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aiHax November-Aktion: KI-Telefonagent sichern – mit 10 % Rabatt oder komplett kostenlos

Der Fachkräftemarkt ist leergefegt, die Telefone klingeln trotzdem ununterbrochen und Termine wollen rund um die Uhr vereinbart werden. Genau hier setzen wir an:

Mit maßgeschneiderten KI-Lösungen, die Prozesse automatisieren, Personal entlasten und gleichzeitig rechtskonform bleiben.

Im November 2025 macht aiHax das jetzt besonders attraktiv – inklusive Chance auf einen komplett kostenlosen KI-Telefonagenten.

Wer ist aiHax?

aiHax ist der Tech-Partner für Digitalisierung, Automatisierung und künstliche Intelligenz. Das Team entwickelt keine Standardprodukte von der Stange, sondern baut individuelle Lösungen, die echte Engpässe im Tagesgeschäft lösen – vom intelligenten CRM über automatisierte Workflows bis hin zu KI-Mitarbeitern, die Aufgaben zuverlässig übernehmen.

Der Ansatz ist klar:

- Prozesse analysieren - Engpässe identifizieren - Digitale / KI-gestützte Systeme bauen, die sofort im Alltag entlasten

Besonders gefragt sind aktuell KI-basierte Assistenten, die Routinekommunikation übernehmen – zum Beispiel am Telefon. Denn genau da verlieren viele Unternehmen heute extrem viel Zeit.

Warum ein KI-Telefonagent?

Ein KI-Telefonagent ist im Grunde ein digitaler Mitarbeiter am Hörer:

- Er geht ans Telefon – auch außerhalb der Geschäftszeiten. - Er beantwortet Standardfragen (Öffnungszeiten, Verfügbarkeiten, Leistungen). - Er nimmt Anfragen auf, leitet sie smart weiter oder legt direkt Termine in den Kalender. - Er spricht mehrere Sprachen und bleibt dabei freundlich, konsistent und DSGVO-konform.

Für viele Branchen (Praxis, Handwerk, Beratung, Immobilien, Service-Hotline etc.) bedeutet das ganz konkret:

- Entlastung des Teams: weniger Unterbrechungen, weniger Stress. - Keine verlorenen Leads mehr: Anrufe gehen nicht ins Leere. - Planbare Erreichbarkeit: 24/7, ohne Schichtpläne und Überstunden.

Kurz gesagt: Der Telefonagent kümmert sich um wiederkehrende Aufgaben, damit echte Mitarbeiter sich wieder um Wertschöpfung kümmern können.

Die November-Aktion im Überblick

Aktionszeitraum: 1. November 2025 bis 30. November 2025.

-10 % auf euren KI-Telefonagenten

Alle Unternehmen, die im November 2025 bei aiHax einen individuellen KI-Telefonagenten beauftragen, bekommen 10 % Rabatt auf die Bestellung.

Das umfasst die maßgeschneiderte Einrichtung für euer Unternehmen – kein Baukasten, sondern auf eure Prozesse abgestimmt.

KEIN VENDOR LOCKIN!

aiHax erstellt den Telefonagenten auf Wunsch komplett in den Accounts des Kundenunternehmens!

3x komplett kostenloser KI-Telefonagent

Zusätzlich vergibt aiHax den KI-Telefonagenten an drei Unternehmen komplett gratis.

Das heißt: Einrichtung und Implementierung ohne Kosten.

Die Auswahl dieser drei Unternehmen trifft aiHax selbst.

Wir suchen ständig neue Use Cases aus der echten Praxis, die zeigen, wie stark KI in der Telefonkommunikation entlastet, beschleunigt und Umsatz/Service sichert.

Voraussetzung für die 100%-Free-Variante

Wenn ihr als eines der drei kostenlosen Unternehmen ausgewählt werdet, verpflichtet ihr euch zu einem Videotestimonial.

In diesem kurzen Video erzählt ihr:

- Wo bei euch vorher der Engpass lag (z. B. „ständige Anrufe“, „verpasste Leads“, „Mitarbeiter überlastet“). - Was sich durch den KI-Telefonagenten verändert hat (Erreichbarkeit, Terminquote, Entlastung im Team etc.). - Warum sich die Zusammenarbeit mit aiHax gelohnt hat.

Das ist fair: Ihr spart die komplette Umsetzung – aiHax darf im Gegenzug ehrlich zeigen, wie euer Fall gelöst wurde.

So könnt ihr ausgewählt werden (kostenloses Paket)

Um in den Pool für die drei Gratis-Projekte zu kommen, müsst folgendes tun:

Es wird auf LinkedIn, Instagram und Facebook jeweils 1 Unternehmen ausgewählt.

(Ja - wenn ihr bei allen 3 Plattformen mitmacht habt ihr 3x die Chance auf einen durch uns kostenlos eingerichteten KI Telefonagenten für euer Unternehmen!)

Facebook

- Liket & Folgt unserer Facebook Seite - Liket & Teilt unseren Beitrag - Schickt uns eine Nachricht mit dem Namen eures Unternehmens sowie eurem Einsatzzweck für den KI Telefonagenten

Instagram

- Liket/folgt unseren Instagram Account - Liket und Teilt unseren Beitrag - Schickt uns eine Nachricht mit dem Namen eures Unternehmens sowie eurem Einsatzzweck für den KI Telefonagenten

LinkedIn

- Folgt unserem Unternehmensaccount - Vernetzt euch mit unserem Geschäftsführer oder einem unserer Mitarbeiter - Liket und Repostet unseren Beitrag - Schickt der Person mit der ihr vernetzt seid eine Nachricht mit dem Namen eures Unternehmens sowie dem Einsatzzweck für den KI Telefonagenten

Damit signalisiert ihr:

Ja! Wir wollen den KI-Telefonagenten.

Ja! Wir sind bereit für das Videotestimonial, falls wir ausgewählt werden.

aiHax sichtet dann die Anfragen, prüft, wo der Hebel am größten ist (z. B. stark telefonlastige Betriebe, hoher Termindruck, viele Standardanfragen) – und wählt daraus auf jeder Social Media Plattform ein Unternehmen für die komplett kostenfreie Umsetzung.

Achtung: Ihr willigt damit nicht in Werbung außerhalb von Aktionen von aiHax ein!

(Wollt ihr keine Nachrichten für zukünftige Aktionen sagt uns das einfach - das hat keinen Einfluss auf die Teilnahme)

Deswegen wollen wir von Euch für die Teilnahme auch keine Telefonnummer oder eMail -> wir werden euch nicht zuspammen!

Es geht uns tatsächlich bei dieser Aktion um den tatsächlichen, ungefilterten Bedarf von Unternehmen.

Für wen lohnt sich das besonders?

Aus der täglichen Arbeit mit Mittelständlern und Dienstleistern sieht aiHax immer wieder dieselben Pain Points:

- Das Team hängt ständig am Telefon und hat kaum Zeit für eigentliche Arbeit. - Wichtige Kundenanrufe landen auf dem AB – und werden zu spät oder gar nicht zurückgerufen. - Terminabstimmung frisst unverhältnismäßig viel Personalzeit.

Wenn euch das bekannt vorkommt, seid ihr exakt die Zielgruppe.

Gerade Branchen mit hoher Anrufdichte (Gesundheitswesen, Friseur- / Beauty-Ketten, Immobilien, Handwerk, Service-Dienstleister, 24/7-Notdienste) profitieren oft innerhalb weniger Tage spürbar – weil der KI-Agent zuverlässig abnimmt, sortiert und dokumentiert.

Warum gerade aiHax?

- Rechtskonform & sauber umgesetzt

aiHax achtet nicht nur auf Effizienz, sondern auch auf DSGVO, Compliance und rechtliche Rahmenbedingungen. Das ist wichtig, weil bestimmte Arten von Kaltakquise-Anrufen (vor allem im B2C) rechtlich heikel sind und teure Abmahnungen auslösen können. aiHax berät hier aktiv und baut Systeme, die sauber laufen.

- Individuelle statt generische Lösungen

Kein 08/15-Tool, sondern ein Agent, der wirklich eure Abläufe kennt – vom Wording über Terminlogik bis hin zur Kalender-Integration.

- Fokus Mittelstand / echte Entlastung

Was ihr jetzt tun solltet

Option A: 10%-Rabatt sichern

Wenn ihr ohnehin auf der Suche nach einer Telefon-KI seid, ist November 2025 der günstigste Einstiegspunkt. Bucht euch über den Kalender am Ende des Beitrags einen Termin, sprecht mit uns über eure Situation, lasst euren Bedarf analysieren und lasst euch von uns ein individuelles Setup bauen – mit 10 % Nachlass.

Option B: Versuchen, kostenlos dabei zu sein

Habt ihr Option A gewählt und werdet als eines der Unternehmen ausgewählt die die Umsetzung kostenlos bekommen entfällt die Rechnung.

Ziel ist nicht „KI zum Selbstzweck“, sondern messbare Entlastung der Mitarbeiter, weniger Stress im Tagesgeschäft und mehr Planbarkeit.

Ihr habt schon ein Angebot für einen KI Telefonagenten?

Schickt es uns und wir machen euch ein besseres Angebot!

