KI News

Quelle: www.it-boltwise.de

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Pläne zur Errichtung von KI-Datenzentren im nehmen
Gestalt an, doch Experten warnen vor erheblichen Sicherheitsrisiken. Eine
Zunahme von Satellitenkollisionen könnte katastrophale Folgen haben,
insbesondere bei einem massiven Sonnensturm. Der CRASH Clock zeigt, dass die
Zeitspanne für eine mögliche Kollision von Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn
auf unter vier Tage gesunken ist.
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Die Vision, KI-Datenzentren im zu errichten, gewinnt an Fahrt, während führende
Unternehmen der ehrgeizige Pläne verfolgen. Diese Entwicklung wird jedoch von
Wissenschaftlern mit Besorgnis betrachtet, da die Gefahr von
Satellitenkollisionen in der Erdumlaufbahn zunimmt. Ein massiver Sonnensturm
könnte die Manövrierfähigkeit der Satelliten beeinträchtigen und innerhalb von
nur vier Tagen zu einer katastrophalen Kollision führen, wie Forscher warnen.
Der CRASH Clock, ein Instrument zur Überwachung der Kollisionswahrscheinlichkeit
von Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn während eines großen
Sonnenereignisses, hat alarmierende Ergebnisse geliefert. Diese Ereignisse sind
schwer vorherzusagen und treten etwa alle elf Jahre auf. Sarah Thiele,
Erstautorin der und Doktorandin an der Princeton University, erklärt, dass die
Nachhaltigkeit von operationen zunehmend gefährdet ist.
STELLENANGEBOTE
Die zeigt, wie sehr wir auf das kontinuierliche und erfolgreiche Management von
Satelliten angewiesen sind und wie der Spielraum für Fehler in diesen
Operationen mit der Zeit abnimmt. Im Jahr 2018 betrug die CRASH-Schätzung noch
komfortable 164 Tage. Doch mit der rasanten Zunahme von Satelliten schrumpfte
dieser Sicherheitsabstand bis Juni 2025 auf 5,5 Tage und wurde mit Daten von
Januar 2026 auf 3,8 Tage verkürzt.
Die zunehmende Dichte von Satelliten in der Erdumlaufbahn stellt eine erhebliche
Herausforderung für die dar. Unternehmen müssen innovative Lösungen entwickeln,
um die Sicherheit und Effizienz ihrer Satellitenflotten zu gewährleisten. Dies
erfordert nicht nur technologische Fortschritte, sondern auch eine enge
Zusammenarbeit zwischen internationalen behörden und privaten Unternehmen.
Die potenziellen Auswirkungen eines solchen Szenarios sind weitreichend. Eine
Kollision könnte nicht nur die betroffenen Satelliten zerstören, sondern auch
eine Kettenreaktion auslösen, die weitere Satelliten gefährdet. Dies würde die
Kommunikationsinfrastruktur erheblich beeinträchtigen und könnte zu erheblichen
wirtschaftlichen Verlusten führen. Die steht vor der Herausforderung, diese
Risiken zu minimieren und gleichzeitig die Vorteile der KI-Datenverarbeitung im
zu nutzen.
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STANFORD / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue zeigt, dass das Verhalten von
Fischen in der frühen Lebensmitte Hinweise auf ihre gesamte Lebensdauer geben
kann. Forscher haben entdeckt, dass Alterung nicht als kontinuierlicher Prozess,
sondern in schnellen, diskreten Übergängen verläuft. Diese Erkenntnisse könnten
auch auf den Menschen übertragbar sein.
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Die jüngste an afrikanischen Türkiskärpflingen hat gezeigt, dass das Verhalten
dieser Fische in der frühen Lebensmitte ein starker Indikator für ihre gesamte
Lebensdauer sein kann. Trotz ähnlicher genetischer Voraussetzungen und
Lebensbedingungen zeigten einige Fische bereits in jungen Jahren
Verhaltensweisen wie häufiges Nickerchen am Tag und langsameres Schwimmen, was
auf eine kürzere Lebensdauer hindeutete. Diese legt nahe, dass Alterung nicht
als kontinuierlicher Prozess, sondern in schnellen, diskreten Übergängen
verläuft.
Die Forscher überwachten 81 Fische rund um die Uhr und analysierten Milliarden
von Videobildern, um 100 grundlegende Verhaltensmuster zu identifizieren.
Mithilfe von maschinellen Lernmodellen konnten sie bereits zwischen dem 70. und
100. Lebenstag vorhersagen, welche Fische länger leben würden. Diese
Erkenntnisse könnten auch auf den Menschen übertragbar sein, da ähnliche
Verhaltensmuster durch tragbare Geräte erfasst werden können.
STELLENANGEBOTE
Ein bemerkenswerter Befund war, dass Fische, die kürzer lebten, tagsüber mehr
schliefen, während langlebige Fische hauptsächlich nachts ruhten. Diese
Verhaltensunterschiede waren nicht nur beschreibend, sondern auch prädiktiv. Die
Forscher fanden heraus, dass die Alterung in zwei bis sechs schnellen Übergängen
verlief, gefolgt von stabilen Phasen, die Wochen dauerten. Diese Erkenntnisse
könnten auch auf den Menschen übertragbar sein, da ähnliche Verhaltensmuster
durch tragbare Geräte erfasst werden können.
Die , die von der Knight Initiative for Brain Resilience an der Stanford
University unterstützt wurde, könnte neue Wege eröffnen, um das Altern besser zu
verstehen und möglicherweise zu beeinflussen. Die Forscher planen, zu
untersuchen, ob Alterungspfade durch gezielte Interventionen wie
Ernährungsumstellungen oder genetische Anpassungen verändert werden können.
Diese könnte letztlich dazu beitragen, gesünderes Altern zu fördern und die
Lebensqualität im Alter zu verbessern.
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SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Webflow, bekannt für seine Plattform zur
Erstellung und Verwaltung von Websites, hat die KI-gestützte
Content-Generierungsplattform Vidoso übernommen. Diese Akquisition zielt darauf
ab, das Marketingangebot von Webflow zu stärken und Unternehmen dabei zu
unterstützen, ihre Marketingprozesse zu integrieren und zu optimieren.
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Webflow, ein führender Anbieter von Softwarelösungen zur Erstellung und
Verwaltung von Websites, hat die Übernahme der KI-gestützten
Content-Generierungsplattform Vidoso bekannt gegeben. Diese strategische
Akquisition soll das Marketingangebot von Webflow erheblich erweitern und
Unternehmen dabei unterstützen, ihre Marketingprozesse effizienter zu gestalten.
Vidoso, gegründet im Jahr 2024, nutzt große Sprachmodelle, um Organisationen bei
der Erstellung von Marketingmaterialien wie Bildern, Präsentationen, Videoclips,
Blogbeiträgen und Social-Media-Inhalten zu unterstützen.
Die Technologie von Vidoso ermöglicht es, beispielsweise eine Keynote oder eine
Podiumsdiskussion in kurze Videoclips oder Blogbeiträge umzuwandeln. Das Team
von Vidoso, bestehend aus vier Personen, wird vollständig in Webflow integriert.
Obwohl die finanziellen Details der Übernahme nicht bekannt gegeben wurden, hat
Vidoso laut PitchBook-Daten insgesamt 3,7 Millionen US-Dollar von Aspenwood
Ventures, Emergent Ventures und Tau Ventures erhalten.
STELLENANGEBOTE
Linda Tong, CEO von Webflow, betont, dass die Übernahme von Vidoso einen
bedeutenden Schritt darstellt, um Webflow als umfassende Marketingplattform zu
positionieren. Historisch gesehen wurde Webflow hauptsächlich als
Website-Builder oder CMS wahrgenommen. Doch mit der Integration von Vidoso wird
Webflow zu einer agentischen Marketingplattform, die verschiedene Funktionen wie
Markenbildung, Nachfragegenerierung, Produktmarketing und Content-Management
miteinander verknüpfen kann.
Sharad Verma, CEO von Vidoso, erklärt, dass die erste Welle von KI-Tools zwar
leistungsstarke, aber unregulierte Möglichkeiten zur Content-Erstellung bot,
jedoch oft die spezifischen Anforderungen und Regeln einer Marke ignorierte.
Vidoso wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen, indem es eine konsistente,
regulierte und produktionsreife KI-Generierung innerhalb der bestehenden Systeme
von Marketingteams ermöglicht.
Webflow hat in der Vergangenheit über 330 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln
erhalten und konzentriert sich seit einigen Jahren auf den Ausbau seiner
Marketing-Suite. Die Übernahme von Vidoso folgt auf die Akquisition des
Website-Personalisierungs-s Intellimize im Jahr 2024 und die Einführung einer
Ads-Integration zur Leistungsüberwachung Anfang dieses Jahres.
Die Konkurrenz in diesem Bereich ist jedoch groß, da viele s versuchen,
Marketingfunktionen mithilfe von KI zu automatisieren, und auch große
Technologiefirmen zahlreiche Marketing-Tools in ihre Produkte integrieren.
Dennoch ist Tong zuversichtlich, dass Webflows e zur Content-Erstellung,
Kampagnenverwaltung und Leistungsmessung mehr Kunden anziehen werden.
Ein wesentlicher Vorteil von Webflow ist die Fähigkeit, den gesamten
Lebenszyklus von Content zu erfassen und zu analysieren, was den Erfolg von
Marketingkampagnen erheblich steigern kann. Während andere Plattformen oft nur
die Erstellung und Bereitstellung von Inhalten ermöglichen, bietet Webflow eine
vollständige Integration, die auch die und Rückführung von Erkenntnissen in das
System umfasst.
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SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Das aufstrebende unternehmen Sunday hat
mit seiner jüngsten Finanzierungsrunde den Status eines Einhorns erreicht. Mit
einer Bewertung von 1,15 Milliarden US-Dollar plant das Unternehmen, den
Haushaltsroboter Memo zu entwickeln, der alltägliche Aufgaben wie Wäschewaschen
und Tischabräumen übernehmen soll.
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Das unternehmen Sunday hat kürzlich eine neue Finanzierungsrunde abgeschlossen,
die das Unternehmen mit 1,15 Milliarden US-Dollar bewertet und ihm den begehrten
Einhorn-Status verleiht. Diese Entwicklung unterstreicht das wachsende Interesse
und Vertrauen in die Fähigkeit von Sunday, einen humanoiden Haushaltsroboter zu
entwickeln, der alltägliche Aufgaben übernehmen kann. Die Finanzierungsrunde
wurde von Coatue Management angeführt, mit weiteren Investitionen von Tiger
Global, Benchmark und Bain Capital Ventures.
Sunday wurde von Tony Zhao und Cheng Chi gegründet und hat sich zum Ziel t, mit
dem Roboter Memo eine Art moderne Version von Rosie aus der Zeichentrickserie
„Die Jetsons“ zu schaffen. Der Roboter soll in der Lage sein, Aufgaben wie das
Wäschewaschen und das Abräumen des Tisches zu übernehmen. Diese Art von
Technologie wurde in der Vergangenheit oft als schwer umsetzbar angesehen, da es
an Trainingsdaten mangelte, um Robotern beizubringen, wie sie Objekte mit
unterschiedlichen Gewichten, Texturen und Fragilitäten sicher handhaben können.
STELLENANGEBOTE
Mit den jüngsten Fortschritten in der KI-Technologie und der hofft Sunday, diese
Herausforderungen zu überwinden. Die Entwicklung von Memo könnte einen
bedeutenden Schritt in Richtung einer Zukunft darstellen, in der humanoide
Roboter in Haushalten alltäglich werden. Bereits jetzt hat das Unternehmen eine
Warteliste von 1.000 Interessenten, was das Interesse und die Nachfrage nach
solchen Technologien verdeutlicht.
Die Investitionen in Sunday spiegeln einen breiteren Trend in der branche wider,
in der Unternehmen zunehmend versuchen, KI-gestützte Lösungen für den Alltag zu
entwickeln. Während die Technologie weiter voranschreitet, könnten solche
Innovationen nicht nur den Alltag erleichtern, sondern auch neue Märkte und
Geschäftsmöglichkeiten eröffnen. Experten sind gespannt, wie sich diese
Entwicklungen auf die Branche auswirken werden und welche neuen Möglichkeiten
sich daraus ergeben könnten.
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NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Lucid Motors hat kürzlich sein neues
Robotaxi-Konzeptfahrzeug ‘Lunar’ vorgestellt. Dieses futuristische Modell, das
auf einer entagung in New York City präsentiert wurde, ist ein zweisitziges
Fahrzeug ohne Lenkrad oder Pedale. Es basiert auf der Plattform, die Lucid für
seine kommende Serie von mittelgroßen Elektrofahrzeugen entwickelt.
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Lucid Motors hat mit der Vorstellung seines neuen Robotaxi-Konzepts ‘Lunar’ für
Aufsehen gesorgt. Das Fahrzeug, das auf einer entagung in New York City
präsentiert wurde, ist ein zweisitziges Modell ohne Lenkrad oder Pedale. Es
basiert auf der Plattform, die Lucid für seine kommende Serie von mittelgroßen
Elektrofahrzeugen entwickelt. Diese Plattform soll die Grundlage für eine neue
Generation autonomer Fahrzeuge bilden, die den Markt revolutionieren könnten.
Interim-CEO Marc Winterhoff erklärte, dass Lucid bereits an ‘Lunar’ arbeite und
das Fahrzeug nach der Einführung der mittelgroßen Fahrzeuge auf den Markt kommen
werde. Allerdings stellte das Unternehmen später klar, dass es derzeit keine
aktive Entwicklung eines dedizierten Robotaxis gibt. Dennoch zeigt die
Ankündigung, dass Lucid Motors zunehmend auf Autonomie setzt, um sein Geschäft
zu erweitern und die Umsätze im Bereich der Elektrofahrzeuge zu ergänzen.
STELLENANGEBOTE
Ein weiterer spannender Aspekt der Präsentation war die Ankündigung einer
möglichen Zusammenarbeit mit . Lucid Motors steht kurz vor einer Vereinbarung
mit dem Fahrdienstleister, um ein Robotaxi auf Basis eines der mittelgroßen
Fahrzeuge zu entwickeln. Derzeit arbeitet Lucid mit dem autonomen
Fahrzeugunternehmen Nuro zusammen, um eine autonome Version des Gravity-SUV zu
entwickeln, die noch in diesem Jahr im Raum San Francisco auf s Netzwerk starten
soll.
Lucid Motors plant zudem, mit seinem teilautonomen System DreamDrive Pro ein
neues Geschäftsmodell zu etablieren. Ab 2027 sollen monatliche Abonnements en
werden, die je nach Funktionsumfang zwischen 69 und 199 US-Dollar kosten. Diese
Strategie ähnelt dem Ansatz von und Rivian, die ebenfalls auf
Software-Monetarisierung durch Autonomie-Features setzen.
Ein weiteres Highlight der Veranstaltung war die Ankündigung eines eigenen
In-Cabin-KI-Assistenten. Dieser soll einfache Aufgaben wie die Steuerung der
Klimaanlage übernehmen können, aber auch komplexere Anfragen bearbeiten, wie
etwa die Suche nach einzigartigen Freizeitaktivitäten mit maritimem Flair.
Obwohl die Live-Demonstration des Assistenten nicht wie geplant verlief, zeigte
Lucid ein vorab aufgenommenes Video, um die Fähigkeiten des Systems zu
präsentieren.
Abschließend konzentrierte sich Lucid Motors auf die Senkung der
Produktionskosten und die Verbesserung der Effizienz seiner elektrischen
Antriebsstränge. Diese Maßnahmen sind entscheidend, um die mittelgroßen
Fahrzeuge, die ab Ende dieses Jahres auf den Markt kommen sollen, erschwinglich
zu machen. Die ersten Modelle dieser Serie werden als Lucid Cosmos und Lucid
Earth bekannt sein.
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PEKING / LONDON (IT BOLTWISE) – Die chinesische Regierung hat die Nutzung von
KI-Agenten wie OpenClaw in Behörden eingeschränkt. Diese Maßnahme folgt auf
Sicherheitsbedenken, die durch die autonome Datenverarbeitung und Kommunikation
der Software ausgelöst wurden. Trotz dieser Einschränkungen setzen chinesische
Tech-Giganten weiterhin auf die Integration solcher Technologien, was zu einem
Spannungsfeld zwischen staatlicher Kontrolle und technologischem Fortschritt
führt.
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Die chinesische Regierung hat kürzlich die Nutzung von OpenClaw, einer
KI-Software, die Büroaufgaben automatisiert, in staatlichen Behörden und
Unternehmen eingeschränkt. Diese Entscheidung wurde getroffen, nachdem
Sicherheitsbedenken hinsichtlich der autonomen Datenverarbeitung und
Kommunikation der Software aufkamen. Experten warnen vor der sogenannten
‘tödlichen Dreifaltigkeit’, die sich aus dem Zugriff auf private Daten, der
Entscheidungsfindung und der externen Kommunikation ergibt.
OpenClaw, entwickelt von dem österreichischen Entwickler Peter Steinberger, hat
in schnell an Popularität gewonnen. Die Software kann E-Mails verwalten,
Kalender organisieren und eigenständig Recherchen durchführen. Doch die
Möglichkeit, dass die Software auf sensible Daten zugreift und mit nicht
vertrauenswürdigen Inhalten interagiert, hat zu einer Welle von
Sicherheitswarnungen geführt. Mitarbeiter in staatlichen und Behörden wurden
aufgefordert, die Software zu deinstallieren, falls sie bereits installiert war.
STELLENANGEBOTE
Trotz der Bedenken setzen chinesische Tech-Giganten wie und ByteDance weiterhin
auf die Integration von OpenClaw in ihre Produktpaletten. hat mit Workbuddy ein
Tool entwickelt, das auf chinesische Büro- und Kommunikationsanwendungen
zugreift, während ByteDance eine cloudbasierte Variante namens ArkClaw anbietet.
Diese Entwicklungen zeigen, dass die Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen trotz
der regulatorischen Einschränkungen ungebrochen ist.
Die Einschränkungen der Zentralregierung stehen im Widerspruch zu den Bemühungen
lokaler Regierungen, die KI-Technologie zu fördern. In Shenzhen und Wuxi werden
Subventionen für die Entwicklung und lle Nutzung von OpenClaw bereitgestellt.
Diese Diskrepanz spiegelt das Dilemma wider, in dem sich befindet: Einerseits
die nationale Sicherheit zu gewährleisten, andererseits im internationalen
KI-Wettbewerb nicht zurückzufallen. Die Frage bleibt, wie Unternehmen die
Produktivitätsgewinne von KI-Agenten nutzen können, ohne die Kontrolle über
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FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Commerzbank hat einen bedeutenden Schritt
im Kampf gegen Finanzkriminalität unternommen. Durch eine strategische
Partnerschaft mit dem Münchner Fintech Hawk setzt die Bank auf modernste
KI-Technologie, um verdächtige Geldströme effizienter zu identifizieren. Diese
Zusammenarbeit könnte die Compliance-Prozesse der Bank revolutionieren und ihre
Position im Finanzsektor stärken.
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Die Commerzbank hat kürzlich einen bedeutenden Verlust von 4 % an der
verzeichnet, was die Aufmerksamkeit auf ihre neuesten strategischen Schritte
lenkt. In einem bemerkenswerten Schritt zur Bekämpfung von Finanzkriminalität
hat die Bank eine Partnerschaft mit dem Münchner Fintech-Unternehmen Hawk
geschlossen. Diese Allianz zielt darauf ab, die Erkennung verdächtiger
Geldströme durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu verbessern.
Im Zentrum dieser Zusammenarbeit steht die cloudbasierte Software von Hawk, die
auf KI und Machine Learning basiert. Diese Technologie verspricht, die Effizienz
der Compliance-Teams der Commerzbank erheblich zu steigern, indem sie die Anzahl
der Fehlalarme drastisch reduziert. Herkömmliche Überwachungssysteme sind oft
starr und produzieren viele Fehlalarme, während die KI von Hawk kontinuierlich
lernt und subtile Muster erkennt, die auf Geldwäsche oder Terrorfinanzierung
hindeuten könnten.
STELLENANGEBOTE
Die Integration dieser Technologie bringt der Commerzbank nicht nur operative
Vorteile, sondern stärkt auch ihre Reputation gegenüber den Aufsichtsbehörden.
Die cloudbasierte Infrastruktur ermöglicht eine schnelle Anpassung an neue
regulatorische Anforderungen und senkt die Prozesskosten. Hans-Georg Beyer,
Group Chief Compliance Officer der Bank, hebt die strategische Bedeutung dieser
Allianz hervor und betont, dass die Entscheidung für eine Lösung ‘Made in
Germany’ ein starkes Signal für den Standort ist.
Diese Partnerschaft könnte auch als Vorbild für andere dienen, die ähnliche
Herausforderungen im Bereich der Finanzkriminalität bewältigen müssen. Die
Fähigkeit, verdächtige Transaktionen präziser zu identifizieren, könnte nicht
nur die Sicherheit des Finanzsystems erhöhen, sondern auch das Vertrauen der
Kunden stärken. Die Commerzbank zeigt damit, dass sie bereit ist, in innovative
Technologien zu investieren, um den hohen regulatorischen Anforderungen gerecht
zu werden und ihre Marktposition zu festigen.
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Quelle: the-decoder.de

