KI News: Kurz und klar.

Durch die Kombination von datenbasierten Analysen, KI-gestützten Prognosen und dem Fachwissen Ihrer Mitarbeiter können Unternehmen effizientere Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und neue Marktchancen erschließen.

Agentic AI, auch bekannt als KI-Agenten, rückt von der Experimentierphase in die Unternehmenspraxis vor. Unternehmen nutzen zunehmend autonome Agenten, um Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu treffen.

Tesco hat einen dreijährigen Vertrag mit dem französischen KI-Startup Mistral AI abgeschlossen, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Das Angebot unterstreicht, dass die größte Herausforderung für große Einzelhändler nicht mehr darin besteht, ob KI nützlich ist, sondern wie sie in den täglichen Arbeitsablauf integriert werden kann. Durch die Partnerschaft will Tesco seine Prozesse optimieren und den Kundenservice mithilfe von KI-Technologien auf ein neues Level heben. Der Deal zeigt, wie ein führender britischer Supermarktgruppe die Zukunft der Kundeninteraktion gestaltet und gleichzeitig die Effizienz im Geschäftsbetrieb steigert.

Nach der Veröffentlichung seines neuen Buches Building Applications with AI Agents hatte ich die Gelegenheit, mit dem Autor Michael Albada zu sprechen. In diesem Gespräch ging es um seine Erfahrungen beim Schreiben des Buches und um seine Einschätzungen zum wachsenden Feld der KI‑Agenten.

Google hat die bislang größte Welle von KI-Updates in Monaten veröffentlicht. Diese sieben neuen Tools verändern die Arbeitsweise grundlegend.

Die Industrie steht vor einer Vielzahl von Herausforderungen – steigende Rohstoffpreise, Fachkräftemangel, schwankende Lieferketten und die wachsende Nachfrage nach individuellen Produkten. In diesem Umfeld gewinnt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung, weil sie Unternehmen hilft, Kosten zu senken und gleichzeitig Effizienz sowie Produktqualität zu steigern.

Die neuesten KI-Agenten basieren auf Open‑Source‑Modellen und lassen sich exakt an die individuellen Arbeitsabläufe und Geschäftsanforderungen anpassen. Durch diese maßgeschneiderte Integration können Unternehmen ihre Produktivität steigern und die Rendite ihrer Investitionen deutlich erhöhen.

In der heutigen Fertigung sind Daten in unzähligen Maschinen, Sensoren und Softwaresystemen verstreut. Durch gezieltes Datenengineering lassen sich diese verstreuten Informationen zu klaren, handlungsrelevanten Erkenntnissen zusammenführen.

In diesem Beitrag lernen Sie, wie Sie einen manuellen Prozess mithilfe von KI automatisieren und optimieren können. Der Artikel erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science.

In einem aktuellen Bericht hat ein Entwickler mit großer Hingabe versucht, seine eigene Dokumentation zu erstellen, um die Arbeitsabläufe seines Teams zu optimieren. Trotz intensiver Bemühungen blieb die Aufgabe unerfüllt, da die finale Genehmigung durch die Vorgesetzten nicht erteilt wurde.

Mit der fortschreitenden Digitalisierung wird die Optimierung von Geschäftsprozessen zum entscheidenden Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. In einer neuen Studie wird ein Modell vorgestellt, das künstliche Intelligenz und Big‑Data‑Analysen kombiniert, um den gesamten Prozesslebenszyklus intelligent zu steuern.

Unternehmen stehen unter wachsendem Druck, generative und agentische KI-Lösungen einzusetzen. Dabei taucht die Frage auf, ob es eine KI-Blase gibt und ob sie kurz vor dem Platzen steht. Für viele Organisationen befindet sich die neue Welle von generativer und agentischer KI noch in der Experimentierphase.

Die Künstliche Intelligenz versprach schon lange Schnelligkeit, Effizienz und neue Lösungswege. In den letzten Jahren hat sich die Geschwindigkeit, mit der diese Versprechen Realität werden, dramatisch beschleunigt.

Die Messung des Return on Investment (ROI) von Künstlicher Intelligenz (KI) muss nicht mehr als ein unüberwindbares Hindernis erscheinen. Mit klaren Zielen, geeigneten Kennzahlen und einer strukturierten Vorgehensweise lässt sich der Nutzen von KI‑Projekten nachvollziehbar quantifizieren.

Mit der Reife von agentic AI eröffnen sich neue Möglichkeiten im Finanzsektor. Banken setzen agentic AI vermehrt ein, um Prozesse zu optimieren, komplexe Systeme zu navigieren und große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren. Dadurch können Entscheidungen getroffen und Maßnahmen ergriffen werden – mit oder ohne menschliches Eingreifen.

Data Science ist die interdisziplinäre Wissenschaft, die Mathematik, Statistik und Informatik vereint, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Im Gegensatz zu reinen Programmieraufgaben oder statistischen Analysen umfasst Data Science die komplette Datenkette – von der Erfassung über die Verarbeitung bis hin zur Interpretation und Visualisierung.

In vielen Unternehmen ist die Definition von Verschwendung unklar. Oft wird nur das Offensichtliche, wie überflüssige Meetings oder unnötige Materialbestellungen, als ineffizient betrachtet. Diese Vageheit erschwert gezielte Optimierungsmaßnahmen.

In einem früheren Blogbeitrag wurde gezeigt, wie man mit den Anthropic‑Grundmodellen von Amazon Bedrock eine skalierbare IDP‑Pipeline aufbauen kann. Diese Lösung bot bereits eine robuste Leistung, ließ jedoch noch Raum für mehr Effizienz und Flexibilität.