Michael Rifkin

Die Technologiebranche boomt, und die Begeisterung für künstliche Intelligenz (KI) kennt kaum Grenzen. Doch während die Aktienkurse der Tech-Giganten in schwindelerregende Höhen steigen, sieht es im Boden der Lagerhallen oft ganz anders aus. Was hier wirklich los ist Der aktuelle Hype um KI ist geprägt von einem gefährlichen Missverhältnis: Während Investoren auf beispiellose Effizienzsprünge setzen, hinkt die Realität hinterher. KI wird als Wundermittel gesehen, aber operative Grundlagen sind oft vernachlässigt worden. Verborgene Schwächen im System Im Supply Chain Management, kurz SCM genannt, sieht man das häufiger. SCM ist die Verwaltung des Warenflusses von Rohstoffen bis zum Endprodukt, also quasi das Rückgrat der Logistik in Unternehmen. Viele Führungskräfte hoffen auf autonome…

Wir stehen täglich vor einer Flut von Informationen: PDFs, Whitepapers, Notizen aus Meetings, Artikel aus dem Web. Die üblichen KI-Tools, wie ChatGPT, helfen bei der Textgenerierung, aber nicht beim Verstehen unserer spezifischen Dokumente. Hier punktet Google NotebookLM. Es ist keine simple KI, sondern eine personalisierte Wissensplattform, die auf der Architektur von Gemini basiert. Das Wesentliche des Source-grounded AI Ein Gamechanger hier ist das sogenannte Grounding. Herkömmliche KI hat manchmal das Problem, sich Fakten aus seinem Training auszudenken, wenn Lücken auftreten. NotebookLM bleibt dagegen fest in den von dir hochgeladenen Dokumenten verwurzelt. Fragst du etwas, erhältst du Antworten, die ausschließlich von deinen Quellen abgeleitet sind. Mit Quellen sind gemeint: Google Docs…

Es ist immer wieder faszinierend, wie schnell sich die Technologie entwickelt. Vor nicht allzu langer Zeit waren lokal laufende Sprachmodelle, die sogenannten LLMs (Large Language Models), kaum konkurrenzfähig mit ihren cloud-basierten Gegenstücken. Doch die Zeiten ändern sich. Worum geht’s hier eigentlich? Wir schauen uns heute an, wie gut lokale LLMs tatsächlich sind. Während die Großen der Branche meist auf Cloud-Infrastruktur zurückgreifen, hat die lokal betriebene Konkurrenz enorm aufgeholt. Was bedeutet das für den Alltag? Und wo liegen die Grenzen? Der Kern LLMs sind Sprachmodelle, die mithilfe von künstlicher Intelligenz Texte generieren. Bisher war es so, dass ihre Leistung stark von der zur Verfügung stehenden Hardware abhing. Und Cloud-Lösungen wie ChatGPT…

Die simplen Voice Agents, die mittlerweile überall auftauchen, überraschen immer wieder. Ein Beispiel, wo Technik wirklich greifbar wird. Was macht Voice Agents spannend? Sie werden zum festen Bestandteil. Einfache Anwendungen wie KI-Anrufbeantworter zeigen, wie schnell solche Technologien zur Norm werden könnten. Der Clou: Softwares sind heute wie Standardwaren. Jeder hat sie, jeder nutzt sie. Was bedeutet das für Firmen? Was steckt dahinter? Voice Agents zielen darauf, nicht nur nützlich zu sein, sondern sich als starke Marke zu positionieren. Ihre Technik muss verständlich und zuverlässig sein. Darum geht es: Wettbewerbsvorteil durch Markenstärke und bestmöglichen Service. Ein wesentlicher Punkt: Warum ist die Technik so wichtig? Wenn Software zur Commodity wird, müssen Firmen…

Stell dir vor, dein Computer würde das Licht anlassen, um dir Vorschläge zu machen. Genau das passiert, wenn KI-Modelle Rechenzentren auf Trab halten – mit einer Energiebilanz, die sich gewaschen hat. Wo liegt das Problem? Die Entwicklung moderner KI-Modelle frisst Unmengen an Energie. Beispielsweise benötigt ChatGPT täglich bis zu 0,6 Gigawatt Strom. Zum Vergleich: Alle Rechenzentren in den USA könnten bald knapp 4,4% des landesweiten Stromverbrauchs beanspruchen. Das bringt steigende Kosten mit sich, die zur harten Nuss für die KI-Entwicklung werden könnten. Photonische Chips: Ein Lichtblick? Photonische Chips kommen hier ins Spiel. Diese Chips nutzen Lichtwellen statt Elektronen, um Berechnungen durchzuführen. Dadurch könnten bestimmte Operationen in neuronalen Netzwerken bis zu…