Neo4j, Spezialist für Graph-Datenbanken, rief zum Graph Summit nach München. Neben kleineren Anpassungen stand die Integration von Generativer KI (GenAI) und Graph-Datenanalyse im Mittelpunkt des Treffens.

Bei Multiagenten-Systemen (MAS) und zusammengesetzter KI (Composite AI) arbeiten mehrere Künstliche Intelligenzen (KI) zusammen, um komplexe Aufgaben in Kooperation besser zu bewältigen. Doch Teamwork unter KIs bleibt nicht ohne Folgen für Sicherheit und Compliance, denn eine KI kann ein Risiko für die andere KI bedeuten. Wir geben einen Überblick.

Ab sofort ist das Siemens Technology Center am TUM Campus Garching eröffnet. Die Einrichtung ist Teil der „Industry on Campus“-Strategie der Technischen Universität München (TUM). Im Mittelpunkt der Forschung sollen vor allem robotische und autonome Systeme stehen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist spätestens seit der Veröffentlichung des zukunftsweisenden Sprachmodells ChatGPT Ende 2022 zu einem weltumspannenden Thema geworden, das für viel Diskussionsstoff sorgt. Nicht zuletzt, weil Technologien dieser Art das Potenzial haben, die Wirtschaftswelt und das Arbeitsleben zu revolutionieren und die digitale Transformation umfassend weiter zu beschleunigen. Unternehmen, die schnellstmöglich generative KI-Technologien für ihre Zwecke nutzen, werden bereits mittelfristig einen merklichen Wettbewerbsvorteil erzielen.

Microsoft Fabric ist eine neue Plattform für die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen. Die All-in-one-Lösung setzt dabei auf Technologien von OpenAI. Dadurch können Unternehmen aller Größenordnungen umfassend Daten analysieren.

Gesetze zur Datennutzung und -verwaltung ändern sich ständig – auch im Hinblick auf Künstliche Intelligenz (KI). Unternehmen, die auch in Zukunft erfolgreich sein wollen, sollten sich deshalb durch eine vorausschauende Compliance- und Data-Governance-Strategie absichern.

Viele Unternehmen sind nicht auf den Einsatz von generativer KI vorbereitet. Oft liegt es an einer unzureichenden Datenbasis. Ein Bericht von Syniti und HFS Research zeigt, wie Unternehmen mit einem Data-First-Ansatz das volle Potenzial von generativer KI ausschöpfen können.

Das BMBF-Forschungsprojekt Simplex4Learning unter der Leitung der Disy Informationssysteme GmbH möchte die heterogenen Datenbestände der Umweltbehörden mit KI-/ML-Methoden besser für intelligente Analysen erschließen. Die KI-Algorithmen hierfür sollen praxistauglicher werden.

Europäische Firmen werden ihre Investitionen in generative KI im Jahr 2024 um 115 Prozent auf 2,8 Milliarden US-Dollar steigern, so prognostiziert es das Infosys Knowledge Institute (IKI), der Forschungsarm von Infosys. Zum Vergleich: In Nordamerika investiert man mehr als das Doppelte.

Die Wirtschaftsexperten von Deloitte sehen generative KI zunehmend auch als für den Einzelhandel interessant. Das Ergebnis mehrerer Interviews zeigt, dass sie von mehr als der Hälfte aller befragten Handelsvertreter bereits genutzt wird.