Mehr als die Hälfte aller Mitarbeiter nutzt Schatten-KI, also nicht vom Unternehmen bereitgestellte KI-Tools. Dies besagt eine aktuelle Studie, für welche die Software AG 6.000 Wissensarbeiter aus den USA, Großbritannien und Deutschland zu ihren KI-Gewohnheiten befragen ließ.

Generative KI (GenAI) ist im Arbeitsalltag angekommen – doch Management und Personal haben sehr unterschiedliche Sichtweisen auf den Einsatz, die Erwartungen und den Nutzen. Das belegt die aktualisierte und erweiterte GenAI-Studie des IT-Dienstleisters Adesso.

BIG-Bench Hard (BBH) ist ein Benchmark zur Evaluierung von Sprachmodellen. Es besteht aus 23 Aufgabentypen aus dem BIG-Bench-Dataset, bei denen die getesteten Sprachmodelle das durchschnittliche menschliche Leistungsniveau nicht erreichten. Mit BBH lässt sich prüfen, wie sich die Leistung der Sprachmodelle verbessern lässt.

Semantic Web Company und Ontotext firmieren ab sofort unter dem Namen Graphwise. Die Semantic Web Company bringt Software für Knowledge Engineering, semantische KI und intelligente Dokumentenverarbeitung ein, Ontotext seine Graphdatenbank und KI-Modelle für große Datenmengen.

Black Duck Software hat Trends und Herausforderungen, die sich auf die Softwaresicherheit auswirken, analysiert. Die Daten belegen, dass der umfassende Einsatz von KI die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, grundlegend verändert – und zwar von der Idee bis zur Bereitstellung.

Infosys erweitert seine Zusammenarbeit mit Meta mit dem Ziel, generative KI-Innovationen basierend auf Open-Source-Initiativen voranzutreiben. Der Einsatz des Llama-Stack von Meta soll Infosys wichtige Fortschritte hinsichtlich KI ermöglichen und Neuerungen in allen Branchen fördern.

Generative KI gilt als Zukunftstreiber – doch für den Mittelstand birgt sie Risiken. Dr. Peter-Christian Zinn vom Industrial Analytics Lab erklärt, warum hohe Implementierungskosten und kleine Datenbestände den Mittelstand ins Hintertreffen geraten lassen könnten. Mit einem Vergleich zur Ölindustrie zeigt er, wie Unternehmen dennoch gegensteuern können, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) liegt nicht nur in der Technologie selbst, sondern zunächst einmal in den zugrunde liegenden Daten. Insbesondere unstrukturierte Daten, die etwa 80 Prozent der Unternehmensinformationen ausmachen, bieten ein enormes Potenzial, um KI-Modelle zu trainieren. Viele Unternehmen haben jedoch noch Schwierigkeiten, diese heterogenen Daten effektiv zu verwalten und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Das Jahr 2024 brachte erneut schnelle Fortschritte in der KI-Forschung und Modellentwicklung sowie die Entwicklung, Erprobung und erste Implementierungen in vielen Unternehmen. Im Jahr 2025 werden zahlreiche Organisationen bedeutende Verbesserungen und Erweiterungen ihrer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsprozesse realisieren – jedoch wird die nächste Generation an Fortschritten nicht ohne weiteres erreichbar sein.

Daten sind der Kompass moderner Unternehmen. Sie strömen aus unterschiedlichen Quellen zusammen und weisen den Weg für richtungsweisende Entscheidungen, die den Erfolg eines Unternehmens bestimmen können. Business Intelligence (BI) ermöglicht es, diese riesigen Datenmengen Gewinn bringend zu nutzen: Trends vorhersagen, Geschäftsprozesse optimieren, versteckte Umsatzpotenziale erschließen oder Kosten einsparen.