KI News

Quelle: www.bigdata-insider.de

AMP STATT SMP EIN 64-BIT-MIKROPROZESSOR FÜR SERIENMÄSSIGES IOT
25.03.2026 Von Venki Narayanan* 7 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Wie Multi-Hart-RISC-V (PIC64GX) Linux und RTOS im gleichen Coreplex vereint,
Cache-Jitter über LIM entschärft und Edge-KI sowie sicherheitskritische
Steuerungen deterministisch auf einem Chip ermöglicht.
Moderne Systeme werden immer komplexer und erfordern vielfältige
Rechnerarchitekturen, um die Arbeitslast zu bewältigen. Maschinelles Lernen ()
und künstliche Intelligenz () am Netzwerkrand (Edge) – häufig auf einem
Linux-Betriebssystem – erhöhen dabei die Komplexität des Enddesigns.
Sicherheitskritische Anwendungen, Systemsteuerungen und Sicherheitsanwendungen
benötigen die Flexibilität von Linux und den Determinismus von Echtzeitsystemen,
um Hardware zu steuern. Dies treibt die Nachfrage nach Multi-Hart-Systemen an,
in denen mehrere Hardware-Threads („Harts“ in der RISC-V-Terminologie) die
gleichzeitige Ausführung unterschiedlicher Workloads ermöglichen.
Symmetrisches Multiprocessing (SMP) bietet zwar die Flexibilität, umfangreiche
Betriebssysteme auszuführen, ist aber oft nicht in der Lage, die von
Echtzeitsystemen geforderte deterministische Leistung zu liefern. Im Gegensatz
dazu ermöglicht asymmetrisches Multiprocessing (AMP) eine aufgabenspezifische
Optimierung, indem Workloads auf verschiedene Verarbeitungseinheiten verteilt
werden – allerdings kann die Umsetzung dieses Ansatzes komplexer sein.
Um dem zu begegnen, nutzt Microchip einen Cluster von RISC-V-Harts innerhalb
eines einzigen CPU-Coreplex für eine Chip-Architektur, die AMP in einer Vielzahl
industrieller und Edge-KI-Anwendungen unterstützt. Die MPU PIC64GX integriert
einen Linux-fähigen Prozessor mit mehreren Harts in einem einzigen Komplex, der
mit dem Speichersubsystem kohärent ist. Dies ermöglicht eine Kombination aus
deterministischen Echtzeitsystemen und dem Linux-Betriebssystem in einem
einzigen CPU-Cluster, was AMP für gängige industrielle Bildverarbeitungs- und
Edge-KI-Anwendungen ermöglicht. Zudem vereinfacht sich die Entwicklung von Code,
der auf Echtzeitbetriebssystemen, Linux oder sogar direkt auf Hardware (Bare
Metal) ausgeführt werden kann.
In Echtzeit-Verarbeitungs- und Steuerungssystemen ermöglicht AMP die Zuweisung
dedizierter Verarbeitungseinheiten für zeitkritische Aufgaben, was vorhersagbare
Leistung und geringe Latenz gewährleistet. Die Linux-Prozessplanung erfolgt in
der Regel nicht in Echtzeit und weist erhebliche und unvorhersehbare
Interrupt-Latenzen auf. AMP ermöglicht Workloads mit harten
Echtzeitanforderungen, ein RTOS für kritische Steuerungsaufgaben auszuführen,
während Anwendungen auf Linux auf einem anderen Core weiterlaufen.
Obwohl Caches die Leistung steigern, können Cache-Fehler zu Ausführungsjitter
und unvorhersehbaren Latenzen mit nicht deterministischem Verhalten führen. Die
PIC64GX-MPU verhindert dies, indem sie die Ausführung von Echtzeitkontexten im
lose integrierten Speicher (LIM; Loosely Integrated Memory) ausführt und so
cache-bedingten Nicht-Determinismus vermeidet. Dies sorgt für effiziente
Pipelines, insbesondere für KI- und ML-Workloads, die minimale
Verarbeitungszeiten erfordern.
Das System basiert auf einem E51-64-Bit-RV64IMAC-Prozessor-Core (600 MHz) als
Systemmonitor mit 16 KB Speicher, der als bidirektionaler
L1-Fehlerkorrektur-Befehlscache oder eng integrierter Speicher dienen kann, 8 KB
eng integriertem Datenspeicher und einer PMP-Einheit für die
Anwendungsverarbeitung.