xAIs aktuelles KI-Modell Grok 4.20 hängt in Benchmarks deutlich hinterher. Das
zeigt die Auswertung von Artificial Analysis, einem unabhängigen
Bewertungsdienst für KI-Modelle. Grok 4.20 Beta erreicht mit aktiviertem
Reasoning-Modus 48 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index – die
Spitzenmodelle Gemini 3.1 Pro Preview und GPT-5.4 liegen bei 57 Punkten.
Gegenüber dem Vorgänger Grok 4 ist das dennoch ein Plus von 6 Punkten.
: mit Reasoning, ohne Reasoning und einen Multi-Agenten-Modus. Das Modell bietet
ein Kontextfenster von 2 Millionen Token und ist mit 2 bzw. 6 Dollar pro Million
Token günstiger als Grok 4 und recht günstig für westliche Modelle.
Eine Stärke hat das Modell allerdings: Es erfindet so selten falsche Antworten
wie kein anderes getestetes Modell. Im AA-Omniscience-Test erreicht Grok 4.20
eine Nicht-Halluzinationsrate von 78 Prozent, laut Artificial Analysis ein
Rekordwert. Der Test prüft, wie oft ein Modell etwas Falsches behauptet, wenn es
die Antwort eigentlich nicht kennt. Grok 4.20 gibt in solchen Fällen nur etwa
bei jeder fünften Frage trotzdem eine (falsche) Antwort.
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Quelle: the-decoder.de

Emil Michael, der Technikchef des US-Kriegsministeriums, macht mit seiner
Begründung für die Einstufung von Anthropic als Lieferkettenrisiko deutlich,
dass es sich um eine ideologisch motivierte Maßnahme handelt. Claude-Modelle
würden die Lieferkette "verschmutzen", weil in ihnen eine "andere
Richtlinien-Präferenz" verankert sei, sagte Michael bei . Er verwies auf ein
Regelwerk, das Ethik und Sicherheit betont. Dies könne dazu führen, dass
Soldaten unwirksame Ausrüstung erhalten. Die Maßnahme sei "nicht als Strafe
gedacht".
Anthropic ist das , die eigentlich ausländischen Gegnern vorbehalten ist. Die
und erhält . Anthropic wehrte sich zuvor dagegen, dass die eigenen KI-Modelle
für US-Massenüberwachung und autonome Waffen genutzt werden.
Die Trump-Regierung zeigte bereits zuvor, dass sie KI ideologisch steuern
möchte, indem sie Regulierungen – kommuniziert als Verpflichtung zu politischer
Neutralität. Das Vorgehen erinnert an die .
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Quelle: the-decoder.de

Microsoft startet mit Copilot Health einen eigenen Gesundheitsbereich innerhalb
seines KI-Assistenten Copilot.
Der Dienst bündelt Gesundheitsdaten aus mehr als 50 tragbaren Geräten wie Apple
Health, Oura und Fitbit, sowie Laborergebnisse an einem Ort. Die KI analysiert
diese Daten und liefert personalisierte Gesundheitshinweise. Microsoft betont,
Copilot Health ersetze keinen Arzt, sondern bereite Patienten besser auf
Arztgespräche vor.
Die Antworten basieren auf , ergänzt durch Inhalte von Harvard Health. Nutzer
können zudem nach Ärzten suchen, die ihre Versicherung akzeptieren, gefiltert
nach Fachgebiet, Standort und Sprache. Gesundheitsdaten werden verschlüsselt
gespeichert und nicht für das Training von KI-Modellen verwendet. Nutzer können
die Verbindung zu Datenquellen wie Krankenakten oder Wearables jederzeit trennen
und ihre Daten löschen.
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Ein internes klinisches Team sowie über 230 Ärzte aus mehr als 24 Ländern
begleiten laut Microsoft die Entwicklung. Der Dienst hat zudem die erhalten,
einen internationalen Standard für KI-Managementsysteme.
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startet zunächst per Warteliste in den USA auf Englisch für Erwachsene.
Langfristig strebt Microsoft nach eigener Aussage eine an: also Gesundheits-KI,
die das breite Wissen eines Allgemeinmediziners mit der Tiefe eines Facharztes
verbindet. Ein Forschungsprojekt namens zeige bereits vielversprechende
Ergebnisse in Forschungstests, so Microsoft.
CHATBOTS ALS PRIVATE DIAGNOSEHILFE
und . Bei OpenAI hieß es damals, dass  260 Ärzte aus 60 Ländern bei der
Entwicklung beteiligt waren. Das klingt sehr nah an Microsofts Darstellung;
womöglich sind die beiden Produkte verwandt. Welches Modell Microsoft verwendet,
geht aus der Ankündigung nicht hervor, sehr wahrscheinlich sind es
OpenAI-Modelle.
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OpenAI veröffentlichte im Mai 2025 eine Studie, laut der . Auch Nutzer berichten
anekdotisch davon, dass ihnen KI bei Diagnosen geholfen hat, .
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Quelle: the-decoder.de

Anthropic hat eine neue Beta-Funktion für seinen KI-Chatbot Claude vorgestellt:
Claude kann jetzt direkt im Chat interaktive Diagramme, Grafiken und
Visualisierungen erstellen. Die Funktion basiert auf einer Vorschau namens ""
vom vergangenen Herbst und verbindet sie mit den bereits bekannten "Artifacts" -
nur eben direkt im Gesprächsverlauf, statt im Seitenpanel und "temporär" wie
Anthropic schreibt.
Claude entscheidet selbst, wann eine Visualisierung sinnvoll ist, oder Nutzer
können sie gezielt anfordern. Beispiele sind interaktive Zinseszins-Kurven, ein
interaktiver Entscheidungsbaum oder ein klickbares Periodensystem. Die Funktion
ist für alle Tarife verfügbar.
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Quelle: www.it-boltwise.de

TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – , Wayve und Nissan planen die Einführung eines
Robotaxi-Dienstes in Tokio. Diese Zusammenarbeit markiert s ersten Schritt in
den japanischen Markt für autonome Fahrzeuge. Die Integration von Wayves
KI-Software in den Nissan Leaf soll ab 2026 getestet werden.
   ˗ˋˏ$ˎˊ˗
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Die Zusammenarbeit zwischen , Wayve und Nissan zur Einführung eines
Robotaxi-Dienstes in Tokio stellt einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung
autonomer Fahrdienste dar. Wayve, ein britisches Unternehmen, das kürzlich eine
Finanzierungsrunde von 1,2 Milliarden US-Dollar abgeschlossen hat, wird seine
KI-gestützte Software in den Nissan Leaf integrieren. Diese Fahrzeuge sollen
über s Plattform verfügbar sein und bieten eine neue Dimension des Ride-Hailing
in Japan.
Wayve hebt hervor, dass seine autonome Software auf jedem Fahrzeug mit
beliebiger Hardware ohne den Einsatz von HD-Karten funktioniert. Dies ist ein
bemerkenswerter Fortschritt in der KI-Entwicklung, da es die Flexibilität und
Skalierbarkeit der Technologie unterstreicht. Neben dem Projekt in Tokio
arbeitet Wayve auch an einem ähnlichen Dienst in London und plant die
Integration seiner Fahrerassistenztechnologie in Nissan-Fahrzeuge, die 2027 in
Produktion gehen sollen.
STELLENANGEBOTE
hat sich weltweit als führende Plattform für die Vermittlung von Fahrdiensten
etabliert und strebt nun an, auch im Bereich der autonomen Fahrzeuge eine
zentrale Rolle zu spielen. Mit über 25 Partnerschaften im Bereich der Robotaxis
erweitert kontinuierlich sein Netzwerk. Zuletzt wurde bekannt gegeben, dass
Zooxs speziell entwickelte Robotaxis noch in diesem Jahr in Las Vegas über die
-App verfügbar sein werden.
Die Einführung des Robotaxi-Dienstes in Tokio könnte weitreichende Auswirkungen
auf den Markt für autonome Fahrzeuge haben. Experten sehen in der Partnerschaft
zwischen , Wayve und Nissan einen wichtigen Schritt zur Etablierung autonomer
Fahrdienste in städtischen Gebieten. Die Technologie könnte nicht nur die Art
und Weise, wie Menschen sich fortbewegen, revolutionieren, sondern auch neue
Standards für Sicherheit und Effizienz setzen.
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Quelle: the-decoder.de

