KI News: Kurz und klar.

Die rasante Verbreitung von Large Language Models (LLMs) hat einen enormen Energiebedarf ausgelöst – nicht nur beim Training, sondern vor allem bei der groß angelegten Inferenz, die inzwischen den größten Teil des gesamten Lebenszyklusverbrauchs ausmacht.

Clario hat mit Amazon Bedrock und weiteren AWS‑Diensten eine KI‑gestützte Lösung entwickelt, die die Analyse von COA‑Interviews automatisiert und optimiert. Durch den Einsatz generativer KI werden die Daten schneller verarbeitet, Muster erkannt und wertvolle Erkenntnisse für die klinische Forschung gewonnen.

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.

Generative KI verändert den Softwareentwicklungsprozess (SDLC). Sie beschleunigt das Codieren, die Kommunikation und die Dokumentation erheblich.

Die rasante Entwicklung von Generative‑AI wirft wichtige Fragen zur Schaffung kreativer und origineller Inhalte auf. In einer aktuellen Studie wird diese Thematik im Bereich Schachrätsel untersucht. Ein neu entwickeltes KI‑System erzeugt Rätsel, die sich durch ästhetische Anziehungskraft, Neuheit, kontraintuitive und einzigartige Lösungswege auszeichnen.

Der Markt befindet sich nun offiziell drei Jahre nach dem Durchbruch von ChatGPT. Viele Experten und Analysten haben ihre Schlagzeilen inzwischen mit Begriffen wie „Blase“ gefüllt, um zu erklären, warum generative KI bislang nur bei wenigen Technologieanbietern greifbare Renditen erzielt.

OpenAI hat die Funktionsweise von ChatGPT erweitert, indem es die KI nun direkt mit Unternehmensdaten verbindet. Dadurch kann ChatGPT nicht mehr nur allgemeine Fragen beantworten, sondern fungiert als maßgeschneiderter Analyst, der auf interne Informationen zugreift und daraus wertvolle Erkenntnisse liefert.

Unternehmen haben jetzt ein systematisches Verfahren, um verantwortungsvolle KI-Praktiken in die Priorisierung ihrer generativen KI-Projekte einzubinden. Durch die Kombination von Nutzenbewertung und Kostenanalyse lassen sich Projekte besser vergleichen, während gleichzeitig neue Risiken wie Halluzinationen und regulatorische Anforderungen berücksichtigt werden.

Produktteams können mit Amazon Bedrock und ergänzenden AWS‑Diensten ihre kreativen Arbeitsabläufe neu gestalten. Durch generative KI lassen sich Inhalte in kurzer Zeit in unterschiedlichen Formaten iterieren, ohne dabei die Markenidentität oder die Compliance‑Standards zu gefährden.

In den letzten Monaten zeigen sich deutliche Anzeichen dafür, dass die Nutzung von generativer KI nicht mehr so stark ansteigt wie zuvor. Experten beobachten, dass die Wachstumsraten bei neuen Anwendungsfällen langsamer werden und die Nachfrage nach KI‑gestützten Lösungen stagniert.

In der zweiten Folge vertiefen wir die Strategien zur Kostenüberwachung von Amazon Bedrock und bauen auf dem proaktiven Management, das in Teil 1 etabliert wurde, auf.

Im späten August füllt sich der große Saal in Kigali, der Hauptstadt Ruandas, mit Menschen aus ganz Afrika, die sich zu einer der bedeutendsten Versammlungen von KI- und Machine‑Learning‑Experten versammeln. Die Atmosphäre ist elektrisierend, während die weißen Vorhänge den Raum in ein neutrales Licht tauchen und ein riesiger Bildschirm mit beeindruckenden Videos aus der generativen KI beleuchtet.

Mit dem neuen Amazon SageMaker HyperPod Training Operator können Unternehmen ihre KI-Trainingsaufgaben in Kubernetes-Umgebungen effizienter und robuster gestalten. Der Operator sorgt für eine gezielte Wiederherstellung von Trainingsprozessen und bietet anpassbare Monitoring-Optionen, die die Ausfallsicherheit erhöhen.

Immer mehr Firmen setzen auf generative KI, doch ein entscheidender Fehler bleibt: die fehlende Einarbeitung. Während bei Menschen umfangreiche Schulungen nötig sind, behandeln viele Unternehmen große Sprachmodelle (LLMs) wie einfache Werkzeuge ohne Erklärung. Das kostet nicht nur Ressourcen, sondern birgt auch Risiken.