Das Herzstück des Systems ist der Core-Komplex aus vier
U54-64-Bit-RV64GC-Anwendungsprozessoren mit einer maximalen Betriebsfrequenz von
600 MHz. Jeder Prozessor bietet eine Leistung von 3,1 CoreMarks/MHz und 1,7
DMIPs/MHz. Es handelt sich um denselben Cluster, der auch im
PolarFire-System-on-Chip-/SoC-FPGA verwendet wird, was ein zuverlässiges
Multicore-Subsystem und ein gut etabliertes Ökosystem von Tools mit sich bringt.
Ein fünfter Hart übernimmt die Überwachungsfunktionen für den Chip, steht aber
auch für die direkte Ausführung von Echtzeit- oder Bare-Metal-Workloads zur
Verfügung.
Das L1-Speichersubsystem umfasst einen 32 KiB großen 8-Wege-Befehlscache oder
optional einen 28 KiB großen, eng integrierten Speicher sowie einen 32 KiB
großen 8-Wege-Datencache. Zusätzlich sind eine PMP-Einheit (Physical Memory
Protection) und eine MMU (Memory Management Unit) vorhanden. Das
Speichersubsystem verfügt über mehrere Funktionen, darunter 2 MiB L2-Speicher
mit verschiedenen Zugriffsmodi, einen integrierten Speichercontroller, der
verschiedene DDR-Versionen unterstützt, eine Speicherschutzeinheit und
nichtflüchtigen Embedded-Speicher für sichere Boot-Optionen.
Die cache-kohärente CPU-Bus-Matrix und das flexible 2MiB-L2-Speichersubsystem
sind für den AMP-Betrieb entscheidend. Der fehlerkorrigierte Speicher ist als
16-Wege-assoziativer L2-Cache mit einem LIM-Modus für deterministischen Zugriff
und einem kohärenten Scratchpad-Speichermodus für gemeinsam genutzte Nachrichten
über Harts hinweg konfigurierbar.
JETZT NEWSLETTER ABONNIEREN
TÄGLICH DIE WICHTIGSTEN INFOS ZU BIG DATA, ANALYTICS & AI
Geschäftliche E-Mail
Bitte geben Sie eine gültige E-Mailadresse ein.
Abonnieren
Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und
Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details)
einverstanden und akzeptiere die . Weitere Informationen finde ich in unserer .
Die Einwilligungserklärung bezieht sich u. a. auf die Zusendung von
redaktionellen Newslettern per E-Mail und auf den Datenabgleich zu
Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern (z. B. LinkedIn, Google, Meta).
Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung
Stand: 08.12.2025
Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit
Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von
Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden
Datenschutzvorschriften. Detaillierte Informationen finden Sie in unserer .
EINWILLIGUNG IN DIE VERWENDUNG VON DATEN ZU WERBEZWECKEN
Ich bin damit einverstanden, dass die Vogel IT-Medien GmbH,
Max-Josef-Metzger-Straße 21, 86157 Augsburg, einschließlich aller mit ihr im
Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen (im weiteren: Vogel
Communications Group) meine E-Mail-Adresse für die Zusendung von Newslettern und
Werbung nutzt. Auflistungen der jeweils zugehörigen Unternehmen
können  abgerufen werden.
Der Newsletterinhalt erstreckt sich dabei auf Produkte und Dienstleistungen
aller zuvor genannten Unternehmen, darunter beispielsweise Fachzeitschriften und
Fachbücher, Veranstaltungen und Messen sowie veranstaltungsbezogene Produkte und
Dienstleistungen, Print- und Digital-Mediaangebote und Services wie weitere
(redaktionelle) Newsletter, Gewinnspiele, Lead-Kampagnen, Marktforschung im
Online- und Offline-Bereich, fachspezifische Webportale und E-Learning-Angebote.
Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die
Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der
vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.
Meine Einwilligung umfasst zudem die Verarbeitung meiner E-Mail-Adresse und
Telefonnummer für den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten
Werbepartnern wie z.B. LinkedIN, Google und Meta. Hierfür darf die Vogel
Communications Group die genannten Daten gehasht an Werbepartner übermitteln,
die diese Daten dann nutzen, um feststellen zu können, ob ich ebenfalls Mitglied
auf den besagten Werbepartnerportalen bin. Die Vogel Communications Group nutzt
diese Funktion zu Zwecken des Retargeting (Upselling, Crossselling und
Kundenbindung), der Generierung von sog. Lookalike Audiences zur
Neukundengewinnung und als Ausschlussgrundlage für laufende Werbekampagnen.
