95 Prozent aller KI-Projekte in Unternehmen liefern noch nicht das, was man sich von ihnen verspricht. KI-Systeme benötigen Onboarding wie neue Mitarbeiter und scheitern oft an mangelndem Kontext. Ein Blick hinter den Hype und ein Ausblick auf das, was wirklich funktioniert.

Die Bundesdruckerei hat gemeinsam mit Possible untersucht, inwieweit künstliche Intelligenz und Datenanalyse in Fachverfahren die Verwaltungsprozesse insgesamt transformieren können.

Eine neue C-Level-Studie von GitLab beziffert den wirtschaftlichen Effekt KI-gestützter Softwareentwicklung in Deutschland auf jährlich 26 Milliarden Euro. Unternehmen berichten bereits von höheren Umsätzen und Produktivitätsgewinnen. Gleichzeitig zeigt der Report deutliche Lücken bei Kompetenzen, Governance und operativer Umsetzung.

Die neue Bearingpoint KI-Studie zeigt: Kein anderer Sektor investiert so strategisch in KI und kämpft zugleich so stark mit Altlasten und Widerständen.

Das Unit 42-Team von Palo Alto beschreibt in einer aktuellen Analyse, wie modifizierte KI-Modelle ohne Sicherheitsbarrieren vollautomatisierte Cyberkampagnen ermöglichen. Die Analyse zeigt operative Beispiele, Vermarktungswege und die technische Leistungsfähigkeit von Modellen wie WormGPT, FraudGPT und KawaiiGPT.

Viele GenAI-Projekte liefern noch keinen ROI, Agenten skalieren nur langsam und Kontextfenster werden zum Flaschenhals. Neo4j sieht 2026 vor allem einen strukturellen Wandel: Vom Prompting hin zum Context Engineering, und von klassischen Datenbanken hin zu Graphsystemen als Knowledge Layer.

Rocket Software, Spezialist für Modernisierungssoftware, setzt stärker auf KI und präsentiert neue Lösungen, mit denen sich geschäftskritische Cobol-Anwendungen im laufenden Betrieb aktualisieren und nahtlos in moderne Plattformen integrieren lassen.

Gebärdensprache folgt eigenen Regeln und Strukturen. Der KI-Avatar „Livian“ von Alangu beherrscht die Gebärdensprache und soll helfen, digitale Inhalte barrierefrei zugänglich zu machen und so die Teilhabe gehörloser Menschen zu erleichtern.

Qlik hat neue Features in der Qlik Talend Cloud vorgestellt, mit denen Datenteams kontrollierte Datenprodukte über offene API-Endpunkte bereitstellen, Felder automatisiert dokumentieren und KI-gestützte Qualitätsregeln generieren können sollen.

Künstliche Intelligenz (KI) prägt längst die Zuverlässigkeit digitaler Dienste – von Empfehlungssystemen über automatisierte Workflows bis hin zu Sicherheitsanwendungen. Wie gut ein Modell arbeitet, hängt dabei unmittelbar von der Qualität seiner Trainingsdaten ab. Verzerrte, unvollständige oder unausgewogene Datensätze erzeugen systematische Bias-Effekte, die in realen Anwendungen spürbare Auswirkungen haben.