ChatGPT dominiert den Chatbot-Markt weiter, hat aber an Marktanteilen eingebüßt.
Das zeigen die neuesten Zahlen von Similarweb, nach denen OpenAIs Chatbot im
Februar 2026 nur noch 61,7 Prozent des weltweiten KI-Traffics auf sich vereint.
Vor zwölf Monaten waren es noch 75,7 Prozent. Größter Gewinner ist Google
Gemini, das seinen Anteil im selben Zeitraum von 5,7 auf 24,4 Prozent mehr als
vervierfacht hat. Grok (3,4 %) und Claude (3,3 %) haben laut Similarweb erstmals
DeepSeek (3,2 %) überholt und belegen nun Platz drei und vier. Claude
überschritt im Februar zum ersten Mal die Drei-Prozent-Marke, .
In absoluten Zahlen verzeichnete ChatGPT im Februar 5,35 Milliarden Besuche,
Gemini 2,11 Milliarden. Grok kam auf 298,5 Millionen, Claude auf 290,3
Millionen, DeepSeek auf 246,4 Millionen und Perplexity auf 153,8 Millionen
Besuche. Microsofts Copilot stagniert bei 1,1 Prozent Marktanteil, das bezieht
sich allerdings nur auf die Web-Version. Im Enterprise-Markt dürfte der Anteil
von Microsoft viel höher sein.
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Quelle: the-decoder.de

Der Spiegel hat mehrere Bilder aus seiner Iran-Berichterstattung entfernt, weil
sie mit hoher Wahrscheinlichkeit per KI erzeugt oder verändert wurden.
Die Fotos stammten von der Agentur SalamPix und gelangten über die französische
Agentur Abaca Press in das Angebot deutscher Bildagenturen. Betroffen sind laut
dem Spiegel auch zahlreiche andere Medien, darunter Zeit, Süddeutsche Zeitung,
WDR, Stern, Deutschlandfunk, Deutsche Welle, Welt, taz und B.Z.
Das auf digitale Bildforensik spezialisierte deutsche Unternehmen Neuramancer
analysierte im Auftrag des Spiegel fünf Verdachtsfälle. Ergebnis: Ein Bild eines
iranischen Flugzeugträgers aus der Vogelperspektive, ein Foto von Ali Khamenei
mit seinem Sohn Mojtaba sowie das Bild eines Botschaftsgebäudes in Niger wurden
als wahrscheinlich KI-generiert eingestuft. Bei einem Explosionsbild aus Teheran
fanden sich Hinweise auf das KI-Tool Flux 2. Nur ein Bild iranischer
Schulmädchen erwies sich als unauffällig.
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Abaca-Press-Chef Jean-Michel Psaila räumte ein, dass SalamPix unsauber
gearbeitet habe. Ein iranischer Fotograf gab zu, ohne Kennzeichnung Bilder von
einer Plattform der iranischen Revolutionswächter (IRGC) eingespeist zu haben.
Die Revolutionswächter sind neben der regulären Armee die zweite Säule der
iranischen Streitkräfte. Sie schützen das islamistische Regime, verfügen über
einen eigenen Geheimdienst und waren laut Amnesty International und anderen
Menschenrechtsorganisationen maßgeblich an der gewaltsamen Niederschlagung der
jüngsten Proteste beteiligt, bei denen nach aktuellen Schätzungen zwischen über
.
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Die IRGC betreibt zudem einen umfangreichen Propaganda-Apparat mit eigenen
Nachrichtenagenturen, Medienproduktionen und Cyber-Einheiten. Erst kürzlich
veröffentlichte die regimenahe Tehran Times ein angebliches Satellitenbild der
Zerstörung eines US-Radars in Katar – es stellte sich .
Den Anstoß zur Spiegel-Recherche gab die niederländische Nachrichtenagentur ANP,
die bereits rund 1.000 SalamPix-Bilder gesperrt hatte. Auch RTL Niederlande
berichtete über den Vorfall. Die deutschen Agenturen dpa Picture Alliance, Imago
und ddp sperrten SalamPix daraufhin ebenfalls. Der Spiegel betont, dass
KI-generierte Bilder in der Berichterstattung ein klares Tabu seien, und will
den Fall intern aufarbeiten.
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Quelle: the-decoder.de

Google hat "Ask Maps" vorgestellt, eine Gesprächs-Funktion auf Basis der
Gemini-Modelle. Nutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen, etwa nach
"Smartphone-Ladestationen ohne lange Warteschlangen" oder "beleuchteten
Tennisplätzen in der Nähe". Die Funktion greift laut Google auf Daten von mehr
als 300 Millionen Orten und Bewertungen von mehr als 500 Millionen Mitwirkenden
zu.
Ergebnisse werden auf einer angepassten Karte angezeigt und anhand bisheriger
Suchanfragen und gespeicherter Orte personalisiert. Nutzer können direkt
Tischreservierungen vornehmen, Orte speichern oder teilen und zur Navigation
wechseln. Ask Maps startet zunächst in den USA und Indien auf Android und iOS,
eine Desktop-Version soll folgen.
Ebenfalls , eine überarbeitete Routenführung mit 3D-Ansicht der Umgebung, die
Gebäude, Überführungen und Fahrspuren darstellt. Gemini-Modelle analysieren
dafür Street-View- und Luftbilder.
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Die Funktion wird zunächst in den USA ausgerollt und soll in den kommenden
Monaten auf weitere iOS- und Android-Geräte, CarPlay, Android Auto sowie Autos
mit integriertem Google ausgeweitet werden.
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Quelle: the-decoder.de

Forscher haben ein KI-Modell für Herzultraschall vorgestellt, das auf Metas
JEPA-Architektur basiert und laut ihren Benchmarks gängige Verfahren wie Masked
Autoencoder oder kontrastives Lernen übertrifft.
Die meisten KI-Modelle für Bild- und Videoanalyse rekonstruieren entweder
verdeckte Pixel oder lernen durch den Abgleich von Bild-Text-Paaren. Beide
Ansätze dominieren die Computer Vision. Ein internationales Forscherteam unter
anderem von der University of Toronto, dem Vector Institute und der University
of Chicago will nun gezeigt haben, dass eine dritte Methode beiden überlegen
sein kann: die von Yann LeCun und seinem Team in seiner Zeit bei Meta
vorgeschlagene .
Ihr Modell EchoJEPA wurde laut dem Paper auf 18 Millionen Ultraschallvideos von
300.000 Patienten trainiert. Gängige Verfahren wie Masked Autoencoder verdecken
Teile eines Bildes und zwingen das Modell, die fehlenden Pixel möglichst
originalgetreu zu rekonstruieren. Das Modell muss also lernen, wie das Bild
genau aussieht, inklusive aller Störungen und Artefakte. JEPA verfolgt einen
anderen Ansatz: Es verdeckt ebenfalls Teile des Bildes, versucht aber nicht, die
konkreten Pixel wiederherzustellen. Stattdessen sagt es eine abstrakte
Repräsentation des verdeckten Bereichs vorher, eine Art komprimierte
Zusammenfassung dessen, was dort inhaltlich zu sehen ist. Das Modell muss also
nicht wissen, wie ein Bildausschnitt exakt aussieht, sondern nur, was er
bedeutet.
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ULTRASCHALL ALS HÄRTETEST FÜR BILDVERFAHREN
Ultraschallbilder sind voller Rauschen. Sogenannte Speckle-Muster, Schatten und
Intensitätsschwankungen überlagern die eigentliche Herzanatomie. Ein Modell, das
Pixel rekonstruieren muss, lernt zwangsläufig auch dieses Rauschen mit. JEPA
soll das umgehen, weil das Verfahren laut den Forschern stärker zeitlich stabile
Strukturen wie Herzkammern und Wandbewegungen erfasst.
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DEC_D_Incontent-1
Um den Effekt der Architektur zu isolieren, trainierten die Forscher ein
JEPA-Modell und ein Pixel-Rekonstruktionsmodell mit identischen Daten,
identischer Größe und identischem Rechenbudget. Das JEPA-Modell schnitt laut dem
Paper bei der Schätzung der Herzpumpleistung um 27 Prozent besser ab. Bei der
Erkennung von Ultraschall-Ansichten erreichte es mit nur einem Prozent der
gelabelten Daten 79 Prozent Genauigkeit, während die beste Alternative mit
sämtlichen gelabelten Daten bei 42 Prozent blieb. Unter simulierten
Bildstörungen verschlechterte sich EchoJEPA um 2,3 Prozent, Konkurrenzmodelle um
bis zu 16,8 Prozent.
Ohne jegliches Training auf Kinderherzen übertraf das Modell nach Angaben der
Forscher alle Baselines, die explizit dafür feinabgestimmt worden waren.
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EIN DATENPUNKT, KEIN BEWEIS
Die Ergebnisse stammen aus den Benchmarks der Forscher selbst. Das stärkste
Modell basiert auf proprietären Daten und ist nicht öffentlich verfügbar.
Veröffentlicht wird lediglich eine auf Basis öffentlicher Daten. Die
Robustheitstests nutzen synthetische Störungen, keine realen klinischen
Bedingungen. Ob sich die teils drastischen Vorsprünge dort bestätigen, muss sich
also erst zeigen.
Gleichzeitig ist der kontrollierte Vergleich mit identischer Architektur,
identischen Daten und identischem Rechenbudget methodisch sauber angelegt und
liefert damit mehr als ein anekdotisches Ergebnis. Das Paper ist damit einer der
ersten groß angelegten Praxistests für die JEPA-Architektur außerhalb von Metas
eigenen Benchmarks. Ob sich der Ansatz auch in anderen Domänen als überlegen
erweist oder ob Herzultraschall mit seinem hohen Rauschanteil ein besonders
günstiger Sonderfall ist, bleibt vorerst eine offene Frage. Mit gibt es
allerdings ein weitere Modell, dass positive Ergebnisse vorweisen konnte.
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DEC_D_Incontent-2
LeCun ist nicht an EchoJEPA beteiligt, will mit den Ideen hinter JEPA aber nun
in seinem neuen KI-Startup Weltmodelle bauen und sammelte kürzlich in .
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Quelle: www.bigdata-insider.de

BITKOM-UMFRAGE KI TREIBT DIGITALISIERUNG DER DEUTSCHEN WIRTSCHAFT AN
12.03.2026 Quelle: dpa 2 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Künstliche Intelligenz beschleunigt die Digitalisierung in Unternehmen, doch
viele Firmen kämpfen mit Sorgen und Herausforderungen – fast jedes zweite sieht
Risiken für die eigene Existenz.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zum wichtigsten Treiber der
Digitalisierung in der deutschen Wirtschaft. Laut einer aktuellen Umfrage des
Digitalverbands Bitkom nutzen bereits 41 Prozent der Unternehmen ab 20
Beschäftigten KI-Technologien. Doch trotz dieses Fortschritts bereitet die
digitale Transformation vielen Sorgen: Jedes zweite Unternehmen (51 Prozent) hat
Probleme, die Digitalisierung zu bewältigen. Und 13 Prozent sagen sogar: „Die
Digitalisierung gefährdet die Existenz unseres Unternehmens.“
Für die Anwender zahlt sich der Einsatz neuer Technologien offenbar aus, lautet
ein Ergebnis der repräsentativen Umfrage unter 604 Unternehmen ab 20
Beschäftigten. Von den Firmen, die KI bereits nutzen, berichten 77 Prozent von
einer verbesserten Wettbewerbsposition, und 52 Prozent verzeichnen immerhin
einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg.
KRISE WEGEN ZU ZÖGERLICHER DIGITALISIERUNG?
„Die deutsche Wirtschaft macht beim KI-Einsatz Tempo“, sagte Bitkom-Präsident
Ralf Wintergerst. Bei KI gehe es nicht nur darum, wer das beste Sprachmodell
baue. „Es geht um den Einsatz überall dort, wo Deutschlands Wirtschaft stark
ist, etwa in der Industrie, in der Pharmazie oder in der Medizintechnik.“
Von den befragten Unternehmen schätzt die Mehrheit (63 Prozent) die deutsche
Wirtschaft im weltweiten Vergleich nur als Mittelmaß ein. Mehr als drei Viertel
(78 Prozent) werten die derzeitige wirtschaftliche Krise auch als Resultat einer
zögerlichen Digitalisierung. Ein großes Defizit liegt in der Datennutzung: Rund
sechs von zehn Firmen (61 Prozent) schöpfen das Potenzial ihrer vorhandenen
Daten bisher kaum oder gar nicht aus.
INVESTITIONSBEREITSCHAFT STEIGT TROTZ GROSSER HÜRDEN
Als größte Bremsklötze für die Digitalisierung nannten die Firmen die hohen
Anforderungen an den Datenschutz (77 Prozent) und den anhaltenden
Fachkräftemangel (70 Prozent). Auch intern fehlt es oft an Ressourcen, allen
voran an Zeit (66 Prozent) und finanziellen Mitteln (48 Prozent). Dennoch
scheint der Wille zur Veränderung zu wachsen: 36 Prozent der Unternehmen wollen
im Jahr 2026 mehr Geld in die Digitalisierung investieren als im Vorjahr.
Die Wirtschaft nimmt für einen erfolgreichen Wandel auch die Politik in die
Pflicht. 84 Prozent der Befragten fordern, dass die Digitalisierung zur obersten
Priorität der Bundesregierung gemacht werden müsse. Die Sorge vor einem
Anschlussverlust ist groß: 80 Prozent warnen eindringlich davor, dass
Deutschland ohne eine konsequente Digitalisierung wirtschaftlich absteigen wird.
(ID:50783692)

