KI News: Kurz und klar.

Der Erfolg eines KI‑Produkts wie GPT‑6 lässt sich nicht nur an einer einzigen Zahl messen. Stattdessen greifen Unternehmen auf ein breites Spektrum an Metriken zurück, die technische Leistung, Nutzerzufriedenheit und wirtschaftlichen Nutzen abdecken. Zu den wichtigsten technischen Kennzahlen zählen die Perplexität, die Genauigkeit bei standardisierten Benchmark‑Tests und die Geschwindigkeit der Antwortgenerierung. Diese Werte geben Aufschluss darüber, wie gut das Modell in kontrollierten Szenarien funktioniert.

Die Einführung von KI-Agenten unterscheidet sich deutlich von herkömmlichen Software-Deployments. Unternehmen müssen nicht nur die richtige Balance zwischen Autonomie und Kontrolle finden, sondern auch die Art und Weise, wie sie den Return on Investment (ROI) messen, neu überdenken.

Wenn Sie darauf gewartet haben, dass KI-Versprechen Realität werden, könnte 2026 Ihr Jahr sein – und ein bislang unerwartetes Element könnte der entscheidende Faktor sein.

Die Entscheidung, wann neue ASIC‑Miner für Bitcoin gekauft werden sollen, ist wegen volatiler Märkte, schneller technischer Veralterung und prozessgesteuerter Einnahmezyklen besonders schwierig. Ein systematischer Leitfaden fehlt bislang, obwohl die Branche zunehmend kapitalintensiv wird.

Drei Jahre nach dem Durchbruch generativer KI stellen Fachleute nun dessen tatsächlichen Nutzen in Frage. Viele Unternehmen haben große Investitionen getätigt, doch die erwarteten Renditen bleiben oft hinter den Erwartungen.

Eine neue Studie zeigt, dass Hyperchat AI, eine agentenbasierte Technologie, die große, vernetzte Teams in Echtzeit zusammenbringt, die kollektive Intelligenz von Sportfans deutlich erhöht. In einem achtwöchigen Experiment nahmen rund 24 Baseball-Fans an Live‑Diskussionen teil, um die Sieger von 59 Major League Baseball‑Spielen vorherzusagen. Durch die KI‑gestützte Konversation erreichten die Gruppen eine „High Confidence“ Genauigkeit von 78 % – ein deutlich höherer Wert als die 57 % der Vegas‑Wetten (p = 0,020).

Die Messung des Return on Investment (ROI) von Künstlicher Intelligenz (KI) muss nicht mehr als ein unüberwindbares Hindernis erscheinen. Mit klaren Zielen, geeigneten Kennzahlen und einer strukturierten Vorgehensweise lässt sich der Nutzen von KI‑Projekten nachvollziehbar quantifizieren.

ServiceNow hat nach dem jüngsten halbjährlichen Plattform-Upgrade ein neues „AI Experience“ eingeführt. Drei Wochen nach der Veröffentlichung des Updates kündigte das Unternehmen die neue AI-Funktionalität an, die darauf abzielt, Unternehmen dabei zu unterstützen, KI richtig und effizient zu nutzen.

Samsung Research hat ein neues Benchmark-System namens TRUEBench vorgestellt, das die Grenzen herkömmlicher Tests überwindet und die tatsächliche Produktivität von KI-Modellen in Unternehmensumgebungen genauer erfasst.

Skai – vormals Kenshoo – ist eine KI‑gestützte Omnichannel‑Werbe- und Analyseplattform, die Marken und Agenturen dabei unterstützt, bezahlte Medienkampagnen über Suchmaschinen, soziale Netzwerke, Retail‑Media‑Marktplätze und weitere geschlossene Kanäle aus einer einzigen Oberfläche heraus zu planen, zu starten, zu optimieren und zu messen.

Enterprise AI hat die Experimentierphase hinter sich gelassen. CFOs fordern klare Rendite, Vorstände verlangen Risikosteuerung und Regulierungsbehörden setzen auf Kontrollmechanismen, die den bestehenden Risikomanagementpflichten entsprechen.