Bucht hier ein kostenloses Beratungsgespräch:

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Unternehmen im Fokus: KI-Anbieter setzt auf Geschäftskunden

Der auf Unternehmen ausgerichtete KI-Anbieter Anthropic will sich laut einem Bericht der The Wall Street Journal mit einem klaren Geschäftsmodell vom Wettbewerber OpenAI unterscheiden. Während OpenAI größtenteils den Massenmarkt mit seinem Chatbot ChatGPT adressiert, generiert Anthropic rund 80 Prozent seiner Einnahmen über Unternehmens­kunden.

Zum aktuellen Zeitpunkt weist Anthropic eine prognostizierte Umsatz­lauf­rate von etwa 7 Milliarden US-Dollar auf, mit Aussicht auf rund 9 Milliarden bis Jahresende – dem gegenüber stehen bei OpenAI etwa 13 Milliarden, von denen lediglich rund 30 Prozent aus Geschäftskunden stammen.

Zudem wird Anthropic eine stärkere Marktdurchdringung im Segment der Code-Assistenz und spezifischer Unternehmens­anwendungen attestiert: Laut einer Untersuchung von Menlo Ventures hat Anthropic einen Marktanteil von 42 Prozent bei Coding-Anwendungen, OpenAI etwa 21 Prozent.

Für IT- und KI-Interessierte wie auch Unternehmen ergeben sich daraus mehrere zentrale Aspekte:

1. Messbare Geschäftswerte im Fokus:

Anthropic setzt auf klar nutzbare Geschäftsanwendungen – etwa Unterstützung beim Codieren, Erstellen rechtlicher Dokumente oder Abrechnungsprozessen. Die Verwendung solcher KI-Agenten verspricht mittelfristig eine nachvollziehbare Rendite für Unternehmen.

Für Firmen bedeutet dies: Bei der Auswahl von KI-Lösungen ist nicht allein „Hype“ relevant, sondern messbare Effekte im Geschäftsbetrieb.

2. Geschäftsmodell-Differenzierung:

OpenAI verfolgt überwiegend ein Massenmarkt-Modell mit Abo-Tarifen für Privatnutzer, während Anthropic auf Unternehmenskunden setzt. Dieser Ansatz ist für Firmen tendenziell vertrauenswürdiger – insbesondere wenn Sicherheit, Governance und Skalierbarkeit wichtig sind.

Für Entscheider heißt das: Wer KI im Unternehmen nutzen will, sollte prüfen, ob Anbieter auf Enterprise-Use-Cases ausgerichtet sind oder primär auf Nutzerzahlen.

3. Risiken und Herausforderungen:

Das Geschäftsmodell ist zwar solide, doch birgt auch Herausforderungen. Hohe Infrastruktur- und Trainingskosten bleiben relevant – auch bei Anthropic. Für Unternehmen stellt sich die Frage, ob sich die Nutzungskosten über den Nutzen rechtfertigen. Zudem kann ein Fokus auf Geschäftskunden bedeuten, dass Innovationen langsamer und eher konservativ eingeführt werden – etwa im Vergleich zum Experimentier- und Innovationsdruck beim Massenmarkt.

4. Anwendungsperspektive für Unternehmen:

Unternehmen sollten beim Einsatz von KI folgende Leitfragen berücksichtigen: Welcher Anteil der Kosten wird durch KI-Lösungen eingespart? Wie integrierbar ist das Modell in bestehende Workflows? Welche Sicherheits- und Governance-Aspekte sind geregelt? Anbieter wie Anthropic, die gezielt Geschäftskunden bedienen, bieten hier tendenziell bessere Voraussetzungen als Plattformen, die primär auf breite Nutzerzahlen abzielen.

In Summe zeigt der untersuchte Bericht, dass sich der Wettbewerb unter großen KI-Anbietern nicht nur über Modell-Leistung oder Skalierung abspielt, sondern zunehmend über Geschäftsmodelle, Kundenstruktur und klare Wertversprechen für Unternehmen. Entscheider in der IT- und Unternehmenswelt sollten diese Dimension aktiv in ihre KI-Strategie einbeziehen.

Externer Link zum Thema:

- Beitrag im Wallstreetjournal

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OpenAI verbindet Unternehmensdaten mit ChatGPT

In einer neuen Ankündigung stellt OpenAI mit der Funktion „Company Knowledge“ eine Lösung vor, mit der Unternehmen ihre internen Datenquellen – wie Chat-Nachrichten, Dokumente, Projekt-Tracker und Code-Repositories – direkt in ­ChatGPT einbinden können.

Damit soll ChatGPT nicht nur ein generelles Sprachmodell sein, sondern eine Art unternehmensspezifisches Wissens- und Entscheidungswerkzeug. Laut OpenAI basiert diese Funktion auf einer Version von GPT-5 und ermöglicht eine konsolidierte Suche über mehrere Systeme hinweg inklusive Zitationsfunktion und Einhaltung von Nutzer- und Zugriffsrechten.

Zur Einordnung dieser Neuerung ist der Blick auf den Einsatz von KI in Unternehmen hilfreich: Laut dem „AI Index Report“ der Stanford HAI nutzten 2024 rund 78 % der Organisationen KI-Technologien.

Eine andere Umfrage im mittelständischen Segment zeigt, dass zwar 91 % generative KI einsetzen, jedoch nur 25 % angaben, sie sei bereits vollständig in zentrale Arbeitsabläufe integriert.

Eine weitere Analyse weist darauf hin, dass circa 74 % der Firmen Schwierigkeiten haben, KI-Projekte erfolgreich zu skalieren – etwa wegen Prozess-, Personal- oder Technologiehürden.

Dies bedeutet: Der Anteil der Unternehmen, die KI einsetzen, ist hoch – doch der Anteil, der KI «gut» und umfassend nutzt, ist deutlich kleiner. Funktionen wie Company Knowledge adressieren genau diese Lücke. Indem interne Silos gelöst werden – etwa zwischen Slack, Google Drive, GitHub – und KI in den Alltag integriert wird, können Unternehmen ihre Wissensbasis aktiv nutzbar machen. Für IT- und KI-Verantwortliche bedeutet das: Es reicht nicht, KI-Tools lediglich zu implementieren – entscheidend ist ihre tiefgehende Einbindung in Data- und Workflow-Infrastruktur sowie Governance.

Aus Unternehmensperspektive entsteht durch solche Funktionen ein direkter Mehrwert: Schnellere Recherche, fundiertere Entscheidungen und reduzierte Reibungsverluste bei Informationszugriff. Zugleich steigen Anforderungen an Datenschutz, Rollen- und Rechteverwaltung sowie Change-Management – insbesondere wenn KI nun wie ein interner Assistent aufgefasst wird. OpenAI weist darauf hin, dass Zugriffsrechte bestehen bleiben und Administratoren steuern können, welche Apps verbunden sind.

Hier der IT Dienstleister aiHax an: aiHax unterstützt Unternehmen bei der Einführung solcher KI-Lösungen – von der Strategie über Datenintegration bis hin zur Change-Begleitung. Ob es um die Auswahl geeigneter Datenquellen, die Gestaltung von Nutzungsrechten oder die Schulung von Teams geht – aiHax begleitet Organisationen dabei, KI nicht nur einzuführen, sondern effizient und nachhaltig zu nutzen. Für Unternehmen, die den nächsten Schritt gehen möchten, kann eine solche Begleitung helfen, die Lücke zwischen Einsatz und wirkungsvoller Integration zu schließen.

Externer Link zum Beitrag:

- Newsmeldung auf openAI.com - AI Index Report der Stanford HAI

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ACE: KI-Sprachmodelle lernen aus eigenem Kontext

Forscher der Stanford University haben auf der Preprint-Plattform arXiv eine Methode namens Agentic Context Engineering (ACE) vorgestellt. Damit sollen große Sprachmodelle (LLMs) sich während der Laufzeit durch Anpassung ihres Eingabekontexts kontinuierlich verbessern können – anstatt durch nachträgliches Training der Modellparameter. ACE setzt auf Kontextanpassung statt Gewichtsaktualisierung und könnte so selbstlernende KI-Agenten in Praxisanwendungen ermöglichen.

Bisherige Kontext-Optimierungsansätze litten oft unter “Brevity Bias” – wichtige Detailinformationen gehen in übermäßig knappen Zusammenfassungen verloren – sowie “Context Collapse”, dem schrittweisen Auslöschen von Wissen durch wiederholtes Überschreiben des Kontexts. ACE will dem mit einer Art evolvierendem „Spickzettel“ begegnen. Statt den gesamten Prompt immer wieder neu zu schreiben, sammelt das System nützliche Hinweise und Strategien fortlaufend in einer strukturierten Liste und aktualisiert diese nur punktuell („Delta-Updates“). Dieses inkrementelle Vorgehen bewahrt detailreiches, domänenspezifisches Wissen und verhindert, dass es in verkürzten Kontext-Zusammenfassungen verloren geht.

Technisch unterteilt ACE den Prozess in drei modulare Schritte:

- Ein Generator erzeugt erste Lösungsansätze oder Denkpfade für neue Aufgabenstellungen. - Anschließend bewertet ein Reflektor die erfolgreichen und gescheiterten Ansätze vergleichend und destilliert daraus konkrete Lerneinheiten. - Abschließend integriert der Kurator diese Erkenntnisse als neue Einträge in den Kontextspeicher – mittels kleiner, lokaler Aktualisierungen, anstatt den gesamten Kontext zu überschreiben.

