IBM erweitert seine Granite-KI-Familie um die Version 3.2 und setzt verstärkt auf multimodale Funktionen und optimierte Schlussfolgerungstechniken. Mit neuen Vision-Modellen, verbesserten Reasoning-Mechanismen und effizienteren Guardrail-Funktionen will Big Blue leistungsstarke, aber ressourcenschonende Künstliche Intelligenz für Unternehmen bereitstellen.

Sieben Landesdatenschutzbehörden prüfen derzeit, ob DeepSeek die Anforderungen an die Datenschutzgrundverordnung erfüllt. Denn dem KI-Start-up scheint bisher ein EU-Vertreter zu fehlen. Doch es gibt noch weitere Bedenken.

KI-Agenten versprechen eine neue Ära der Automatisierung – intelligenter als Chatbots, autonomer als klassische Tools. Doch können sie wirklich Arbeitsprozesse revolutionieren oder bleiben sie hinter den Erwartungen zurück? Ein Blick auf das Potenzial und die Herausforderungen dieser Technologie.

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ist ein Token die kleinste Dateneinheit, die von KI-Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Je nach Tokenisierungsverfahren repräsentiert ein Token ein Wort, ein Teilwort, ein Satzzeichen oder eine andere Zeichenkombination. Die Nutzung vieler Chatbots wird über die Anzahl der Token abgerechnet.

Mit Sora präsentiert OpenAI sein leistungsfähiges KI-gestütztes Video-Tool nun auch europäischen Nutzern, um realistische Videos per Texteingabe zu generieren. Gleichzeitig wurde mit GPT-4.5 eine optimierte Version des Sprachmodells vorgestellt, die durch eine erweiterte Wissensbasis und effizientere Verarbeitung überzeugen soll. Beide Technologien stehen ab sofort Pro-Nutzern zur Verfügung und werden sukzessive weiter ausgerollt.

Infosys stellt mit dem Responsible AI Toolkit eine Open-Source-Lösung zur Verfügung, die Unternehmen helfen soll, ethische Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz zu meistern. Durch technische Leitplanken sollen Datenschutzverletzungen, Verzerrungen und Deepfakes minimiert werden. Die Initiative stärkt Transparenz und Sicherheit in KI-Modellen und fördert eine offene Innovationskultur.

„Breaking Data“ – der Podcast zu Datenanalyse und AI. In der 14. Folge sprechen wir über Trustworthy AI, auf Deutsch vertrauenwürdige Künstliche Intelligenz (KI). Zu Gast ist Dr. Scott Thiebes von der Technischen Universität München, Campus Heilbronn.

Will ein Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) – beispielsweise in Form von Microsoft 365 Copilot – einführen, braucht es stabile Strukturen. Daher sollte es die eigene KI-Reife prüfen – sie ist die Basis dafür, um gesetzte Ziele zu erreichen.

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht. Mit KI-Agenten, einer neuen Generation autonomer KI-gestützter Helfer, steht Unternehmen nun ein Werkzeug zur Verfügung, das über klassische Automatisierung und einfache Chatbots hinausgeht.

Was kommt Entscheidungsträgern in den Sinn, wenn sie an das Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) für ihr Unternehmen denken? Vermutlich nicht nur ein einziger, sondern zahlreiche Anwendungsfälle. Allerdings gibt es einige Punkte, die Unternehmen beachten müssen, bevor sie sich auf KI-Initiativen einlassen – vor allem müssen sie sicherstellen, dass ihre Daten der Aufgabe gewachsen sind.