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Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz: Auf der Suche nach dem Einstein-Modell


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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Es ist das ewige Versprechen der Branche und das Feigenblatt, um bis dahin das Verbrennen von Milliarden Dollar und Unmengen an Energie zu rechtfertigen: die Suche nach der AGI. Die Artificial General Intelligence (Künstliche allgemeine Intelligenz) gilt als heiliger Gral der KI-Forscher. Wenn die Software lernt, ohne menschliche Hilfe zu lernen, sollen undenkbare Fortschritte möglich sein. Manch einer hat auch Angst, dass sich die KI dann gegen den Menschen wendet. Aber in zunehmendem Maße halten Menschen diese Zukunftsvision für eine Fata Morgana und den Weg dorthin noch für sehr weit.

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Demis Hassabis, Chef von Googles KI-Sparte DeepMind, hält die AGI für erreichbar. Aber erst in fünf bis zehn Jahren. In einem Interview mit Alex Kantrowitz von Big Technology ließ er kein gutes Haar an seinem Mitbewerber OpenAI und dessen Chef Sam Altman. Man dürfe AGI nicht als Marketingbegriff verwenden, mahnt er. Die allgemeine künstliche Intelligenz sei ein System, das alle kognitiven Fähigkeiten zeigen kann, die Menschen haben, sagt er: „Und ich meine alle.“

Aber wo ist der Nutzen für die Menschheit? Den würde diese Form von KI erst haben, wenn sie der Menschheit zu neuen Durchbrüchen verhilft, erklärt Hassabis. Es sei nicht damit getan, eine mathematische Gleichung oder eine Vermutung zu lösen. Bahnbrechende Vermutungen sind gefragt, ein neuer Einstein. Oder im künstlerischen Bereich ein Picasso oder ein Mozart. Und zwar mit Fähigkeiten und einer Schlagzahl, wie sie bei Menschen kaum oder gar nicht möglich wäre.

Und obwohl er die Ansicht vertritt, dass die Fähigkeiten heutiger KI-Modelle noch gar nicht alle erkannt und ausgeschöpft sind, zeigt sich Hassabis überzeugt, dass diese noch weit von einer AGI entfernt sind. Heutige KI habe ein „Goldfischgehirn“. Sie kann das Internet durchsuchen, aber dieses Wissen ändere das Modell nicht und sei nach der Sitzung wieder vergessen. Eine Superintelligenz würde sogar noch weitergehen, sie könnte andere Systeme wie Wettersatelliten integrieren oder in 14 Dimensionen denken – Dinge, zu denen kein Mensch fähig wäre.

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KI brauche auf dem Weg zur AGI noch mehrere Durchbrüche: Neben kontinuierlichem Lernen seien das effizientere Kontextfenster und langfristige Planung. Während das menschliche Gehirn mit selektiver Aufmerksamkeit nur das Wichtige verarbeitet, behandelt KI alle Informationen im Kontext gleich. Dies ist ineffizient und teuer.

In dem Bühnengespräch in Davos ging Hassabis auch auf die Frage ein, ob Google wie OpenAI plane, in seinem Chatbot Werbung zu integrieren. Viel Lob verteilte Hassabis für Start-up Anthropic, in das Google bereits Milliarden Dollar investiert hat. Deren Entwicklungs-Tool Claude Code sei sehr gelungen. Google selbst will die Fähigkeiten seines KI-Modells Gemini mit der neu veröffentlichten IDE Antigravity besser zur Geltung bringen.

Konkret äußerte sich Hassabis zu Smart Glasses: Google arbeitet mit Partnern wie Warby Parker, Gentle Monster und Samsung an einer neuen Generation KI-gestützter Brillen, die „vielleicht bis zum Sommer“ auf den Markt kommen sollen. Anders als beim gescheiterten Google Glass vor gut zehn Jahren seien nun sowohl die Form ausgereift als auch – entscheidend – die „Killer-App“ vorhanden: ein universeller digitaler Assistent, der freihändig im Alltag hilft. Hassabis selbst arbeitet persönlich an dem Projekt mit.


(mki)



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Richtig skalieren: Vom Monitoring Stack zur Observability-Plattform


Monitoring gilt im modernen Software Engineering längst als Selbstverständlichkeit – oder, wie es im Englischen heißt, als Commodity: eine standardisierte Leistung, die man am besten günstig von spezialisierten Anbietern einkauft. Doch wie Dominik Schmidle in seinem Talk während der Online-Konferenz Mastering Observability 2025 anmerkt, können kommerzielle Monitoring-Services ab einer gewissen Systemgröße sehr schnell sehr teuer werden. Daher drängt sich unweigerlich die Frage „Selber bauen oder einkaufen?“ auf, wenn klassische Monitoring Stacks bei wachsender Systemkomplexität an ihre Grenzen stoßen.