Auf diese Weise entsteht ein ständig verfeinertes „Playbook“ aus Erfahrungen, das der KI als langanhaltendes Gedächtnis dient.

In ersten Tests zeigt ACE deutliche Leistungssteigerungen. In einem Agenten-Benchmark (AppWorld) verbesserte sich die Erfolgsquote gegenüber statischen oder naiv adaptiven Kontexten um durchschnittlich +10,6 %. In einer Finanzanalyse-Aufgabe erzielte ACE etwa 8,6 % höhere Genauigkeit im Vergleich zur Baseline. Gleichzeitig sank die benötigte Anpassungszeit (Latency) um bis zu 87 %, und der Ausführungsaufwand (Rollouts bzw. Token-Kosten) reduzierte sich um über 75 %.

Auf dem komplexen AppWorld-Benchmark erreichte eine mit ACE erweiterte Agentenstrategie (basierend auf einem Open-Source-Sprachmodell) eine durchschnittliche Erfolgsrate von 59,4 % und lag damit nahezu gleichauf mit dem bislang führenden, auf GPT-4.1 basierenden Agenten IBM CUGA (60,3 %). In besonders anspruchsvollen Teilaufgaben übertraf die ACE-gestützte Lösung das GPT-4.1-System sogar leicht. Diese Ergebnisse untermauern, dass umfassende, evolvierende Kontexte die Leistung von LLM-basierten Agenten spürbar steigern können.

Aus praktischer Sicht könnte ACE die Entwicklung und Wartung von KI-Anwendungen vereinfachen. Da das Framework aus den natürlich anfallenden Rückmeldungen lernt, sind keine manuell beschrifteten Trainingsdaten erforderlich. Auch aufwändige Fine-Tuning-Phasen entfallen weitgehend – die Anpassung des Kontexts ist in der Regel kostengünstiger als das Nachtrainieren von KI-Modellen. Dies senkt die Hürden, um spezialisierte KI-Assistenten in unterschiedlichen Domänen einzusetzen, insbesondere für kleinere Unternehmen. Die bisherigen Experimente zeigen zudem, dass ein kleineres Open-Source-Modell dank ACE mit deutlich größeren proprietären Modellen mithalten konnte.

Gut kuratierter Kontext könnte also die Größennachteile kleinerer KI-Modelle teilweise ausgleichen. Ein weiterer Vorteil: Die angehäuften Kontext-Notizen bleiben für Menschen lesbar. Unternehmen könnten somit unerwünschte oder veraltete Informationen gezielt entfernen (Selective Unlearning), etwa um Datenschutzanforderungen gerecht zu werden.

ACE demonstriert insgesamt einen Ansatz, wie LLM-Systeme durch kontinuierlich lernende Kontexte effizienter und anpassungsfähiger werden können ohne dafür jedes Mal die Modellgewichte verändern zu müssen.

Externer Link zum Thema:

- Forschungspaper auf arXiv

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KI-Einsatz heute: Verbreitung steigt, leider auch der falsche Einsatz

In der aktuellen McKinsey-Studie “The State of AI” wird deutlich: Künstliche Intelligenz (KI) ist in Unternehmen inzwischen weit verbreitet – aber der tatsächliche Geschäftsnutzen wird selten voll ausgeschöpft.

Laut Umfrage geben 78 % der Organisationen an, KI in mindestens einer Geschäfts-funktion zu verwenden – ein Anstieg gegenüber vorhergehenden Jahren. Zudem berichten 71 %, dass sie generative KI (gen AI) regelmäßig einsetzen. Das zeigt: KI-Technologien haben sich bereits in vielen Unternehmen etabliert – oft in Bereichen wie Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung und IT.

Doch der Schritt von bloßer Nutzung zu wirkungsvollem Einsatz gelingt nur wenigen. Die McKinsey-Analyse weist darauf hin, dass nur ein vergleichsweise kleiner Teil der Unternehmen spürbare betriebswirtschaftliche Effekte aus KI generiert. So sagen nur 46 von 876 Befragten, dass ein signifikanter Anteil ihres EBIT (Ergebnis vor Zinsen und Steuern) auf gen AI zurückzuführen sei. Besonders leistungsstarke Unternehmen – sogenannte „High Performers“ – berichten, dass mehr als 10 % ihres EBIT direkt durch gen AI begünstigt werden.

Welches Muster zeigt sich bei diesen erfolgreichen Unternehmen? McKinsey hebt drei Faktoren hervor:

- Governance und Führung: Unternehmen, in denen die Geschäftsführung Verantwortung für KI-Strategie und -Steuerung übernimmt, zeigen häufiger Wirkung. - Workflow-Redesign: Die bloße Automatisierung bestehender Prozesse reicht kaum aus. Deutlich wirksamer ist die Reorganisation von Abläufen unter gezieltem KI-Einsatz. - Diversifizierter Einsatz: Spitzenfirmen nutzen gen AI nicht nur in Marketing und Produktentwicklung, sondern auch in Bereichen wie Risiko, Compliance, Supply Chain oder Strategie.

Die Befragung von McKinsey umfasst 1.491 Unternehmen aus 101 Ländern, darunter Organisationen aus Nordamerika, Europa und dem asiatisch-pazifischen Raum. Damit bildet die Studie einen breiten internationalen Querschnitt ab, legt ihren Schwerpunkt jedoch auf globale Durchschnittswerte statt auf einzelne Länderanalysen.

Für Deutschland ergibt sich ein ähnliches, aber etwas verhalteneres Bild: Nach Angaben des Statistischen Bundesamts nutzten im Jahr 2024 rund 20 % der Unternehmen KI-Technologien – bei großen Unternehmen lag der Anteil mit etwa 48 % deutlich höher, während kleine und mittlere Betriebe meist noch in der Experimentierphase stecken. Branchenverbände erwarten für 2025 einen Anstieg auf rund 35 %, was auf eine wachsende Bereitschaft hinweist, KI auch in den Kernprozessen einzusetzen. Dennoch bleibt die Herausforderung, aus der Nutzung tatsächlichen wirtschaftlichen Nutzen zu ziehen – ein Befund, der sich mit den Ergebnissen der McKinsey-Studie deckt.

Für Unternehmen, die heute KI einführen oder skalieren wollen, ergeben sich daraus klare Schlussfolgerungen: Der Einsatz von KI darf nicht Stückwerk bleiben. Wer echten Mehrwert erzielen will, braucht eine saubere Strategie, begleitende organisatorische Anpassungen und langfristige Steuerungsmechanismen.

Wie aiHax Unternehmen unterstützt

Genau hier setzt aiHax an. Wir begleiten Firmen vom ersten KI-Pilotprojekt bis zur unternehmensweiten Integration:

- Strategieberatung & Roadmap: Wir helfen, ein passendes KI-Zielbild zu formulieren und Meilensteine zu definieren. - Use-Case-Identifikation: Gemeinsam mit Ihrem Team identifizieren wir jene Geschäftsbereiche, in denen KI realistische Wirkung entfalten kann. - Implementierung & Anpassung: Wir unterstützen beim Aufbau von Lösungen (z. B. gen KI, Analysemodelle) sowie beim Workflow-Redesign und der Prozessintegration. - Governance & Monitoring: aiHax hilft, geeignete Steuerungsmodelle zu etablieren, etwa Verantwortlichkeiten, KPIs, Risikomanagement und fortlaufende Erfolgsmessung. - Change & Qualifizierung: Wir begleiten Schulungen und organisatorische Veränderungen – damit Mitarbeitende KI sinnvoll nutzen und weiter entwickeln können.

Unser Anspruch ist nicht, KI um ihrer selbst willen zu etablieren, sondern damit einen echten Beitrag zum Unternehmenserfolg zu leisten. Unternehmen, die neben Technologie auch Strategie, Prozesse und Steuerung gleichberechtigt adressieren, haben bessere Chancen, aus KI echten Mehrwert zu ziehen. Wenn Sie Unterstützung bei der Einführung oder Skalierung von KI in Ihrem Unternehmen suchen – lassen Sie uns sprechen.

Externer Link zum Thema:

- McKinsey-Studie “The State of AI”

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Handelskrieg droht: Trumps Bluff ist gescheitert – Peking setzt seltene Erden als Druckmittel ein

Chinas Handelsministerium (MOFCOM) hat neue Exportkontrollen für seltene Erden und zugehörige Technologien veröffentlicht – mit einer extraterritorialen Klausel, die weltweit Wirkung entfalten dürfte. Demnach brauchen künftig auch Unternehmen außerhalb Chinas eine Genehmigung aus Peking, wenn sie Produkte in Drittländer exportieren, die chinesische seltene Erden enthalten oder mit entsprechender chinesischer Technologie hergestellt wurden. Maßgeblich ist eine De-Minimis-Schwelle: Liegt der Wertanteil chinesischer REE-Inhalte bei mindestens 0,1 %, greift die Lizenzpflicht. Einzelne Passagen treten sofort in Kraft, weitere ab dem 1. Dezember 2025. Für Anwendungen in der Chipfertigung (≤ 14 nm Logik, ≥ 256-Layer Speicher) sowie bestimmte KI-Zwecke sind Genehmigungen im Einzelfall vorgesehen. Praktisch erhält China damit ein Vetorecht über die Weitergabe vieler Komponenten – auch wenn sie außerhalb Chinas gefertigt wurden.

