KI News: Kurz und klar.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bringt Unternehmen klare Vorteile: schnellere Reaktionszeiten, höhere Kundenzufriedenheit, geringere Betriebskosten und datengestützte Erkenntnisse, die Führungskräfte mit Zuversicht nutzen können.

In der Welt der Zeitreihenanalyse haben sich fünf Basismodelle etabliert, die präzise Vorhersagen ohne Feinabstimmung liefern.

Nur die größten Unternehmen sind bereit, die Herausforderung anzunehmen, erklärt der CEO von Redis. Viele Organisationen sehen sich mit der Frage konfrontiert, wie sie KI-Agenten in die Praxis umsetzen sollen, und die Zahl der erfolgreichen Rollouts sinkt. Der CEO Rowan Trollope betonte, dass die meisten Firmen noch nicht wissen, wie sie die Technologie in Produktionsumgebungen integrieren können.

Eine aktuelle Gallup‑Umfrage zeigt, dass die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Arbeitsumfeld im vierten Quartal 2025 keine Fortschritte mehr gemacht hat. Dennoch nutzen die bereits aktiven KI‑Nutzer ihre Systeme vermehrt, was auf ein wachsendes Interesse an den Möglichkeiten der Technologie hinweist. Trotz dieser positiven Entwicklung bleibt der Anteil der häufigen KI‑Anwender im Vergleich zur Gesamtarbeitsbevölkerung sehr gering. Unternehmen sollten daher gezielt die Voraussetzungen schaffen, damit mehr Mitarbeitende von KI profitieren können, ohne dabei die bestehenden Prozesse zu gefährden.

In den letzten Jahren hat sich Vibe Coding von einer scheinbar schicken Idee zu einer etablierten Praxis entwickelt, die von angehenden Entwicklern und Unternehmen gleichermaßen genutzt wird. Was einst als Gimmick galt, ist heute ein unverzichtbares Know-how, auch im professionellen Umfeld. Ein Beleg dafür ist die jüngste Finanzierungsrunde, die ein führendes Vibe‑Coding‑Tool erfolgreich abgeschlossen hat.

Stellen Sie sich vor, Sie betreten zum ersten Mal ein Data‑Science‑Interview. Ihre Hände zittern, die Gedanken rasen – und plötzlich wird Ihnen eine Frage gestellt, die Sie bereits beantworten können. Das ist das Ergebnis einer gründlichen Vorbereitung.

Microsoft hat Windows Backup for Organizations neu konfiguriert, um bei der ersten Anmeldung eine sofortige Wiederherstellung zu ermöglichen. Ziel ist es, die Zeit zu verkürzen, die nötig ist, um Systeme neu aufzubauen, wenn Benutzer bei der Einrichtung wichtige Optionen überspringen.

Federated Learning ermöglicht es, Modelle zu trainieren, ohne dass die Daten das Gerät verlassen. Stattdessen werden lokale Modellupdates aggregiert, wodurch Datenschutz und Effizienz verbessert werden. Der Beitrag erläutert die Prinzipien, wie Daten lokal verarbeitet werden, wie die Aggregation funktioniert und welche Vorteile sich daraus für Unternehmen und Forschung ergeben.

Die Erwartungen an künstliche Intelligenz haben sich in den letzten Monaten stark verändert. Viele Unternehmen prüfen ihre KI-Investitionen neu und suchen nach nachhaltigen Lösungen. Jetzt ist der ideale Zeitpunkt, um die notwendigen Schritte zu unternehmen und das zu sichern, was langfristig Bestand hat.

Der Geschäftsführer von WorkBeaver, Bars Juhasz, betont, dass die Arbeitskräfte künftig die Produktionsmittel selbst bestimmen sollten, um die Kontrolle über die von KI unterstützten Arbeitsprozesse zu sichern. Gleichzeitig fordert er eine verantwortungsvolle Nutzung von künstlicher Intelligenz.

TechInsights hat bestätigt, dass die Preise für DRAM noch nicht ihren Höhepunkt erreicht haben. Trotz der aktuellen Preissteigerungen bleibt die Erwartung, dass die Kosten erst ab 2026 ihren Spitzenwert erreichen werden.

