight-Modelle vollzogen. Das neue Modell baut auf dem bereits erfolgreichen V3 auf und bringt gezielte Optimierungen, die die Leistungsfähigkeit und Effizienz weiter steigern.

NATO hat Google beauftragt, souveräne Cloud-Dienste in luftgesicherten, hochsicheren Umgebungen bereitzustellen. Das Unternehmen wird KI-Lösungen in vollständig getrennten Systemen entwickeln, die für Schulungen und operative Unterstützung eingesetzt werden sollen.

Cerebras hat gerade das neue MiniMax-M2-REAP-162B-A10B vorgestellt, ein kompakter, sparsamer Mixture-of-Experts (SMoE) Causal Language Model, das auf dem bereits leistungsstarken MiniMax-M2 basiert. Durch die Anwendung der innovativen Router weighted Expert Activation Pruning (REAP)-Methode werden unnötige Experten gezielt entfernt, ohne die Leistungsfähigkeit des Modells zu beeinträchtigen.

Janna Lipenkova beleuchtet in ihrem neuesten Beitrag die entscheidende Rolle der Nutzerfreundlichkeit für den Erfolg von KI-Produkten. Sie betont, dass die Intuitivität der Interaktion zwischen Mensch und Maschine das Hauptkriterium ist, um die volle Leistungsfähigkeit einer KI-Anwendung auszuschöpfen.

Baseten, das KI-Infrastrukturunternehmen, das kürzlich mit 2,15 Billionen US-Dollar bewertet wurde, hat einen bedeutenden Produktwechsel vollzogen: Mit der Einführung von Baseten Training geht das Unternehmen in die komplette Modell‑Trainingsphase ein. Ziel ist es, Unternehmen die Möglichkeit zu geben, Open‑Source‑KI‑Modelle eigenständig zu verfeinern, ohne die üblichen technischen Hürden wie GPU‑Cluster‑Management, Multi‑Node‑Orchestrierung oder Cloud‑Kapazitätsplanung.

OpenAI hat mit ChatGPT Enterprise einen Meilenstein erreicht: die Anzahl der Unternehmenslizenzen ist im Vergleich zum Vorjahr um das Neunfache gestiegen und nun über 1 Million Geschäftskunden. Dieser Anstieg zeigt, dass immer mehr Unternehmen Vertrauen in KI-Lösungen setzen.

In der Praxis ist es häufig so, dass die Daten, mit denen Sie starten, völlig unlabelt sind. Für überwachte Lernmodelle ist ein gelabeltes Set jedoch unerlässlich – und das manuelle Anlegen von Tausenden von Labels ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch teuer und oft schlicht unpraktisch.

Google AI Studio ist eine benutzerfreundliche, browserbasierte Plattform, die Entwicklern ermöglicht, KI-Lösungen mit den neuesten Gemini-Modellen schnell zu prototypisieren und bereitzustellen. Der Prozess wird erheblich vereinfacht: Nutzer können Prompt-Tests durchführen, die Ergebnisse analysieren und fertigen Code ohne Aufwand exportieren.

In einem neuen Tutorial wird ein ganzheitliches Benchmarking-Framework vorgestellt, das verschiedenartige agentenbasierte KI-Systeme auf praxisnahen Unternehmenssoftwareaufgaben testet. Dabei werden Aufgaben wie Datenumwandlung, API-Integration, Workflow-Automatisierung und Leistungsoptimierung abgebildet, um die Vielseitigkeit der Systeme unter realen Bedingungen zu prüfen.

Datapizza AI hat das neue GenAI-Framework „Made in Italy“ vorgestellt, das Entwicklern ermöglicht, LLM-Agenten schneller und effizienter zu bauen. Durch optimierte Pipelines und modulare Komponenten reduziert das Tool Entwicklungszeiten erheblich und erleichtert die Integration in bestehende Systeme. Die Plattform richtet sich an Unternehmen, die KI‑Lösungen skalieren wollen, und bietet gleichzeitig eine benutzerfreundliche Oberfläche für Data Scientists.

Der neue Leitfaden „AI-Produktmanager-Interview“ bietet einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Unternehmen, deren Auswahlverfahren und die Fragen, die Sie erwarten können.

Microsoft hat angekündigt, dass Angestellte ihre privaten Microsoft 365‑Abonnements in den Arbeitsalltag einbinden dürfen, um auf die Copilot‑Funktionen zuzugreifen. Diese Initiative richtet sich besonders an Unternehmen, die bislang keine eigenen KI‑Lösungen implementiert haben. Während das klassische BYOD‑Modell (Bring Your Own Device) oft nicht zulässig ist, eröffnet BYOC (Bring Your Own Cloud) nun die Möglichkeit, persönliche Cloud‑Abonnements für produktive Zwecke zu nutzen. Die Maßnahme soll die Produktivität steigern und die IT-Abteilungen entlasten, indem sie die Nutzung von Copilot direkt über die vorhandenen persönlichen Konten ermöglichen.