Die Ankündigung reiht sich in eine Serie verschärfter Rohstoff- und Technologiekontrollen ein und kommt zeitlich vor anstehenden Spitzengesprächen zwischen Washington und Peking. Internationale Medienberichte sprechen von einer Ausdehnung der Kontrollen auf ausländische Nutzer und einer konsequenten Fall-zu-Fall-Prüfung für Halbleiter- und KI-Bezüge. Diese Lesart deckt sich mit dem Verordnungstext und juristischen Einordnungen, die die 0,1-%-Regel als extraterritoriale „Foreign Product Rule“ im chinesischen Recht bewerten.

Auch Beobachter in sozialen Medien sprechen von einem „weaponization“-Moment der gesamten REE-Wertschöpfungskette. Der Kernpunkt: Peking beansprucht nicht nur Kontrolle über den Abfluss von Erzen, Metallen oder Magneten, sondern auch über nachgelagerte Produkte, in denen diese – selbst in geringen Anteilen – stecken. Das hätte direkte Auswirkungen auf Elektronik, Autozulieferung, Energie- und Rüstungsindustrie und indirekte Effekte auf die Chipbranche.

Folgen für die Chipindustrie und KI

Chips selbst enthalten kaum seltene Erden, aber die Ausrüstung und Peripherie rund um die Fertigung – von Präzisionsmotoren, Vakuumpumpen und Positioniersystemen bis zu Dauermagneten in Antrieben – nutzt REE-Materialien wie Neodym, Praseodym oder Dysprosium. Magnetbaugruppen, Target-Materialien für Beschichtungsschritte und diverse Speziallegierungen werden häufig in China raffiniert oder unter Nutzung chinesischer Prozesse hergestellt. Wenn solche Bauteile künftig unter chinesische Genehmigungspflichten fallen, steigt das regulatorische Risiko entlang der Fab-Supply-Chain. Für Bestellungen von Equipment, Ersatzteilen und Service-Kits könnte dies zusätzliche Prüf- und Vorlaufzeiten bedeuten. Gleichzeitig erlaubt die MOFCOM-Ankündigung ausdrücklich Einzelfallentscheidungen für 14-nm-und-feiner-Knoten, hochdichte NAND sowie KI-Technologien mit potenzieller militärischer Nutzung – also genau jene Segmente, in denen westliche Exportregeln China bereits beschneiden.

Für die KI-Branche ist die Lage zweigleisig: Training und Inferenz hängen an verfügbaren GPUs und Speicher, aber der Flaschenhals kann auch upstream entstehen – etwa bei der Verfügbarkeit von Magneten in Rechenzentrums-Lüftern, in HDD-Spindelmotoren oder bei Komponenten von Fertigungsausrüstung für neue Kapazitäten. Schon heute weisen Marktanalysen darauf hin, dass REE-Kontrollen HDD-Zulieferer und Maschinenbauer empfindlich treffen können. Kurzfristig drohen höhere Kosten und längere Beschaffungszeiten; mittelfristig könnten Hersteller auf REE-ärmere Designs ausweichen, was Entwicklung und Qualifizierung verlangsamt.

Eskalationsrisiko USA–China

Die Maßnahme spiegelt das Muster wechselseitiger Kontrollen: Die USA beschränken Hochtechnologieexporte nach China, Peking setzt an kritischen Rohstoffen und Know-how an. Vor diplomatischen Terminen erhöht das jeweils die Verhandlungsmacht – und das Eskalationspotenzial. Sollte Washington seinerseits nachziehen (z. B. mit ausgeweiteten Sanktions- oder Listungen), wären Gegenreaktionen auf beiden Seiten zu erwarten. Unternehmen mit globalen Lieferketten müssen daher mit kurzfristigen Lizenzstopps und politisch motivierten Einzelfallprüfungen rechnen.

Auswirkungen auf Unternehmen in Europa

Europa hängt bei REE-Raffination und Magnetproduktion stark von China ab. Der EU-Critical-Raw-Materials-Act setzt bis 2030 Benchmarks für Eigenförderung, Verarbeitung und Recycling (10/40/25 %) und begrenzt Abhängigkeiten von einzelnen Drittländern auf 65 %. Diese Ziele sind ambitioniert, aber sie geben Planungssicherheit. Bis zur Skalierung eigener Kapazitäten bleiben europäische Firmen jedoch exponiert – insbesondere Automobil-, Maschinenbau-, Energie- und Elektronikhersteller. Vertrags- und Zollabteilungen werden kurzfristig mehr Aufwand in Endverbleibsnachweise, Ursprungs- und Wertanteilsberechnungen investieren müssen.

Wie schnell lassen sich Lieferketten diversifizieren?

Neue Minen benötigen oft fünf bis zehn Jahre bis zur Produktion, inklusive Genehmigungen und Umweltauflagen. Verarbeitung und Separationskapazitäten können schneller aufgebaut werden, liegen aber realistisch bei zwei bis vier Jahren – vorausgesetzt Finanzierung, Genehmigungen und Know-how sind gesichert. Ein Referenzprojekt ist die australische Lynas-Anlage in Kalgoorlie, die in etwas über zweieinhalb Jahren errichtet und in Betrieb genommen wurde; hochreine Schwer-REE-Linien bleiben dennoch Engpass. Magnetfertigung kann parallel in ein bis drei Jahren skaliert werden, erfordert aber gesicherte Rohstoffströme. Unterm Strich ist eine substanzielle China-Unabhängigkeit bis Ende des Jahrzehnts nur in Teilen erreichbar; volle Redundanz wird länger dauern.

Was Unternehmen jetzt tun sollten

Kurzfristig: Stücklisten und Lieferanten auf chinesische REE-Anteile screenen, Ursprungs- und Wertanteile dokumentieren, Lizenz- und Meldepflichten prüfen, Sicherheitsbestände priorisieren. Mittelfristig: Second-Source-Programme für Magnete und REE-Vorprodukte starten, Verträge um Exportkontroll-Klauseln ergänzen, Engineering-Alternativen evaluieren (z. B. magnetarme Antriebe). Strategisch: Engagements in EU- und Verbundprojekten zur Verarbeitung/Recycler erhöhen und die CRMA-Benchmarks in die Standort- und Investitionsplanung integrieren. Die Rechtslage ist im Fluss; wer früh Transparenz schafft, reduziert Reibungsverluste, wenn Genehmigungspflichten greifen.

- Meldung auf der Seite des chinesischen Handelsministeriums - Beitrag auf X

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Google veröffentlicht Gemini 2.5 Computer Use Modell

Google stellt ein spezialisiertes „Gemini 2.5 Computer Use“-Modell vor, das auf Gemini 2.5 Pro aufbaut und für die Steuerung grafischer Oberflächen ausgelegt ist. Das Modell ist als Public Preview über die Gemini-API verfügbar und kann in Google AI Studio sowie über Vertex AI genutzt werden. Es adressiert Szenarien, in denen Prozesse nur über GUIs zugänglich sind—etwa Formulareingaben, Filterbedienung oder mehrstufige Webdialoge hinter Logins.

Technisch erfolgt der Zugriff über das neue API-Tool computer_use. Der Agent arbeitet in einer Schleife: Aufgabe, Screenshot und Verlauf rein; das Modell schlägt UI-Aktionen wie Klicken, Tippen oder Scrollen vor; die Client-App führt aus und liefert einen neuen Screenshot zurück—bis zum Abschluss oder einem Abbruch. Laut Google ist das Modell vor allem für Browser optimiert; OS-weite Desktop-Kontrolle ist nicht das Ziel der Preview. Die Funktionsliste und Integrationshinweise dokumentiert Google im Entwicklerbereich.

Zur Leistungsbewertung verweist Google auf Benchmarks wie Online-Mind2Web, WebVoyager und AndroidWorld. Im begleitenden Dokument wird für Online-Mind2Web eine durch menschliche Bewertung ermittelte Erfolgsrate von 69 Prozent genannt. Zusätzlich hat der Anbieter Browserbase Messungen mit identischen Rahmenbedingungen für mehrere Computer-Use-APIs durchgeführt. Google weist zugleich darauf hin, dass selbstberichtete Ergebnisse zwischen Anbietern schwer vergleichbar sind—etwa wegen Datumsbezügen und unterschiedlichen Testmengen.

Für die Praxis betont Google Sicherheitsvorkehrungen: Ein „Per-Step“-Dienst bewertet jede vorgeschlagene Aktion vor der Ausführung. Entwickler können festlegen, dass bestimmte Schritte—zum Beispiel Käufe, das Umgehen von CAPTCHAs oder sicherheitsrelevante Eingriffe—verweigert oder nur nach Bestätigung ausgeführt werden. Die Schutzmaßnahmen zielen auf Risiken wie Missbrauch, Prompt-Injections und unerwartetes Modellverhalten im Webkontext. Eigene Tests und Freigaben ersetzen sie nicht.

