Forscher der Technische Universität München haben eine neue Version ihres Assistenzroboters Garmi präsentiert. Entwickelt wurde das System am Garmischer Forschungsstandort durch das Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) in Zusammenarbeit mit dem Munich Design Institut (MDI). Die Vorstellung erfolgte im Beisein der bayerischen Staatsministerin für Gesundheit, Pflege und Prävention Judith Gerlach.

MongoDB bindet Embedding- und Reranking-Modelle von Voyage AI direkt in seine Datenbankdienste ein. Die Integration soll semantische Abfragen und Retrieval-Workloads vereinfachen, ohne operative Daten aus der Plattform auszulagern.

Thoughtworks hat mit AI/works eine agentenbasierte Entwicklungsplattform vorgestellt, die bei der Modernisierung von Altsystemen und der Entwicklung neuer Anwendungen unterstützen soll. Die Plattform bündelt Analyse bestehender Software, Ableitung von Anforderungen, Spezifikationen sowie Code- und Testgenerierung in einer integrierten Umgebung und richtet sich an komplexe Unternehmenslandschaften.

ServiceNow und OpenAI haben eine mehrjährige Partnerschaft vereinbart, bei der OpenAI-Frontier-Modelle wie GPT-5.2 in die ServiceNow-Plattform eingebettet werden. Unternehmen sollen so KI-gestützte Automatisierung und natürliche Sprachinteraktionen ohne große Eigenentwicklung nutzen können.

Beim Training großer Foundation-Models entstehen gigantische Kosten. Die viel größere und sich wiederholende Kostenbelastung entsteht jedoch in der Inferencing-Phase. Um davon nicht erschlagen zu werden, müssen Unternehmen auf ganz neue Tools und Frameworks setzen.

Generative KI ist in vielen Unternehmen angekommen, aber noch kaum in den Ergebnissen. Während Vorstände belastbare Nutzenrechnungen fordern, zeigt eine MIT-Studie: Rund 95 Prozent der GenAI-Pilotprojekte bleiben hinter den Erwartungen zurück. Der Grund liegt selten im Modell selbst, sondern in der Architektur.

Künstliche Intelligenz (KI) ist der große Imperativ der Geschäftswelt. Doch während Unternehmen unzählige Initiativen anstoßen, zeigt die steigende Zahl bereits umgesetzter, aber wenig effektiver Projekte: KI funktioniert nicht als isoliertes Tool, sondern muss als grundlegendes Prinzip der Unternehmens-DNS gedacht werden. Ein Executive Panel zum Thema „AI First“ hat jetzt wertvolle Einblicke geliefert, wie Unternehmen diesen Ansatz in der Praxis erfolgreich umsetzen.

Künstliche Intelligenz verlässt 2026 endgültig die Komfortzone der Pilotprojekte. CIOs stehen unter wachsendem Druck, aus KI-Investitionen messbare Ergebnisse zu liefern. Das aktuelle CIO Playbook von Lenovo zeigt: Während Produktivbetrieb, Agentic AI und hybride Architekturen an Fahrt aufnehmen, bleibt eine zentrale Schwachstelle bestehen: Governance.

Künstliche Intelligenz (KI) ist in vielen Unternehmen vom Experiment zum strategischen Kern geworden. Daten werden automatisiert ausgewertet, Prognosen in Echtzeit erstellt und Prozesse optimiert. Was früher Wochen dauerte, geschieht heute in Sekunden. Doch während Technologie immer leistungsfähiger wird, zeigt sich ein paradoxes Phänomen: Trotz wachsender Datenintelligenz sinkt in vielen Organisationen die menschliche Energie.

Ein Forschungsprojekt kombiniert biomechanische Daten und Künstliche Intelligenz (KI), um die Bewegungsabläufe vor und nach einer Hüftoperation zu analysieren. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen die Behandlungsergebnisse für Hüftarthrose-Patienten verbessern sowie eine personalisierte Medizin und bessere Rehabilitation versprechen. Potenziell kann das KI-Modell auch auf andere Gelenke und Erkrankungen übertragen werden.