Der Chipkonzern Nvidia will in den kommenden vier Jahren nach eigenen Angaben KI-Technik im Wert von bis zu 500 Milliarden Dollar in den USA produzieren.

Es ist das KI-Thema des Jahres: autonome Agenten. Ihr Einsatz in Unternehmen schreitet rasant voran. Immer mehr Prozesse, die bisher manuell erledigt wurden, werden von autonomen Systemen übernommen. Während die Technik dabei immer ausgereifter erscheint, bleibt eine Frage oft außen vor: Ist die zugrundeliegende Datenbasis überhaupt reif für diese Art der Automatisierung?

Mit dem Chatbot Ionos GPT veröffentlicht der Webhosting- und Cloud-Anbieter Ionos eine datenschutzkonforme, souveräne und kostenlose Alternative zu den Modellen ChatGPT, Grok & Co., entwickelt und betrieben in Deutschland.

Die Zukunft der Arbeit in NRW – freier Eintritt für Messe und Konferenz – Cobots kommen nach Bochum.

InfluxData stellt mit InfluxDB 3 Core und Enterprise zwei neue Varianten seiner Zeitreihendatenbank vor. Die Architektur sei neu, der Fokus liege auf Tempo, Skalierung und Analyse in Echtzeit. Doch wie viel Fortschritt steckt hinter der Ankündigung?

Kritik von Datenschützern verzögerte den Start von Metas KI in der EU. Wer öffentliche Beiträge bei Facebook oder Whatsapp verfasst, muss künftig damit rechnen, dass sie zum Software-Training genutzt werden. Widerspruch ist wohl sinnlos. Meta hat seinen KI-Assistenten fest verbaut.

Salesforce kündigt mit „Tableau Next“ die Zukunft seiner Analytics-Plattform an. Im Zentrum stehen semantische Modelle und KI-Agenten.

Altair und Databricks wollen ihre Systeme für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz (KI) enger verzahnen, um den Zugriff auf Daten zu vereinfachen und maschinelles Lernen zu beschleunigen. Kunden könnten künftig Modelle schneller entwickeln, bereitstellen und skalieren.

Das Festival für Daten und Künstliche Intelligenz wächst rasant. Mit 6.500 Teilnehmern und über 150 Speakern bot data:unplugged 2025 einen breiten Mix aus Use Cases, Netzwerk und Vision.

Autonome Fahrzeuge, Drohnen und Roboter agieren zunehmend selbstständig. Damit sie sicher funktionieren, müssen sie unter verschiedensten Bedingungen erprobt werden – noch bevor sie real zum Einsatz kommen. Digitale Zwillinge, also virtuelle Abbilder von Systemen und Umgebung, gelten dafür als Schlüsseltechnologie.