KI News: Kurz und klar.

Generative KI‑Tools sind inzwischen fester Bestandteil von Arbeit und Lernen. Ihre hohe Sprachkompetenz, aber auch ihre Undurchsichtigkeit und die Neigung zu Halluzinationen machen es unerlässlich, dass Nutzer die von KI erzeugten Inhalte nicht einfach akzeptieren, sondern kritisch prüfen.

In der ersten Ausgabe unserer zweigeteilten Serie erfahren Sie, wie Sie Ihre bestehende DevOps‑Architektur für generative KI‑Workloads anpassen und GenAIOps‑Praktiken einführen können.

Moderne Arbeitsabläufe zeigen die grenzenlosen Möglichkeiten von generativer und agentischer KI direkt auf dem PC. Dabei reicht es von der Feinabstimmung eines Chatbots für Produkt‑Support bis hin zum Aufbau eines persönlichen Assistenten, der Termine verwaltet.

Als der generative KI‑Boom 2022 ausbrach, war die Anwaltsausbildung von Rudi Miller und ihren Kommilitonen von einer Mischung aus Neugier und Besorgnis geprägt. Vor dem Abschluss diskutierten sie intensiv, wie sich der Arbeitsmarkt verändern könnte, wenn KI in der Rechtsbranche Einzug halten würde.

Generative Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, wissenschaftliches Wissen zu demokratisieren und in klare, umsetzbare Informationen zu verwandeln. In der Agrar- und Lebensmittelwissenschaft wurde dieses Potenzial bisher kaum untersucht. In einer neuen Studie wurden die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) – DeepSeek und der kostenlosen Version von ChatGPT – bei der Erzeugung von Wissen zum agroökologischen Pflanzenschutz getestet.

Die experimentelle Phase der generativen KI geht zu Ende. Im Jahr 2026 stehen echte autonome Systeme im Fokus, die nicht mehr nur Informationen zusammenfassen, sondern aktiv handeln.

BBVA hat ChatGPT Enterprise in seine Kernbankprozesse integriert, um Risiko- und Servicebereiche neu zu gestalten. Für die Bankenbranche geht es bei generativer KI nicht nur um die Einführung, sondern vor allem um die Gewinnung von Mehrwert. BBVA hat dieses Ziel erreicht, indem es die Plattform von OpenAI direkt in die operative Basis des Unternehmens eingebettet hat. Durch diese Integration kann das Unternehmen Risiken schneller erkennen, Entscheidungen datenbasiert treffen und Kundenservice effizienter gestalten.

Rechenzentren bilden das Rückgrat der modernen digitalen Infrastruktur und müssen ständig an steigende Rechenanforderungen angepasst werden. Traditionelle Designansätze, die menschliche Expertise mit spezialisierten Simulationswerkzeugen kombinieren, stoßen bei wachsender Systemkomplexität an ihre Grenzen.

Amazon hat heute SageMaker AI mit MLflow vorgestellt, das nun eine serverlose Funktionalität bietet, die die Bereitstellung, Skalierung und den Betrieb von Infrastruktur für KI‑ und ML‑Entwicklungsaufgaben automatisch steuert.

Ksenia Se, Gründerin, Chefredakteurin und Hauptschriftstellerin von Turing Post, gibt Einblicke in die aktuelle Nutzung von generativer KI. In einem Gespräch mit Ben beleuchtet sie, welche Anwendungen heute bereits im Einsatz sind, welche Themen im vergangenen Jahr die größte Resonanz erzielt haben und welche Trends künftig die Branche prägen werden.

Ein kürzlich veröffentlichtes arXiv‑Paper (2512.09458v1) legt dar, dass die Zuverlässigkeit von Agentic und generativer KI in erster Linie von ihrer Architektur abhängt. Der Autor definiert Agentic Systeme als zielgerichtete, tool‑nutzende Entscheidungsfinder, die in geschlossenen Schleifen arbeiten, und zeigt auf, wie sich Verlässlichkeit aus einer klaren Komponenten‑Aufteilung und kontrollierten Schnittstellen ergibt.

In der Welt der generativen KI gibt es zahlreiche Benchmarks, die die Leistungsfähigkeit von Modellen bei Aufgaben wie Programmieren, Befolgen von Anweisungen oder Web‑Surfen testen. Ein entscheidender Mangel dieser Tests ist jedoch, dass sie nicht messen, wie faktisch korrekt die Antworten eines Modells sind – insbesondere wenn es um Informationen aus Bildern oder Grafiken geht.

Neue Adoptionsdaten von Perplexity zeigen deutlich, wie KI-Agenten die Effizienz von Arbeitsabläufen steigern, indem sie komplexe Aufgaben in Unternehmen übernehmen.

Die Interpretierbarkeit von Machine‑Learning‑Modellen ist seit ihrer Einführung ein zentrales Problem, das gerade bei generativen Systemen, die in der Wirkstoff- und Materialforschung eingesetzt werden, immer drängender wird. Trotz der beeindruckenden Fähigkeiten neuer Chemie‑Sprachmodelle (CLMs) bleibt unklar, wie diese Systeme chemisches Wissen intern kodieren.

Die rasante Verbreitung generativer KI‑Tools hat die Arbeitswelt schneller vorangebracht als die Kompetenzen der Mitarbeitenden. OpenAI reagiert darauf, indem es neue Zertifizierungsstandards einführt, um die Kluft zwischen Nutzung und verlässlicher Ergebnisqualität zu überbrücken.