Eine aktuelle Analyse von CodeRabbit, einem Tool zur Bewertung von Pull‑Requests, hat ergeben, dass menschlich geschriebener Code deutlich weniger Fehler aufweist als KI‑generierte Software. Die Untersuchung zeigte, dass bei KI‑generiertem Code nicht nur die Anzahl der zu prüfenden Probleme steigt, sondern auch deren Schweregrad zunimmt.

Die Einführung von KI-Lösungen in Unternehmen ist ein zweistufiger Aufstieg: Zunächst muss die Technologie verstanden und implementiert werden. Danach gilt es, die kulturellen Rahmenbedingungen zu schaffen, damit Mitarbeitende ihr volles Potenzial entfalten können.

Nvidia legt großen Wert auf Transparenz bei seinen Nemotron 3 Modellen. Besonders betont das Unternehmen, dass die Herkunft der Trainingsdaten für Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist und offen kommuniziert wird.

In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz rasant voranschreitet, ist es ungewöhnlich, noch immer als „KI‑Doomer“ bezeichnet zu werden. Diese kleine, aber einflussreiche Gruppe aus Forschern, Wissenschaftlern und Politikexperten sieht die Möglichkeit, dass KI so leistungsfähig werden könnte, dass sie erhebliche Risiken für die Menschheit birgt.

Sie suchen ein zuverlässiges und günstiges Webhosting-Paket für Ihr wachsendes Unternehmen? Wir haben die besten Optionen für kleine Firmen im Jahr 2025 zusammengestellt und bewertet – basierend auf Preis-Leistungs-Verhältnis, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.

Gartner warnt: KI‑Browser stellen ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Analysten befürchten, dass unmotivierte Nutzer Agenten einsetzen könnten, um verpflichtende Informationssicherheits‑Schulungen automatisch abzuschließen, während Angreifer noch schwerwiegendere Angriffe ausführen könnten. Aufgrund dieser Risiken rät Gartner den meisten Unternehmen, KI‑Browser vorerst zu blockieren.

Bei der diesjährigen Re:Invent-Konferenz präsentierte AWS-Chef Matt Garman seine Vision, künstliche Intelligenz für Unternehmen zugänglich und wirkungsvoll zu machen. Amazon will dabei ein geschlosseneres Ökosystem schaffen, das als „einfacher Knopf“ erscheint, aber tatsächlich ein geschütztes Umfeld für AI-Lösungen bildet.

Einige Menschen wollen einfach „KI lernen“. Andere streben danach, die Zukunft aktiv zu gestalten. Wenn du zu letzteren gehörst, solltest du dir diesen Leitfaden jetzt merken – denn die Generative AI Scientist Roadmap 2026 ist kein hübscher Lehrplan. Sie bietet einen praxisnahen, branchenspezifischen Fahrplan, der dich von „Ich kenne Python-Schleifen“ zu „Ich kann Agenten entwerfen, die Unternehmen führen“ führt.

Die Auswahl der richtigen Daten für zukünftige KI-Projekte kann zunächst wie ein unlösbares Rätsel wirken. Doch mit gezielten Schritten lässt sich die Herausforderung meistern. In diesem Beitrag werden fünf bewährte Ansätze vorgestellt, mit denen Unternehmen ihre KI mit relevanten Geschäftsdaten versorgen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

Softwareentwickler beklagen, dass sie gezwungen werden, KI-Tools in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Viele sehen darin eine Beeinträchtigung der Codequalität und eine Gefährdung ihrer eigenen Fähigkeiten.

Large Language Models (LLMs) ermöglichen es, schnell Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen. Doch die wahre Chance liegt oft in den strukturierten Daten, die in Unternehmen verborgen sind.

Die Führungskräfte der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) gehen davon aus, dass in den kommenden 18 Monaten die Menge an KI-Arbeiten, die auf Cloud-native Plattformen ausgeführt werden, um mehrere hundert Milliarden US-Dollar steigen wird.

Eine aktuelle Umfrage unter Unternehmen zeigt, dass weniger als ein Drittel der KI‑Proof‑of‑Concept‑Projekte (PoCs) die Testphase erfolgreich übersteht. Doch die PoCs, die es schaffen, steigern die Produktivität häufig deutlich.