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Logo der Konferenz Mastering Observabilkity 2026

Logo der Konferenz Mastering Observabilkity 2026

(Bild: AtemisDiana/Shutterstock)

Mehr zu Observability bietet die Online-Konferenz Mastering Observability von iX und dpunkt.verlag am 16. April 2026. Die Konferenz widmet sich unter anderem den Herausforderungen automatisierter Observability für KI- und agentenbasierte Systeme.

Mit steigender Komplexität der zu verwaltenden Systeme wächst auch der Aufwand für deren Überwachung – bis hin zu einer grundlegenden organisatorischen Entscheidung: Bleibt Monitoring lediglich eine Komponente innerhalb der einzelnen verantwortlichen Teams, oder wird es zu einem eigenständigen, teamübergreifenden Produkt? Genau dieser Frage geht Schmidle in seinem Talk „Think Big: Monitoring Stack war gestern – Observability Platform at scale!“ anhand eines konkreten Praxisbeispiels nach: einer B2B-Plattform für Kubernetes Cluster Fleet Management.

Der Vortrag zeichnet die Monitoring-Geschichte dieser Plattform nach, die intern beim IT-Dienstleister Giant Swarm entstanden ist – einem Anbieter eines kuratierten Platform Engineering Stack. Dominik Schmidle teilt dazu nicht nur die im Prozess gesammelten Erfahrungen, sondern erläutert auch im Detail, wie sich mit fokussiertem Produkt-Denken und geeigneten Plattform-Mustern in der Praxis schließlich Mehrwert schaffen lässt, der bis hin zum Endkunden wirkt.

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Mastering Observability 2025: Think Big: Monitoring Stack war gestern – Observability Platform at scale! (Dominik Schmiedle)


Dominik Schmiedle

Dominik Schmiedle

Dominik Schmidle ist Technischer Produktmanager bei Giant Swarm. Er startete seine Karriere vor über sieben Jahren als Full-Stack-Software-Engineer, fand seine Leidenschaft in DevOps und Produktmanagement und spezialisierte sich mit dem Wechsel zum Produktmanager auf Cloud-Technologie. Sein erklärtes Ziel: das Leben von Entwicklern durch intuitive Entwickler-Plattformen zu vereinfachen. Schmidle engagiert sich darüber hinaus aktiv in der Cloud-Community.

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(map)



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Digitalbudgets steigen um 30 Prozent – fast ein Drittel geht in KI-Projekte


Rund zwei Drittel der Unternehmen im DACH-Raum, den USA und Skandinavien planen für 2026, ihr Digitalisierungsbudget im Schnitt um 30 Prozent zu erhöhen. Knapp ein Drittel davon soll in KI-Projekte fließen. Das geht aus der aktuellen „Digital Value Studie“ der Unternehmensberatung Horváth hervor, für die mehr als 200 Unternehmen befragt wurden – darunter 100 aus Deutschland.

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Trotz der wachsenden Investitionsbereitschaft zeigt die Horváth-Studie ein ernüchterndes Bild bei der praktischen Umsetzung. 68 Prozent der Führungskräfte sehen zwar eine höhere Investitionsbereitschaft des Top-Managements für KI als für andere Technologien. Gleichzeitig bewerten aber 66 Prozent der Befragten Reife und Funktionsumfang aktueller KI-Anwendungen als hinter den Erwartungen zurückbleibend. Diese Diskrepanz führen die Befragten auf den aggressiven Vertrieb der Anbieter zurück.

Die Studie identifiziert erhebliche strukturelle Schwächen bei der Umsetzung von Digitalprojekten. Mangelnde Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg, also Silodenken, nennen 67 Prozent der Befragten als zentrales Hindernis. Unzulängliches Prozessmanagement (66 Prozent), fehlende Kennzahlen zur Erfolgsmessung (65 Prozent) und grundsätzliche Implementierungsschwächen (64 Prozent) folgen dicht dahinter. Nur ein Drittel der Unternehmen evaluiert seine Digitalisierungsmaßnahmen hinsichtlich der Umsetzungsrisiken – obwohl gerade die Komplexität von KI-Implementierungen regelmäßig unterschätzt werde, warnt Studienleiter Rainer Zierhofer.

„Die Investitionsbereitschaft ist nach einem Jahr der Verunsicherung und des Zögerns deutlich gestiegen – und KI ist längst kein Add-on mehr, sondern integraler Bestandteil der Digitalbudgets“, so Zierhofer. Entscheidend sei jetzt, den Wertbeitrag systematisch zu steuern, anstatt nur Projekte zu addieren.

Auffällig ist der unterschiedliche organisatorische Ansatz bei der Digitalverantwortung: In Deutschland liegt diese zu 70 Prozent bei den CIOs und der IT-Leitung. In den USA hingegen verantworten die CEOs in mehr als der Hälfte der Fälle die Digitalisierung – mit einem stärker strategischen Fokus. Die Studienautoren sehen im deutschen Modell die Gefahr, dass der geschäftliche Mehrwert und der Kundennutzen gegenüber rein technischen Aspekten in den Hintergrund rücken.

