KI News: Kurz und klar.

Ein neues Verfahren namens B‑PAC Reasoning verspricht, große Rechenmodelle für komplexe Aufgaben effizienter zu nutzen, ohne die Genauigkeit zu gefährden. Durch die Kombination von Inverse‑Propensity‑Scoring‑Estimatoren und Test‑Supermartingales werden Schwellenwerte für die Weiterleitung von Anfragen dynamisch angepasst, sodass nur dann das aufwendige Modell aktiviert wird, wenn es wirklich nötig ist.

Der US-Steuerbehörde IRS steht die kommende Steuererklärungsperiode 2026 vor einer großen Herausforderung: Personalengpässe, die durch die hohe Zahl von Kündigungen und die damit verbundene Arbeitslosigkeit entstanden sind. Um die Effizienz zu steigern und die Bearbeitungszeiten zu verkürzen, plant die Behörde, vermehrt auf künstliche Intelligenz und automatisierte Bots zurückzugreifen.

Ein neues Verfahren aus dem arXiv-Preprint 2601.20894v1 zeigt, dass Prompt-basiertes kontinuierliches Lernen deutlich effizienter und effektiver sein kann, wenn Prompts nicht fest an einzelne Aufgaben gebunden werden. Statt jeder Aufgabe ein eigenes, isoliertes Prompt-Set zuzuweisen, baut das vorgeschlagene System einen globalen Prompt-Pool auf und nutzt einen task‑aware, gated Routing-Mechanismus, um nur einen sparsamen Teil der Prompts pro Aufgabe zu aktivieren. Dadurch wird die Trennung von Aufgaben dynamisch gelöst und die gemeinsame Optimierung von Aufgaben‑spezifischen Merkmalen ermöglicht.

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv (2601.20735v1) stellen Wissenschaftler einen innovativen Ansatz vor, der das Metric Answer Set Programming (ASP) auf ein neues Level hebt. Durch die Integration quantitativer zeitlicher Einschränkungen wie Dauern und Fristen wird ASP deutlich leistungsfähiger.

Wir haben führende Technologieunternehmer, renommierte Journalisten, bekannte Entertainer, Studierende und weitere Experten zu den Chancen und Gefahren der künstlichen Intelligenz befragt.

**Kernpunkte der Analyse** 1. **Zielsetzung** * Die Analyse soll die wichtigsten Erkenntnisse aus der Untersuchung der Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt zusammenfassen. * Sie richtet sich an Entscheidungsträger, die strategische Entscheidungen treffen müssen. 2. **Struktur der Analyse** * **Einleitung** – Überblick über die Relevanz von KI in der Arbeitswelt. * **Methodik** – Kurzbeschreibung der angewandten Analyseverfahren (Literaturreview, Datenanalyse, Experteninterviews). * **Ergebnisse** – Aufteilung in Chancen, Risiken und notwendige Maßnahmen. * **Empfehlungen** – Konkrete Handlungsempfehlungen für Politik, Wirtschaft und Bildung. * **Schlussfolgerung** – Zusammenfassung der wichtigsten Punkte und Ausblick. 3. **Schlüsselthemen** * **Chancen** – Effizienzsteigerung, neue Berufsfelder, lebenslanges Lernen. * **Risiken** – Arbeitsplatzverluste, Ungleichheit, ethische Fragen. * **Maßnahmen** – Weiterbildung, soziale Absicherung, ethische Rahmenbedingungen, regulatorische Anpassungen. 4. **Empfehlungen** * **Politik** – Bildungspolitik, Arbeitsmarktpolitik, ethische Leitlinien. * **Unternehmen** – Investitionen in Weiterbildung, Diversität, ethische KI‑Entwicklung. * **Bildung** – Curricula anpassen, lebenslanges Lernen fördern. 5. **Schluss** * KI ist ein entscheidender Treiber für die Zukunft der Arbeit. * Durch gezielte Maßnahmen können Chancen genutzt und Risiken minimiert werden.

Die neuesten KI‑Agenten erreichen ein Leistungsniveau, das unsere bisherigen Arbeitsmethoden übertrifft. Um von diesen Fortschritten voll zu profitieren, müssen wir unsere Herangehensweise an Projekte neu definieren.

In einem neuen Tutorial wird gezeigt, wie ein autonomer, agentenbasierter KI‑System den gesamten Genehmigungsprozess im Gesundheits‑Revenue‑Cycle‑Management simuliert. Dabei überwacht der Agent kontinuierlich eingehende Operationsaufträge, sammelt die notwendigen klinischen Unterlagen und reicht die Genehmigungsanträge bei den Kostenträgern ein.

Eine aktuelle Studie von DDN, einem Unternehmen für Datenoptimierung, in Zusammenarbeit mit Google Cloud und Cognizant, zeigt, dass in den letzten zwei Jahren mehr als die Hälfte der KI-Projekte verzögert oder eingestellt wurde. Die Hauptursache ist die Komplexität der KI-Infrastruktur, die Unternehmen vor erhebliche technische und organisatorische Herausforderungen stellt.

