Sprachbasierte KI-Systeme sind längst keine Science-Fiction mehr. Doch viele mittelständische Betriebe setzen weiterhin auf manuelle Telefonkommunikation oder ineffiziente Tastenmenüs. Was technisch möglich ist und warum der Wandel strategisch notwendig wird.

Jeden Tag entstehen neue Angriffsflächen: durch mobile Geräte, Cloud-Anwendungen und hybride Arbeitsmodelle.

Google aktiviert standardmäßig eine neue Datensammlung für KI-Training. Selbst der hauseigene Chatbot Gemini kritisiert diese Opt-out-Praxis.

Wir haben 50 echte KI-generierte Projekte auf GitHub gescannt. 88 Prozent haben kritische Sicherheitslücken. Was die Daten über den blinden Fleck von Vibe Coding verraten, und was Entwickler jetzt konkret tun können.

Bots, KI-Systeme und autonome Agenten erzeugen inzwischen einen erheblichen Teil des weltweiten Internetverkehrs. Dadurch verändert sich nicht nur die Art, wie Informationen gefunden werden, sondern auch die Frage, wem Suchmaschinen und KI-Antworten künftig überhaupt noch vertrauen können.

Große Sprachmodelle wie ChatGPT nutzen in Geschichten auffallend oft den Namen Elias Thorne. Forscher haben nun die Ursache dafür entschlüsselt.

Der Tech-Journalist Robert Cringely stellt nach einer Pause sein Startup 2Brains vor, das das Halluzinationsproblem von KI architektonisch lösen will.

Nvidia beherrscht den Markt für KI-Chips mit eiserner Hand. Doch der Wettbewerb schläft nicht: AMD setzt mit offenen Plattformen nach, Google optimiert seine TPUs für das Inferenz-Zeitalter, und aus München greift ein Startup mit logarithmischer Mathematik die gesamte Branche an. Wer die KI-Chips der Zukunft baut und welche Architekturen das Rennen machen, lesen Sie hier.