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Nur die Hälfte der befragten Unternehmen verfügt über eine ganzheitliche Digitalisierungsstrategie. Ein Viertel arbeitet mit Teilstrategien, 19 Prozent verfolgen lediglich bereichsweise Ziele, und 4 Prozent haben gar keine Strategie. Immerhin messen deutsche Unternehmen den Wertbeitrag ihrer Digitalprojekte vergleichsweise häufig: 73 Prozent tun dies regelmäßig in einem etablierten Prozess, während es international nur 44 Prozent sind. Als zentrale Erfolgsfaktoren für einen messbaren „Digital Value“ identifiziert die Studie die Integration digitaler Effekte in das Business Performance Management, die Aufnahme in persönliche Ziele der Verantwortlichen sowie klare Zuständigkeiten – Aspekte, die erst 54 bis 59 Prozent der Unternehmen nachhaltig verankert haben.

Die Ergebnisse von Horváth reihen sich in ein Gesamtbild ein, das auch andere Erhebungen zeichnen. Eine Bitkom-Umfrage zu KI-Kosten zeigte kürzlich, dass rund ein Drittel der KI-nutzenden Unternehmen von den tatsächlichen Kosten überrascht wird. Der Fachkräftemangel bremst dabei als externer Faktor zusätzlich – 70 Prozent der Bitkom-Befragten nannten ihn als Hemmnis. Auch international gibt es Ernüchterung: Laut einer NBER-Studie sehen über 80 Prozent der befragten Unternehmen noch keine messbaren Auswirkungen von KI auf Beschäftigung oder Produktivität.

Zierhofer mahnt, Komplexität und Aufwand der Umsetzung würden häufig unterschätzt: „Damit ist eine Implementierungsschwäche quasi vorprogrammiert – was oft in einer negativen Kosten-/Nutzen-Bilanz resultiert, zu Frust führt und dadurch auch die Akzeptanz für diese Maßnahmen reduziert.“ Neben KI-Projekten priorisieren die befragten Unternehmen demnach auch klassische Ansätze wie Prozessautomatisierung und Outsourcing, um ihre Effizienz zu steigern.


(fo)



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Spotifys neuer exklusiver Modus umgeht Audioverarbeitung von Windows


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Eine neue Funktion für die Desktop-App von Spotify verhindert, dass sich Windows in die Audiowiedergabe des Musik-Streamingdiensts einmischt. Ist der Exclusive Mode aktiviert, läuft die Wiedergabe ausschließlich über das Audio-Interface. Das kann laut Spotify zu präziserer Tonqualität führen.

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Üblicherweise schaltet sich Windows in die Wiedergabe aller Audioquellen ein: Sounds können neu abgemischt oder anderweitig angepasst werden, bevor sie zum Digital-Analog-Wandler oder Audio-Interface kommen. Im exklusiven Modus umgeht Spotify den Windows-Audiomixer und gibt das Signal direkt an das Audiogerät weiter.

Das sorgt laut Spotify für „Bit-perfekte Wiedergabe“, dürfte aber vor allem Menschen mit feinem Gehör und hochwertigem Equipment auffallen. Der Exclusive Mode ist für die Wiedergabe von verlustfreien Audiodateien gedacht. Seit Herbst des vergangenen Jahres können Spotify-Nutzer Musik im FLAC-Codec bei einer Qualität von 24-bit/44.1 kHz anhören.

Für den Alltagsgebrauch eignet sich der exklusive Modus dagegen nur eingeschränkt: Solange er aktiviert ist, kann das Gerät keine Töne von anderen Quellen abspielen. Das bedeutet: Musikhören beim Videospielen ist nicht möglich, und auch Audio-Benachrichtigungen für eingehende Mails werden nicht abgespielt. Wer die Musikwiedergabe beendet und ein YouTube-Video schauen will, muss den exklusiven Modus dafür in der Spotify-App manuell beenden.

Möglich ist es aber, ein Audiogerät im exklusiven Modus laufen zu lassen und ein anderes für die normale Windows-Wiedergabe zu benutzen. Dafür muss man das Wiedergabegerät in Windows umstellen. Podcasts, Musikvideos und Hörbücher unterstützen den exklusiven Modus auf Spotify zudem nicht.

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Der exklusive Modus steht Premium-Abonnenten von Spotify zur Verfügung. Auch in Deutschland lässt sich die Funktion bereits aktivieren. Dazu geht man in der Desktop-App von Spotify in die Einstellungen und scrollt zu „Wiedergabe“. Unter „Audioausgabe“ wählt man zuerst das gewünschte Gerät aus, bevor man den Schalter bei „Exklusivmodus für dieses Gerät aktivieren“ setzt.



In den Einstellungen der Desktop-App lässt sich der exklusive Modus aktivieren.

(Bild: Spotify)

Der exklusive Modus von Spotify nutzt den exklusiven Modus von WASAPI, der Windows Audio Session API, um die Audio-Pipeline zu kontrollieren. Eine Mac-Variante des Features ist laut Spotify aktuell noch in Entwicklung.


(dahe)



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