Lange Zeit wurden KI-Modelle als „Blackbox“ bezeichnet, doch sie geben zunehmend ihre geheimen inneren Abläufe preis – und zwar, wie dieser inspirierende Leitfaden zeigt, sogar in einer für jedermann verständlichen Weise.

Quantum-Computer könnten bald die Verschlüsselung knacken, die das Internet schützt. So haben sich Unternehmen wie Cloudflare und Signal vorbereitet.

KI hat nach wie vor Schwierigkeiten, Sarkasmus zu erkennen. Die Forschung hat nicht aufgegeben.

Synthetische Daten helfen, Leben zu retten und Kunden zu schützen. Aber die Kombination von Privatsphäre und Genauigkeit bleibt eine Herausforderung.

Unternehmen mit einem CAIO erzielten eine um 5 % höhere Rendite auf ihre KI-Investitionen. Wie haben sie dies erreicht?

Kritiker bezeichnen orbitale Rechenzentrum als „Wahnsinn pur“. Ingenieure beschäftigen sich mit den Herausforderungen.

17 Experten wagen Prognosen für die Zukunft von KI, Quantentechnologie und Sicherheit

Ihre E-Mails landeten in den Spamordnern der Kunden. Es dauerte Monate, bis der Zugriff auf die E-Mails wieder hergestellt war.

AI-Coding-Werkzeuge versetzen erfahrene Softwareentwickler nach Jahren der Teamleitung und Systementwicklung wieder zurück an die Tastatur.

Erfahren Sie, wie Einzelhändler KI-Agenten direkt in ihre Abläufe integrieren können, um Echtzeitsignale zu überwachen und Workflows autonom auszuführen.

Da die agentische KI ein sich schnell entwickelndes Feld ist, entwickelt sich die Geschäftswelt in Echtzeit parallel zur Technologie.

Banken müssen von der Box-Check-Compliance hin zu intelligenter, zielorientierter Governance wechseln.

Der Ersatz menschlicher Mitarbeiter durch Chatbots, die Probleme nicht lösen können, führt dazu, dass Kunden frustriert sind und keine Unterstützung erhalten. Es gibt einen besseren Weg.

Ein Kunde erhält folgende E-Mail: „Ihre Bestellung wurde storniert.“ Der Kunde hat nichts storniert. Es liegt an Ihrem System.

Erfahren Sie mehr über die Überwachung, Koordination und Steuerung von KI-Agenten in Unternehmen.

Eine neue Studie von Forschern bei Microsoft weist auf ein gravierendes Problem bei KI-Workflows hin.

Für Unternehmen, die eine agentische Transformation anstreben, besteht die Herausforderung nicht mehr darin, praktische Ergebnisse zu erzielen, sondern darin, zu steuern, was als Nächstes geschieht.

Erfahren Sie mehr über eine strukturierte, skalierbare End-to-End-Methodik zur Entwicklung und Verwaltung von KI-Agenten für Unternehmen.

Ein IBM-Entwickler erklärt, dass KI-Tools mittlerweile einen Großteil der Vorarbeiten bei der Erstellung von Demos übernehmen, sodass er sich direkt auf das Experimentieren konzentrieren kann.

Erfahren Sie, wie weltweit führende Marken den Weg zu intelligenteren Unternehmen mit agentischer KI ebnen.

Entwickeln Sie einen KI-gestützten Support-Agenten, der Kunden in verschiedenen Sprachen betreut – basierend auf sprachübergreifenden LLMs und watsonx Orchestrate.

Die Unternehmen, die im Zeitalter der Agenten die Nase vorn haben, sind in der Lage, eine Agentenbelegschaft über Clouds, Anbieter und Systeme hinweg zu steuern, zu koordinieren und zu skalieren.

Die Zukunft der Automatisierung liegt in einem bewussten Gleichgewicht zwischen agentischen und deterministischen Ansätzen.

Eine umfassende Ressourcen mit Erläuterungen und praktischen Tutorials

Eine überraschende Entdeckung über atomdünne Materialien brachte der Physikerin Eva Andrei den Kavli-Preis ein.

Anderon, ein neues IBM-Unternehmen, wird Amerikas erste reine Quantengießerei sein

Aktuelle Ergebnisse zeigen, wie Quantencomputer einige der rechnerisch anspruchsvollsten Aufgaben im Finanzwesen bewältigen könnten.

