OpenAI bereitet den Start eines neuen Reasoning-Modells vor. In internen Tests soll es Googles kommendes Gemini 3 schlagen. Die Veröffentlichung ist Teil einer strategischen Neuausrichtung, für die andere Projekte weichen müssen.
Apples John Giannandrea, bisheriger Senior Vice President für Machine Learning und AI Strategy, tritt von seinem Posten zurück und wird das Unternehmen im Frühjahr 2026 verlassen. Bis dahin bleibt er als Berater tätig. Sein Nachfolger wird Amar Subramanya, der als neuer Vice President of AI direkt an Software-Chef Craig Federighi berichtet. Subramanya kommt von Microsoft und war zuvor 16 Jahre bei Google tätig, unter anderem als technischer Leiter für den Gemini Assistant.
Die Verantwortung für Giannandreas bisherige Aufgaben wird aufgeteilt: Subramanya übernimmt die Entwicklung der Apple Foundation Models und die KI-Forschung. Andere Bereiche wie KI-Infrastruktur und die Suche wechseln zu Sabih Khan und Eddy Cue.
Der Wechsel folgt nach langen Verzögerungen bei der neuen Siri-Version und Abgängen im Apple-KI-Team. Apple CEO Tim Cook dankte Giannandrea für seine Arbeit und betonte, dass die Neuaufstellung die Entwicklung personalisierterer KI-Funktionen beschleunigen soll.
Die Einstiegsgehälter für Berater sind laut einem Bericht von Management Consulted das zweite Jahr in Folge gleich geblieben. Die Stagnation betrifft sowohl Top-Firmen wie McKinsey und die Big Four als auch Boutique-Beratungen. Als Gründe nennt der Bericht eine geringere Nachfrage, Produktivitätssteigerungen durch KI und weniger Mitarbeiter, die die Branche verlassen.
Laut Namaan Mian von Management Consulted können Firmen durch KI mehr mit weniger Personal erreichen, was das Gehaltswachstum bremse. Der Bericht basiert laut Management Consulted auf verifizierten Angeboten und stellt fest, dass Firmen weniger teure MBA-Absolventen einstellen. Zuvor waren jährliche Gehaltssteigerungen von fünf bis zehn Prozent üblich. Management Consulted erwartet, dass die Gehälter für Neueinsteiger stagnieren könnten, obwohl die Nachfrage wieder steigen dürfte.
Beim Online-Shopping bleibt oft unklar, ob der angezeigte Preis wirklich für alle gilt oder individuell berechnet wurde. Ein neues Gesetz in New York sorgt erstmals für Transparenz in den USA und zwingt Unternehmen, offenzulegen, wenn Algorithmen und persönliche Daten bei der Preisgestaltung eine Rolle spielen.
In Europa gelten zwar strengere Vorgaben für Transparenz und Datenschutz, doch auch hier bleibt sogenanntes „Surveillance Pricing“ grundsätzlich möglich.
Finanzblase hin, Finanzblase her: Generative KI wird genutzt. Neue Daten zeigen, dass Chatbots wie ChatGPT rasant an Bedeutung gewinnen, und das quer durch alle Altersgruppen. Klassische Suchmaschinen bleiben trotz KI-Boom weiter zentrale Anlaufstellen.
Update: Ilya Sutskever relativiert seine Aussagen zum „Ende der Skalierung“.
Der SSI-Gründer und ehemalige OpenAI-Chefwissenschaftler sieht die KI-Entwicklung an einem Wendepunkt. Anstelle immer größerer Modelle sei nun wieder fundamentale Forschung gefragt. Modelle müssten ähnlich wie Menschen effizienter lernen. Ideen, wie das möglich sei, habe er, doch lebe man nun in einer Welt, in der man nicht mehr frei darüber reden könne.
Eine neue Studie in Science zeigt, dass die Sortierung von Social-Media-Feeds direkten Einfluss auf die politische Feindseligkeit hat. Den Forschenden gelang der Nachweis durch einen technischen Trick, der die Kooperation der Plattform überflüssig machte.
Wie denken KI-Modelle wirklich – und wie sehr ähnelt das unserem eigenen Denken? Für meinen neuen Artikel habe ich mir eine der bislang größten Analysen zu Denkspuren großer Sprachmodelle angeschaut: 171.485 Reasoning-Verläufe von 17 Modellen, dazu 54 laut ausgesprochene Lösungswege von Menschen.
Die Ergebnisse sind überraschend nüchtern: Selbst bei komplexen Aufgaben greifen die Modelle meist zu simplen Standardstrategien. Eine neue, kognitionswissenschaftlich inspirierte Typologie von Denkprozessen zeigt, welche Fähigkeiten ihnen fehlen, und wann „mehr Nachdenken im Prompt“ tatsächlich etwas bringt und wann nicht.
Große Versicherer wie AIG, Great American und WR Berkley haben laut der Financial Times bei US-Behörden Anträge gestellt, um KI-Risiken aus Unternehmenspolicen ausschließen zu dürfen. Die Versicherer fürchten Schadenersatzforderungen in Milliardenhöhe durch den Einsatz von KI-Tools wie Chatbots und KI-Agenten. WR Berkley schlug demnach einen Ausschluss vor, der Ansprüche aus jeder Nutzung von KI abdecken würde. AIG erklärte gegenüber der Versicherungsaufsichtsbehörde von Illinois, dass generative KI eine weitreichende Technologie sei und künftige Schadensfälle wahrscheinlich zunehmen würden.
Einige konkrete Fälle geben ihnen recht: Wolf River Electric verklagte Google auf mindestens 110 Millionen Dollar, nachdem die KI-Übersicht des Unternehmens falsche Behauptungen verbreitet haben soll. Ein Gericht verpflichtete Air Canada, einen Rabatt zu gewähren, den der Kundenservice-Chatbot erfunden hatte. Aon-Manager Kevin Kalinich warnte, dass die Branche einen einzelnen 400-Millionen-Dollar-Schaden verkraften könne, aber nicht 1.000 oder 10.000 korrelierte Verluste durch einen Fehler eines KI-Anbieters.
