Wie können Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) richtig einsetzen? Und ab wann gilt ein System überhaupt als „intelligent“? Eine Studie soll darüber nun Klarheit verschaffen.

Snowflake erweitert seinen KI-Coding-Agenten Cortex Code über die eigene Plattform hinaus. Künftig unterstützt das Tool auch Projekte in dbt und Apache Airflow.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert den digitalen Raum und das Suchverhalten im Netz grundlegend. Sichtbarkeit im Internet entsteht heute unter neuen Vorzeichen. Generative Engine Optimization (GEO) ist die Antwort auf diesen Wandel. So machen Unternehmen ihre Daten für LLMs sichtbar.

Rund 95 Prozent aller KI-Projekte liefern nicht den erwarteten ROI. Srini Tallapragada, President und Chief Engineering & Customer Success Officer bei Salesforce, erklärt die Gründe dafür und legt dar, was alles notwendig ist, damit KI-Projekte mit Agenten reüssieren.

Atlassian beackert das Thema Teamarbeit seit mehr als zwei Jahrzehnten, mit der Veröffentlichung von „Agents in Jira“ als Beta und der allgemeinen Verfügbarkeit des Rovo MCP-Servers wird die Definition von „Team“ nun aber radikal erweitert: Ab sofort kooperieren nicht mehr nur Menschen miteinander, sondern auch künstlich intelligente Agenten, und zwar als vollwertige Projektpartner.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil des Arbeitsalltags. Selbst wenn Unternehmen keine eigene KI-Strategie verfolgen, macht die Technologie vor ihrer Belegschaft nicht Halt. Sie nutzen KI-Tools, um Texte zu schreiben, Daten zu analysieren oder Code zu generieren – oft mit frei verfügbaren Anwendungen, die nicht von der IT-Abteilung freigegeben sind.

Ein Blogpost von Anthropic hat die IBM-Aktie innerhalb eines Tages um 13 % abstürzen lassen: Der LLM-Entwickler hat angekündigt, dass das Sprachmodell Claude Code nun auch COBOL-Code automatisch modernisieren kann – und so kosten- und zeitaufwendige Berater hinfällig mache.

Um das Dilemma zwischen Datensicherheit und Rechengeschwindigkeit zu lösen, hat der Cloud-Security-Spezialist Netskope die neue Technologie „NewEdge AI Fast Path“ vorgestellt. Die Lösung verspricht Unternehmen eine drastische Beschleunigung ihrer KI-Anwendungen bei gleichzeitig lückenloser Sicherheitskontrolle.

Ein neues Verfahren soll das Training großer Sprachmodelle deutlich beschleunigen, ohne Genauigkeit einzubüßen. Statt auf zusätzliche Hardware setzt der Ansatz auf eine bessere Auslastung vorhandener Rechenressourcen.

ServiceNow erweitert seine Plattformstrategie um ein neues Agentenmodell: Mit „Autonomous Workforce“ stellt der Anbieter ein KI-Team vor, das definierte Rollen im Unternehmen übernehmen soll. Parallel führt das Unternehmen mit „EmployeeWorks“ die Moveworks-Technologie enger mit der eigenen Workflow-Plattform zusammen.