Quelle: novoai.de

LEERLAUFZEITEN BEI CNC-MASCHINEN REDUZIEREN: DIE SCHOCKIERENDE WAHRHEIT ÜBER 372
VERLORENE PRODUKTIONSSTUNDEN
LEERLAUFZEITEN BEI CNC-MASCHINEN REDUZIEREN: DIE ÜBERRASCHENDE WAHRHEIT HINTER
372 VERLORENEN PRODUKTIONSSTUNDEN
372 Stunden Leerlauf pro Jahr – das entspricht fast zwei kompletten
Produktionswochen pro Maschine. Genau deshalb suchen immer mehr
Produktionsleiter nach Möglichkeiten, Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen zu
reduzieren.
372 Stunden weniger Leerlauf klingt präzise als Überschrift – und Genauigkeit
ist genau das, was Produktionsleiter brauchen. Das Fokus-Keyword "Leerlaufzeiten
bei CNC-Maschinen reduzieren" steht bewusst am Anfang, weil es die praktische
Brücke zwischen stummen Maschinen und messbarem Gewinn ist.
Fragen Sie sich: Welche Maschinen kosten Ihnen stillschweigend Wochen an
Kapazität pro Jahr? Digitale Maschinenüberwachung macht diese Verluste sichtbar
und handhabbar und erzeugt ROI in Monaten statt Jahren.
DER REALE EINFLUSS VON LEERLAUFZEITEN IN DER PRODUKTION
Beginnen wir mit einer klaren Aussage: ungeplante Ausfallzeiten haben einen
greifbaren Preis. Branchenstudien unterscheiden sich je nach Sektor, doch die
ABB-Studie "Value of Reliability" (2023) nennt durchschnittliche Kosten von rund
125.000 US-Dollar pro Stunde für ungeplante Ausfälle; regionale Betrachtungen
zeigen für US-Firmen Werte um 103.000 US-Dollar pro Stunde.
Die Siemens-Analyse von 2024 verdeutlicht, dass die Kosten auf volumenstarken
Automobillinien schnell in Hunderttausende bis Millionen pro Stunde steigen
können. Diese Variabilität ist entscheidend: dieselbe eingesparte Minute kann in
der einen Fertigungslinie einige Hundert, in einer anderen mehrere Tausend Euro
wert sein.
Konkrete Zahlen schaffen die Grundlage für die Investitionsentscheidung. Ein
Hersteller, der Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduziert und dadurch 372
Stunden jährlich zurückgewinnt, gewinnt pro Maschine fast zwei Arbeitswochen
Kapazität zurück. Wer systematisch Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren
will, muss zunächst messen, wann und warum Maschinen trotz Bereitschaft nicht
produzieren.
Wenn eine Maschine 50 Teile pro Stunde mit einer Marge von 12 € pro Teil
produziert, ergibt das:
372 · 50 · 12 € = 223.200 € zusätzliche Marge pro Maschine.
Skaliert man das auf fünf Maschinen, wird der Effekt innerhalb eines Quartals
deutlich sichtbar.
Moderne Lösungen wie die WatchMen-Plattform von Novo AI verwenden kompakte
Sensoren und lokale Analytik, um Ursachen für Leerlauf zu identifizieren und
diese in priorisierte Maßnahmen für Techniker zu überführen. Viele Unternehmen
im Maschinenbau investieren deshalb zunehmend in digitale Überwachungssysteme.
Studien des VDMA und Fraunhofer zeigen, dass die Digitalisierung von
Produktionsanlagen signifikante Produktivitätsgewinne ermöglicht und
insbesondere bei Bestandsmaschinen große Effizienzpotenziale freilegt.
DER REALE EINFLUSS VON LEERLAUFZEITEN IN DER PRODUKTION 1: VERSTECKTE KOSTEN
ERKENNEN UND LEERLAUFZEITEN BEI CNC-MASCHINEN REDUZIEREN
Warum reduziert Maschinenüberwachung Ausfallzeiten so schnell? Viele Fabriken
sind blind für subtile Abweichungen:
* ein Motor, der um fünf Grad wärmer wird
* eine Vorschubunterbrechung von 30 Sekunden
* eine langsam verändernde Spindelvibration
Solche Indikatoren treten Stunden bis Wochen vor einem Ausfall auf.
Maschinenüberwachung erfasst diese Signale und wandelt sie in wartungsarme
Maßnahmen um, die längere Stopps verhindern. Damit lassen sich systematisch
Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren, bevor kleine Abweichungen zu
größeren Produktionsunterbrechungen führen.
Betrachten Sie ein mittelständisches Komponentenwerk in Deutschland, das zehn
älteren CNC-Maschinen Schwingungs- und Stromsensoren nachgerüstet hat.
Innerhalb von zwei Monaten wurden wiederkehrende Verzögerungen beim
Werkzeugwechsel sowie ein beginnendes Lagerproblem erkannt. Geplante
Werkzeugwechsel und der Lageraustausch erhöhten die mittlere Zeit zwischen
Ausfällen und reduzierten die Leerlaufstunden im ersten Quartal um rund 25 %.
Der unmittelbare Nutzen:
* stabilere Liefertermine
* weniger Eilaufträge
* geringere Kosten für Sonderschichten
DER REALE EINFLUSS VON LEERLAUFZEITEN IN DER PRODUKTION 2: WOHER DIE 372
VERLORENEN PRODUKTIONSSTUNDEN STAMMEN
Die Zerlegung von 372 Stunden zeigt vertraute Kategorien:
* Mikrostopps
* Rüst- und Umrüstverzögerungen
* ineffektive Wartung
* Fehlersuche nach Stopps
Mikrostopps bleiben in manuellen Logs oft unsichtbar und verhindern, dass
Unternehmen ihre Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen systematisch reduzieren
können.
Wenn eine Produktionsstätte 1.000 Stillstandsereignisse pro Jahr mit
durchschnittlich 0,5 Stunden protokolliert, summieren allein Mikrostopps rund
500 Stunden. Gerade hier können datenbasierte Analysen helfen, wiederkehrende
Muster zu erkennen und gezielt Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren.
Werden diese Mikrostopps durch automatisierte Warnungen um 60–70 % reduziert,
ist eine Einsparung von 372 Stunden realistisch.
ENERGIEVERBRAUCH IM LEERLAUF
Auch der Energieverbrauch im Leerlauf spielt eine wichtige Rolle. Viele
Produktionsmaschinen verbrauchen weiterhin erhebliche Mengen Strom, obwohl sie
gerade keine Teile produzieren. Spindeln, Hydrauliksysteme, Kühlaggregate oder
Steuerungen laufen oft weiter, selbst wenn die Maschine nur auf den nächsten
Auftrag wartet. Über Stunden und Schichten hinweg entstehen dadurch versteckte
Energiekosten, die in klassischen Produktionskennzahlen selten sichtbar werden.
Eine Zustandsanalyse der Maschine – etwa durch die Unterscheidung zwischen
Produktion, Leerlauf und Stillstand – macht diese Verluste erstmals transparent.
Sobald klar wird, wie lange Maschinen tatsächlich im Leerlauf laufen, lassen
sich gezielte Maßnahmen ableiten. Typische Beispiele sind:
* Spindeln bei kurzen Pausen automatisch abschalten
* Standby-Modi aktivieren, wenn Maschinen länger nicht produzieren
* Schichtwechsel optimieren, damit Maschinen nicht unnötig vorbereitet laufen
Bereits kleine Anpassungen können einen messbaren Effekt haben. In einem
europäischen Produktionswerk zeigte eine Analyse der Maschinenzustände, dass
mehrere Anlagen während Schichtwechseln und Auftragswechseln über längere Zeit
im Leerlauf liefen. Nachdem diese Phasen systematisch reduziert wurden, sanken
die monatlichen Energiekosten um rund 7 %.
Der entscheidende Punkt: Energie- und Produktionsdaten gemeinsam auszuwerten
liefert ein deutlich klareres Bild der tatsächlichen Verluste. Unternehmen
erkennen nicht nur, wann Maschinen stillstehen, sondern auch wie viel Energie
während dieser Zeit verbraucht wird. Dadurch entstehen neue Ansatzpunkte, die
gleichzeitig Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren und Energiekosten
senken.
3 WEGE, UM LEERLAUFZEITEN BEI CNC-MASCHINEN ZU REDUZIEREN
Pragmatisch starten Sie mit drei Schritten:
1. Sensoren an Bestandsmaschinen nachrüsten
2. lokale Analytik auf dem Shopfloor einsetzen
3. Alarme in Bedienerprozesse integrieren
Nachrüstlösungen vermeiden große IT-Projekte.
Plug-and-Play-Sensoren wie AVA lassen sich in wenigen Stunden installieren.
Lokale Verarbeitung reduziert Latenzen und berücksichtigt die häufigen
Datenschutzanforderungen des Mittelstands. Damit entsteht schnell die notwendige
Transparenz, um gezielt Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren zu können.
PRAXISFALL: OEE-SPRUNG
Ein mittelständischer Automobilzulieferer hatte ein typisches Problem vieler
Produktionsbetriebe: Die Maschinen liefen scheinbar durchgehend, dennoch blieb
die tatsächliche Produktivität deutlich hinter den Erwartungen zurück. Eine
erste Analyse zeigte, dass die Overall Equipment Effectiveness (OEE) der
wichtigsten CNC-Linie nur etwa 30 % betrug. Große Ausfälle waren selten – doch
zahlreiche kleine Unterbrechungen summierten sich über den Tag zu erheblichen
Produktionsverlusten.
Nach der Einführung eines Monitoringsystems wurden Maschinenzustände erstmals
kontinuierlich erfasst. Dadurch konnten Mikrostopps, kurze
Vorschubunterbrechungen und wiederkehrende Verzögerungen beim Werkzeugwechsel
sichtbar gemacht werden, die zuvor in manuellen Schichtprotokollen kaum
auffielen.
Auf Basis dieser Daten wurden Bediener gezielt geschult, Abläufe beim
Werkzeugwechsel verbessert und mehrere kleine Engpässe im Produktionsprozess
beseitigt. Innerhalb weniger Monate erhöhte sich die Anlagenverfügbarkeit
deutlich. Gleichzeitig wurde klar, an welchen Stellen gezielte Maßnahmen
ansetzen müssen, um dauerhaft Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren zu
können.
Das Ergebnis: Die OEE stieg von etwa 30 % auf rund 60 %. Die Produktion gewann
dadurch deutlich mehr nutzbare Maschinenstunden zurück – ohne neue Maschinen
anschaffen zu müssen.
SICHERE LOKALE VERARBEITUNG
Sicherheit und Datenlokalität sind für viele Mittelständler entscheidend.
Systeme, die Daten lokal verarbeiten und nur aggregierte Kennzahlen übertragen,
erfüllen Compliance-Anforderungen.
Edge-Analytik beschleunigt zudem die Erkennung von Problemen.
Eine Veränderung im Schwingungsbild kann innerhalb von Sekunden einen Alarm
auslösen. Solche frühen Hinweise helfen dabei, Ursachen schneller zu beheben und
langfristig Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren.
ROI DER MASCHINENÜBERWACHUNG MESSEN
wirtschaftliche Nutzen von Maschinenüberwachung lässt sich relativ einfach
berechnen. Eine grundlegende Formel zeigt schnell, ob sich ein
Monitoring-Projekt lohnt:
(rückgewonnene Stunden · Teile pro Stunde · Marge pro Teil) + Energieeinsparung
− Implementierungskosten
Diese Berechnung macht sichtbar, welchen direkten finanziellen Effekt reduzierte
Leerlauf- und Stillstandszeiten haben können.
Ein Beispiel: Wenn durch bessere Transparenz und optimierte Prozesse 372 Stunden
Produktionszeit pro Jahr zurückgewonnen werden, eine Maschine 40 Teile pro
Stunde produziert und die durchschnittliche Marge pro Teil 10 € beträgt, ergibt
sich folgende Rechnung:
372 · 40 · 10 € = 148.800 € zusätzliche Wertschöpfung pro Maschine
Selbst bei konservativen Annahmen entsteht damit ein deutlicher wirtschaftlicher
Effekt. Der größte Hebel liegt dabei häufig darin, systematisch Leerlaufzeiten
bei CNC-Maschinen reduzieren und unproduktive Stillstände sichtbar zu machen.
Wenn ein Pilotprojekt beispielsweise 30.000 € Investitionskosten verursacht,
kann sich die Einführung eines Monitoringsystems häufig innerhalb von 9 bis 12
Monaten amortisieren. Neben der direkten Wertschöpfung kommen oft weitere
Vorteile hinzu, etwa geringere Energiekosten, stabilere Liefertermine und eine
bessere Auslastung der vorhandenen Maschinen.
MENSCHLICHE FAKTOREN
Technologie allein verändert nichts – Menschen tun es.
Erfolgreiche Piloten kombinieren Monitoring mit:
* klaren Bedienerrollen
* kurzen Trainings
* sichtbaren Shopfloor-KPIs
Ein Werk nutzte ein Scoreboard mit rückgewonnenen Produktionsstunden pro
Schicht.
Nach acht Wochen sanken Alarmantwortzeiten um 40 %.
FAZIT: 372 STUNDEN ZURÜCKGEWINNEN
Leerlaufzeiten bei CNC-Maschinen reduzieren bedeutet nicht, sofort neue
Maschinen zu kaufen oder komplette Produktionslinien umzubauen. Häufig liegt das
größte Potenzial bereits in den bestehenden Anlagen – vorausgesetzt, die
Ursachen für Stillstand und ineffiziente Abläufe werden sichtbar gemacht.
Entscheidend sind dabei drei Schritte:
* Transparenz schaffen, indem Maschinenzustände wie Produktion, Leerlauf und
Stillstand zuverlässig erfasst werden
* Ursachen erkennen, etwa Mikrostopps, verzögerte Werkzeugwechsel oder
organisatorische Engpässe
* gezielt eingreifen, um wiederkehrende Unterbrechungen systematisch zu
reduzieren
Für Produktionsleiter im Mittelstand bedeutet das vor allem, pragmatisch zu
starten:
Sensoren an besonders wichtigen Maschinen nachrüsten, Stillstandsdaten
systematisch messen und erste Optimierungen im laufenden Betrieb testen.
Oft genügt bereits ein Pilotprojekt über 90 Tage, um belastbare Ergebnisse zu
sehen. In vielen Fällen zeigt sich schon nach kurzer Zeit, dass sich
Investitionen in Maschinenüberwachung schnell auszahlen – durch mehr nutzbare
Produktionszeit, stabilere Prozesse und eine bessere Auslastung der vorhandenen
Maschinen.
REFERENCES
1.
2. - Produkt- und Kundeninformationen zur WatchMen-KI-Plattform
3. - Analyse zu Kosten und Auswirkungen von Stillstand
4. – Studie zu Produktivitätsgewinnen durch Digitalisierung von
Produktionsanlagen und Potenzialen bei Bestandsmaschinen
Dimitrij Lewin ist Co-Founder von Novo AI und treibt industrielle Innovation mit
KI-gestützten Retrofit-Lösungen voran. Seine Leidenschaft gilt der digitalen
Transformation und der Effizienzsteigerung in der Produktion durch
Echtzeitdaten.

