Viele GenAI-Piloten beeindrucken in der Demo, scheitern aber im Betrieb. Erst Observability, Prompt-Management, Evals und Guardrails machen aus einem Prototyp ein belastbares, wirtschaftlich steuerbares System.

Unternehmen bringen Künstliche Intelligenz (KI) in Rekordtempo in die Produktion, doch Halluzinationen nehmen zu, Projekte scheitern an der Skalierung und klassische Testmethoden stoßen an ihre Grenzen. Der neue Applause-Report „State of Digital Quality in Testing AI 2026“ zeigt: Die Qualität hält mit der Adoption nicht Schritt.

Pilotprojekte sind ein wichtiger Schritt bei der Einführung von KI-Lösungen in Krankenhäusern. Doch damit es nicht beim Pilotstatus bleibt, sollten die Projekte auf einer KI-Strategie basieren. Worauf es bei der Entwicklung und Umsetzung einer solchen Strategie ankommt – dazu hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS ein Whitepaper veröffentlicht.

Im Umfeld der Produktion stellt sich immer wieder die Frage, wie KI nutzbringend und sicher eingesetzt werden kann. Der AI Integrated Production Summit liefert Antworten aus Forschung und Praxis.

Zwei Drittel der deutschen KMU stehen Künstlicher Intelligenz (KI) positiv gegenüber. Doch mehr als die Hälfte misstraut Anbietern aus den USA und China. Eine aktuelle IONOS-Studie offenbart ein Vertrauensparadoxon.

TrendAI integriert die Claude-Modelle von Anthropic in seine Cybersecurity-Plattform. Die KI soll helfen, Bedrohungen schneller zu identifizieren und Security-Teams bei der Analyse und Abwehr zu unterstützen. Ziel ist eine schnellere Reaktion auf Angriffe.

Google erweitert seinen Chrome-Browser um sogenannte „Skills“. Damit lassen sich wiederkehrende Gemini-Prompts als anwendungsübergreifende Workflows speichern und über einen simplen Befehl direkt im Browser ausführen.

Der Hype um generative KI (GenAI) hat die Vorstandsetagen aufgerüttelt. Doch nun soll die nächste Evolutionsstufe in den Fokus rücken: „Physical AI“. Eine aktuelle Capgemini-Studie zeigt, dass die autonome Interaktion mit der physischen Welt für zwei Drittel der Großunternehmen zur Top-Priorität wird.

Die Industrie braucht keine allwissenden Sprachmodelle aus der US-Cloud, sondern smarte, ressourcenschonende LLMs direkt an der Maschine. Eine aktuelle Debatte zeigt: Um Vendor-Lock-ins zu vermeiden und das eigene geistige Eigentum zu schützen, führt an lokaler Inferenz und Open-Source-Strategien kein Weg vorbei.

Drittanbieter-Skills für KI-Agenten werden in Unternehmen installiert wie früher Browser-Plug-ins, oft ohne Prüfung, mit weitreichenden Berechtigungen und zunehmend im Visier von Angreifern. Das Berliner Unternehmen Mondoo will mit einem kostenlosen Security Checker Transparenz in diese neue, weitgehend ungesicherte Ebene der Software-Lieferkette bringen.