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Read full article about: Salesforce-CEO Marc Benioff erklärt die API zur neuen Benutzeroberfläche für KI-Agenten

Salesforce-CEO Marc Benioff sagt, dass die API die neue UI ist. Mit "Headless 360" macht der Konzern seine gesamte Plattform samt Agentforce und Slack über APIs, das Model Context Protocol (MCP, eine Schnittstelle zwischen KI-Modellen und externen Datenquellen) sowie eine CLI (Steuerung per Textbefehl) zugänglich.

In the agentic enterprise, the conversation is the interface.

Salesforce

Ein Browser sei nicht mehr nötig, die API selbst diene als Benutzeroberfläche, schreibt Benioff. KI-Agenten sollen dadurch direkt auf Daten, Arbeitsabläufe und Aufgaben zugreifen, sei es über Slack, per Sprache oder über andere Kanäle. Benioff verspricht schnellere Entwicklungszyklen und einen durchgehend agentenbasierten Ansatz.

Der Schritt passt zu einer Aussage von OpenAI-CEO Sam Altman vom Februar 2026, wonach jedes Unternehmen heute ein API-Unternehmen sei, ob es wolle oder nicht. Altman zufolge verlieren klassische Benutzeroberflächen an Wert, weil KI-Agenten Dienste zunehmend direkt anzapfen.

Read full article about: Anthropic-Chef über KI-Skalierung: "Es gibt kein Ende des Regenbogens"

Anthropic-Chef Dario Amodei hält die Skalierung großer KI-Modelle für noch lange nicht ausgereizt. "Es gibt kein Ende des Regenbogens. Es gibt nur den Regenbogen", sagt Amodei der Financial Times. "Wir sehen nichts, was sich verlangsamt." Er ist überzeugt, dass der "Big Blob of Compute", wie er ihn nennt, noch einen weiten Weg vor sich hat.

Zu den Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt sagt Amodei, die Technologie könne sich nur "mit der Geschwindigkeit des Vertrauens verbreiten" und und Vertrauen sei derzeit Mangelware. "Ist das nur Propaganda? Ist das nur Vapourware?"

Grund dafür sei nicht zuletzt, dass die Industrie ihre positiven Versprechen noch nicht eingelöst habe, während die Warnungen – auch seine eigenen, etwa zum möglichen Wegfall von 50 Prozent der Einstiegsjobs im Bürobereich binnen fünf Jahren – bereits im Raum stehen. Seine Konsequenz: Die Branche dürfe die Disruption nicht leugnen, sondern müsse den positiven Effekt aktiv so groß machen, dass er als "Werkzeug" zur Bewältigung der Verwerfungen dient.

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Read full article about: KI-Start-up Recursive Superintelligence sammelt 500 Millionen Dollar für selbstverbessernde KI ein

Das nur vier Monate alte KI-Start-up Recursive Superintelligence hat mindestens 500 Millionen US-Dollar eingesammelt und wird ohne das neue Kapital mit vier Milliarden Dollar bewertet. Die Finanzierungsrunde wurde von GV (ehemals Google Ventures) angeführt, auch der Chip-Hersteller Nvidia beteiligte sich, berichtet die Financial Times. Die Runde sei so stark überzeichnet gewesen, dass Recursive insgesamt bis zu 1 Milliarde Dollar aufnehmen könnte.

Zu den Gründern zählen Richard Socher, ehemaliger Chief Scientist bei Salesforce, und Tim Rocktäschel, KI-Professor am University College London und zuvor Principal Scientist bei Google Deepmind. Im rund 20-köpfigen Team arbeiten auch ehemalige OpenAI-Forscher sowie frühere Mitarbeiter von Google und Meta. Rocktäschel war 2021 Gast in unserem KI-Podcast DEEP MINDS zum Thema Reinforcement Learning.

Recursive Superintelligence, das sich noch nicht offiziell vorgestellt hat, will laut der Financial Times ein KI-System bauen, das sich ohne menschliches Zutun laufend selbst verbessert, ein Vorgang, den viele Forschende als grundlegend für die Entwicklung einer Superintelligenz sehen, die weit über menschlichen Fähigkeiten agieren kann. Das Konzept befindet sich noch in der Forschungsphase und ist über längere Zeiträume nicht erprobt.

Read full article about: KI-Startup Deepseek verhandelt erstmals über externe Finanzierung in Millionenhöhe

Deepseek führt laut The Information erstmals Gespräche über eine externe Finanzierung und will mindestens 300 Millionen Dollar bei einer Bewertung von mindestens 10 Milliarden Dollar einsammeln. Bisher wurde das chinesische KI-Startup allein von seinem Eigentümer, dem Hedgefonds High-Flyer Capital Management, finanziert und hatte Angebote führender chinesischer Risikokapitalgeber und Tech-Konzerne abgelehnt. Gründer und CEO Liang Wenfeng galt als Verfechter einer von kommerziellem Druck unabhängigen Firma.