Quelle: www.it-boltwise.de

SEOUL / LONDON (IT BOLTWISE) – plant, Künstliche Intelligenz zur Überwachung von
stransaktionen einzusetzen, um Steuerhinterziehung zu verhindern. Die Regierung
bereitet sich darauf vor, ab 2027 eine Steuer auf digitale Vermögenswerte zu
erheben, was eine umfassende von sdaten erfordert.
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plant, Künstliche Intelligenz (KI) zur Überwachung von stransaktionen
einzusetzen, um Steuerhinterziehung zu verhindern. Die National Tax Service
(NTS) hat eine Ausschreibung für eine Plattform eröffnet, die in der Lage ist,
große Mengen an sdaten zu analysieren und potenzielle Steuerhinterziehung zu
identifizieren. Diese Initiative ist Teil der Vorbereitungen für die Einführung
einer lange verzögerten Steuer auf digitale Vermögenswerte im Jahr 2027.
Die geplante Plattform, die etwa 3 Milliarden koreanische Won (ca. 2 Millionen
US-Dollar) kosten soll, wird mit KI und maschinellem Lernen ausgestattet sein,
um ungewöhnliche Transaktionstypen und Muster zu erkennen. Ziel ist es,
versteckte Einkünfte von säumigen Steuerzahlern aufzudecken und mögliche
Steuerhinterziehung im Zusammenhang mit Krypto- zu identifizieren. Die NTS
plant, die ergebnisse mit anderen Behörden wie dem Korea Customs Service und der
Bank of Korea zu teilen.
STELLENANGEBOTE
Die Einführung der Kryptosteuer in wurde mehrfach verschoben, obwohl sie bereits
vor mehreren Jahren genehmigt wurde. Ursprünglich sollte die Steuer 2025 in
Kraft treten, wurde jedoch aufgrund von Widerstand aus der und politischen
Meinungsverschiedenheiten über die Steuergrenzen auf 2027 verschoben. Die Steuer
sieht eine kombinierte Abgabe von 22 % auf Gewinne vor, die 2,5 Millionen Won
(ca. 1.700 US-Dollar) übersteigen.
Die geplante Plattform wird nicht nur die Steuerprüfung unterstützen, sondern
auch die systematische Verwaltung und großer Mengen an virtuellen Vermögensdaten
ermöglichen. Ein Pilotprogramm ist für November geplant, und die vollständige
Einführung der Plattform wird zwischen November und Dezember erwartet. Diese
Maßnahmen sollen sicherstellen, dass die Steuerbehörden in der Lage sind, die
Einhaltung der neuen Steuerregelungen effektiv zu überwachen und durchzusetzen.
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Quelle: the-decoder.de

OpenAI plant angeblich, seine Video-KI Sora in ChatGPT zu integrieren. Bisher
war Sora nur als eigene Mobile- und . Über die App wollte OpenAI Sora als
virales Phänomen und TikTok-Alternative vermarkten, , .
Doch laut rutschte die App im Apple App Store seit dem Launch im vergangenen
Herbst von Platz 1 auf Platz 165 ab. CEO Sam Altman räumte intern ein, dass nur
wenige Nutzer ihre Videos öffentlich in der App teilten. Mit der Integration in
ChatGPT will OpenAI die Nutzerzahlen steigern: Aktuell liegt ChatGPT bei rund
920 Millionen wöchentlich aktiven Nutzern. Wäre Sora hier verfügbar, würden
zwangsläufig mehr Videos generiert. Die Sora-App soll vorerst weiterbestehen.
Auch Google bietet in seiner an, allerdings mit stark limitierten Kapazitäten
und nur für Bezahlaccounts. Ähnlich dürfte OpenAI vorgehen; das Unternehmen hat
ohnehin schon nur , an 95 Prozent kostenlosen ChatGPT-Accounts und
Videogenerierung ist besonders rechenintensiv.
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DEC_D_Incontent-1
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Quelle: the-decoder.de

Meta hat vier neue Generationen seiner selbst entwickelten KI-Chips angekündigt:
MTIA 300, 400, 450 und 500.
Die Chips werden zusammen mit Broadcom entwickelt und sollen KI-Anwendungen für
die Milliarden von Nutzern auf Metas Plattformen kostengünstiger betreiben. Meta
verfolgt laut eigenen Angaben einen Entwicklungszyklus von etwa sechs Monaten
pro Chipgeneration. Von MTIA 300 bis 500 steigt die Speicherbandbreite (HBM) um
das 4,5-Fache, die Rechenleistung um das 25-Fache.
MTIA 300 wurde für Ranking- und Empfehlungsmodelle (R&R) optimiert und ist
bereits im Einsatz. MTIA 400 ist die erste Generation, die laut Meta in der
Rohleistung mit führenden kommerziellen Produkten konkurrieren kann. Ein Rack
mit 72 Chips bildet eine einzige Scale-up-Domäne. MTIA 400 hat die Labortests
abgeschlossen und wird derzeit in Rechenzentren ausgerollt.
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MTIA 450 und 500 sind speziell für generative KI-Inferenz optimiert, also das
Ausführen von KI-Modellen. MTIA 450 verdoppelt die HBM-Bandbreite gegenüber MTIA
400 und übertrifft damit laut Meta bestehende kommerzielle Produkte. Die Chips
unterstützen niedrigpräzise Datenformate wie MX4 und MX8, die bei Inferenz
weniger Rechenleistung benötigen, ohne die Modellqualität stark zu
beeinträchtigen. MTIA 500 legt nochmals 50 Prozent HBM-Bandbreite und bis zu 80
Prozent mehr HBM-Kapazität drauf. Beide Chips sollen 2027 in Massenproduktion
gehen.
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DEC_D_Incontent-1
Metric MTIA 300 MTIA 400 MTIA 450 MTIA 500 Workload Focus R&R Training General
GenAI Inference GenAI Inference Module TDP 800 W 1200 W 1400 W 1700 W HBM
Bandwidth 6.1 TB/s 9.2 TB/s 18.4 TB/s 27.6 TB/s HBM Capacity 216 GB 288 GB 288
GB 384-512 GB MX4 Performance — 12 PFLOPs 21 PFLOPs 30 PFLOPs FP8/MX8
Performance 1.2 PFLOPs 6 PFLOPs 7 PFLOPs 10 PFLOPs BF16 Performance 0.6 PFLOPs 3
PFLOPs 3.5 PFLOPs 5 PFLOPs Scale-up Domain Size 16 72 72 72 Scale-up Network
(unidirectional bandwidth*) 1 TB/s 1.2 TB/s 1.2 TB/s 1.2 TB/s Scale-out Network
(unidirectional bandwidth*) 200 GB/s** 100 GB/s 100 GB/s 100 GB/s
Die Software basiert auf Industriestandards wie PyTorch, vLLM und Triton.
Entwickler können bestehende Modelle ohne spezielle Anpassungen auf MTIA
portieren und gleichzeitig auf GPUs und MTIA betreiben. Mehr .
Bei GPUs kooperiert Meta mit AMD und Nvidia. Anfang Februar 2026 kündigte , um
bis zu sechs Gigawatt an AMD-Instinct-GPU-Rechenleistung für Metas KI-Prozesse
zur Verfügung zu stellen.
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Quelle: the-decoder.de

Nvidia will laut einem SEC-Finanzbericht 26 Milliarden Dollar in offene
KI-Modelle investieren. Der Schritt ist auch eine strategische Antwort auf die
wachsende Dominanz chinesischer Open-Source-Modelle und soll Entwickler im
eigenen Hardware-Ökosystem halten.
Nvidia will in den nächsten fünf Jahren 26 Milliarden US-Dollar für die
Entwicklung von Open-Source-KI-Modellen ausgeben. Das geht aus einem
Finanzbericht bei der US-Börsenaufsicht SEC hervor. Führungskräfte bestätigten
die Pläne gegenüber .
Parallel stellte das Unternehmen vor, sein bislang leistungsfähigstes offenes
Modell mit 128 Milliarden Parametern. Auf der Benchmark-Suite Artificial
Analysis Index liegt das Modell knapp vor OpenAIs GPT-OSS, in etwa auf dem
Niveau von Anthropics Claude 4.5 Haiku, muss sich aber Konkurrenten wie dem
chinesischen 122B A10B geschlagen geben.
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Für das Training nutzte Nvidia einige technische Neuerungen, die
Reasoning-Fähigkeiten und Long-Context-Handling verbessern sollen. Es ist wie
die kleineren Varianten ein hybrides Modell, das Transformer mit verbindet.
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DEC_D_Incontent-1
CHINESISCHE ANBIETER DOMINIEREN DEN OPEN-SOURCE-BEREICH
Der Vorstoß kommt zu einem Zeitpunkt, an dem sich die Kräfteverhältnisse bei
offenen KI-Modellen verschieben. Meta hatte mit Llama vorgelegt, CEO Zuckerberg
signalisierte jedoch kürzlich, künftige Modelle möglicherweise . OpenAIs bleibt
deutlich schwächer als die proprietären Angebote des Unternehmens. Anthropic
bietet keine offenen Modelle.
Gleichzeitig stellen chinesische Anbieter wie Deepseek, Alibaba, Moonshot AI und
Minimax nahezu all ihre Modellgewichte kostenlos zur Verfügung. Auch hier gab es
kürzlich mit erste Anzeichen eines Wandels. Doch chinesische Modelle bleiben
weiterhin in vielen Anwendungsfällen die beste offene Alternative - auch wenn
neue Benchmarks immer wieder zeigen, dass trotz scheinbarer Nähe zu den besten
Modellen westlicher Anbieter in der Praxis oft doch größere Unterschiede
bestehen, als das ältere Benchmarks, auf die alle Hersteller optimieren,
suggerieren.
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Eine breite Adoption dieser Modelle in der westlichen Industrie ist bisher nicht
erfolgt, der von Anbietern wie Anthropic oder OpenAI.
OFFENE MODELLE SOLLEN AUCH NVIDIAS EIGENE HARDWARE VORANBRINGEN
Im Januar 2025 hatte Deepseek mit einem effizienten Open-Source-Modell für , da
der bis dahin wahrgenommene Vorsprung westlicher KI-Labore und die dafür
notwendige Hardware-Menge hinterfragt wurden. Der nächste Aufreger könnte
bevorstehen: Ein neues Deepseek-Modell wurde Gerüchten zufolge ausschließlich
auf Chips des chinesischen Herstellers Huawei trainiert, der unter US-Sanktionen
steht. Sollte das zutreffen, könnten mehr Unternehmen und Forscher auf
Huawei-Hardware umsteigen, insbesondere in China.
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DEC_D_Incontent-2
Andere Berichte legen dagegen nahe, dass und weiterhin darauf trainiert. Auf
Druck der chinesischen Regierung versucht Deepseek zwar schon länger, auf
Huawei-Chips zu trainieren, doch laut Berichten vom vergangenen Jahr wie
instabiler Leistung und einer unausgereiften Software-Toolchain. Gleichzeitig
hat Nvidia nach Jahren strenger Sanktionen wieder die Erlaubnis erhalten,
leistungsfähigere KI-Chips nach China zu exportieren. Das Interesse chinesischer
Unternehmen ist groß, doch .
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Die Veröffentlichung eigener offener Modelle, die gezielt auf Nvidia-Hardware
optimiert sind, schafft hier ein Gegengewicht und - sofern Nvidia wirklich
konkurrenzfähige Modelle hervorbringt - eine Alternative für westliche
Unternehmen. Wer Nemotron und verwandte Modelle nutzt, bleibt im
Nvidia-Ökosystem. Dabei bedient Nvidia auch einen Markt, in dem die großen
KI-Labore bisher wenig aktiv sind: .
Bryan Catanzaro, VP of Applied Deep Learning Research bei Nvidia, formuliert es
gegenüber WIRED diplomatisch: "Wir sind ein amerikanisches Unternehmen, aber wir
arbeiten mit Unternehmen auf der ganzen Welt zusammen. Es liegt in unserem
Interesse, das Ökosystem vielfältig und stark zu machen, überall." Nvidia habe
bereits ein 550-Milliarden-Parameter-Modell vortrainiert sowie spezialisierte
Modelle für Robotik, Klimamodellierung und Proteinfaltung veröffentlicht.
Kari Briski, VP of Generative AI Software, verweist auf einen weiteren
strategischen Aspekt: Die Modelle dienten auch dazu, Nvidias eigene
Rechenzentren im Supercomputer-Maßstab zu testen und die Hardware-Roadmap
weiterzuentwickeln.

