Künstliche Intelligenz

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) tritt in ihre spannendste Phase ein. Große Sprachmodelle (LLMs) haben beeindruckende Fähigkeiten zur Mustererkennung gezeigt und KI zu einer transformativen Kraft in allen Branchen gemacht. Dieser Erfolg offenbart jedoch auch grundlegende Grenzen.

Klassische Workflows, generative KI und agentische Systeme verfolgen unterschiedliche Logiken. Wer ihre Stärken und Grenzen kennt, kann Prozesse gezielt gestalten, statt Komplexität nur gegen neue Komplexität zu tauschen. Gedanklich öffnet das den Blick auf etwas Größeres: Automatisierung ist kein linearer Fortschritt von „alt“ zu „neu“, sondern eine Werkzeugkiste. Fortschritt entsteht nicht durch maximale KI, sondern durch die präzise Wahl des richtigen Werkzeugs zur richtigen Aufgabe.

Quantencomputer und Künstliche Intelligenz (KI) wachsen zusammen. Einige Algorithmen gibt es schon, die Teilaufgaben aus der KI oder dem Maschinellen Lernen auf Quantencomputern lauffähig machen. Bei wenigen sehr spezifischen Algorithmen könnten Quantenrechner 2026 überlegen werden.

Künstliche Intelligenz (KI), Analytics, Automatisierung: Diese Schlagworte begegnen uns heute täglich und in kaum einem Unternehmen werden sie strategisch gesetzt. Allein die zugrunde liegenden Datenarchitekturen sind für diese Anforderungen oft nicht ausgelegt.

In Gelsenkirchen entwickelt die Westfälische Hochschule im Auftrag der Stadt gemeinsam mit Forschungseinrichtungen und Kommunen KI-Lösungen für Smart Cities – und stellt sie als Open Source für Städte und Gemeinden deutschlandweit zur Verfügung.

Der Cloud-Spezialist Genesys geht bei der Customer Experience (CX) in die Offensive. Mit der Einführung eines virtuellen Agenten auf Basis von Large Action Models (LAMs) will das Unternehmen die Lücke zwischen reinem Sprachverständnis und echter Handlungsfähigkeit schließen.

Das deutsche Start-up ZopaAI aus Saarbrücken bietet eine umfassende Vertriebslösung an, die mit einer breiten Wissensbasis und Entscheidungsunterstützung gezielt den B2B-Markt in die Lage versetzen will, mithilfe von KI-Algorithmen Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Die bereits genutzte Lösung achtet auf digitale Souveränität, Mandantenfähigkeit und Security. Für die Entwicklung und Verbesserung der KI-Modelle kooperiert ZopaAI mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI).

Führungskräfte setzen auf Technologie, investieren massiv in Künstliche Intelligenz (KI) sowie Cybersicherheit und nehmen gleichzeitig wachsende Risiken bei Datenschutz und Souveränität in Kauf. Das VivaTech Confidence Barometer 2026 zeigt ein widersprüchliches Stimmungsbild.

IBM Sovereign Core soll Unternehmen, Behörden und Dienstleistern helfen, eigene souveräne IT-Umgebungen aufzubauen und zu betreiben. Mithilfe der Software könnten KI-Workloads unter vollständiger operativer Kontrolle und innerhalb definierter Rechtsordnungen verwaltet werden.

Wie können Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence, AI) effizient einsetzen, ohne sensible Informationen preiszugeben und den Datenschutz zu gefährden? Private AI ist ein strategischer Lösungsansatz, der diese Herausforderungen adressiert. Die Umsetzung erfordert eine sichere Infrastruktur, eine klare KI-Governance und geeignete Schutzmaßnahmen.

Agentenbasierte KI-Systeme auf Basis von Retrieval-Augmented Generation versprechen mehr Autonomie und kontextbezogene Entscheidungen. Der produktive Einsatz hängt jedoch weniger von Modellleistung als von Datenarchitektur, Governance und organisatorischer Vorbereitung ab.

KI-Systeme in der EU stehen unter strengen Auflagen – je nach Risiko. Das Kabinett hat festgelegt, wer in Deutschland für die Überwachung zuständig ist.

In Gelsenkirchen entwickelt die Westfälische Hochschule im Auftrag der Stadt gemeinsam mit Forschungseinrichtungen und Kommunen KI-Lösungen für Smart Cities – und stellt sie als Open Source für Städte und Gemeinden deutschlandweit zur Verfügung.

Cloudera erweitert seine Datenplattform um On-Prem-Funktionen für KI-Inferenz, Data Warehousing und Visualisierung, um produktive KI-Workloads näher an sensible Unternehmensdaten zu rücken.

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Software-Entwicklung macht sich bereits bemerkbar. Nicht nur das Schreiben von Code, sondern auch das Testen von Software verändert sich hierdurch nachhaltig. Als Entwickler wie auch Unternehmen lohnt es sich daher, auf diese Trends vorbereitet zu sein.

IBM Sovereign Core soll Unternehmen, Behörden und Dienstleistern helfen, eigene souveräne IT-Umgebungen aufzubauen und zu betreiben. Mithilfe der Software könnten KI-Workloads unter vollständiger operativer Kontrolle und innerhalb definierter Rechtsordnungen verwaltet werden.