Eine neue Demonstration einer 52-Qubit-Quanten-Fourier-Transformation zeigt, wie Ökosysteminnovationen die Leistung von Algorithmen auf Quantenhardware verbessern.

„Die meisten Anwendungen sind wahrscheinlich noch unentdeckt.“

Jay Gambetta, Director von IBM Forschung, glaubt, dass Quantencomputing ebenso transformativ sein könnte: nicht nur ein neues Werkzeug, sondern eine neue Denkweise.

Erfahren Sie mehr über hochmoderne Hardware zur Verarbeitung komplexer Probleme mithilfe der Quantenmechanik.

Brassard verbrachte vierzig Jahre damit, die Welt davor zu warnen, dass ihre Geheimnisse gestohlen werden könnten.

„Man kann zehn wunderbare Dinge haben, aber wenn eine Sache nicht stimmt, funktioniert gar nichts.“

Warum OpenAI, IBM, Meta, Microsoft und Anthropic immer tiefer in den Hardware-Stack eindringen

Mainframe wie IBM Z waren seit den 1960er Jahren unauffällig im Alltag präsent und haben die Welt des Handels angetrieben.

Erfahren Sie, wie die Leistungsfähigkeit der Hardware die für den Betrieb von LLMs erforderlichen Matrixberechnungen ermöglicht, und entdecken Sie kreative Beispiele dafür, wie sich KI zum Einsatz bringen lässt.

Da sich der Großteil der Unternehmensdaten auf ihnen befindet, eignen sich Mainframes ideal für integrierte KI.

Erfahren Sie, wie ein KI-Stack eine Struktur für die Entwicklung von KI-Lösungen bietet.

Ein gezielter Hybrid-Cloud-Ansatz kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, die betriebliche Agilität und Skalierbarkeit zu verbessern.

Da Leistungsgrenzen und GPU-Knappheit die KI-Landschaft umgestalten, verlagern führende Unternehmen den Schwerpunkt von der Bereitstellung auf die Optimierung.

Wenn der Erfolg mit KI eine Umgestaltung Ihrer Unternehmensinfrastruktur erfordert, werden dann die Vorteile die Kosten überwiegen?

Der Erfolg von KI-Initiativen hängt in hohem Maße davon ab, inwieweit die zugrunde liegende Infrastruktur in der Lage ist, anspruchsvolle Workloads effizient zu bewältigen.

Beseitigen Sie die Hindernisse, die verhindern, dass Daten, Arbeitsabläufe und Erkenntnisse mit der Geschwindigkeit zirkulieren, die das Unternehmen benötigt.

Erfahren Sie, wie sich diese beiden Bereitstellungsarten bei der Ausführung von KI-Modellen unterscheiden und wo sie Daten speichern und verarbeiten.

Bewusste Architekturentscheidungen sind der Schlüssel, um den Wert von Hybrid Cloud und KI zu steigern.

„Angreifer benötigen keine Zero-Day-Exploits, sondern lediglich gültige Zugangsdaten und ein wenig Geduld.“

Ein IBM-Experte sieht einige große Veränderungen, die den Daten-Stack auf einen Schlag neu gestalten.

17 Experten geben einen Ausblick auf das kommende Jahr.

IBM befragte mehr als 1.000 C-Suite-Führungskräfte dazu, wie wirtschaftliche, geopolitische und technologische Faktoren ihre Entscheidungsfindung im Jahr 2026 beeinflussen würden.

Im Jahr 2026 wird der Einsatz von KI Unternehmen dazu zwingen, ihre Observability-Strategien intelligenter, kostengünstiger und kompatibel mit offenen Standards zu gestalten.

Die Experten von Mixture of Experts ziehen Bilanz für 2025 und sagen das Jahr 2026 voraus.

Das Jahr 2026 stellt einen Wendepunkt für die Unternehmens-KI dar: den agentischen Wandel.

Neue Risiken durch autonome KI und KI-gestütztes Social Engineering

Erkunden Sie die neun Prognosen von Gartner für 2026 und wie sich Unternehmen darauf vorbereiten können.

Die kommenden 12 Monate werden von dem Bemühen geprägt sein, klügere Modelle zu entwickeln, die denken, bevor sie sprechen, und mit weniger mehr erreichen.