Quelle: lamarr-institute.org

Wie KI medizinische Entscheidungen verbessern kann
LAMARR-EXPONAT AUF DER MS WISSENSCHAFT
12. März 2026
Abstrakte Visualisierung eines digitalen Zwillings mit medizinischen Daten und
Analysen, die KI-gestützte Therapieentscheidungen im Exponat „Digital Twin
Medizin“ auf der MS Wissenschaft veranschaulicht.
Wie KI medizinische Entscheidungen verbessern kann
Bessere medizinische Entscheidungen können Lebensqualität verbessern –
vorausgesetzt, Ärztinnen und Ärzte verstehen, welche Faktoren Krankheiten
tatsächlich beeinflussen. Genau hier setzt moderne KI-Forschung an: Sie hilft,
aus großen Mengen medizinischer Daten echte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu
erkennen. Wie solche Methoden funktionieren, zeigt ein Exponat des Lamarr
Instituts für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz unter der
wissenschaftlichen Leitung von Lamarr-Wissenschaftler gemeinsam mit dem der
Universitätsmedizin Essen auf der MS Wissenschaft 2026.
Das Ausstellungsschiff geht im Mai 2026 wieder auf Tour. Wie die Veranstalter
heute bekannt gegeben haben, wird die interaktive Ausstellung im
Wissenschaftsjahr „Medizin der Zukunft“ rund 35 Städte in Deutschland, Polen und
Österreich ansteuern und aktuelle medizinische Forschung für die Öffentlichkeit
erlebbar machen.
Ein digitaler Zwilling als Forschungsmodell
Das interaktive Exponat mit dem Arbeitstitel „Digital Twin Medizin: Kausalität
verstehen, Leben retten“ macht zentrale Prinzipien moderner datengetriebener
Medizin erfahrbar. Besucherinnen und Besucher arbeiten mit einem digitalen
Zwilling eines Patienten und können selbst medizinische Hypothesen prüfen und
Behandlungsentscheidungen treffen.
Über ein halbtransparentes Touchdisplay analysieren sie Patientendaten, testen
unterschiedliche Therapieoptionen und beobachten, wie sich diese Entscheidungen
auf den Gesundheitszustand des virtuellen Patienten auswirken. Die Simulation
zeigt dabei, welche Zusammenhänge tatsächlich kausal sind – und welche lediglich
zufällige Korrelationen darstellen. So wird nachvollziehbar, warum medizinische
Entscheidungen häufig komplex sind – und wie Methoden aus der modernen
KI-Forschung helfen können, diese Komplexität besser zu verstehen.
Warum Kausalität in der Medizin entscheidend ist
Viele KI-Systeme erkennen Muster in Daten. Für medizinische Entscheidungen
reicht das jedoch oft nicht aus. Entscheidend ist zu verstehen, welche Faktoren
tatsächlich eine Wirkung verursachen. Hier setzen Forschungsansätze wie kausale
Modellierung und Counterfactual Reasoning an. Sie erlauben es, nicht nur
statistische Zusammenhänge zu analysieren, sondern gezielt zu untersuchen, wie
sich alternative medizinische Entscheidungen auf einen Krankheitsverlauf
auswirken könnten – etwa indem Modelle simulieren, welche Behandlung unter
vergleichbaren Voraussetzungen den größten therapeutischen Effekt erwarten
lässt.
Langfristig eröffnen solche Methoden neue Möglichkeiten für eine stärker
personalisierte Medizin. Therapien können gezielter ausgewählt werden, Risiken
besser abgeschätzt und Behandlungen individueller auf Patientinnen und Patienten
zugeschnitten werden, mit dem Potenzial, Behandlungserfolge zu verbessern und
Lebensqualität zu erhöhen.
Forschung verständlich vermitteln
Die MS Wissenschaft bringt aktuelle Forschung jedes Jahr direkt zu einem breiten
Publikum. An Bord können Besucherinnen und Besucher an rund 30 interaktiven
Stationen selbst experimentieren und Einblicke in neue wissenschaftliche
Methoden gewinnen. Für das Lamarr Institut ist die Beteiligung Teil seines
Anspruchs, KI-Forschung transparent und nachvollziehbar zu vermitteln,
insbesondere in gesellschaftlich relevanten Anwendungsfeldern wie der Medizin.
Die gemeinsame Station von Lamarr und IKIM zeigt dabei exemplarisch, wie
Methoden aus dem maschinellen Lernen und der medizinischen Forschung
zusammenwirken, um neue Perspektiven für Diagnostik und Therapie zu eröffnen.
Die Forschung zum Exponat ist im Forschungsschwerpunkt angesiedelt, der sich
beispielsweise mit datengetriebenen Methoden für medizinische Diagnostik,
Therapie und Gesundheitsforschung beschäftigt.
--------------------------------------------------------------------------------
MS WISSENSCHAFT 2026
Tourstart: 7. Mai 2026 in Berlin
Rund 35 Stationen in Deutschland, Polen und Österreich
Eintritt frei
Thema des Wissenschaftsjahres: Medizin der Zukunft
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THEMEN
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Quelle: www.it-boltwise.de

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – steht vor der Herausforderung, im Bereich
der KI-gestützten Programmierung aufzuholen. Während Anthropic mit seinem Claude
Code Erfolge feiert, arbeitet daran, seine Codex-Plattform weiterzuentwickeln
und Marktanteile zurückzugewinnen.
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, bekannt für seine bahnbrechenden Fortschritte im Bereich der Künstlichen
Intelligenz, sieht sich derzeit mit einer unerwarteten Herausforderung
konfrontiert: dem Aufholen im Bereich der KI-gestützten Programmierung. Während
mit einen frühen Erfolg verbuchen konnte, hat sich das Unternehmen im Bereich
der automatisierten Programmierung hinter seinem kleineren Rivalen Anthropic
eingereiht. Anthropic, gegründet von ehemaligen -Mitarbeitern, hat mit seinem
Produkt Claude Code einen beachtlichen Marktanteil erobert und generiert bereits
erhebliche Umsätze.
Die Verzögerung von im Bereich der KI-gestützten Programmierung ist auf mehrere
Faktoren zurückzuführen. Ursprünglich konzentrierte sich das Unternehmen auf die
Entwicklung multimodaler KI-Modelle, die Text, Bilder und Audio verarbeiten
können. Diese strategische Entscheidung führte dazu, dass die Entwicklung von
Codex, s KI-gestütztem Programmierwerkzeug, ins Hintertreffen geriet.
Währenddessen erkannte Anthropic frühzeitig das Potenzial der KI-gestützten
Programmierung und investierte gezielt in die Entwicklung von Claude Code.
STELLENANGEBOTE
hat jedoch nicht aufgegeben. Das Unternehmen hat kürzlich seine Bemühungen
intensiviert, um im Bereich der KI-gestützten Programmierung wieder Fuß zu
fassen. Mit der Entwicklung des neuen Modells o3, das speziell für die
Programmierung optimiert ist, hofft , seine Position auf dem Markt zu stärken.
Zudem hat das Unternehmen versucht, durch strategische Übernahmen wie die des s
Windsurf, seine Expertise und Marktpräsenz zu erweitern, auch wenn diese
Übernahme letztlich nicht zustande kam.
Die Konkurrenz zwischen und Anthropic spiegelt die Dynamik des KI-Marktes wider,
in dem Innovation und Geschwindigkeit entscheidend sind. Während weiterhin auf
seine umfassende Erfahrung und seine Partnerschaften mit Unternehmen wie setzt,
bleibt abzuwarten, ob es dem Unternehmen gelingt, die Lücke zu schließen und
seine Vision einer umfassenden KI-gestützten Programmierlösung zu verwirklichen.
Die kommenden Monate werden zeigen, ob seine Strategie erfolgreich anpassen
kann, um im Rennen um die Vorherrschaft in der KI-gestützten Programmierung
mitzuhalten.
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Quelle: www.bigdata-insider.de

GENERATIVE KI MESSBAR MACHEN GENAI EVALUIEREN, SKALIEREN UND ERFOLGREICH
PRODUKTIV EINSETZEN
12.03.2026 Ein Gastbeitrag von Dr. Stefan Ebener* 4 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Die Euphorie um generative künstliche Intelligenz (KI) hat deutsche Unternehmen
erfasst. 91 Prozent sehen die Technologie als geschäftskritisch an, ein Anstieg
von 36 Prozent binnen eines Jahres. Während Strategien entwickelt und
Pilotprojekte gestartet werden, offenbart sich jedoch eine fundamentale
Schwachstelle: Der systematische Evaluierungsansatz fehlt.
Mit dem Fehlen einer systematischen Evaluierung aber droht sich ein
Kardinalsfehler der Digitalisierungswelle um 2018 zu wiederholen, als viele
Unternehmen ebenfalls technologiegetrieben und ohne klare Erfolgsmessung
agierten. Auch heute verzichten viele auf strukturierte Bewertungen ihrer
-Systeme – eine riskante Vorgehensweise mit unkalkulierbaren Folgen.
VON PILOTPROJEKTEN ZU PRODUKTIVER KI
Die Diskrepanz zwischen Ambition und methodischer Umsetzung könnte kaum größer
sein. Während Mercedes-Benz seinen Automotive AI Agent für natürlichsprachige
Navigation entwickelt und damit Millionen von Fahrzeugen mit KI-gestützter
Intelligenz ausstattet, haben auch viele Mittelständler ihr Potenzial, mithilfe
von Cloud-Technologien und KI zu skalieren und ihre Wettbewerbsposition zu
sichern, erkannt.
Die Implementierung hat vielerorts schon begonnen, auch wenn das volle Potenzial
noch nicht ausgeschöpft ist. Die Herausforderung liegt hierbei nicht nur im
technischen Verständnis, sondern in der strukturellen Verankerung von
Evaluierungsprozessen, die über oberflächliche Metriken hinausgehen.
ADAPTIVE RUBRICS STATT STARRER BENCHMARKS
Der Übergang von deterministischen zu probabilistischen Systemen macht neue
Bewertungsmatrizen erforderlich. Traditionelle Metriken wie BLEU oder ROUGE
greifen bei generativer KI zu kurz – sie messen Übereinstimmungen, nicht
Qualität oder Kontextverständnis. Moderne Evaluierungsservices führen deshalb
adaptive Rubrics ein: dynamisch generierte Bewertungskriterien, die sich an
jeden individuellen Prompt anpassen. Statt pauschaler Scores entstehen granulare
Pass/Fail-Tests, vergleichbar mit Unit Tests in der Softwareentwicklung.
Ein konkretes Beispiel verdeutlicht die Tragweite: Kraft Heinz konnte durch
systematische Evaluierung und Optimierung seiner Bildgenerierung die
Kampagnenerstellung von acht Wochen auf acht Stunden reduzieren. Der Schlüssel
lag nicht in der reinen Technologie, sondern in der kontinuierlichen Messung von
Bildqualität, Markenkonformität und kreativer Konsistenz über verschiedene
Iterationen hinweg. Jede Kampagne durchläuft dabei mehrstufige
Evaluierungsprozesse, die sowohl technische als auch geschäftliche
Erfolgskriterien berücksichtigen.
Die Deutsche Bank demonstriert einen anderen Ansatz: Nach der Migration von 260
Applikationen in die Cloud führte das Finanzinstitut ein mehrdimensionales
Evaluierungsframework für ihre Gen-AI-Anwendungen ein. Compliance-Anforderungen,
Risikometriken und Performance-Indikatoren fließen in ein integriertes
Bewertungssystem ein, das regulatorische Vorgaben mit geschäftlichen Zielen in
Einklang bringt.
DIE VIER SÄULEN NACHHALTIGER KI-EVALUIERUNG
Der fünfstufige Prozess – Discover, Design, Develop, Deploy und Operate – bildet
das Grundgerüst, doch die eigentliche Komplexität liegt in der Balance vier
kritischer Dimensionen: Leistungsfähigkeit, Sicherheit, Kosten und
Skalierbarkeit. Diese Viererkonstellation bestimmt, ob eine KI-Lösung vom Proof
of Concept zur produktiven Anwendung reift oder in der Pilotphase versandet.
Die Leistungsdimension umfasst mehr als die bloße Antwortqualität des
KI-Modells. Latenzen, Kontextverständnis und die Fähigkeit zur Selbstkorrektur
sind für die Nutzererfahrung ausschlaggebend. Mercedes-Benz' MBUX Virtual
Assistant, entwickelt mit modernster KI-Technologie, berechnet beispielsweise
multimodale Anfragen in Echtzeit – eine Herausforderung, die ohne rigorose
Latenz-Evaluierung undenkbar wäre. Jede Millisekunde Verzögerung während der
Fahrt führt zu Unannehmlichkeiten und kann im schlimmsten Fall sogar zum Risiko
werden.
WENN METRIKEN ZUR GESCHÄFTSSTRATEGIE WERDEN
Die eigentliche Revolution liegt nicht in einzelnen Metriken, sondern in ihrer
strategischen Orchestrierung. Eine aktuelle Studie zum ROI von KI, die einen
starken Trend zu KI-Agenten aufzeigt, macht deutlich: 37 Prozent der
Führungskräfte nennen Datenschutz und Sicherheit als Top-3-Kriterium bei der
Auswahl ihres Anbieters – noch vor Features oder Anpassungsfähigkeit.
Gleichzeitig verkürzen Organisationen mit strukturierten Evaluierungsprozessen
ihre Time-to-Production für KI-Anwendungen um durchschnittlich 51 Prozent.
Entscheidend für eine zielführende Evaluierung bleibt der Kontext. Ein KI-Agent
im Gesundheitswesen unterliegt anderen Evaluierungskriterien als ein Marketing-.
Die Fehlertoleranz variiert exponentiell mit dem Anwendungsrisiko. Während
kreative Abweichungen in der Werbekommunikation erwünscht sein können, sind sie
in der medizinischen Diagnostik unter Umständen fatal. Dementsprechend
exponentiell steigt der Aufwand des Evaluierungsprozesses.
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Stand: 08.12.2025
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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 .
CHANCE FÜR DEN DEUTSCHEN MITTELSTAND
Der deutsche Mittelstand steht vor der Herausforderung, diese Komplexität ohne
die Ressourcen von Konzernen zu meistern. Doch genau hier liegt die Chance:
Moderne Cloud-Plattformen bieten nicht nur die technische Infrastruktur, sondern
bringen jahrelange Erfahrung aus tausenden KI-Implementierungen mit – von
Start-ups bis zu Weltkonzernen.
Ein durchgängig optimierter KI-Stack, vorgefertigte Evaluierungsframeworks und
bewährte Best Practices ermöglichen es auch kleineren Unternehmen, auf Augenhöhe
mit den Großen zu agieren. Statt von der Komplexität paralysiert zu werden,
können Mittelständler auf erprobte Methodiken und Tools zurückgreifen, die
speziell für ihre Anforderungen entwickelt wurden. Die Demokratisierung der
KI-Evaluierung bedeutet, dass Enterprise-Grade-Qualität keine Frage der
Unternehmensgröße mehr ist, sondern der richtigen Partnerwahl.
KI-AGENTEN ALS NÄCHSTE EVOLUTIONSSTUFE
Die nächste Evolutionsstufe zeichnet sich bereits ab: 52 Prozent der
Führungskräfte haben bereits KI-Agenten im produktiven Einsatz – autonome
Systeme, die selbstständig planen, schlussfolgern und handeln. Ihre Evaluierung
erfordert trajectory-basierte Metriken, die nicht nur das Endergebnis, sondern
den gesamten Entscheidungspfad bewerten (ähnlich wie bei einer
Mathematikprüfung).
Die Fähigkeit zur strukturierten, skalierbaren und automatisierten Evaluation
wird zum differenzierenden Wettbewerbsfaktor. Unternehmen, die heute in robuste
Evaluierungsframeworks investieren, sichern sich nicht nur regulatorische
Compliance und operative Sicherheit. Sie schaffen die Grundlage für eine
KI-Transformation, die über Pilotprojekte und Pressemitteilungen hinausgeht.
* Der Autor Dr. Stefan Ebener ist Head of Customer Engineering Specialists, EMEA
North bei Google Cloud.
Bildquelle: Google Cloud
(ID:50745077)

