Datenarchitekturen sind geprägt von einer klaren Datenkultur. Die meisten Unternehmen wenden datengetriebene Ansätze an, private und öffentliche Clouds als Hauptspeicherorte. Der Weg zur vollständigen KI-Integration ist nicht ohne (technische) Hürden.

Auf der diesjährigen Dreamforce hat Salesforce Agentforce 360 vorgestellt, eine umfassende Plattform, in der die Anwendung „Slack“ quasi zum Betriebssystem wird. Die Sprachverarbeitung wird in sämtlichen Salesforce-Apps umgesetzt. Das Security- und das Privacy Center erfahren durch die Unterfütterung mit Agentforce zahlreiche Erweiterungen.

Kaum eine Woche vergeht ohne neue Schlagzeilen, die den nächsten Durchbruch in der Künstlichen Intelligenz (KI) verkünden. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT, Claude oder Gemini stehen dabei im Zentrum der Aufmerksamkeit. Sie sollen Jobs revolutionieren, Kreativität neu definieren und – selbstverständlich – Reichtum versprechen. Wer den PR-Texten Glauben schenkt, steht kurz vor dem Upgrade zum „Super-Angestellten“.

Knapp vier von fünf befragten US-amerikanischen Nutzern von Künstlicher Intelligenz (KI) berichten laut einer Umfrage der SAP-Tochterfirma WalkMe, dass sie ungenehmigte KI-Tools verwenden. Nur 7,5 Prozent berichten, dass sie ausführliche Schulungen zum KI-Einsatz erhalten, und rund jeder zweite User verbirgt seine Unkenntnis gegenüber anderen. Doch es gibt Wege, diesen riskanten und kostspieligen Missstand zu beheben.

KI-Agenten treffen auf eine Infrastruktur, die nicht auf sie ausgelegt ist. Damit sie sich dort zurechtfinden können, müssen Sicherheitsarchitekturen überarbeitet werden.

Künstliche Intelligenz treibt Innovation und Produktivität – doch sie verschlingt enorme Mengen an Energie, Wasser und Rohstoffen. Mit wachsender Rechenleistung wachsen auch die ökologischen Nebenwirkungen. Unternehmen müssen daher nicht nur auf Effizienz, sondern auch auf Nachhaltigkeit achten.

Eine Agentic AI ist eine autonom und zielorientiert arbeitende Form einer Künstlichen Intelligenz (KI, engl. AI). Mit KI ausgestattete Agenten sind in der Lage, selbstständig zu lernen, Entscheidungen zu treffen, Maßnahmen zu ergreifen, Aktionen auszuführen, sich dynamisch anzupassen und Ziele zu verfolgen. Sie handeln proaktiv und adaptiv.

Sprachmodelle helfen inzwischen auch in der Chemie, neue Wirkstoffe zu identifizieren. Doch wirkliches biochemisches Verständnis entwickeln sie dabei nicht, wie Forscher der Universität Bonn zeigen.

Die Universitäten Paderborn und Augsburg starten ein gemeinsames DFG-Projekt, um neue methodische Grundlagen für hierarchische Taxonomien zu entwickeln. Die strukturierte Wissensdarstellung soll helfen, komplexe digitale Phänomene besser einzuordnen – und so Forschung wie Praxis gleichermaßen voranbringen.

IBM und Anthropic gehen eine Partnerschaft ein, um Künstliche Intelligenz (KI) für Unternehmen voranzutreiben. Im Zentrum der Partnerschaft stehen: Claude-Integration in Unternehmenssoftware, Frameworks für KI-Agenten sowie Werkzeuge für die Softwareentwicklung.