Einordnung: Für IT-Teams und Unternehmen ähnelt der Ansatz der Idee moderner RPA, aber mit multimodalem Modell im Kern statt fest verdrahteter Selektoren. Spannend sind wiederkehrende, GUI-gebundene Abläufe mit klaren Erfolgskriterien—vom Dateneintrag in Portalen bis zu einfachen Backoffice-Tasks. Teams sollten stabile UI-Flows und Audit-Logs vorsehen, Berechtigungen granular steuern und Latenz sowie Kosten beobachten: Der Screenshot-Loop erzeugt naturgemäß zusätzliche Runden. Google nennt interne Einsätze (u. a. UI-Tests) und verweist auf Vorarbeiten wie Project Mariner, den Firebase Testing Agent und agentische Funktionen im „AI Mode in Search“.

Wer starten will, findet Zugang in AI Studio und Vertex AI; eine Demo-Umgebung bei Browserbase sowie Referenzimplementierungen erleichtern den Einstieg. Für Pilotprojekte bieten sich risikoarme Routineaufgaben mit klarer Messung (Schritte, Erfolgsquote, Abbruchgründe) an, bevor sensible Prozesse automatisiert werden.

Externer Link zum Thema:

- Beitrag auf dem Google Blog

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Kann Grok bald Tools in Tasks nutzen? Untersuchungen deuten auf interne Tests hin

xAI arbeitet anscheinend an einer Erweiterung für „Tasks“, mit der Grok Werkzeuge („Tools“) direkt in geplanten Tasks ausführen und Daten aus angebundenen Diensten abrufen kann. Laut einem Fund von TestingCatalog vom 7. Oktober 2025 sind Integrationen zu Gmail, Slack, Notion und Google Calendar vorgesehen. Zusätzlich werden eine X-Suche, Ticker-Updates sowie zusammengefasste „Unified Insights“ genannt. Die Hinweise stammen aus App-Artefakten und deuten auf laufende Implementierungstests hin; ein breiter Rollout ist nicht bestätigt. Für Nutzerinnen und Nutzer könnte dies bedeuten, dass wiederkehrende Informationsaufgaben als definierte Jobs laufen, ohne dass jedes Mal eine Chat-Sitzung nötig ist. Gerade bei statusgetriebenen Workflows in Teams wäre das ein pragmatischer Schritt.

Technisch passt der Ansatz zu xAIs Fokus auf Tool-Nutzung. Die Entwicklerdokumentation beschreibt Funktionsaufrufe („Function Calling“), bei denen Grok externe Funktionen mit strukturierten Argumenten auslöst und deren Rückgaben in den Nachrichtenfluss einbettet. Mit den Grok-4-Modellen hat xAI außerdem Echtzeitsuche und native Tool-Integration hervorgehoben, wodurch Web- und X-Suche in agentische Abläufe eingebunden werden können. Eine Task-Ebene oberhalb des Chats würde diese Bausteine bündeln: weniger ad-hoc-Prompts, mehr reproduzierbare Aufträge mit klaren Datenquellen und definierten Ergebnissen. Für Entwicklerinnen und Entwickler vereinfacht das das Packaging von Automationen, die heute noch als individuelle Skripte oder Chat-Makros gepflegt werden.

Für IT-Abteilungen und Unternehmer ergeben sich konkrete Prüffragen. Erstens: Wie erfolgt die Authentifizierung gegen Drittdienste – pro Nutzer via OAuth mit minimalen Scopes oder serviceweit über technische Konten? Zweitens: Welche Protokolle und Einsichten gibt es zu Tool-Aufrufen, etwa Logs mit Zeitstempel, Parametern und Quellverweisen, und wie lange werden sie aufbewahrt? Drittens: Lassen sich sensible Bereiche – bestimmte Kanäle, Postfächer oder Notion-Spaces – per Richtlinie ausschließen und werden Ergebnisse entsprechend gekennzeichnet? Viertens: Wie wirken sich Kontextfenster und Rate-Limits auf Kosten und Laufzeiten aus, wenn ganze Threads oder Kalenderzeiträume eingelesen werden? Antworten auf diese Punkte entscheiden über produktive Tauglichkeit in regulierten Umfeldern.

Praxisnahe Szenarien liegen auf der Hand: tägliche Team-Briefings aus Slack-Kanälen, Meeting-Vorbereitungen auf Basis von Kalendern und E-Mails oder Portfolio-Notizen mit aktuellen Ticker-Schnipseln plus Links zur Quelle. Wichtig ist, dass „Tasks“ nicht nur Daten holen, sondern sie nachvollziehbar verdichten: mit Zeitbezug, Quellenangaben und Hinweisen auf Lücken. Offizielle Angaben zu Verfügbarkeit oder Preisen gibt es derzeit nicht; der aktuelle Stand basiert auf Vorabtests. Wer bereits mit Grok experimentiert, kann über die API heute eigene Tools anbinden und ähnliche Workflows bauen. Sinnvoll sind Proof-of-Concepts, die Adapter klar kapseln, Logging zentralisieren und Fallbacks vorsehen. So bleibt die Architektur anschlussfähig, falls xAI eine offizielle Task-Schicht nachreicht. Transparenz bleibt dabei ein Schlüssel.

Externer Link zum Thema:

- Beitrag auf Testingcatalog

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Liebling ich habe die KI geschrumpft - Samsung veröffentlicht Forschungsergebnisse

Ein Post auf X lenkt den Blick auf ein frisches arXiv-Paper: Am 6. Oktober 2025 hat Alexia Jolicoeur-Martineau von Samsung SAIL Montréal „Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks“ veröffentlicht. Das darin vorgestellte Tiny Recursive Model (TRM) nutzt eine einzige, sehr kleine Architektur und erreicht laut Autorin 45 Prozent Testgenauigkeit auf ARC-AGI-1 sowie 8 Prozent auf ARC-AGI-2 – Werte, die im Paper ausdrücklich gegen gängige, deutlich größere LLMs gestellt werden.

TRM positioniert sich als vereinfachte Antwort auf das „Hierarchical Reasoning Model“ (HRM). Während HRM mit zwei Netzen arbeitet, die mit verschiedenen Frequenzen rekursiv über latente Repräsentationen iterieren, reduziert TRM das Prinzip auf ein einziges kleines Netz mit nur zwei Schichten. Dieses Netz verbessert in mehreren Schritten abwechselnd eine latente Variable und die aktuelle Antwort und nähert sich so iterativ der Lösung an.

Neben den ARC-AGI-Werten nennt das Paper weitere Messpunkte: Auf Sudoku-Extreme steigt die Testgenauigkeit von zuvor berichteten 55 Prozent auf 87 Prozent, auf Maze-Hard von 75 Prozent auf 85 Prozent. Solche Aufgaben gelten als Härtetests für strukturiertes, schrittweises Schließen. Wichtig ist dabei die Einordnung: Die Ergebnisse beziehen sich auf genau definierte Settings und Datensplits der jeweiligen Benchmarks.

Für Nachvollziehbarkeit hilft, dass der Code offenliegt. Im begleitenden GitHub-Repository sind Datenskripte, Trainingsbefehle und grobe Laufzeitangaben dokumentiert. Für ARC-Experimente werden dort etwa vier H100-GPUs und rund drei Tage Trainingszeit kalkuliert; für Sudoku reicht laut README eine einzelne L40S-GPU bei unter 36 Stunden Laufzeit. Zudem wird skizziert, wie die Datensätze aus jeweils rund 1.000 Beispielen per Augmentation vorbereitet werden. Das stützt den Kernpunkt des Papers: nicht mehr Daten und Parameter, sondern eine Trainings- und Modellstrategie, die wiederholtes Verbessern der Antwort ermöglicht.

Gleichzeitig laufen bereits Einordnungen aus der Community: Diskutiert wird, inwieweit die TRM-Ergebnisse mit dem üblichen „LLM-Vergleichsmodus“ kompatibel sind und wie stark Spezialisierung auf die Benchmark-Formate eine Rolle spielt. Solche Hinweise sind nicht neu – auch beim HRM wurde betont, dass Methodik und Evaluationssetup genau zu lesen sind. Kurz: Die Resultate sind interessant, aber nicht 1:1 auf generelle Sprach- oder Agentenfähigkeit zu übertragen.

Genau hier berührt TRM eine grundlegende Strategiefrage in der KI-Entwicklung: Fortschritt durch schiere Rechenleistung vs. Fortschritt durch bessere Algorithmen. Die „Skalierungs-Schule“ setzt auf mehr Parameter, Daten und GPU-Stunden – mit entsprechenden Kosten, Energiebedarf und Latenzen. Die „Algorithmus-Schule“ sucht nach Verfahren, die vorhandene Kapazität effizienter nutzen. TRM ist ein Plädoyer für Letzteres: Statt das Modell größer zu machen, lässt man es mehrmals über dieselbe Aufgabe nachdenken, die Zwischenergebnisse behalten und gezielt verbessern. Der Effekt ist ein Rechenprofil, das eher in die Tiefe der Inferenz geht als in die Breite der Modellgröße.

