Archiv

Anfang August 2026 passiert etwas, das viele Unternehmen noch nicht auf dem Radar haben: Die nationalen Marktüberwachungsbehörden beginnen mit der Durchsetzung von Artikel 4 der EU-KI-Verordnung. Die Verordnung nennt den 2. August, das Q&A der Kommission den Folgetag. Die Pflicht selbst ist nicht neu, sie gilt

GPT-4 hat mehr Parameter als die Menschheit Bücher geschrieben hat. Laut klassischer Statistik müsste ein solches Modell bei neuen Daten katastrophal versagen. Stattdessen funktioniert es außergewöhnlich gut. Dieser Artikel erklärt, warum. Das zerbrochene Gesetz: Wenn das Lehrbuch schweigt Stell dir vor, du baust ein Haus mit hundertmal mehr Säulen,

Companies who blindly jump on the hype train, and deploy AI solely through machines, fail to gain value from their investment. Others integrate at the root of a skilled, up to date workforce, and see increasing returns. 95% Forty billion dollars in corporate AI spending has produced little measurable profit.

Wer die KI-Branche in den vergangenen Jahren beobachtet hat, kennt das Muster: Ein neues Modell erscheint, die Pressemitteilung nennt eine Zahl und diese ist größer als die des Vorgängers. Milliarden Parameter wurden zur Währung des Fortschritts. GPT-4, Gemini Ultra, Claude Opus sind aufgebaut nach der Logik, dass mehr

Die Finanzindustrie entdeckt Künstliche Intelligenz nicht, sie kehrt zu ihr zurück. Während KI in der öffentlichen Wahrnehmung als Phänomen der letzten Jahre gilt, arbeiten Risikoabteilungen, Handelsdesks und Kreditinstitute seit Jahrzehnten mit lernenden Systemen. Der Unterschied zwischen einem Kreditscoring-Modell der 1990er Jahre und einem modernen Sprachmodell ist real aber er

Künstliche Intelligenz wirkt auf den ersten Blick wie ein neutrales Werkzeug. Eine Nutzerin stellt eine Frage, das System verarbeitet die Eingabe und gibt eine Antwort aus. Doch diese Antwort entsteht nicht in einem wertfreien Raum. Moderne KI-Systeme werden nicht nur darauf trainiert, sprachlich plausible Texte zu erzeugen. Sie werden