Weitere Informationen kann ich dem Abschnitt „“ in der Datenschutzerklärung
entnehmen.
Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich
deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen geschützte
Inhalte abrufe, muss ich mich mit weiteren Daten für den Zugang zu diesen
Inhalten registrieren. Im Gegenzug für diesen gebührenlosen Zugang zu
redaktionellen Inhalten dürfen meine Daten im Sinne dieser Einwilligung für die
hier genannten Zwecke verwendet werden. Dies gilt nicht für den Datenabgleich zu
Marketingzwecken.
Recht auf Widerruf
Mir ist bewusst, dass ich diese Einwilligung jederzeit für die Zukunft
widerrufen kann. Durch meinen Widerruf wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund
meiner Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt. Um
meinen Widerruf zu erklären, kann ich als eine Möglichkeit das unter  abrufbare
Kontaktformular nutzen. Sofern ich einzelne von mir abonnierte Newsletter nicht
mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters
eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem
Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde
ich in der .
Ein integrierter 36-Bit-DDR4/LPDDR4-Speichercontroller mit Fehlerkorrektur
unterstützt DDR4 mit 1,6 GBit/s und einem Adressraum von 8 GiB mit
Speicherschutz und 128 KiB nichtflüchtigem Embedded-Speicher (eNVM) für den
Startvorgang. Dies ermöglicht eine vollständig flexible Konfiguration beim Start
für die Partitionierung in Echtzeitbetrieb oder Linux-Harts mit
L2-Cache-Unterstützung.
ASYMMETRISCHES MULTIPROCESSING (AMP) IMPLEMENTIEREN
In RISC-V werden Verarbeitungseinheiten als Hardware-Threads oder Harts
bezeichnet, und jeder Hart in der PIC64GX-MPU stellt einen unabhängigen
Ausführungskontext dar, der sein eigenes Betriebssystem oder seine eigene
Bare-Metal-Workload ausführen kann. Der Quad-Hart-Anwendungscluster kann so
konfiguriert werden, dass er bis zu zwei unabhängige Softwarekontexte ausführt.
Jedem Kontext können ein eigenes Betriebssystem, eigene Speicherbereiche und
eigene Hardware-Ressourcen zugewiesen werden. Die Hardware verhindert durch
Hardware-Trennung den Zugriff auf Ressourcen anderer Kontexte. Verstöße werden
von den Hart Software Services (HSS) erkannt und behandelt, während der
E51-Monitor-Hart für die Ausführung der HSS-Firmware vorgesehen ist.
Dieser HSS ist ein Zero-Stage-Bootloader sowie Systemmonitor, und er bietet
Laufzeitdienste für Anwendungen an. HSS unterstützt das frühe System-Setup, das
DDR-Training und die Hardware-Initialisierung/-Konfiguration. Der Service läuft
hauptsächlich auf dem E51, wobei ein kleiner Teil der Funktionen auf
Maschinenebene auf jedem U54 ausgeführt wird. Er bootet einen oder mehrere
Kontexte, indem er eine Anwendungs-Workload aus dem Boot-Speicher lädt, bei dem
es sich um den On-Chip-NVM handeln kann. Anschließend werden
Plattform-Laufzeitdienste bzw. eine Supervisor Execution Environment (SEE) für
Betriebssystem-Cores bereitgestellt. Der Core unterstützt Secure Boot und ist
eine wichtige Komponente, um Hardware-Partitionierung/-Trennung für AMP-Kontexte
bereitzustellen.
Dies wird zur Konfiguration des Quad-Hart-Komplexes verwendet. Der Komplex lässt
sich z. B. so konfigurieren, dass Linux auf drei der U54-Harts und das auf dem
verbleibenden Hart ausgeführt wird. Peripherie kann einem der beiden Kontexte
zugewiesen werden.
Ein offenes Standard-Software-Framework namens OpenAMP stellt die
Softwarekomponenten für die Entwicklung von Softwareanwendungen auf AMP-Systemen
bereit. Wichtige Elemente hierfür sind Remote Processor Messaging (RPMsg) und
Remote Processor (remoteProc), um die Workloads auf die beiden AMP-Kontexte
aufzuteilen, damit diese problemlos miteinander kommunizieren können.
DESIGN-TIPPS
AMP-Workloads unterstützen fortschrittliche Designs und bestehen aus mehreren
Software-Komponenten, die zusammenarbeiten. Durch Hardware-Partitionierung
ermöglicht AMP gemischte kritische Workloads, um Echtzeitanforderungen und
-beschränkungen zu erfüllen.