Für Unternehmen ist die Frage nicht akademisch. Wer heute reasoning-lastige Prozesse automatisieren will, steht zwischen hohen Cloud-Kosten großer Modelle und der Gefahr, dass kleinere Modelle qualitativ nicht mithalten. Ein Ansatz wie TRM signalisiert: Es könnte Anwendungsfälle geben, bei denen eine kleine, spezialisierte Architektur genügt – etwa für interne Rätsel-/Planungs-ähnliche Optimierungen, regelbasierte Transformationsaufgaben oder lokale Tools, die deterministischere, überschaubare Rechenwege bevorzugen. Dass die offene Referenzumsetzung konkrete Hardwareprofile und Laufzeiten nennt, erleichtert Machbarkeitsanalysen in IT-Teams.

Was bedeutet das Ergebnis?

Erstens: eine Blaupause für „Reasoning-Module“, die sich als Baustein in größere Systeme einbetten lassen – beispielsweise als Prüfschritt, der Lösungskandidaten eines generativen Modells iterativ deutlich verbessert.

Zweitens: Optionen für On-Prem- oder Edge-Szenarien, in denen man aus Datenschutz- oder Latenzgründen nicht auf große, ausgelagerte Modelle setzen will.

Drittens: ein Impuls für Trainingsprotokolle, die Deep-Supervision-ähnliche Schritte und adaptive Rechenzeit sauber trennen und effizienter realisieren; im Paper wird etwa erläutert, wie TRM eine zusätzliche Vorwärtsdurchläufe vermeidet, die bei HRM für die Halteentscheidung genutzt wurden.

Bevor eine zu große Euphorie entsteht

Zur Nüchternheit gehört: ARC-AGI ist ein wichtiges, aber spezielles Benchmark-Set. Es misst generalisierendes Schließen über kleine, visuell-symbolische Aufgaben. Ob und wie sich die beobachteten Zugewinne auf freies Problemlösen in natürlichen Sprachen, domänenspezifische Wissensarbeit oder Multi-Step-Agenten übertragen, bleibt offen. Ebenso ist Reproduzierbarkeit auf anderen Datensätzen, Robustheit gegen Prompt-/Format-Varianten und die Interaktion mit Sprachmodellen zu untersuchen. Genau diese Anschlussfragen machen das Paper für Forschung wie für praxisnahe Teams interessant.

Unterm Strich markiert TRM keinen „Sieg“ einer Fraktion, sondern liefert Datenpunkte zugunsten algorithmischer Verbesserungen. Es zeigt, dass rekursives Denken in kleinen Netzen – sauber implementiert und trainiert – auf bestimmten Problemsammlungen mit sehr wenig Parametern konkurrenzfähig sein kann. Für Entscheider heißt das: In Roadmaps nicht nur GPU-Budgets und Modellgrößen skalieren, sondern Raum für Verfahren lassen, die aus vorhandener Kapazität mehr herausholen – idealerweise durch Nutzung von Open Source Methoden, wie sie hier vorliegen.

Externe Links zum Thema:

- Beitrag auf X - Forschungspaper auf arXiv - Github Repository

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OpenAI erreicht Rekordbewertung von 500 Milliarden Dollar – Was hinter dem neuen Höchststand steckt

OpenAI ist nach einer neuen Aktienplatzierung aktuell das höchstbewertete Startup der Welt. Wie aus mehreren übereinstimmenden Medienberichten hervorgeht, wurde das KI-Unternehmen hinter ChatGPT nun mit 500 Milliarden US-Dollar bewertet – und überholt damit sowohl Elon Musks SpaceX als auch ByteDance, den Mutterkonzern von TikTok. Entscheidend für diese bislang höchste Bewertung war der Verkauf von Aktien im Wert von rund 6,6 Milliarden US-Dollar durch aktuelle und ehemalige Mitarbeitende an ein Konsortium prominenter Investoren, unter anderem Thrive Capital, SoftBank, Dragoneer Investment Group, MGX aus den Vereinigten Arabischen Emiraten und T. Rowe Price. Der Deal spiegelt das weiterhin starke Interesse am Potenzial von generativer KI wider, gerade auch seitens klassischer Finanz- und Techplayer.

OpenAI ist trotz der enormen Bewertung weiterhin ein privates Unternehmen und bleibt in Bezug auf seine Profitabilität ambitioniert: Gewinn macht das Unternehmen bislang nicht. Die aktuellen Entwicklungen werfen daher Fragen nach den langfristigen Perspektiven und wirtschaftlichen Fundamenten von KI-Unternehmen auf. CEO Sam Altman äußerte sich jüngst zu den Sorgen um eine mögliche Blase – laut Altman seien Zyklen von Über- und Unterinvestitionen integraler Bestandteil technologischer Entwicklungen, auch im KI-Sektor.

Ein Blick auf die Entwicklung der letzten Jahre macht die Geschwindigkeit des Wachstums deutlich: Noch im März 2025 lag die Bewertung bei 300 Milliarden Dollar, im Oktober 2024 sogar „nur“ bei 157 Milliarden Dollar. Die aktuellen Zahlen markieren somit das Überschreiten einer symbolträchtigen Schwelle und unterstreichen die Bedeutung von OpenAI im internationalen KI-Markt.

Gerade für Unternehmen und IT-Verantwortliche bleibt der Wertanstieg ein Signal: Der Einfluss generativer KI auf verschiedene Branchen ist längst keine Zukunftsvision mehr, sondern ein Alltagsthema – verbunden mit Chancen, Herausforderungen und der Notwendigkeit, strategisch auf die technologische Entwicklung zu reagieren.

Externer Link zum Thema:

- Beitrag auf APNews

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Comet-Browser jetzt weltweit verfügbar – ein neuer Ansatz für das Surfen mit KI-Unterstützung

Am 2. Oktober 2025 hat Perplexity den Comet-Browser in einer freien, weltweiten Version veröffentlicht. Dieser innovative Browser kombiniert die klassische Webnutzung mit einem integrierten, persönlichen KI-Assistenten, der Nutzer während des Surfens begleitet und unterstützt. Seit der limitierten Einführung im Juli 2025 haben Millionen Interessierte den Browser angefragt und aktiv genutzt. Die Erkenntnisse aus dieser Phase zeigen, dass die Nutzer deutlich mehr Fragen stellen und intensiver mit der KI interagieren als zuvor. Dies deutet laut Perplexity darauf hin, dass der Comet-Browser eine neue Form des neugierigen und produktiven Internets erschließt.

Der Ansatz von Comet geht über das klassische Chatbot-Konzept hinaus: Statt eines einzelnen Chatfensters hat jeder neue Tab seinen eigenen Comet Assistant, der jederzeit bereitsteht, um Anfragen zu beantworten oder Aktionen auszuführen. Diese Assistenz erstreckt sich auf unterschiedliche Aufgaben wie Recherche, Terminplanung, Programmierung oder E-Commerce und zielt darauf ab, die Ablenkungen im Netz zu reduzieren und den Nutzern den Informationszugang zu erleichtern.

Perplexity hebt dabei hervor, dass der Comet-Browser zu einer Zeit erscheint, in der die Internetnutzung vielfach von Klickzahlen, Werbung und Verkaufstrichtern dominiert wird. Der Comet-Ansatz richtet sich gezielt gegen diesen Trend, indem er Neugier als zentrales Element ins Zentrum stellt und damit das typische Such- und Antwortmuster im Netz aufbricht. Dies spricht auch Unternehmen an, die von effizienterer Wissensarbeit und einer fokussierteren Nutzung digitaler Ressourcen profitieren können.

Neben dem Browser hat Perplexity weitere KI-gestützte Helfer vorgestellt, darunter einen E-Mail-Assistant, der zum Beispiel die Terminplanung direkt aus dem Posteingang heraus unterstützt, und die sogenannten Background Assistants. Diese arbeiten im Hintergrund und erledigen verschiedene Aufgaben asynchron, während sich der Nutzer auf seine Kernanliegen konzentriert. Damit setzt Perplexity verstärkt auf Produktivitätssteigerung durch personalisierte KI.

Zukünftig soll der Comet-Assistent auch mobil nutzbar sein, so dass Nutzer auf verschiedenen Endgeräten von der KI-Integration profitieren können. Der Browser soll dabei mit einer werbefreien, klar strukturierten Oberfläche punkten, die den modernen Nutzeranforderungen gerecht wird.

Schließlich legt Perplexity großen Wert auf die Qualität der Inhalte im Netz und hat mit Comet Plus eine Plattform gestartet, die renommierte journalistische Quellen unterstützt und Nutzer mit hochwertigen, verifizierten Nachrichten versorgt.

Insgesamt zeigt der Comet-Browser mit seinen Begleitdiensten einen neuen Weg, das Internet nicht nur als Informationsquelle, sondern als aktiv unterstütztes Arbeits- und Recherchemedium zu erleben. Damit stellt Perplexity einen ernstzunehmenden Akteur in der Weiterentwicklung von KI-gestützten Arbeitsumgebungen dar, die auch für Unternehmen zunehmend relevant sind. Die bisherigen Erfolge beim Nutzerwachstum und der Interaktion setzen einen Maßstab, den zuvor vor allem OpenAI mit seinem rasanten Wachstum im KI-Bereich setzte. Perplexity zeigt, dass die Kombination von KI und Browserfunktionalität neue Nutzungsszenarien eröffnet, die über einfache Antwortmaschinen hinausgehen.

