Kompakte KI-Modelle rücken in Produktionsumgebungen zunehmend in den Fokus. Nach Einschätzung von NTT Data bieten Small Language Models (SLMs) spürbare Vorteile bei Echtzeitfähigkeit, Edge-Betrieb und Betriebskosten – und ergänzen Large Language Models (LLMs) zunehmend in hybriden Architekturen.

Der Bitkom hat neue Zahlen zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion vorgestellt. Demnach nutzt bereits knapp die Hälfte der Industrieunternehmen KI-Lösungen im operativen Betrieb. Gleichzeitig identifiziert der Verband wachsende strukturelle Hürden – insbesondere bei Datenqualität, Fachkräften und Integration in bestehende Systeme.

Viele Initiativen im Bereich Retrieval-Augmented Generation (RAG) verharren im Stadium der „Wow-Demo“: Sie liefern beeindruckende Antworten, doch fehlt es an klar definierten Qualitätsmetriken, belastbaren Sicherheitsgarantien und einer tragfähigen Kostenstruktur für den Betrieb. RAG 2.0 versteht Retrieval nicht mehr als reine Datenbankabfrage, sondern als orchestrierten, messbaren und revisionssicheren Prozess.

Viele Unternehmen glauben, dass die europäischen Vorschriften nicht anwendbar sind, wenn sie ihre KI-Modelle außerhalb der EU trainieren. Doch der EU AI Act stellt klar: Bestimmte Vorgaben gelten auch dann, wenn das Training in anderen Ländern wie Singapur oder den USA erfolgt.

Angreifer nutzen KI nicht mehr nur für raffinierte Phishing-Kampagnen, sondern richten sich zunehmend direkt gegen KI-basierte Un­ter­neh­mens­werk­zeu­ge. Versteckte Prompts in E-Mails können KI-Assistenten unbemerkt manipulieren, Daten exfiltrieren oder unautorisierte Aktionen auslösen.

Deutschland hinkt beim KI-Ausbau hinterher. Nun fordert die deutsche Wirtschaft von der Politik fünf zentrale Maßnahmen zur Förderung von KI, wie Bildungsreformen, innovationsfreundliche Rahmenbedingungen und konkrete Anreize für KMUs und Start-ups. Thuy‑Ngan Trinh, Managing Director der Digitalberatung A11, fordert in diesem Beitrag mehr Mut von Politik und Wirtschaft und stellt fünf Forderungen auf.

ST Microelectronics hat die nach eigenen Angaben größte KI-Modellbibliothek vorgestellt, die speziell für eine marktetablierte MCU-Famile vorhanden ist. Im STM32 Model Zoo stehen über 140 Modelle für Edge-KI-Anwendungen in den Bereichen Bildverarbeitung, Audio und Sensing bereit.

Precisely ergänzt seine Data Integrity Suite um den KI-Assistenten Gio und den Data Catalog Agent. Beide Funktionen greifen auf die Agentic Fabric zurück, die KI-Module der Suite vereinheitlicht und kontrolliert. Die neuen Komponenten sollen Datenkatalogisierung, Governance-Prozesse und Sprachinteraktionen vereinfachen.

Im Wettlauf der Entwickler Künstlicher Intelligenz (KI) prescht Google mit einer neuen Software vor, die unter anderem in der Suchmaschine des Konzerns zum Einsatz kommt.

In Regensburg hat ein neues Netzwerk seine Arbeit aufgenommen, das multimodale KI-Modelle für adaptive robotische Systeme entwickeln soll. Das Projekt M-AIR bündelt Methoden wie Sprachsteuerung, Computer Vision, Datenfusion und Digital Twins, um intralogistische Prozesse flexibler zu steuern.