Entwickler müssen sich auf die Speicherkarte und das Speicherlayout von
PIC64GX-MPUs, die Kommunikationsmethoden RPmsg und RPmsg-lite sowie die
Ressourcenverwaltung konzentrieren, die die exklusive Zuweisung von Speicher
und/oder Peripherie zu einem bestimmten Kontext umfasst.
Anwendungen benötigen einen transparenten Kommunikationskanal zwischen den
Kontexten, der RPmsg über den gemeinsamen Speicher verwendet und eine klare
Definition der zu übermittelnden Nachrichten enthält. Aufgaben müssen
partitioniert werden, um Workloads effektiv in überschaubare Einheiten
aufzuteilen, die von verschiedenen Verarbeitungseinheiten effizient ausgeführt
werden können. Jeder Hart muss über ausreichende Speicherressourcen und einen
minimalen Datentransfer zwischen ihnen verfügen, um die Latenz zu reduzieren und
die Parallelität zu maximieren. Das HSS fungiert als Systemmonitor und meldet
Busfehler, ECC-Fehler und schwerwiegende Ausnahmen, die vom U54 festgestellt
werden.
PERIPHERIE UND SECURITY
Die PIC64GX-Reihe von Multi-Hart-Prozessoren enthält Gigabit-Ethernet-MACs für
schnelle Verbindungen sowie USB 2.0 OTG und
5.1-SD/SDIO-MMC-Kartenschnittstellen. Zwei CAN-2.0-Ports mit fünf
Multimode-UARTs, zwei SPI- und zwei I2C-Schnittstellen sowie ein
Execute-in-Place-Quad-SPI-Flash-Controller sind ebenfalls vorhangen, genauso wie
ein integrierter x1- oder x4-PCIe-Gen2-Root-Port.
Das System verfügt über verschiedene Sicherheitsfunktionen, die robusten Schutz
vor Bedrohungen bieten. Integrierte Dual-PUF (Physically Unclonable Function)
bildet die Grundlage für eine Root of Trust für Verschlüsselungsschlüssel. Der
Chip verfügt über 56 KiB sicheren nichtflüchtigen Speicher (sNVM) und 128 KiB
nichtflüchtigen Embedded-Speicher (eNVM). Das Design bietet auch integrierte
Manipulationserkennung und Gegenmaßnahmen, Integritätsprüfungen für die sNVM-
und eNVM-Speicherblöcke sowie Widerstandsfähigkeit gegen
Differential-Power-Analysis-/DPA-Angriffe, die zum Abfangen von Schlüsseln
missbraucht werden.
ANWENDUNGEN UND TOOLCHAIN
PIC64GX-MPUs sind für Single-Board-Embedded-Computing, Motorsteuerung,
Echtzeit-Computing, Bildverarbeitung und KI/ML-Anwendungen konzipiert. Sie
können für die Sensoraggregation und KI-Inferenz verwendet werden, indem ein
Echtzeitbetriebssystem in einem einzigen Kontext ausgeführt wird.
Sensoren lassen sich über Schnittstellenperipherie wie SPI und I2C einfach an
die PIC64GX-MPU anschließen. Das Echtzeitbetriebssystem kann dann Sensordaten
verarbeiten, und Kommunikationsblöcke wie UART oder CAN können Daten oder
Zusammenfassungen je nach Bedarf auf Basis von Edge-Computing übertragen.
Für Embedded-Bildverarbeitung kann ein separater Linux-Kontext die
Objektidentifizierung, Klassifizierung und das Video-Streaming über
Schnittstellen wie Ethernet bereitstellen – alles auf demselben Chip mithilfe
der AMP-Funktion. Dies ermöglicht kleinere, kostengünstigere Designs in
industriellen oder medizinischen Anwendungen.
AMP in industriellen KI-Anwendungen wird immer komplexer. Die PIC64GX-MPU
verfügt über eine Toolchain mit Build-Systemen für Linux und Open-Source-RTOS,
und andere Anbieter für die Entwicklung sicherheitskritischer Systeme. MPLAB
Extensions bieten Konfigurierbarkeit und erleichtern die Migration von anderen
Microchip-Prozessoren, darunter auch die Hart Software Services (HSS), die den
Quellcode für den HSS Zero Stage Bootloader und den Systemmonitor bereitstellen.