Dieser neue Zugang ist für IT-Interessierte und Unternehmen gleichermaßen eine Entwicklung, die Chancen für effizientere digitale Arbeitsprozesse und verbesserte Nutzererfahrungen bietet. Die Kombination aus KI-Assistenz, guter Usability und dem Fokus auf Qualität macht Comet zu einer Plattform, die das Surfen und Arbeiten im Internet grundlegend verändern könnte.

Externer Link zum Thema:

- Perplexity Pressemitteilung

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Anthropic integriert individuelle Skills in Claude: Konkurrenz für OpenAI wächst

Die KI-Landschaft entwickelt sich weiter – diesmal mit einem stillen, aber bemerkenswerten Schritt von Anthropic. Das Unternehmen testet aktuell eine neue Funktion namens „Skills“ in seinem KI-Tool Claude, wie erste Nutzerberichte und versteckte Einstellungen nahelegen. Mit Skills will Anthropic nicht weniger als individuell hochladbare Anweisungen ermöglichen, die die Unternehmenskunden und Entwickler ansprechen dürften. Im Mittelpunkt steht dabei nicht der klassische Prompt, sondern ein modularer Ansatz über Dateien wie „.skill“ oder strukturierte ZIP-Archive mit einer SKILL.md-Datei. Dies erinnert an Plug-in-Konzepte, wie man sie bereits von OpenAI kennt – und könnte die Interaktion mit Claude maßgeblich verändern.

Bislang bot Claude primär Stiloptionen und vordefinierte Antwortmuster an, ließ aber Flexibilität für echte Workflows vermissen, wie sie Unternehmen oder Entwickler oftmals benötigen. Die Skills-Funktion soll hier erstmals erlauben, eigenständige Workflows, Datenumwandlungen oder sogar domänenspezifische Aufgaben per Keyword-Trigger zu automatisieren. Auf diese Weise könnten repetitive Anwendungsfälle – beispielsweise das Extrahieren von Daten oder die Generierung von Codefragmenten – künftig per Skill einmalig definiert und dann direkt ausgeführt werden. Das reduziert den Aufwand beim Prompt-Engineering und bindet spezifische Fachkompetenz tiefer in den KI-Betrieb ein.

Die Einführung erfolgt schrittweise: Bislang ist das Feature nur als „Skills Preview“ in den Einstellungen sichtbar, und öffentliche Beispiele oder eine konkrete Dokumentation fehlen noch. Dennoch deutet die Integration im Interface darauf hin, dass Anthropic die Skills mittelfristig allen Nutzergruppen zur Verfügung stellen will – sofern der Test stabil verläuft. Auffällig ist auch, dass Anthropic zuletzt an Echtzeit-UI-Elementen für Claude und an modularen Erweiterungen der Oberfläche arbeitet. So könnten sich Skills in Zukunft zu vollwertigen Mini-Apps oder interaktiven Add-ons weiterentwickeln.

Mit der Skill-Funktion schließt Anthropic eine Lücke, die OpenAI mit seiner Plugin- und Funktionserweiterung bereits geschlossen hatte. OpenAI ermöglichte es Entwicklern schon früh, individuelle Schnittstellen mit ChatGPT zu verbinden und darüber eigene Workflows auf Basis natürlicher Sprache zu orchestrieren. Anthropic zieht nun mit einer flexiblen, dateibasierten Lösung nach, deren Schwerpunkt auf Transparenz und Wartbarkeit liegt. Ob und wie Skills künftig den Standard in Claude setzen werden, bleibt abzuwarten. Für IT-Entscheider, KI-Enthusiasten und Unternehmen ist das neue Feature jedenfalls ein Zeichen dafür, dass der Wettbewerb um individuelle und integrative KI-Lösungen auf eine neue Stufe gehoben wird – mit spürbaren Auswirkungen auf die Automatisierung operativer Prozesse und die Personalisierung digitaler Assistenten.

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- Beitrag auf Testingcatalog.com

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Claude 4.5 stellt neuen Rekord im autonomen Coding auf

Im Bereich der Generativen KI bahnt sich eine stille Revolution an – das zeigt eine jüngste Testreihe mit dem Sprachmodell Claude 4.5 von Anthropic. Ein Beitrag im Subreddit „Singularity“ lenkt derzeit Aufmerksamkeit auf einen ungewöhnlichen Versuch: Claude 4.5 war über 30 Stunden hinweg autonom mit Programmieraufgaben betraut und konnte nach Angaben der Initiatoren ohne externe Eingriffe oder menschliche Hilfestellung durchgehend Code schreiben, Lösungen entwickeln und Fehler beheben . Das Experiment wurde mit einem offenen Monitoring durchgeführt und dokumentiert. Die Resultate könnten für Entwickler, IT-Manager und Unternehmen von besonderem Interesse sein.

Die Aufgaben, die Claude 4.5 bewältigte, reichten vom Schreiben einfacher Skripte über automatisiertes Testing bis hin zur Entwicklung kleinerer Software-Komponenten. Dabei wurden regelmäßig Statusberichte veröffentlicht, um die Integrität und Eigenständigkeit des Prozesses nachvollziehbar zu machen. Während die eingesetzten Aufgaben keine hochkomplexen Projekte umfassten, zeigt der Test dennoch, dass KI-basierte Systeme inzwischen in der Lage sind, Prozesse ohne permanente menschliche Kontrolle zu steuern.

Ein Vergleich mit bisherigen Experimenten drängt sich auf. Anfang des Jahres sorgte OpenAI mit dem sogenannten „AutoGPT“-Ansatz für Aufsehen. Damals ließ man Modelle wie GPT-4 über mehrere Stunden eigenständig Projekte umsetzen, wobei die Sessions jedoch meist nach wenigen Stunden beendet wurden – oftmals aufgrund technischer, aber auch ethischer Begrenzungen . Die nun aufgestellte 30-Stunden-Marke durch Claude 4.5 übertrifft diese Versuche deutlich und stellt einen neuen Maßstab für die potenzielle Autonomie von KI-Systemen im Softwarebereich dar.

Bemerkenswert ist nicht allein die Dauer, sondern auch die Fähigkeit des Modells, in längeren Zyklen Aufgaben zu unterbrechen, zu analysieren und effizient weiterzuverarbeiten. Gerade für Unternehmen, die den Einsatz von KI bei Routineaufgaben oder Code-Review-Prozessen erwägen, können diese Erkenntnisse als Argumentationsgrundlage dienen. Die Testreihe zeigt eine realistische Perspektive für zukünftige Automatisierungsschritte, die sich nicht auf Einzelaufgaben beschränken müssen, sondern kontinuierliche Workflows abbilden können.

Dennoch empfiehlt sich auch für Interessierte und Entscheider eine nüchterne Betrachtung: Der autonome Einsatz von Sprachmodellen steht noch am Anfang und birgt weiterhin Herausforderungen – etwa in Bezug auf Sicherheit, Codequalität und langfristige Zuverlässigkeit. Die Diskussion um produktiven KI-Code ist, wie an den Kommentaren des Reddit-Threads abzulesen, von einer gewissen Skepsis geprägt . Die Entwicklung bleibt spannend: Die Erfahrungen aus dem Claude-Experiment werfen neue Fragen auf – sie liefern aber vor allem einen konkreten Blick auf die Praxis, mit dem Unternehmen und IT-Fachkräfte die nächsten Schritte abwägen können.

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OpenAI: Upgrade für Codex

OpenAI stellt mit GPT-5-Codex ein Upgrade für seine Codex-Plattform vor, das auf eine praxisnähere Integration in moderne Entwickler-Workflows abzielt und speziell für agentenbasiertes Coding optimiert wurde. Zielgruppe sind professionelle Entwickler, IT-Teams und Unternehmen, die Wert auf zuverlässige Automatisierung im Software Engineering legen.

Neuerungen und technischer Fokus

Mit GPT-5-Codex setzt OpenAI einen Schwerpunkt auf dynamische Aufgabenbearbeitung: Die Zeit für das Modell-Denken wird situationsabhängig gewählt – von Sekundenbruchteilen bei kleinen Aufgaben bis hin zu mehreren Stunden bei umfassenderen Veränderungen im Code. Im Praxistest arbeitete das Modell oft eigenständig an umfangreichen Refactoring-Vorgängen, testete Zwischenergebnisse und stellte funktionierende Implementierungen bereit. Dadurch eignet sich Codex sowohl für schnelle Interaktionen als auch für unabhängige Ausführung langwieriger Aufgaben. Eine Besonderheit ist die optimierte Fähigkeit, kritische Fehler bereits in der Review-Phase systematisch zu finden und Praxisfeedback aus großen Open-Source-Repositories in die Bewertung einfließen zu lassen.

Das Upgrade integriert Codex stärker in gängige Entwicklerumgebungen: Verfügbar ist es im Terminal, in der IDE, auf GitHub, per Webzugang oder in der mobilen iOS-App von ChatGPT. Zudem können jetzt Design-Spezifikationen per Bild eingebunden werden, was besonders im Frontend-Bereich den Workflow für Teams verbessert. Entwickler können dank einer neuen, vereinheitlichten Nutzererfahrung Arbeiten kontinuierlich zwischen lokalem Setup und Cloud-Umgebungen verschieben, ohne Kontext zu verlieren. Codex unterstützt dabei moderne Freigabefunktionen, To-do-Tracking und automatisiertes Testing und kann auch das Setup neuer Projekte durch automatische Umgebungs-Konfigurationen beschleunigen.

