Der aktuelle ISG-Report „State of the Agentic AI Market Report 2025“ beleuchtet die wichtigsten Entwicklungen bei Unternehmen, die KI-Agenten nutzen wollen, und bei den diversen Anbietern, die damit nicht nur die Wünsche der Kunden erfüllen wollen, sondern zugleich eigene Ziele anstreben. Mehrere Experten warnen vor dem Do-it-yourself-Ansatz: Einen Agenten selbst zu bauen, sei zwar möglich, aber im Vergleich zu einer Plattform mit einigen Nachteilen verbunden.

Eine Studie von IBM und der Dubai Future Foundation zeigt: Unternehmen mit einem Chief AI Officer erzielen signifikant höhere Renditen auf ihre KI-Investitionen. In Deutschland und der Schweiz ist die Rolle im internationalen Vergleich überdurchschnittlich stark etabliert – mit klaren Zuständigkeiten und Einfluss in der Führungsetage.

Künstliche Intelligenz spielt im Alltag von Lehrkräften und ihren Schützlingen eine immer wichtigere Rolle. Der erste bundesweite KI-Schulpreis soll dem Rechnung tragen. Primar- und Sekundarschulen dürfen ihre umgesetzten KI-Projekte, die bereits den Unterricht und die Schulorganisation bereichern, noch bis zum 10. Oktober 2025 einreichen.

Am 2. August 2025 greifen die ersten verpflichtenden Vorgaben des EU-KI-Gesetzes. Anbieter generativer KI-Modelle sollen sich künftig an einem freiwilligen Kodex orientieren, der Transparenz, Urheberrecht und Sicherheitsstandards adressiert.

Im EU-geförderten Forschungsprojekt Early-Corr arbeitet Senswork gemeinsam mit internationalen Partnern an einer zukunftsweisenden Technologie zur Früherkennung von Korrosion.

IBM und Stifterverband stellen kompakte KI-Grundlagenkurse auf dem KI-Campus bereit. Die Initiative zielt darauf ab, digitale Kompetenzen zu stärken – offen, niedrigschwellig und zertifiziert.

Die ETH Zürich und die EPFL werden im Spätsommer 2025 ein Large Language Model (LLM) veröffentlichen. Entwickelt und trainiert wurde es auf der öffentlichen Infrastruktur des Supercomputers „Alps“ am nationalen Supercomputer-Zentrum CSCS.

Agentische KI erobert gerade die Cloud. Pioniere der digitalen Transformation ersetzen erfolgreich ganze Prozessketten durch KI-Agenten. Auch andere wollen sich — vorzugsweise im großen Maßstab — die Wolken vom Himmel holen.

Generative KI in Endgeräten erfordert radikal neue MCU-Architekturen. Denn sie müssen klein, effizient und sicher sein – und zugleich genug Leistung für SLM (Small Language Models), RNN (Recurrent Neural Networks) & Co. erbringen. Diese Anforderungen stellt auch Entwickler vor neue Herausforderungen.

Die Diskussion um den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) ist längst mehr als eine technologische Debatte. Jüngste politische Entwicklungen in den USA belegen, wie eng Innovation und Datensouveränität miteinander verknüpft sind. So wurde OpenAI im Zuge eines Gerichtsverfahrens dazu verpflichtet, sämtliche Chatverläufe zu speichern – auch solche, die Nutzer zuvor gelöscht hatten. Für Unternehmen in Europa verdeutlicht das, wie abhängig sie beim Einsatz von KI-Diensten von den Entscheidungen der US-Anbieter sind.