Das IFM veröffentlicht mit K2 Horizon nicht nur fertige KI-Modelle, sondern auch Trainingsdaten und -code. Warum Reproduzierbarkeit für Data Science zählt.

Von Dartmouth 1956 über ELIZA und Deep Blue bis AlphaGo: vier KI-Meilensteine feiern 2026 runden Geburtstag – und was sie noch heute lehren.

Anthropic, OpenAI und Meta melden reale Sicherheitsvorfälle durch autonome KI-Agenten. Warum Zugriffsrechte wichtiger werden als reine KI-Fähigkeiten.

Mit unserer Scenario Evaluation Platform können Unternehmen komplexe Strategien systematisch stresstesten. So lassen sich verschiedene Entwicklungen gleichzeitig durchspielen, etwa ein Lieferantenausfall in Kombination mit steigenden Rohstoffpreisen und einer neuen Handelsbeschränkung.

Bauchgefühl und KI-Detektoren stoßen bei der Erkennung von KI-Texten an Grenzen. Was der EU AI Act seit August 2026 zur Transparenz vorschreibt.

Mit unserer Synthetic Data Engine lassen sich synthetische Datensätze erzeugen, die sich statistisch wie echte Daten verhalten, ohne dass eine Rückführung auf einzelne Personen möglich ist. Für Analysen, Modelltraining oder Simulationen entsteht damit eine Datengrundlage, die dieselben Muster und Zusammenhänge abbildet wie das Original, allerdings ohne Risiko für die Datensicherheit.

Mit unserem Data & AI Literacy Assistant bieten wir ein adaptives Schulungssystem, das die KI- und Datenkompetenz Ihrer Mitarbeitenden gezielt aufbaut und sich am tatsächlichen Wissensstand sowie den regulatorischen Anforderungen orientiert. Statt einer statischen Pflichtschulung entsteht ein lebendiger Lernprozess, der dokumentierbar ist und damit direkt die Anforderungen aus Artikel 4 des AI Act adressiert.

Satellitenbilder und KI ermöglichen Präzisionslandwirtschaft: Trockenstress und Nährstoffmangel werden früh erkannt und sparen Wasser, Dünger und Kosten.

Eine Studie mit über 7.500 Testläufen zeigt: automatisch generierte KI-"Skills" verbessern Data-Science-Ergebnisse nicht zuverlässig. Was das für Prompt-Strategien bedeutet.

Echtzeitdaten und KI-Prognosen helfen, Besucherströme am Schliersee zu entzerren. Wie die Alpenregion Tegernsee Schliersee Tourismus datengetrieben steuert.

Das Startup Weave Robotics stellt mit Isaac 1 einen autonomen Haushaltsroboter vor, der Wäsche faltet und Räume aufräumt. Was er kann und wo Grenzen liegen.

Eine Google-DeepMind-Studie zeigt messbare Lernfortschritte durch Gemini Guided Learning im Matheunterricht. Was das Experiment beweist und was nicht.

Zaras virtuelle Anprobe inspiriert ein neues Konzept für Datenprodukte: Kund:innen könnten Dashboards, Risikoanalysen und Szenarien vorab erleben.

Frederik G. Pferdt erklärt, warum Neugier statt Effizienzdenken der Schlüssel zu echter KI-Innovation ist. Wie gute Fragen bessere KI-Nutzung ermöglichen.

KI-Frühwarnsysteme kombinieren Wetter- und Pollendaten, um das Risiko für "Gewitter-Asthma" vorherzusagen. Wie das australische Modell funktioniert.

Ein Prognosemodell sollte Selbstüberschätzung bei Vorhersagen zeigen, lag aber dreimal richtig. Was das über den Umgang mit KI-Prognosen lehrt.

KI-Roboter-Haustiere wie Moflin sollen Einsamkeit reduzieren. Warum emotionale Bindung real wirken kann, obwohl die Geräte nichts empfinden.

KI verbessert bei der Deutschen Bahn Prognosen und Fahrgastinformation. Warum Pünktlichkeit trotzdem an Infrastruktur und Personal hängt.

Die ADAC-Pannenstatistik und KI-Benchmarks haben ein gemeinsames Problem: Datenkontamination verzerrt beide Kennzahlen. Warum Kontext entscheidend ist.

München setzt KI-Agenten im Einbürgerungsprozess ein, um Sachbearbeitende zu entlasten. Wie das Pilotprojekt im Agentic AI Hub des Bundes funktioniert.