Aktuell sind viele Organisationen dabei, KI-Lösungen zu entwickeln und in den Produktivbetrieb zu überführen. Leider sind nicht alle dieser Projekte erfolgreich. Insofern ist es von großem Interesse, die Faktoren zu analysieren, die zum Scheitern geführt haben, aus ihnen zu lernen und die eigenen KI-Projekte dann erfolgreich durchzuführen.

DeepSeek ist ein KI-Start-up-Unternehmen aus China. Es erlangte im Januar 2025 durch die Veröffentlichung des KI-Sprachmodells DeepSeek-R1 weltweite Bekanntheit. DeepSeek-R1 kann in puncto Leistungsfähigkeit mit aktuellen Sprachmodellen großer KI-Player wie OpenAI mithalten, ist aber wesentlich ressourcenfreundlicher.

Ein Drittel der Industrieunternehmen kämpft regelmäßig mit teuren Netzwerkausfällen. Angesichts wachsender Komplexität und steigender Cyber-Bedrohungen geraten klassische Wartungsansätze an ihre Grenzen. Predictive Maintenance bietet Lösungen – Thomas Kruse, Produktmanager bei Reichelt Elektronik erklärt, welches Potenzial darin steckt.

Mithilfe von KI lassen sich epileptische Anfälle in der Neuromedizin in Echtzeit erkennen und gezielt unterbrechen. Dabei spielt auch Software eine entscheidende Rolle. Allerdings sind auch noch offene Fragen zum Datenschutz und zur Regulierung zu klären.

Seit geraumer Zeit bemühen sich Hersteller, mit eigens entwickelten KI-Chips zum KI-Platzhirsch Nvidia aufzuschließen. Microsoft wird das wohl vorerst nicht gelingen. Berichten zufolge verspätet sich die Massenproduktion des Chips Maia 200 – und der soll ohnehin nicht mit Blackwell mithalten können.

Künstliche Intelligenz (KI) hält in Deutschlands Unternehmen Einzug, doch statt Effizienz regiert vielfach Frust. Eine Asana-Studie zeigt, warum KI allein keine Wunderwaffe ist – und wie Produktivitätsbremsen ganze Organisationen ausbremsen.

Künstliche Intelligenz (KI oder AI) steht nach wie vor im Zentrum eines globalen technologischen Wettlaufs. Die Meinungen über die künftige Entwicklung gehen allerdings auseinander: Sie zeigen ein von Zukunftseuphorie, aber auch von Skepsis geprägtes Bild.

2025 ist das Jahr der KI-Agenten, und das aus gutem Grund: Das Potenzial, das sie versprechen, liegt vor allem in der Fähigkeit, unabhängig zu handeln und Entscheidungen auf Basis komplexer Schlussfolgerungen zu treffen. Sie können Aufgaben priorisieren, Wissen kontextualisieren und sich in Echtzeit an neue Situationen anpassen. Die Integration solcher Agenten in bestehende Automatisierungsstrategien ist da der logische nächste Schritt in der Operationalisierung von KI.

Trotz hoher Investitionen gelingt deutschen Unternehmen die Wertschöpfung durch Künstliche Intelligenz oft nicht. Fehlende Ressourcen, Expertenwissen und strenge Regularien bremsen die Umsetzung. Nur wenige nutzen KI-Potenziale effektiv. Ein pragmatischer Ansatz mit kleinen, messbaren Schritten und aktivem Change-Management kann die Lücke schließen und echte Resultate liefern, so Marco Santos von GFT Technologies SE.

Siemens veröffentlicht die Early-Access-Version eines umfassenden KI-Systems für die Elektronikentwicklung. Generative und agentenbasierte KI für die eigenen EDA-Tools sowie der Einsatz von Nvidia-Techniken sollen Produktivität und Entwicklungszeiten optimieren.