Datenschutzkonforme KI/ML-Modellierung in der Cloud muss die eine oder andere Hürde überwinden. Das Vorhaben erfordert sorgfältige Planung und durchdachte Umsetzung. Einige spezialisierte Lösungen können den Einstieg wesentlich erleichtern.

Auch wenn es noch viele funktionale Lücken gibt – für manche Anwendungen kann Microsoft Copilot Mitarbeiter wirksam unterstützen. In rechtlicher Hinsicht gibt es aber auch und gerade bei Banken und Versicherungen und in ähnlich regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen Faktoren, die für Turbulenzen sorgen können, wenn sie nicht konsequent geregelt werden.

Mit neuen Funktionen für Apache Flink in der Confluent Cloud will das Unternehmen die Entwicklung KI-gestützter Echtzeitanwendungen erleichtern. Die Updates sollen insbesondere die Integration von ML-Modellen und Vektordatenbanken vereinfachen – ohne zusätzliche Infrastruktur.

Die Vorteile von KI – sowohl zur Verteidigung von modernen Cyberangriffen wie auch zur Entlastung von Mitarbeitenden – sind klar. Doch in Deutschland hapert es an der Umsetzung.

Mit dem flächendeckenden Einsatz von humanoiden Robotern wird sich einiges verändern. Deutschland muss sich darauf vorbereiten.

Industrieroboter werden smarter – zumindest, wenn es nach aktuellen Szenarien wie denen von NTT DATA geht. Der IT-Dienstleister skizziert eine Zukunft, in der Künstliche Intelligenz, Edge Computing und das Industrial Metaverse Maschinen zu autonomen Akteuren in der Fertigung machen sollen.

Die KI-Welle rollt. Aber kaum ein Unternehmen ist wirklich darauf vorbereitet. Eine aktuelle Studie zeigt: 97 Prozent der CEOs sehen Künstliche Intelligenz (KI) als entscheidend für ihre Zukunft, doch nur ein Prozent fühlt sich ausreichend gerüstet. Warum? Es fehlt nicht nur an der passenden Technologie und Infrastruktur, sondern vor allem an Know-how und Fachkräften.

OpenAI integriert die Bildgenerierung direkt in das Sprachmodell GPT-4o. Die Funktion soll textbasierte Prompts, Dateien und Dialogkontexte nutzen, um hochwertige Bilder zu erstellen – und wirft damit Fragen zur Kontrolle, zum Urheberrecht und zur Rolle generativer KI im Designprozess auf.

Daten bestimmen den Erfolg von Unternehmen – doch ihre Nutzung bleibt oft hinter den Möglichkeiten zurück. Während digitale Innovationen immer stärker datengetrieben sind, verhindern gewachsene Strukturen, isolierte Systeme und mangelnde Datenkompetenz eine effektive Nutzung. Eine Data Conscious Culture, auf Deutsch: datenbewusste Kultur, schafft die Voraussetzungen, um Daten strategisch einzusetzen und Unternehmen für die Zukunft wettbewerbsfähig zu machen.

Siemens baut mit der Übernahme von Altair Engineering sein Angebot an Softwarelösungen für industrielle Simulation und künstliche Intelligenz aus. Der Konzern investierte dafür rund 10 Milliarden US-Dollar und stärkt damit seine digitale Präsenz erheblich.