Beschäftigte arbeiten mit KI-Tools, die ihr Arbeitgeber nie bereitgestellt hat. Sperrlisten behandeln nur das Symptom. Wer Shadow AI in den Griff bekommen will, muss sie lesen wie Nutzerfeedback.

Veraltete Produktdaten, widersprüchliche FAQ und unklare Zuständigkeiten für Content-Freigabe und -Aktualisierung werden zum Risiko, wenn KI-Systeme daraus Antworten formulieren.

KI-Agenten halten viel schneller Einzug in Unternehmen, als die meisten Sicherheitskonzepte es vorsehen.

Künstliche Intelligenz ist in deutschen Daten- und IT-Teams bereits fest im Arbeitsalltag angekommen. Eine von Snowflake beauftragte Studie zeigt jedoch, dass fehlende Datenqualität, Altsysteme und Integrationsprobleme den weiteren Einsatz ausbremsen.

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI im Produktivbetrieb wächst die Zahl der Inferenzanfragen, die Unternehmen zuverlässig verarbeiten müssen.

Mit Kimchi und MiniMax M3 rückt ein neues Effizienzmodell in der KI-Programmierung in den Fokus: intelligente Modellwahl senkt Kosten drastisch, ohne die Code-Qualität zu opfern – und könnte Enterprise-Entwicklung grundlegend verändern.

Vier KI-Tools, ein Auftrag, nahezu identische Zukunftsszenarien: Ein Test aus der finnischen Zukunftsforschung zeigt, warum ChatGPT, Gemini, Claude und Co. bei Prognosen oft zum selben Ergebnis kommen, welches Verfahren wirklich dahintersteckt und was das für die Zukunftsplanung im Unternehmen bedeutet.

Eine präparierte Nachricht genügt: Persistente KI-Agenten können dazu gebracht werden, falsche Fakten dauerhaft in ihrem Gedächtnis zu speichern und in späteren Sitzungen als Wahrheit zu behandeln. Die Angriffstechnik MemGhost zeigt, wie real dieses Risiko bereits ist.