Quelle: www.bigdata-insider.de

EU AI ACT NIMMT FORM AN DEKRA WIRD ERSTE ZERTIFIZIERUNGSSTELLE FÜR BIOMETRISCHE
KI-SYSTEME
12.03.2026 Von 2 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Der EU AI Act tritt schrittweise in Kraft und mit ihm entstehen neue
Prüfstrukturen für Hochrisiko-KI. Die Prüf- und Zertifizierungsorganisation
DEKRA ist nach eigenen Angaben das erste akkreditierte Labor, das biometrische
KI-Systeme nach den Anforderungen der europäischen KI-Regulierung bewerten darf.
Mit dem EU- () schafft die Europäische Union erstmals einen . Besonders streng
reguliert werden Anwendungen, die biometrische Daten verarbeiten oder Menschen
identifizieren. Genau in diesem Segment hat DEKRA nun eine zentrale Rolle
erhalten: Die Organisation wurde vom als .
Damit darf DEKRA Konformitätsbewertungen für mehrere Kategorien biometrischer
durchführen, die im EU-AI-Act als besonders sensibel gelten. Dazu zählen:
* Biometrische Fernerkennungssysteme: Sie identifizieren Personen aus der
Ferne, ohne dass eine aktive Mitwirkung erforderlich ist.
* Systeme zur Erkennung von Emotionen: Sie analysieren biometrische Daten, um
die Emotionen oder Absichten einer Person zu identifizieren oder einschätzen
zu können.
* Biometrische Kategorisierungssysteme: Klassifizierung von Personen anhand von
physischen Merkmalen oder Verhaltensmerkmalen.
Die EU stuft solche Anwendungen als Hochrisiko-KI ein. Hersteller müssen daher
künftig nachweisen, dass ihre Systeme bestimmte Anforderungen an Sicherheit,
Transparenz und Governance erfüllen. Ohne entsprechende Konformitätsprüfung
dürfen entsprechende Produkte künftig nicht mehr auf dem europäischen Markt
betrieben oder verkauft werden.
„Das EU-KI-Gesetz verändert grundlegend, wie Hochrisiko-Technologien auf den
Markt gebracht werden – und wir bei DEKRA sind bereit, diesen Moment aktiv
mitzugestalten“, sagt Fernando Hardasmal, DEKRA Executive Vice President und
Leiter des Geschäftsfelds Digital & Product Solutions. „Als erstes nach dem
EU-KI-Gesetz akkreditiertes Labor können sich die Hersteller von biometrischen
KI-Systemen darauf verlassen, dass wir auch die anspruchsvollsten
regulatorischen Anforderungen beherrschen – mit der Gewissheit, dass die
Produkte die Anforderungen an Sicherheit, Zuverlässigkeit und digitales
Vertrauen erfüllen.“ 
REGULIERUNG WIRD KONKRET
Der EU AI Act ist bereits 2024 in Kraft getreten, . Für Hochrisiko-KI-Systeme –
darunter zahlreiche biometrische Anwendungen – wird die verpflichtende
Konformitätsprüfung ab August 2026 relevant.
Unternehmen, die entsprechende Technologien entwickeln, stehen daher unter
wachsendem Druck, ihre Systeme frühzeitig regulatorisch abzusichern.
Zertifizierungsstellen wie DEKRA sollen in diesem Prozess eine zentrale Rolle
spielen, weil sie die Einhaltung der Anforderungen prüfen und dokumentieren.
WETTBEWERBSVORTEIL DURCH ZERTIFIZIERUNG
Aus Sicht der Prüforganisation geht es bei der Zertifizierung nicht nur um
regulatorische Compliance, sondern auch um Vertrauen in KI-Technologien.
Hersteller könnten eine frühzeitige Zertifizierung nutzen, um ihre Systeme als
vertrauenswürdig und regelkonform zu positionieren.
Gleichzeitig zeigt der Schritt, dass sich rund um den EU AI Act bereits eine
neue Prüf- und Zertifizierungsindustrie formiert. Mit zunehmender Regulierung
dürfte die Nachfrage nach Konformitätsbewertungen deutlich steigen, insbesondere
in Bereichen wie biometrischer Identifikation, Videoanalyse oder
Emotionserkennung.
(ID:50779641)

Quelle: www.it-boltwise.de

TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – Nuro, ein aus dem Silicon Valley, testet seine
autonome Fahrzeugtechnologie auf den Straßen Tokios. Diese Tests stellen die
erste internationale Expansion des Unternehmens dar und bringen neue
Herausforderungen mit sich, wie das Fahren auf der linken Straßenseite und
dichten Verkehr. Nuro plant, seine Technologie in Zukunft weiter auszubauen.
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Nuro, ein innovatives aus dem Silicon Valley, das von , und SoftBank unterstützt
wird, hat kürzlich mit der Erprobung seiner autonomen Fahrzeugtechnologie in
Japan begonnen. Diese Tests markieren die erste internationale Expansion des
Unternehmens, das sich ursprünglich auf die Entwicklung von
Niedriggeschwindigkeits-Lieferrobotern konzentrierte.
Die Tests in Tokio stellen Nuro vor neue Herausforderungen, da die Fahrzeuge auf
der linken Straßenseite fahren müssen und der Verkehr in der Metropole besonders
dicht ist. Hinzu kommen unterschiedliche Verkehrszeichen und
Fahrbahnmarkierungen, die es zu berücksichtigen gilt. Nuro hat im August letzten
Jahres Büros in Tokio eröffnet, um diese Herausforderungen besser zu meistern.
STELLENANGEBOTE
Interessanterweise basiert die Autonomie-Software von Nuro auf einem
End-to-End-KI-Modell, das es dem System ermöglicht, während der Fahrt zu lernen.
Diese Strategie, die als “Zero-Shot Autonomous Driving” bezeichnet wird, erlaubt
es der Software, öffentliche Straßen in Tokio ohne vorheriges Training auf
japanische Fahrdaten autonom zu navigieren.
Das Unternehmen hat in den letzten Jahren einige Veränderungen durchlaufen.
Nachdem es 2019 eine Investition von 940 Millionen US-Dollar von SoftBank
erhalten hatte, musste es aufgrund der hohen Entwicklungskosten und einer
Konsolidierungswelle seinen Geschäftsansatz überdenken. 2024 entschied sich
Nuro, seine Technologie an Automobilhersteller und Mobilitätsanbieter zu
lizenzieren.
Die Sicherheitsaspekte stehen bei Nuro im Vordergrund. Jedes neue Release des
universellen Autonomie-Modells wird auf einem geschlossenen Kurs getestet, bevor
es auf öffentlichen Straßen eingesetzt wird. Während der Tests wird die Software
im “Schattenmodus” betrieben, um die Ergebnisse zu überprüfen, ohne die
Fahrzeugsteuerung zu beeinflussen.
Die Expansion nach Japan ist nur der Anfang für Nuro. Das Unternehmen plant,
seine Technologie weiter auszubauen und in anderen internationalen Märkten zu
testen. Diese Schritte könnten maßgeblich zur Weiterentwicklung der autonomen
Fahrzeugtechnologie beitragen und neue Standards in der Branche setzen.
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Quelle: www.it-boltwise.de

NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Die KI-gestützte Funktion ‘Expert Review’ von
Grammarly, die ohne Zustimmung renommierter Autoren und Akademiker deren Namen
für Bearbeitungsvorschläge nutzte, hat zu einer Klage geführt. Die Funktion
wurde inzwischen eingestellt, doch die rechtlichen und ethischen Fragen bleiben
bestehen.
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Die jüngste Kontroverse um Grammarlys KI-Feature ‘Expert Review’ hat in der
Technologiebranche für Aufsehen gesorgt. Diese Funktion, die mittlerweile
eingestellt wurde, bot Nutzern Bearbeitungsvorschläge an, die angeblich von
bekannten Autoren und Akademikern stammten, ohne deren Zustimmung. Dies führte
zu einer Sammelklage, die von der renommierten Journalistin Julia Angwin
eingereicht wurde. Sie vertritt eine Gruppe von Betroffenen, deren Namen und
Identitäten ohne Erlaubnis kommerziell genutzt wurden.
Die Klage, die im südlichen Bezirk von New York eingereicht wurde, wirft
Grammarly und dessen Muttergesellschaft Superhuman vor, die
Persönlichkeitsrechte von Hunderten von Journalisten, Autoren und Redakteuren
verletzt zu haben. Angwin, die auch als Meinungsautorin für die New York Times
tätig ist, betont, dass die unautorisierte Nutzung von Namen und Identitäten für
kommerzielle Zwecke lich verboten ist, unabhängig vom Bekanntheitsgrad der
betroffenen Personen.
STELLENANGEBOTE
Superhuman hat auf die öffentliche Empörung reagiert und die umstrittene
Funktion eingestellt. In einer Stellungnahme erklärte Ailian Gan,
Produktmanagement-Direktorin bei Superhuman, dass man die Funktion überdenken
wolle, um den Experten mehr Kontrolle über ihre Darstellung zu geben. Diese
Entscheidung kam, nachdem zahlreiche Autoren, darunter auch Stephen King und
Neil deGrasse Tyson, ihre Unzufriedenheit über die unautorisierte Nutzung ihrer
Namen geäußert hatten.
Die rechtlichen Implikationen dieser Klage könnten weitreichende Folgen für die
Technologiebranche haben, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz von KI zur
Generierung von Inhalten. Experten warnen davor, dass die kommerzielle Nutzung
von Namen und Identitäten ohne Zustimmung nicht nur rechtliche, sondern auch
ethische Fragen aufwirft. Die Debatte um den Schutz geistigen Eigentums und die
Wahrung der Persönlichkeitsrechte wird durch diesen Fall erneut angefacht.
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Quelle: www.bigdata-insider.de

AGENTIC SOFTWARE QUALITY TRICENTIS LAUNCHT KI-PLATTFORM ZUR AUTONOMEN
QUALITÄTSSICHERUNG
12.03.2026 Von 2 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Mit dem neuen „AI Workspace“ führt Tricentis eine Plattform ein, die
spezialisierte KI-Agenten zur Orchestrierung des gesamten Software-Lebenszyklus
nutzt. Die Lösung soll das Vertrauen in KI-generierten Code stärken und
Testprozesse in komplexen Enterprise-Umgebungen massiv beschleunigen.
Tricentis erweitert sein Portfolio um den sogenannten , der die Orchestrierung
autonomer -Agenten im Softwarelebenszyklus übernimmt. Das System zielt auf die
Qualitätssicherung von Anwendungen in komplexen ERP- und Web-Infrastrukturen ab,
um die Testgeschwindigkeit an die beschleunigte KI-Codegenerierung anzupassen.
Die zunehmende Geschwindigkeit bei der Softwareentwicklung durch erhöht den
Druck auf die Qualitätssicherung. Da Fehler in vernetzten
Enterprise-Applikationen oft kaskadierende Auswirkungen auf Geschäftsprozesse
haben, reicht die punktuelle Prüfung meist nicht mehr aus. Die neue „Agentic
Quality Engineering Platform“ von Tricentis setzt hier an, indem sie
spezialisierte KI-Einheiten für verschiedene Phasen des Software Development
Lifecycle (SDLC) bereitstellt.
ZENTRALE STEUERUNG ÜBER DEN AI WORKSPACE
Die Architektur der Plattform basiert maßgeblich auf dem Tricentis AI Workspace.
Dieser fungiert als zentrale Kommandozentrale und „Control Tower“, um die
Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen KI-Agenten zu koordinieren. Das System
integriert Workflows für Testing, Performance und Quality Intelligence direkt
mit Governance-Vorgaben und Audit-Funktionen.
Innerhalb dieser Umgebung übernehmen spezialisierte Agenten definierte Aufgaben
innerhalb des Software Development Lifecycle (SDLC):
* Agentic Quality Intelligence: Dieser Agent interpretiert kontinuierlich
Signale zu Änderungen und Risiken, um die Release-Bereitschaft zu bewerten.
* Agentic Test Automation: Die Erweiterung unterstützt nun neben Web-Apps auch
SAP-GUI-Umgebungen und zielt auf eine Reduzierung von Redundanzen bei
Testmodulen ab.
* Agentic Performance Testing: Durch autonome Analysen und Designs sollen
Einblicke in die Systemperformance um bis zu 95 Prozent schneller vorliegen
als bei manuellen Verfahren.
* Agentic Test Creation: Direkt in Tricentis qTest integriert, ermöglicht
dieser Agent die Erstellung von Testfällen mittels natürlicher Sprache.
EFFIZIENZSTEIGERUNG IN DER PRAXIS
Laut Herstellerangaben ermöglicht der agentenbasierte Ansatz eine signifikante
Beschleunigung kritischer IT-Projekte. So wurde eine Cloud-Migration, die
üblicherweise mehrere Monate in Anspruch nimmt, innerhalb einer Woche
realisiert. In frühen Deployment-Phasen erreichten Anwender zudem eine
Automatisierung von bis zu 60 Prozent ihrer Regressions-Tests.
Dabei soll die menschliche Komponente fester Bestandteil der Architektur
bleiben. Die Plattform sieht Review-Gates und Eskalationspfade vor, sodass
KI-Entscheidungen bei Bedarf durch menschliches Urteilsvermögen validiert werden
müssen.
Die Plattform soll darauf ausgelegt sein, mit den Anforderungen von Unternehmen
zu wachsen, die in den kommenden Jahren den Übergang zu einer vollständig
autonomen, aber kontinuierlich überwachten Qualitätssicherung anstreben.
(ID:50771018)