Upstream-Support innerhalb des Zephyr-RTOS-Ökosystems und des Yocto Project
Linux Board Support Packages (BSP) steht bereit. Ein Buildroot-basiertes
Linux-Build-System verwendet den Linux4Microchip-Kernel, und Ubuntu Linux wird
ab 2024.10 unterstützt. Dies umfasst alle Treiber, einschließlich der für die
Entwicklung notwendigen Peripherie. Informationen zu Tools und Systemen .
Der Cluster ist Teil des etablierten Mi-V-Ökosystems, das auch Tools von
Lauterbach und Ashling unterstützt. Das System verfügt über
JTAG-Debug-Funktionen mit zehn Hardware-Triggern pro CPU, die als Breakpoints
oder Watchpoints und Leistungszähler konfiguriert werden können.
PIC64GX-MPUs wurden speziell für AMP in intelligenten Embedded-Edge-Anwendungen
entwickelt, die gemischte Kritikalität erfordern. Ein robuster, bewährter
Cluster aus vier 64-Bit-RISC-V-Cores innerhalb eines einzigen Coreplex kann beim
Booten sicher konfiguriert werden, um ein Echtzeitbetriebssystem neben einem
Linux-Betriebssystem auszuführen. Dies ermöglicht optimierte
Bildverarbeitungs-Pipelines mit KI-Inferenz und Echtzeitleistung. Mit einer
ausgereiften Toolchain unterstützt die PIC64GX-MPU Entwickler von
Embedded-Systemen, die zuverlässige komplexe Anwendungen in den Bereichen
Industrie, KI/ML und Echtzeit erstellen wollen. Dies optimiert das Design und
sorgt für eine schnellere Markteinführung ihrer Produkte.
Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal .
* Venki Narayanan ist Director Marketing der FPGA Business Unit bei Microchip
Technology
(ID:50775144)

Quelle: www.bigdata-insider.de

CLIPS PER SPRACHVORGABE OPENAI MACHT KI-VIDEO-APP SORA DICHT
25.03.2026 Quelle: dpa 1 min Lesedauer
Der ChatGPT-Entwickler OpenAI stellt seine KI-Video-App Sora ein, die kurze
Clips per Sprachvorgabe erzeugen kann. Die erstmals 2024 vorgestellte
Sora-Software erregte viel Aufsehen und wurde zum Teil als zukunftsweisend für
das Videogeschäft bezeichnet, da sie täuschend echt aussehende Umgebungen und
Personen produziert. Mit einer eigenständigen App bekamen Nutzer vor einem
halben Jahr auch die Möglichkeit, selbst in den Videos aufzutauchen.
OpenAI machte keine Angaben dazu, weshalb und wann genau eingestellt wird. In
US-Medienberichten war in den vergangenen Wochen die Rede davon, dass der
KI-Vorreiter die Konkurrenz von Rivalen wie Anthropic und Google zu spüren
bekomme und sich deshalb stärker auf das potenziell lukrative Geschäft mit
Unternehmen konzentrieren wolle.
KEINE ABLENKUNGEN
Die für Apps zuständige OpenAI-Managerin Fidji Simo schrieb bereits vergangene
Woche auf der Online-Plattform X, Unternehmen durchlebten Phasen der Experimente
und der Fokussierung. Dabei sei es wichtig, sich nicht ablenken zu lassen.
Sora brachte in den vergangenen Monaten viele mithilfe Künstlicher Intelligenz
generierte Videos hervor, die sich über soziale Netzwerke verbreiteten. Die App
selbst war auch als eine Art Social-Media-Plattform gedacht.
KEINE MILLIARDE VON DISNEY
Mit dem Aus für Sora werde auch ein im Dezember vereinbarter Milliarden-Deal mit
Disney hinfällig, berichtete das Branchenblatt „Hollywood Reporter“. Disney
hatte damals angekündigt, eine Milliarde US-Dollar in OpenAI zu investieren und
Figuren des Konzerns wie Micky Maus und Iron Man in die Videos einbauen zu
lassen.
(ID:50797080)

Quelle: www.bigdata-insider.de

KOMMENTAR VON TAL ARAF, ATLASSIAN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ: SO MAXIMIEREN
UNTERNEHMEN IHREN ROI
25.03.2026 Von Tal Araf 5 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) steigen rasant – und mit ihnen der
Anspruch, den maximalen Return on Investment (ROI) aus der Technologie zu
generieren. Doch das erfordert mehr als nur kurzfristige Effizienzgewinne.
hat sich innerhalb kürzester Zeit von einem experimentellen Konzept zu einem
strategischen Investitionsfeld entwickelt: Laut IDC werden sich die globalen
Ausgaben für KI innerhalb der nächsten zwei Jahre mehr als verdoppeln – und im
Jahr 2028 rund 538 Milliarden Euro betragen. Mit diesen Ausgaben wächst jedoch
auch der Druck, zu belegen, dass diese sich auszahlen.
Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial, wirtschaftliche Vorteile zu
schaffen und bestehende Geschäftsprozesse zu optimieren. Gleichzeitig fehlt
vielen Unternehmen noch Erfahrung darin, wie sie den größtmöglichen Nutzen aus
ihren KI-Investitionen ziehen können. Um den ROI von KI langfristig zu
maximieren, sind eine klare Strategie, das richtige Mindset sowie die aktive
Einbindung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entscheidend.
DER AKTUELLE STATUS VON KI-ROI
Aktuell gibt es noch keinen einheitlichen, „richtigen“ Weg, mit KI zu arbeiten.
Trotzdem kreist ein großer Teil der Diskussion darum, wie sich ihr ROI möglichst
genau bestimmen lässt. Viele Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit
Kennzahlen, um den Wert von KI zu quantifizieren. Häufig im Fokus stehen
Leistungsindikatoren wie eingesparte Stunden oder Produktivitätsgewinne. Solche
Metriken sind wichtig, um Wirkung und Einfluss von KI greifbarer zu machen.
Ebenso sinnvoll sind interne Auswertungen, die einen Überblick darüber geben,
welche Ressourcen in KI-Initiativen fließen und wie sie verteilt sind. Genauso
wichtig ist jedoch die Erkenntnis, dass viele Organisationen in ihrer
Zusammenarbeit mit KI noch ganz am Anfang stehen. Jetzt ist die Zeit zum Testen
und Experimentieren – und dafür, die strukturellen und kulturellen
Voraussetzungen zu schaffen, damit KI langfristig gedeihen kann. Genau diese
Basis ist entscheidend, um in Zukunft einen deutlich höheren ROI zu erzielen.
ROLLENBESTIMMUNG: KI AN DEN RICHTIGEN STELLEN EINSETZEN
Um das volle Potenzial – und damit den ROI – von KI-Initiativen auszuschöpfen,
sollten Unternehmen zunächst mögliche Anwendungsbereiche für die Technologie
identifizieren und klar definieren, welche Rolle sie im Team spielen soll. So
könnte der Fokus zum Beispiel auf die Mitarbeiterproduktivität gelegt werden, um
mit KI Workflows zu automatisieren und so den Aufwand für Routineaufgaben zu
minimieren. Durch KI-gestützte Service-Agenten, die standardisierte IT-Anfragen
automatisch bearbeiten, kann zum Beispiel das IT-Team deutlich entlastet werden
und sich wieder mehr auf wesentliche Arbeit konzentrieren.
Auch in anderen Unternehmensbereichen gilt es, genau zu überlegen: Welche
Aufgabe soll die KI im Team erfüllen? Wie kann sie bestehende Arbeitsprozesse
unterstützen? Wo sind ihre Grenzen? Diese Überlegungen helfen, die
Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie von Anfang an so effektiv wie
möglich zu gestalten. Dabei ist es sinnvoll, dass alle Bereiche –
Software-Entwicklung, Sales, Marketing, HR und Rechtsabteilung –
geschäftsübergreifend zusammenarbeiten, um gemeinsam die wichtigsten
Anwendungsfälle zu identifizieren, bei denen KI die Effizienz und Produktivität
messbar steigern kann. So entsteht nach und nach ein klares Rollenprofil für KI
im Unternehmen.
DAS RICHTIGE MINDSET
Viele Teams betrachten KI noch immer als reines Hilfsmittel für einfache
Routineaufgaben – eine schnelle Antwort hier, eine kurze Zusammenfassung dort.
Während der KI-Einsatz in diesen Bereichen zwar hilfreich ist und kurzfristig
Zeit spart, sollten sich Unternehmen nicht darauf beschränken. Um einen
langfristigen strategischen Nutzen – und maximalen ROI – zu erzielen, ist ein
Umdenken gefragt. Führungskräfte sollten ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
nicht nur dazu motivieren, KI häufiger zu nutzen – sie müssen aktiv einen
Kulturwandel vorantreiben.