Viele Unternehmen stoßen bei der Anwendung von Single‑Shot‑Feintuning‑Ansätzen für generative KI‑Modelle auf erhebliche Schwierigkeiten. Bei dieser Methode werden Trainingsdaten ausgewählt, Hyperparameter festgelegt und man hofft, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen – ohne Möglichkeit, schrittweise Anpassungen vorzunehmen. Das führt häufig zu suboptimalen Resultaten und erfordert, dass der gesamte Prozess von Grund auf neu gestartet wird, sobald Verbesserungen nötig sind.

Die generative KI‑Revolution hat ein entscheidendes Geheimnis enthüllt: Rechenleistung allein reicht nicht aus, wenn die Daten nicht schnell genug an die Prozessoren gelangen. In den riesigen KI‑Rechenzentren, die tausende GPUs beherbergen, ist die eigentliche Engpassstelle nicht die Rechenleistung, sondern die Speicherbandbreite.

Generative‑AI‑Leaderboards, die die Leistungsfähigkeit von Modellen bewerten, sind ein zentrales Instrument in der Forschung, aber gleichzeitig ein Ziel für Manipulationen. Besonders gefährlich ist die Rangmanipulation, bei der ein Angreifer die Modelle hinter den angezeigten Ausgaben erst deanonymisieren muss – ein Problem, das bereits bei großen Sprachmodellen (LLMs) untersucht wurde.

In einer spannenden Rückschau beleuchtet die neue Studie die Entwicklung von künstlich intelligenten Agenten in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften. Von den ersten programmierbaren Computern über frühe soziale Simulationen bis hin zu heutigen Experimenten mit großen Sprachmodellen wird die technologische Evolution klar nachvollzogen.

Deloitte hat sich in einem Bericht, der von der australischen Regierung beauftragt wurde, für die Verwendung von GPT‑4o entschuldigt, nachdem im August gefälschte Zitate entdeckt wurden. Das Beratungsunternehmen gab an, dass die KI‑Technologie unabsichtlich zu fehlerhaften Angaben geführt hat, und hat damit die Verantwortung für die entstandenen Unstimmigkeiten übernommen.

Die Nutzung generativer KI in der Bildung ist noch in den Anfängen, doch neue Forschungsergebnisse zeigen, dass kleine Sprachmodelle (SLMs) bereits eine vielversprechende Alternative zu großen Modellen darstellen. In einer Studie wurden acht SLMs – darunter LLaMA 3.1, IBM Granite 3.3 und Gemma 3 (7‑17 Milliarden Parameter) – mit dem hochentwickelten GPT‑4o verglichen, um zu prüfen, ob sie Lehrpläne zuverlässig unterstützen können.

Seit der ersten Veröffentlichung von GPT‑1 im Jahr 2018 bis zur neuesten Version GPT‑5 im Jahr 2025 hat die generative KI eine echte Revolution ausgelöst. Die Modelle haben sich von einer Kapazität von etwa 4.000 Wörtern auf Millionen von Tokens erweitert, wobei jedes neue Modell auf den Fortschritten des Vorgängers aufbaut. Der Kern der generativen KI liegt dabei in der Verarbeitung von benutzergesteuerten Eingaben, die zu kreativen und kontextsensitiven Ausgaben führen.

Unternehmen setzen vermehrt generative KI in ihre Anwendungen ein, um Kundenerlebnisse zu verbessern, Prozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Mit dem Wachstum der KI‑Workloads steigt die Notwendigkeit, Leistung, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit konsistent zu halten.

Amazon erweitert die Kindle‑Plattform um zwei generative KI‑Funktionen, die das Lesen für vielbeschäftigte und abgelenkte Nutzer revolutionieren. Die neue Funktion Story So Far liefert automatisch Zusammenfassungen von Kapiteln, Charakterentwicklungen und wichtigen Handlungssträngen, sodass man schnell wieder in die Geschichte einsteigen kann, ohne den Überblick zu verlieren.

In der rasanten Entwicklung von generativer KI für die Softwareentwicklung zeigt eine neue Analyse von VentureBeat, dass die schnellsten Tools nicht die bevorzugten Lösungen in großen Unternehmen sind. Die Untersuchung kombiniert eine umfassende Befragung von 86 Engineering‑Teams mit eigenen Leistungstests und deckt ein markantes Paradoxon auf: Entwickler schätzen Geschwindigkeit, aber Enterprise‑Käufer verlangen Sicherheit, Compliance und volle Kontrolle über die Bereitstellung.