Quelle: www.it-boltwise.de

MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das deutsche Polarise plant ein neues
30-Megawatt-Rechenzentrum in Bayern, das die KI-Rechenkapazität in verdoppeln
könnte. Diese Initiative kommt zu einem Zeitpunkt, an dem europäische Länder
verstärkt versuchen, die Kontrolle über kritische Technologieinfrastrukturen zu
erlangen.
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Das deutsche -Unternehmen Polarise hat ehrgeizige Pläne angekündigt: Der Bau
eines 30-Megawatt-Rechenzentrums für Künstliche Intelligenz in der bayerischen
Stadt Amberg. Dieses Projekt könnte die in verfügbare Rechenkapazität für
KI-Anwendungen erheblich steigern und die Abhängigkeit von ausländischen
Anbietern verringern. Die Anlage soll bis Mitte 2027 in Betrieb genommen werden
und könnte in der Zukunft auf bis zu 120 Megawatt erweitert werden.
Der Vorstoß von Polarise kommt in einer Zeit, in der europäische Länder
verstärkt darauf drängen, mehr Kontrolle über ihre technologischen
Infrastrukturen zu erlangen. Angesichts globaler Spannungen und
unterschiedlicher Regelungen für Online-Inhalte ist die Souveränität über Daten
und die dafür benötigte Infrastruktur von wachsender Bedeutung. Laut dem
deutschen Lobbyverband Bitkom verfügten die Rechenzentren für Künstliche
Intelligenz in Ende letzten Jahres über eine Gesamtkapazität von 530 Megawatt,
wobei der Großteil von nicht-deutschen Anbietern betrieben wurde.
STELLENANGEBOTE
Polarise betreibt bereits 13 Rechenzentren im In- und Ausland, hat jedoch keine
genauen Angaben zur Höhe der erforderlichen Investition für das neue Projekt
gemacht. Eine dem Unternehmen nahestehende Quelle deutete jedoch an, dass die
erste Phase des Projekts im dreistelligen Millionen-Euro-Bereich liegen könnte.
Diese Investition umfasst die Hauptinfrastruktur, jedoch nicht die Chips selbst,
deren Kosten von der Anzahl und dem Typ der benötigten Chips abhängen.
Die Entscheidung, ein solches Rechenzentrum in zu errichten, könnte
weitreichende Auswirkungen auf den europäischen KI-Markt haben. Experten sehen
darin einen wichtigen Schritt zur Stärkung der technologischen Unabhängigkeit s.
Die Möglichkeit, die Kapazität auf 120 Megawatt zu erweitern, zeigt das
Potenzial für zukünftiges Wachstum und die Anpassungsfähigkeit an steigende
Anforderungen in der KI-Entwicklung. Diese Initiative könnte auch als Vorbild
für andere europäische Länder dienen, die ähnliche Projekte in Erwägung ziehen.
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Quelle: www.it-boltwise.de

STOCKHOLM / LONDON (IT BOLTWISE) – Das schwedische Unternehmen Lovable hat im
Februar die Marke von 400 Millionen Dollar im jährlichen wiederkehrenden Umsatz
überschritten. Trotz der Konkurrenz durch große KI-Labore wie Anthropic und
zeigt sich Lovable unbeeindruckt und setzt auf die Skalierung der Wirkung seiner
Plattform.
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Das schwedische Unternehmen Lovable hat kürzlich bekannt gegeben, dass es im
Februar die beeindruckende Marke von 400 Millionen Dollar im jährlichen
wiederkehrenden Umsatz (ARR) erreicht hat. Diese Leistung ist umso
bemerkenswerter, da Lovable mit nur 146 Mitarbeitern arbeitet. Das Unternehmen
hat sich auf die Entwicklung von Tools spezialisiert, die es Nutzern
ermöglichen, Websites und Apps mithilfe von natürlicher Sprache zu erstellen,
ein Ansatz, der als Vibe Coding bekannt ist.
Lovable hat sich in kürzester Zeit einen Namen gemacht, indem es nicht nur
Einzelpersonen und s, sondern auch große Unternehmen wie Klarna und HubSpot als
Kunden gewinnen konnte. Diese Strategie hat dazu beigetragen, dass Lovable in
weniger als einem Jahr nach seiner Gründung den Status eines Einhorns erreicht
hat, mit einer Bewertung von 6,6 Milliarden Dollar. Die Plattform von Lovable
wird mittlerweile von mehr als der Hälfte der Fortune 500-Unternehmen genutzt,
um Kreativität zu fördern und die Produktentwicklung zu beschleunigen.
STELLENANGEBOTE
Ein wesentlicher Faktor für das Wachstum von Lovable ist die Fähigkeit,
Unternehmen durch spezielle Funktionen, oft im Bereich der Sicherheit, zu
überzeugen, die Plattform über die Prototypenentwicklung hinaus zu nutzen. Diese
Strategie hat dazu beigetragen, die Abwanderung von Kunden zu verhindern und die
Einnahmen kontinuierlich zu steigern. Trotz der Konkurrenz durch große KI-Labore
wie Anthropic und , die ebenfalls an der Entwicklung von KI-Codierungstools
arbeiten, zeigt sich Lovable unbeeindruckt und setzt auf die Skalierung der
Wirkung seiner Plattform.
Lovable hat kürzlich eine neue Marken-Kampagne namens „Earworm“ gestartet, die
auf sozialen Plattformen, YouTube und vernetzten Fernsehern läuft. Diese
Kampagne zielt darauf ab, die nächste Generation von Entwicklern zu inspirieren,
insbesondere nicht-technische Menschen mit großartigen Ideen. Die Kampagne
zeigt, wie eine Frau einen Ohrwurm in eine funktionierende App verwandelt, indem
sie Lovable nutzt. Diese kreative Herangehensweise unterstreicht Lovables
Engagement, die Kreativität seiner Nutzer zu fördern und gleichzeitig die
Reichweite seiner Plattform zu erweitern.
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SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Mit einem beeindruckenden Startkapital
von mindestens 500 Millionen US-Dollar hat die Wissenschaftlerin Seemay Chou
eine neue Initiative ins Leben gerufen, um den wissenschaftlichen Prozess an die
Anforderungen des KI-Zeitalters anzupassen. Ihr Projekt Radial, das unter dem
Dach des Astera Instituts angesiedelt ist, zielt darauf ab, die Infrastruktur
und Werkzeuge zu modernisieren, die für die Generierung und den Austausch
wissenschaftlicher Daten notwendig sind.
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In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in den
Lebenswissenschaften Einzug hält, gibt es zahlreiche Initiativen, die darauf
abzielen, Technologien zur Proteindesign oder zur Optimierung klinischer n zu
nutzen. Doch Seemay Chou, eine führende Wissenschaftlerin, ist der Meinung, dass
der wissenschaftliche Prozess selbst modernisiert werden muss, um den vollen
Nutzen der KI zu erschließen. Mit einem Startkapital von mindestens 500
Millionen US-Dollar hat sie das Projekt Radial ins Leben gerufen, das unter dem
Dach des Astera Instituts angesiedelt ist.
Radial konzentriert sich auf die Entwicklung der „unspektakulären, unsexy
Infrastruktur und Werkzeuge“, die notwendig sind, um die Art und Weise zu
verändern, wie wissenschaftliche Daten generiert, geteilt und weiterentwickelt
werden. Becky Pferdehirt, die CEO von Radial, betont, dass es bei diesem Projekt
nicht um glamouröse Durchbrüche geht, sondern um die grundlegende Verbesserung
der wissenschaftlichen Infrastruktur. Die Ergebnisse der Projekte sollen der
Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden, um Transparenz und Zusammenarbeit zu
fördern.
STELLENANGEBOTE
Chou warnt, dass ohne eine baldige Modernisierung der wissenschaftlichen Systeme
der volle Wert der KI nicht ausgeschöpft werden kann, sei es in der
Wissenschaft, der Biotechnologie oder anderen Bereichen. Diese Herausforderung
zwingt die Wissenschaftsgemeinschaft dazu, sich mit der Notwendigkeit
auseinanderzusetzen, bestehende Systeme zu aktualisieren und zu verbessern.
Das Astera Institut, das sich auf KI- konzentriert, bietet mit Radial eine
Plattform, die es Wissenschaftlern ermöglicht, neue Ansätze zu entwickeln und zu
testen, die die wissenschaftliche effizienter und zugänglicher machen. Die
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Quelle: www.it-boltwise.de

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – plant, in Zusammenarbeit mit der -Tochter
Zoox, fahrerlose Robotaxis in mehreren US-Städten anzubieten. Die Partnerschaft
startet in Las Vegas und soll im kommenden Jahr auf Los Angeles ausgeweitet
werden. Diese Initiative ist Teil von s Strategie, sich als Plattform für
autonome Fahrzeuge verschiedener Anbieter zu etablieren.
   ˗ˋˏ$ˎˊ˗
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hat angekündigt, in Zusammenarbeit mit der -Tochter Zoox fahrerlose Robotaxis in
mehreren US-Städten einzuführen. Diese Partnerschaft wird zunächst in Las Vegas
beginnen und im kommenden Jahr auf Los Angeles ausgeweitet. Die futuristischen
Fahrzeuge, die an einen fahrenden Toaster erinnern, bieten Platz für vier
Passagiere und sind weder mit Lenkrad noch mit Pedalen ausgestattet.
Der Fahrdienst-Vermittler verfolgt das Ziel, sich als Plattform für Robotaxis
verschiedener Anbieter zu etablieren. Neben Zoox können Nutzer in Städten wie
Austin, Atlanta und Phoenix auch autonome Fahrzeuge der -Schwesterfirma Waymo
bestellen. Darüber hinaus plant , Elektroautos des -Rivalen Lucid mit
Technologie zum autonomen Fahren vom Start-up Nuro in sein aufzunehmen.
STELLENANGEBOTE
Durch die Kooperation mit erhält Zoox Zugang zu wertvollen Daten über
Kundennachfrage und Verkehrsmuster, was die Weiterentwicklung ihrer Technologie
unterstützen könnte. Derzeit sind die Zoox-Robotaxis in Las Vegas und San
Francisco in eingeschränktem Umfang im Einsatz, wobei sie Fahrgäste ohne
Bezahlung befördern.
Die Zulassung von Fahrzeugen ohne Lenkrad und Pedale für den regulären Betrieb
steht jedoch noch aus. US-Behörden müssen diese Technologie erst genehmigen,
bevor sie flächendeckend eingesetzt werden kann. Diese regulatorischen Hürden
sind ein entscheidender Faktor für die Zukunft der autonomen Mobilität.
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Quelle: www.it-boltwise.de

DRESDEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine fehlerhafte Entwarnung durch die -KI
sorgte in Dresden für Verwirrung und potenzielle Gefahren. Während die
Kampfmittelräumer noch mit der Entschärfung einer Weltkriegsbombe beschäftigt
waren, meldete die KI bereits die erfolgreiche Entschärfung. Diese Falschmeldung
führte dazu, dass viele Menschen verfrüht in ihre Wohnungen zurückkehren
wollten, was die Polizei zu einer dringenden Richtigstellung veranlasste.
   ˗ˋˏ$ˎˊ˗
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In Dresden kam es zu einem Vorfall, der die Zuverlässigkeit von Künstlicher
Intelligenz in Frage stellt. Eine von betriebene KI gab fälschlicherweise
Entwarnung, während die Entschärfung einer Weltkriegsbombe noch im Gange war.
Diese Fehlmeldung führte zu erheblicher Verwirrung und potenziellen Gefahren für
die Bevölkerung.
Der Blindgänger, eine 250 Kilogramm schwere Bombe aus dem Zweiten Weltkrieg,
wurde am Königsufer in Dresden entdeckt. Aufgrund der Entdeckung mussten etwa
18.000 Menschen evakuiert werden, was die größte Evakuierung in Dresden seit dem
Ende des Zweiten Weltkriegs darstellte. Während die Kampfmittelräumer noch an
der Entschärfung arbeiteten, meldete die -KI bereits die erfolgreiche
Entschärfung, was viele Anwohner dazu veranlasste, vorzeitig in ihre Wohnungen
zurückkehren zu wollen.
STELLENANGEBOTE
Die Polizei und die Feuerwehr reagierten schnell auf die Falschmeldung und
veröffentlichten umgehend Richtigstellungen, um die Bevölkerung zu informieren
und weitere Gefahren zu vermeiden. Die Dresdner Polizei betonte, dass die
Entschärfung noch nicht abgeschlossen sei und der Sperrkreis nicht betreten
werden dürfe. Diese schnelle Reaktion war entscheidend, um die Sicherheit der
Anwohner zu gewährleisten.
Dieser Vorfall wirft ein Licht auf die Herausforderungen und Risiken, die mit
dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in sicherheitskritischen Bereichen
verbunden sind. Während KI-Systeme in vielen Bereichen nützlich sein können,
zeigt dieser Fall, dass menschliche Überwachung und Kontrolle unerlässlich sind,
um Fehlentscheidungen zu vermeiden. Die Technologie muss weiterentwickelt
werden, um solche Fehler in Zukunft zu verhindern und das Vertrauen der
Öffentlichkeit in KI-Systeme zu stärken.
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LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue zeigt, dass KI-gestützte Schreibwerkzeuge nicht
nur unsere Schreibgeschwindigkeit erhöhen, sondern auch unsere Meinungen zu
gesellschaftlichen Themen unbemerkt beeinflussen können. Die von Cornell
University offenbart, dass voreingenommene Autovervollständigungsvorschläge die
Ansichten der Nutzer in Richtung der voreingestellten KI-Bias verschieben
können.
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Die zunehmende Verbreitung von KI-gestützten Schreibassistenten hat nicht nur
die Art und Weise verändert, wie wir Texte verfassen, sondern auch, wie wir
denken. Eine umfassende der Cornell University hat aufgedeckt, dass
voreingenommene Autovervollständigungsvorschläge die Meinungen der Nutzer zu
bedeutenden gesellschaftlichen Themen wie der Todesstrafe oder Fracking
unbemerkt beeinflussen können. Diese subtile Beeinflussung erfolgt, ohne dass
die Nutzer sich dessen bewusst sind, und traditionelle Methoden zur
Immunisierung gegen solche Einflüsse, wie Warnungen vor der Voreingenommenheit,
erweisen sich als wirkungslos.
In den durchgeführten Experimenten mit über 2.500 Teilnehmern zeigte sich, dass
die Ansichten der Nutzer nach der Nutzung eines voreingenommenen KI-Assistenten
in Richtung der voreingestellten Bias der KI tendierten. Besonders alarmierend
ist, dass die Teilnehmer diese Verschiebung ihrer Meinungen nicht wahrnahmen.
Selbst wenn sie vor oder nach der Nutzung des Tools über die Voreingenommenheit
informiert wurden, blieb der Einfluss bestehen.
STELLENANGEBOTE
Die verdeutlicht, dass die Wirkung dieser KI-Tools universell ist und sich über
verschiedene politische Themen und Teilnehmer mit unterschiedlichen politischen
Ansichten erstreckt. Der Mechanismus hinter dieser Beeinflussung ist subtil:
Indem die KI die Nutzer dazu bringt, voreingenommene Standpunkte selbst zu
formulieren, wird eine unbewusste Veränderung der persönlichen Überzeugungen
ausgelöst. Jahrzehntelange psychologische zeigt, dass das Formulieren eines
Standpunkts eine mächtige Methode ist, um die eigene Meinung zu ändern.
Die Forscher betonen, dass die zunehmende Verbreitung von Autovervollständigung
in Anwendungen wie Gmail, die mittlerweile ganze E-Mails vorschlagen können, die
Relevanz dieser Erkenntnisse unterstreicht. Die Gefahr besteht darin, dass
voreingenommene KI-Interaktionen, ob absichtlich oder unabsichtlich, zu einer
Homogenisierung der Gedanken führen könnten, wenn diese Tools weltweit
eingesetzt werden.
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