Dabei sollte KI nicht nur als Hilfsmittel für voneinander unabhängige Aufgaben
zum Einsatz kommen, sondern als aktives Teammitglied verstanden werden. Wird die
Technologie beispielsweise als kreativer Sparringspartner in Planungsprozesse
oder bei komplexen Entscheidungen eingebunden, kann sie Teams dabei helfen,
qualitativ bessere und durchdachtere Ergebnisse zu liefern. Laut dem aktuellen
AI Collaboration Report von Atlassian sparen Teams, die KI strategisch und im
Rahmen ihrer Kernaufgaben einsetzen, nicht nur bis zu einen ganzen Arbeitstag
pro Woche – sie berichten auch von höherer Arbeitsqualität und nutzen die
gewonnene Zeit, um sich neue Fähigkeiten anzueignen. Diese Entwicklung ist ein
zentraler Baustein für nachhaltigen ROI.
JETZT NEWSLETTER ABONNIEREN
TÄGLICH DIE WICHTIGSTEN INFOS ZU BIG DATA, ANALYTICS & AI
Geschäftliche E-Mail
Bitte geben Sie eine gültige E-Mailadresse ein.
Abonnieren
Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und
Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details)
einverstanden und akzeptiere die . Weitere Informationen finde ich in unserer .
Die Einwilligungserklärung bezieht sich u. a. auf die Zusendung von
redaktionellen Newslettern per E-Mail und auf den Datenabgleich zu
Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern (z. B. LinkedIn, Google, Meta).
Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung
Stand: 08.12.2025
Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit
Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von
Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden
Datenschutzvorschriften. Detaillierte Informationen finden Sie in unserer .
EINWILLIGUNG IN DIE VERWENDUNG VON DATEN ZU WERBEZWECKEN
Ich bin damit einverstanden, dass die Vogel IT-Medien GmbH,
Max-Josef-Metzger-Straße 21, 86157 Augsburg, einschließlich aller mit ihr im
Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen (im weiteren: Vogel
Communications Group) meine E-Mail-Adresse für die Zusendung von Newslettern und
Werbung nutzt. Auflistungen der jeweils zugehörigen Unternehmen
können  abgerufen werden.
Der Newsletterinhalt erstreckt sich dabei auf Produkte und Dienstleistungen
aller zuvor genannten Unternehmen, darunter beispielsweise Fachzeitschriften und
Fachbücher, Veranstaltungen und Messen sowie veranstaltungsbezogene Produkte und
Dienstleistungen, Print- und Digital-Mediaangebote und Services wie weitere
(redaktionelle) Newsletter, Gewinnspiele, Lead-Kampagnen, Marktforschung im
Online- und Offline-Bereich, fachspezifische Webportale und E-Learning-Angebote.
Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die
Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der
vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.
Meine Einwilligung umfasst zudem die Verarbeitung meiner E-Mail-Adresse und
Telefonnummer für den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten
Werbepartnern wie z.B. LinkedIN, Google und Meta. Hierfür darf die Vogel
Communications Group die genannten Daten gehasht an Werbepartner übermitteln,
die diese Daten dann nutzen, um feststellen zu können, ob ich ebenfalls Mitglied
auf den besagten Werbepartnerportalen bin. Die Vogel Communications Group nutzt
diese Funktion zu Zwecken des Retargeting (Upselling, Crossselling und
Kundenbindung), der Generierung von sog. Lookalike Audiences zur
Neukundengewinnung und als Ausschlussgrundlage für laufende Werbekampagnen.
Weitere Informationen kann ich dem Abschnitt „“ in der Datenschutzerklärung
entnehmen.
Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich
deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen geschützte
Inhalte abrufe, muss ich mich mit weiteren Daten für den Zugang zu diesen
Inhalten registrieren. Im Gegenzug für diesen gebührenlosen Zugang zu
redaktionellen Inhalten dürfen meine Daten im Sinne dieser Einwilligung für die
hier genannten Zwecke verwendet werden. Dies gilt nicht für den Datenabgleich zu
Marketingzwecken.
Recht auf Widerruf
Mir ist bewusst, dass ich diese Einwilligung jederzeit für die Zukunft
widerrufen kann. Durch meinen Widerruf wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund
meiner Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt. Um
meinen Widerruf zu erklären, kann ich als eine Möglichkeit das unter  abrufbare
Kontaktformular nutzen. Sofern ich einzelne von mir abonnierte Newsletter nicht
mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters
eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem
Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde
ich in der .
LERNKULTUR ALS ERFOLGSFAKTOR
KI liefert Ergebnisse nicht von heute auf morgen – und der richtige Umgang mit
der Technologie braucht seine Zeit. Der Schlüssel zur langfristigen Rentabilität
liegt in der kontinuierlichen Weiterbildung und dem Mut zum Experimentieren.
