Themen Hub KI in der Praxis

Künstliche Intelligenz ist im Alltag gegenwärtig – vom „Googeln“ über Gesichtserkennung bis zum Staubsaugerroboter. KI-Werkzeuge werden immer elaborierter und unterstützen Menschen und Unternehmen effektiver bei ihren Aufgaben, etwa bei der Generierung von Grafiken, beim Texten oder Coden oder bei der Interpretation großer Datenmengen.

Welche KI-Werkzeuge gibt es, wie funktionieren sind, wie helfen sie im Alltag – und wie verändern sie unser Leben? Mit diesen Fragen befassen wir uns in der Rubrik Künstliche Intelligenz in der Praxis.

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ChatGPT soll laut Nick Turley, App-Produktverantwortlicher bei OpenAI, diese Woche 700 Millionen wöchentliche Nutzer erreichen – ein Anstieg von 500 Millionen Ende März und eine Vervierfachung im Vergleich zum Vorjahr. Die Zahl der zahlenden Unternehmenskunden stieg seit Juni von drei auf fünf Millionen. OpenAI führt das Wachstum auf die stärkere Nutzung durch Teams und Bildungseinrichtungen zurück. OpenAI hat zuletzt eine Finanzierungsrunde über 8,3 Millionen US-Dollar abgeschlossen und GPT-5 steht kurz vor dem Start.

Bild: Screenshot via X
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Apple arbeitet an einer eigenen KI-Suchmaschine – und rückt damit von seiner Anti-Chatbot-Strategie ab.

Trotz jahrelanger Skepsis gegenüber ChatGPT-ähnlichen Systemen baut Apple intern nun doch eine generative Suchfunktion, die Nutzerfragen kontextbasiert beantworten soll, berichtet Bloomberg-Journalist Mark Gurman. Das neue KI-Team mit dem Namen „Answers, Knowledge and Information“ (AKI), geleitet von Robby Walker, entwickelt aktuell ein System, das Webinhalte durchsucht und in einem geplanten „Answer Engine“-Produkt konsolidiert. Auch eine eigenständige App ist in Arbeit. Parallel entstehen neue Backend-Strukturen für Siri, Spotlight und Safari.

Der Richtungswechsel zeigt, dass Apple die strategische Bedeutung von generativer Suche im KI-Wettlauf erkannt hat – und nun versucht, verlorenes Terrain gegenüber Google und OpenAI aufzuholen.

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Laut Google-Produktmanager Logan Kilpatrick "brennt" Googles KI-Infrastruktur mit TPU-Chips. Grund sei die hohe Rechenlast durch "massives Wachstum" bei neuen Produkten wie Veo 3 und den breiteren "AI Mode"-Rollout in der Google-Suche.

Kilpatrick reagierte auf Kritik, dass das neue Gemini 2.5 Pro Deep Think-Modell trotz guter Benchmark-Ergebnisse als kaum nutzbar bezeichnete. Der Zugang sei extrem begrenzt. Selbst Ultra-Abonnenten könnten derzeit nur wenige Anfragen pro Tag stellen. Laut Kilpatrick sei die Veröffentlichung bewusst eingeschränkt, da das Modell sehr groß sei und viel Rechenleistung erfordere.

Bild: Kilpatrick via X
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Das kürzlich veröffentlichte Videomodell Wan2.2 A14B ist laut Artificial Analysis das beste Open-Source-Videomodell. Im aktuellen Benchmark-Ranking belegt es Platz 7 für Text-zu-Video und Platz 14 für Bild-zu-Video. Die schwächere Platzierung bei Bild-zu-Video wird mit der geringeren Bildrate von 16 fps erklärt, während andere Modelle bis zu 24 fps unterstützen. Trotz seiner Führungsposition unter den offenen Modellen bleibt Wan2.2 A14B in der Gesamtleistung deutlich hinter geschlossenen Top-Modellen wie Veo 3 oder Seedance 1.0 zurück; dafür ist Wan2.2 je nach Anbieter auch um ein Vielfaches günstiger als die vorgenannten Modelle.

Bild: Artificial Analysis
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