Kimi K3: Was wirklich bekannt ist – und was Unternehmen jetzt prüfen sollten
Kimi K3 ist offiziell noch nicht dokumentiert. Der Faktencheck zeigt, wann Unternehmen K2.7 Code prüfen sollten – mit Decision Block, Praxisbeispiel, Pilot-KPIs und Governance-Check.
ChatGPT Work im Unternehmen: Was Langzeit-Agenten für Prozesse und Governance bedeuten
ChatGPT Work übernimmt längere, mehrstufige Aufgaben über Apps und Dateien hinweg. Vier-Stufen-Modell, Governance-Kontrollen und 30-Tage-Plan zeigen, wie DACH-Unternehmen den Agenten sicher pilotieren.
KI-Kennzeichnung ab August 2026: Was Unternehmen nach Artikel 50 jetzt umsetzen müssen
Die finalen EU-Leitlinien sind da: Wann Unternehmen ab August 2026 KI-Interaktionen, Deepfakes und KI-Texte kennzeichnen müssen – mit Matrix und Checkliste.
Inkling von Thinking Machines: Was das Open-Weights-Modell für Unternehmen bedeutet
Thinking Machines veröffentlicht mit Inkling ein anpassbares Open-Weights-Modell. Die Analyse zeigt Chancen, Kosten, Grenzen und Governance-Fragen für DACH-Unternehmen.
KI-Deskilling: Wenn KI uns besser macht – und wir ohne sie schlechter werden
KI-Deskilling kann menschliche Fähigkeiten abbauen. Was das für Human-in-the-Loop, Governance und Unternehmen konkret bedeutet.
Soofi S im Unternehmen: Wie souverän ist Europas neues KI-Modell?
Soofi S bringt offene KI mit Deutsch-Fokus auf europäische Infrastruktur. Was Unternehmen über Leistung, Lizenz, Betrieb und Risiken wissen müssen.
Ihr Unternehmen braucht keinen KI-Agenten
Warum die meisten Firmen ihre kaputten Prozesse automatisieren – und das anschließend KI-Transformation nennen. Mit Readiness-Check und 30-Tage-Plan.
Lokale KI statt Cloud: Wann kleine Modelle genügen
Kleine KI-Modelle laufen heute auf normaler Hardware und liefern Cloud-Niveau – DSGVO-konform, kosteneffizient, ohne Vendor-Lock-in. Laut Stanford AI Index sind Inferenzkosten um das 280-Fache gesunken. Was DACH-Unternehmen jetzt wissen müssen.
Kimi K2.7 Code: Moonshots neues Open-Source-Coding-Modell im Check
Kimi K2.7 Code von Moonshot AI ist ein Open-Source-Coding-Modell mit 1 Billion Parametern – laut Hersteller 30 % effizienter als der Vorgänger. Was steckt dahinter?