Denn nur wer ausprobiert, lernt, was funktioniert – und was nicht.
Führungskräfte spielen hier eine entscheidende Rolle: Sie müssen ihre Teams
nicht nur dazu ermutigen, mit KI zu experimentieren, sondern auch die nötigen
Rahmenbedingungen dafür schaffen.
Eine gelebte Lernkultur zeichnet sich einerseits dadurch aus, dass Teams immer
über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich KI informiert werden und
Wissen intern teilen können. Hierfür könnten Unternehmen zum Beispiel einen
dedizierten internen Channel aufsetzen, in dem Mitarbeiter – zum Beispiel im
Format eines kurzen Loom-Videos – einfache und effektive Möglichkeiten
vorstellen, wie sie KI in ihrem Arbeitsalltag integrieren.
Um Experimente mit KI auf allen Positionen zu fördern, ist es zudem wichtig, den
Zugang zu relevanten Tools so einfach und sicher wie möglich zu gestalten.
Herumprobieren und Testen hilft den Teams, die Technologie reibungslos in ihre
tägliche Arbeitsroutine zu integrieren – und mit wachsender Erfahrung zunehmend
strategischer und wirkungsvoller mit ihr zusammenzuarbeiten. So bewegen sich
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Schritt für Schritt vom gelegentlichen Einsatz
hin zu einer wirklich strategischen Zusammenarbeit mit KI. Eine solche
Lernkultur bildet die Grundlage, um Produktivitätsgewinne, das
Innovationspotenzial und letztlich auch den ROI von KI langfristig zu steigern.
FAZIT
Wer mit KI echten Mehrwert schaffen will, muss über einzelne Tools oder
einmalige Pilotprojekte hinausdenken. KI sollte nicht als kurzfristiger Trend,
sondern als dauerhafte Investition mit nachhaltigem Nutzenpotenzial verstanden
werden. Der nachhaltige ROI von KI entsteht dort, wo die Technologie
zielgerichtet eingesetzt, Mitarbeiter strategisch eingebunden und
kontinuierliches Lernen gefördert wird. Mit zunehmender Reife der Technologie
und ihrer Nutzung im Unternehmen wird auch die Messung des ROI einfacher und
eindeutiger werden. Unternehmen, die klare Rollen für KI definieren, den
Kulturwandel aktiv gestalten und Raum für Experimente schaffen, verwandeln KI
langfristig vom reinen Zukunftsversprechen in einen realen Wachstumstreiber.
ARTIKELFILES UND ARTIKELLINKS
Link:
(ID:50714779)

Quelle: www.bigdata-insider.de

KI LIEST CTS NEU ALIBABA SPÜRT FETTLEBER FRÜHER AUF
25.03.2026 Von 1 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Mit MAOSS stellt Alibaba ein KI-Modell vor, das Fettleber-Erkrankungen basierend
auf Routinedaten aus CT-Scans und Laborwerten früher erkennen soll.
Die Alibaba DAMO Academy hat ein entwickelt. Das System mit dem Namen MAOSS
(Multi-modal AI for Opportunistic hepatic Steatosis Screening) kombiniert
CT-Bilddaten mit klinischen Parametern wie Serumwerten, um Risikopatienten
früher identifizieren zu können.
Die Besonderheit: MAOSS greife auf bereits vorhandene, nicht kontrastverstärkte
CT-Scans zurück. Diese entstehen häufig im Rahmen anderer Untersuchungen und
sollen durch nachträglich ausgewertet werden, um versteckte Hinweise auf
Leberverfettung und Fibrose zu erkennen, ohne zusätzliche Diagnostik anzustoßen.
Fettleber-Erkrankungen gelten als weit verbreitet und blieben oft lange
unentdeckt, da Symptome zunächst ausbleiben. Klassische Verfahren wie
Ultraschall oder Blutmarker stoßen bei frühen Stadien an Grenzen oder sind mit
zusätzlichem Aufwand verbunden.
Technisch setzt MAOSS auf einen multimodalen Ansatz: Bilddaten, biometrische
Werte und weitere klinische Informationen fließen gemeinsam in die Bewertung
ein. Das Modell extrahiere dabei Muster aus Gewebestruktur, Dichte und
Morphologie der Leber und leitet daraus Krankheitsstadien sowie
Progressionsrisiken ab.
Die Forschungsergebnisse wurden in veröffentlicht. Entwickelt wurde das System
in Zusammenarbeit mit mehreren Kliniken in China.
(ID:50793420)