Technologieunternehmen versprechen, alltägliche, zeitraubende Aufgaben zu automatisieren. Durch den Einsatz von KI sollen Mitarbeiter von monotonen Tätigkeiten entlastet werden, um sich auf strategischere Projekte konzentrieren zu können.

Eine neue Methode ermöglicht es KI-Agenten, eigenständig Umweltfeedback zu sammeln, ohne auf vorgegebene Messgrößen angewiesen zu sein.

Die steigenden Arbeitskosten und engere Margen zwingen große Plattformbetreiber wie Grab dazu, nach Automatisierung zu suchen. Durch die Übernahme von Infermove hat Grab seine Robotikkompetenz intern verankert, um die Lieferkosten zu senken. Auf einer Plattform, die Millionen von Lieferungen in Südostasien abwickelt, können selbst kleine Effizienzsteigerungen enorme Auswirkungen haben. Die Integration von Robotiklösungen soll die Betriebskosten reduzieren und die Wettbewerbsfähigkeit von Grab stärken.

Zara testet, wie weit generative KI in den täglichen Einzelhandelsbetrieb integriert werden kann. Das Unternehmen setzt dabei auf einen bislang wenig beleuchteten Bereich: die Produktfotografie.

Die Frage, ob KI‑Tools den Preis wert sind, hat mich 2025 zu einer gründlichen Kosten‑ und Nutzen‑Analyse veranlasst. Ich habe jedes einzelne Abonnement, das ich im vergangenen Jahr abgeschlossen habe, auf seine tatsächliche Nutzung und den Mehrwert für meine Projekte hin untersucht.

In vielen Unternehmen ist die Personalabteilung ein idealer Einsatzbereich für Künstliche Intelligenz, die dort echte betriebliche Effizienzsteigerungen ermöglicht.

In der globalen Pharmaindustrie gewinnt die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zunehmend an Bedeutung – von der Wirkstoffsuche über die Entwicklung bis hin zu klinischen Studien.

Ein neues arXiv‑Papier mit dem Titel „Sliding Window Recurrences for Sequence Models“ präsentiert einen vielversprechenden Ansatz, der die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen erheblich steigern soll.

JPMorgan Chase hat mit seiner KI‑Investition von 18 Mio. $ bereits greifbare Erträge erzielt. 200 000 Mitarbeitende nutzen täglich die firmeneigene LLM‑Suite, und die jährliche Steigerung der KI‑Nutzen liegt zwischen 30 % und 40 %. Trotz des Erfolgs bleibt die Bank transparent über die damit verbundenen personellen Herausforderungen.

Als der generative KI‑Boom 2022 ausbrach, war die Anwaltsausbildung von Rudi Miller und ihren Kommilitonen von einer Mischung aus Neugier und Besorgnis geprägt. Vor dem Abschluss diskutierten sie intensiv, wie sich der Arbeitsmarkt verändern könnte, wenn KI in der Rechtsbranche Einzug halten würde.

Die Suche nach effizienteren Optimierungsverfahren bleibt ein zentrales Thema in der Forschung. Ein vielversprechender Ansatz ist die Nutzung einer Operator‑Pool‑Strategie, bei der mehrere Operatoren gleichzeitig eingesetzt werden, anstatt sich auf einen einzigen zu verlassen. Damit lässt sich die Suche in Nachbarschaften dynamischer gestalten, doch die optimale Reihenfolge dieser Operatoren ist noch nicht vollständig geklärt.

InTouchNow.ai hat ein neues, KI‑gestütztes Telefonantwortsystem für Arztpraxen in Großbritannien entwickelt. Das Tool modernisiert die Telefonannahme, reduziert Wartezeiten und sorgt für ein reibungsloses Erlebnis für Patienten und Praxisteam.

Ein neues Paper auf arXiv (ID 2512.03211v1) präsentiert einen innovativen Ansatz zur Optimierung von Netzwerk‑Routing mithilfe von Policy‑Gradient Reinforcement Learning. Das Verfahren, bekannt als OLPOMDP, wurde erfolgreich in simulierten Netzwerken verschiedener Modelle getestet und zeigt, dass mehrere verteilte Agenten – die Router – ohne explizite Kommunikation kooperativ handeln können.

In der Fertigungsbranche setzen Führungskräfte nun fast die Hälfte ihrer Modernisierungsbudgets auf Künstliche Intelligenz. Sie sind überzeugt, dass KI-Systeme die Gewinnmargen innerhalb der nächsten zwei Jahre deutlich steigern werden. Diese aggressive Kapitalallokation signalisiert einen klaren Wendepunkt: KI gilt künftig als Hauptmotor für die finanzielle Performance.

Eine aktuelle Untersuchung auf arXiv präsentiert einen innovativen Ansatz, bei dem Offline‑Reinforcement‑Learning‑Algorithmen als Subroutinen in rein online Lernprozesse integriert werden. Durch die Nutzung historischer Interaktionen eines Agenten als Offline‑Datensatz wird die Kombination von Offline‑ und Online‑Lernen möglich.