OpenAI adressiert verstärkt Sicherheit: Standardmäßig laufen alle Codex-Prozesse isoliert, Netzwerkzugriffe sind beschränkt steuerbar, potenziell risikobehaftete Aktionen benötigen explizite Freigaben. Unternehmen profitieren zudem von flexiblen Abrechnungs- und Nutzerverwaltungsmöglichkeiten, die mit bestehenden ChatGPT-Tarifen kombinierbar sind. Die neue Version will laut OpenAI nicht menschliche Reviewer ersetzen, sondern Teams entlasten, Risiken minimieren und die Produktivität im Entwicklungsalltag deutlich erhöhen.

Externer Link zum Thema:

- Beitrag auf der openAI Seite

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Mistral: ASML investiert Milliarden und wird größter Shareholder

ASML hat sich als größter Anteilseigner beim französischen KI-Startup Mistral AI positioniert, nachdem das niederländische Unternehmen eine Finanzierungsrunde in Höhe von insgesamt 1,7 Milliarden Euro angeführt hat. Mit einem eigenen Investment von 1,3 Milliarden Euro sicherte sich ASML nicht nur einen maßgeblichen Einfluss, sondern voraussichtlich auch einen Sitz im Verwaltungsrat von Mistral AI. Hintergrund der Transaktion Der strategische Schritt von ASML wird europaweit als Antwort auf die wachsende Bedeutung digitaler Souveränität gewertet. Mistral AI, gegründet 2023, hat sich bereits in der europäischen KI-Landschaft etabliert und tritt als Alternative zu großen US-Anbietern wie OpenAI oder Google auf. Die aktuelle Finanzierungsrunde bewertet das Unternehmen mit etwa 11,7 Milliarden Dollar, was Mistral zum aktuell wertvollsten KI-Spezialisten Europas macht. Einfluss auf den KI-Markt Die Verbindung von ASML und Mistral AI könnte die Marktdynamik innerhalb Europas verändern. ASML bringt als global führender Anbieter von Lithographie-Anlagen für Halbleiterproduktion technologische und finanzielle Schlagkraft ein – für Mistral AI ergibt sich dadurch die Möglichkeit, den Ausbau eigens entwickelter KI-Modelle voranzutreiben und europäische Interessen gegenüber Wettbewerbern aus den USA und China zu vertreten. Bedeutung für Unternehmen und IT-Fachleute Für Technologiekonzerne und Mittelständler innerhalb Europas ist der Deal ein Signal, dass strategische Allianzen im Bereich KI und Halbleiterindustrie essenziell für Innovationskraft und technologische Unabhängigkeit werden. Mistral AI entwickelt zukunftsträchtige KI-Systeme, teils proprietär, teils offen verfügbar, und profitiert von erhöhtem Kapital für Forschung und Entwicklung. Gleichzeitig demonstriert ASML mit dem Investment die Verzahnung von Fertigungstechnik und Künstlicher Intelligenz, was neue Anwendungen und Geschäftsmodelle auch abseits der Halbleiterbranche eröffnen dürfte. Branchendynamik in Europa Während bislang große Finanzierungsrunden für KI meist von US-Investoren dominiert wurden, ist die Beteiligung von ASML ein Schritt hin zu stärkeren europäischen Investorenstrukturen. Der Schulterschluss beider Unternehmen verdeutlicht das Bestreben, die Abhängigkeit von ausländischen Technologien zu verringern und eigene KI-Expertise vor Ort auszubauen. Read the full article

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aiHax & Surion: Digitalisierung und KI für den Mittelstand

Die digitale Transformation ist längst Pflicht – für KMU und Handwerksbetriebe entscheidet sie über Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Viele Unternehmen stehen jedoch vor der Frage, wie sie Digitalisierung, Automatisierung und KI konkret einsetzen können. Genau hier setzen wir – aiHax und Surion – gemeinsam an. aiHax: Vom Prozess zur Automatisierung Als IT-Dienstleister begleiten wir Unternehmen bei der Digitalisierung von Geschäftsprozessen. Wir analysieren Abläufe, identifizieren Schwachstellen und entwickeln maßgeschneiderte Fahrpläne. So entstehen transparente, effiziente Strukturen, die Zeit sparen und Kosten senken. Ein Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung: von der digitalen Dokumentenverarbeitung über smarte Workflows bis zu individuellen Lösungen. Ob mit Low-Code/No-Code-Plattformen oder maßgeschneiderter Software – wir sorgen dafür, dass Abläufe schneller, fehlerfreier und skalierbar werden. Darüber hinaus setzen wir Künstliche Intelligenz praxisnah ein: virtuelle Telefonagenten, intelligente Support-Chats oder automatisierte Lead-Qualifizierung. Ziel ist nicht Technik um der Technik willen, sondern messbare Produktivität im Alltag. Surion: Ihr Kompass im KI-Dschungel Surion ist ein spezialisiertes Beratungsunternehmen für KI-Strategien im Mittelstand. Wir bieten eine KI-Potenzialanalyse, entwickeln verständliche Strategien ohne Fachchinesisch und liefern klare Fahrpläne. Dabei bleiben wir unabhängig von Softwareanbietern und achten auf Datenschutz und DSGVO-Konformität. Unsere Philosophie: schnelle, spürbare Ergebnisse statt langwieriger Großprojekte. So werden Unternehmen in wenigen Wochen effizienter und zukunftsfähiger. Ihr Nutzen unserer Kooperation Durch die Partnerschaft bündeln wir Strategieberatung und Umsetzung. Surion zeigt, wo KI und Automatisierung echten Mehrwert bringen – aiHax setzt diese Konzepte technisch um. Für Kunden bedeutet das: - Ganzheitliche Betreuung von der Idee bis zum Rollout - Schnellere Ergebnisse durch abgestimmte Teams - Praxisnahe, maßgeschneiderte Lösungen für Mittelstand und Handwerk - Sicherheit und Neutralität bei Technologie- und Datenfragen So schaffen wir gemeinsam den Sprung von der Strategie zur Umsetzung – effizient, innovativ und praxisnah.Mit aiHax und Surion erhalten mittelständische Unternehmen den Kompass und das Werkzeug, um Digitalisierung, Automatisierung und KI erfolgreich zu meistern – und damit langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Externe Links zum Thema: - Webseite der Surion GmbH Read the full article

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Anthropic testet Claude für Chrome: KI-Agent übernimmt Browser-Aufgaben

Anthropic hat den Start eines Pilotprojekts bekannt gegeben, bei dem erstmals die KI Claude aktiv im Chrome-Browser eingebunden wird. 1.000 ausgewählte Nutzerinnen und Nutzer des Max-Tarifs erhalten die Möglichkeit, Claude damit konkrete Aufgaben direkt im Browser ausführen zu lassen – vom Kalender-Management bis zum Verfassen von E-Mails und dem Testen neuer Webseitenfunktionen. Ziel ist es, praxisnahe Rückmeldungen zu erhalten und die KI sicherer für den Alltagseinsatz zu machen. Fokus auf Sicherheit und Kontrolle Die Integration von KI-Agenten in den Browser wirft neue Sicherheitsfragen auf. Anthropic adressiert insbesondere sogenannte Prompt-Injection-Angriffe, bei denen manipulierte Webseiten oder E-Mails versteckte Anweisungen enthalten können. In Simulationen und internen Tests führte dies teils dazu, dass Claude ohne Rückfrage schädliche Aktionen wie das Löschen von E-Mails durchführte. Um solchen Szenarien entgegenzuwirken, setzt Anthropic auf ein abgestuftes Berechtigungskonzept: Nutzer:innen behalten die Kontrolle und können Zugriffsrechte gezielt für Websites vergeben oder entziehen. Für risikoreiche Aktionen wie das Versenden oder Löschen von Daten ist eine explizite Bestätigung erforderlich. Zudem greift Claude auf bestimmte Seiten – etwa im Bereich Finanzen oder Erotik – grundsätzlich nicht zu. Pilottest als Lernfeld für weitere Schutzmaßnahmen Die bisherigen Sicherheitsmaßnahmen reduzieren laut Anthropic die Erfolgsquote von Angriffen deutlich, doch das Unternehmen sieht weiterhin Verbesserungsbedarf. Im Pilotprojekt sollen reale Nutzungsdaten und neue Angriffsmuster gesammelt werden, um die Schutzmechanismen weiter zu verfeinern. Dazu zählen der Ausbau von Klassifikatoren für verdächtige Instruktionen sowie eine differenzierte Rechteverwaltung. Interessierte können sich auf einer Warteliste für den Test anmelden. Anthropic empfiehlt vorerst, den KI-Agenten nur auf vertrauenswürdigen Webseiten einzusetzen und sensible Bereiche wie Finanzen oder Recht außen vor zu lassen. Das Feedback der User ist entscheidend, um Claude für Chrome alltagstauglich und sicher zu gestalten. Externer Link zum Thema - Beitrag auf der Anthropic Webseite Read the full article