Der Schritt ist eine Reaktion auf den wachsenden Wettbewerbsdruck und den Abgang wichtiger Forscher: Luo Fuli, Mitentwicklerin des V3-Modells, wechselte zu Xiaomi, Guo Daya zu ByteDance. Das neue Flaggschiff-Modell V4 wurde mehrfach verschoben, auch weil Ingenieure es mit Huawei-Chips kompatibel machen. Grund dafür ist auch, dass die chinesische Regierung heimischen Chipherstellern den Rücken stärken will, um die Abhängigkeit von US-Chips zu reduzieren.

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Read full article about: Wegen hoher KI-Kosten: Meta will angeblich mindestens 10 Prozent der Belegschaft entlassen

Metas große Entlassungswelle nimmt Gestalt an. Laut Quellen von Reuters will der Konzern am 20. Mai eine erste Runde mit rund 8.000 Stellen streichen, das entspricht etwa 10 Prozent der weltweiten Belegschaft. Eine zweite Welle ist für die zweite Jahreshälfte geplant, Details dazu stehen laut drei Insidern noch nicht fest. Insgesamt könnten mehr als 20 Prozent der Stellen wegfallen, wie Reuters bereits im März berichtete. Zu Zeitplan und Umfang äußerte sich Meta nicht.

Hintergrund sind die hohen Investitionen in KI-Infrastruktur. CEO Mark Zuckerberg steckt hunderte Milliarden Dollar in KI und will die Konzernstrukturen mit flacheren Hierarchien und KI-gestützten Mitarbeitern umbauen. Zuletzt hat das Unternehmen Teams in der Reality-Labs-Sparte neu aufgestellt und die Einheit "Applied AI" gegründet, die KI-Agenten für autonome Aufgaben entwickeln soll.

Im KI-Modellrennen hat sich Meta zuletzt zurückgemeldet, hängt aber weiter hinterher: "Muse Spark" ist ein nativ multimodales Reasoning-Modell mit Tool-Nutzung, visuellem Chain-of-Thought-Reasoning und Multi-Agenten-Orchestrierung, also auf dem neuesten Stand der Technik, in Benchmarks aber noch hinter den großen drei. Erstmals erscheint ein solches Modell nicht als offenes Modell, sondern nur in Metas Produkten und über eine private API.

Read full article about: Nach Sora-Aus und App-Bündelung: Drei Führungskräfte verlassen OpenAI

OpenAI verliert drei Executives auf einen Schlag. Kevin Weil, Managementmitglied und ehemals Chief Product Officer, verlässt das Unternehmen. Das gab Weil per Post auf X bekannt. Zuletzt leitete er die Entwicklung von KI-Werkzeugen für Wissenschaftler. Seine Abteilung OpenAI for Science wird auf andere Forschungsteams verteilt. Das Wissenschafts-Tool Prism und das zugehörige Team wandern in das Coding-Produkt Codex, berichtet The Information. Hintergrund ist der Plan, Apps wie Prism und den Browser Atlas zu einer Superapp zu bündeln.

Auch Bill Peebles, Forschungsleiter hinter dem Videomodell Sora, geht – einen Monat nach der Entscheidung, die Sora-App wegen knapper Rechenkapazitäten einzustellen. OpenAI will sich stärker auf Coding und Geschäftskunden konzentrieren, um gegenüber Anthropic wieder die Führung zu übernehmen.

Während die ersten beiden Abgänge eng mit OpenAIs Umstrukturierungen zusammenhängen dürften, hat der dritte womöglich private Gründe: Auch Srinivas Narayanan, CTO of B2B Applications und Leiter des API-Engineering-Teams, verlässt das Unternehmen. Er kündigte an, sich vor seinem nächsten Karriereschritt zunächst um seine Eltern kümmern zu wollen.

Read full article about: Google Deepmind stellt neues Roboter-Modell Gemini Robotics-ER 1.6 vor

Google Deepmind hat Gemini Robotics-ER 1.6 vorgestellt, eine verbesserte Version seines Modells für verkörpertes Denken in Robotern. Es fungiert als übergeordnete Denkebene, die Robotern hilft, ihre Umgebung präziser zu erfassen und Aufgaben eigenständig zu planen, und ruft bei Bedarf Werkzeuge wie Google Search oder Vision-Language-Action-Modelle auf. Laut Deepmind übertrifft die neue Version sowohl Gemini Robotics-ER 1.5 als auch Gemini 3.0 Flash, etwa beim Zeigen auf Objekte, Zählen und Erkennen erfolgreicher Aufgabenausführung.

Deutlich verbessert ist das Ablesen von Messinstrumenten wie Druckanzeigen oder Schaugläsern, das in Zusammenarbeit mit Boston Dynamics entwickelt wurde. Deren Roboter Spot nutzt die Funktion zur Anlageninspektion. Für hohe Genauigkeit kombiniert das Modell agentische Bildverarbeitung mit Code-Ausführung: Es zoomt zunächst in ein Bild hinein, um kleine Details einer Anzeige besser zu erfassen, nutzt dann Zeigefunktionen und Code, um Proportionen und Skalenabstände zu berechnen, und wendet schließlich Weltwissen an, um die Bedeutung des Messwerts zu interpretieren.

Das Modell ist ab sofort über die Gemini-API und Google AI Studio verfügbar, ergänzt durch ein Colab-Beispiel für Entwickler.

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