🤖 Warum scheitern die meisten Generativen KI-Piloten und wie Top-Performer Erfolg haben

Eine MIT-gestützte Analyse zeigt, dass 95% der generativen KI-Pilotprojekte keine greifbaren Geschäftsergebnisse liefern. Erfolgreiche Unternehmen verknüpfen KI-Initiativen eng mit strategischen Zielen, fördern breitere Akzeptanz und setzen auf langfristige, verantwortungsvolle Integration. Führungsqualitäten wie strategische Agilität, menschliche Orientierung, angewandte Neugier, Leistungsorientierung und ethische Stewardship sollten organisationsweit verankert werden, nicht nur bei einem einzelnen AI-Champion.

⚠️ Warnung: KI-Agenten anfällig für bildbasierte Hijacking

Eine Oxford-Studie zeigt, dass KI-Agenten durch pixelbasierte Angriffe in Bildern wie Wallpaper oder Social-Media-Fotos kompromittiert werden können. Angriffe nutzen, wie KI-Modelle visuelle Daten interpretieren, um Agenten zu hijacken und Daten zu stehlen oder Malware zu verbreiten. Bisher wurden keine realen Angriffe gemeldet; Entwickler werden aufgefordert, visuelle Sicherheitsvorkehrungen in KI-Agenten proaktiv zu implementieren.

🤖 OpenAI GPT-5-Codex für Agentic Coding

OpenAI hat GPT-5-Codex vorgestellt, eine spezialisierte Version von GPT-5 für agentic coding über CLI, IDEs, Web, Mobile und GitHub. Das Modell passt den Aufwand je nach Aufgabenkomplexität adaptiv an und bietet verbesserte Bug-Erkennung und Validierung. Ziel ist eine schnellere und zuverlässigere Code-Erzeugung, um Entwicklerproduktivität zu erhöhen.

🛠️ Nvidias Rubin CPX könnte AMD herausfordern

Nvidias Rubin CPX ist ein spezialisierter Accelerator für die Prefill-Phase der KI-Inferenz. Er nutzt kostengünstigeren GDDR7-Speicher und verzichtet auf HBM und NVLink. Die Herstellungskosten werden auf etwa ein Viertel des Rubin R200 geschätzt, was den Wettbewerbsdruck auf Rivalen wie AMD erhöht und deren Hardware-Strategien herausfordert.

🤖 OpenAI intensiviert Robotikforschung für AGI

OpenAI verstärkt seine Robotikforschung und sucht Forscher mit Expertise in KI-Algorithmen zur Steuerung humanoider Roboter. Ein neues Team soll Systeme durch Teleoperation und Simulation trainieren, um KI-Algorithmen zu entwickeln, die die physische Welt besser verstehen – ein zentraler Schritt auf dem Weg zu Artificial General Intelligence (AGI).