Das KI-Tool Flexynesis des Max Delbrück Centers nutzt tiefe neuronale Netze und kann multimodale Daten auswerten. So lässt sich etwa ein Urprungstumor ausmachen und personalisierte Krebsbehandlungen entwickeln.

Mit dem Zürich-Release seiner Plattform bietet ServicNow Werkzeuge für die Entwicklung von Multi-Agenten-KI, umfassende Sicherheitsfunktionen und neue Formen autonomer Workflows. Ziel ist es, den Sprung von Experimenten zu messbaren Geschäftsergebnissen zu beschleunigen, und dabei Sicherheit, Transparenz und Compliance zu gewährleisten.

Earth Intelligence gewinnt nach Einschätzung des Marktforschungsunternehmens Gartner rasant an Bedeutung. Erstmals investierten Unternehmen mehr in die KI-basierte Auswertung von Erdbeobachtungsdaten als Regierungen. Neue Technologien und günstige Satelliten schafften einen Milliardenmarkt, der Tech-Anbietern vielfältige Chancen bietet.

Die Low-Code-Plattform Flowise zur Entwicklung von KI-Agenten weist eine kritische Sicherheitslücke auf: Über die Passwort-zurücksetzen-Funktion können Angreifer gültige Reset-Token abgreifen und so fremde Konten komplett übernehmen.

Atlassian will mit der Übernahme von DX die Wirkung von KI-Investitionen in Entwicklerteams sichtbar machen. Die Plattform für Engineering Intelligence kombiniert Feedback und Metriken und soll zeigen, wo Produktivität steigt – und wo nur Lärm entsteht.

Mit einem kostenlosen Online-Tool hilft TÜV SÜD Unternehmen, ihre KI-Systeme nach den Vorgaben des EU AI Act einzuordnen. Ein Frage-Antwort-Schema führt durch die Risikoklassen und verweist auf relevante Gesetzesstellen.

Auf der Anwenderkonferenz Data + AI Summit 2025 hat Databricks unter anderem die zwei neuen Produkte „AI Agent Bricks“ und „Lakeflow Designer“ angekündigt. Mit AI Agents lassen sich unternehmensinterne KI-Agenten automatisiert erstellen. Lakeflow Designer ist eine No/Low-Code-ETL-Lösung für Analysten und Produktmanager.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und eröffnet neue Wege, wie Unternehmen Prozesse automatisieren, Innovation beschleunigen und ihre Belegschaft durch autonome Agenten nahezu unendlich ausbauen können. Gleichzeitig entstehen durch agentische KI-Systeme neue Herausforderungen für IT- und Sicherheitsverantwortliche.

CPUs und GPUs sind so etwas von gestern: Forscher weltweit suchen nach Alternativen zur herkömmlichen Hardware, um Cloud Computing und Anwendungen wie die Künstliche Intelligenz (KI) zu unterstützen. Bio-Chips aus menschlichen Zellen versprechen hier Einsparpotenziale in riesigem Ausmaß. Vorne dabei in der Forschung: FinalSpark aus der Schweiz.

Large Language Models (LLMs) sind aus Forschung, Entwicklung und Unternehmens-IT nicht mehr wegzudenken. Die Vielfalt reicht von kompakten, spezialisierten Open-Source-Modellen bis hin zu multimodalen, milliardenschweren KI-Systemen. Die Auswahl sollte von Benchmark-Scores oder Modelgrößen abhängen, aber auch von einem strukturierten Abgleich zwischen Zielen, Rahmenbedingungen und technischen Eigenschaften.