Analysen und praktische Einordnung zu künstlicher Intelligenz
Neuigkeiten
LLM-Guardrails sind kein Schutzwall: Was Prompt Fuzzing über KI-Sicherheit verrät
LLM-Guardrails gelten als Sicherheitsnetz für KI-Anwendungen. Palo Alto Unit 42 zeigt mit genetischem Prompt Fuzzing, dass kein Modell wirklich sicher ist.
LangSmith Sandboxes erklärt: Wie KI-Agenten sicher Code ausführen
LangSmith Sandboxes isolieren Code-Ausführung für KI-Agenten. Was die Technik schützt, wo Grenzen bleiben und warum Sandboxes Pflicht werden.
Stanford AI Index 2026: Wenn KI schneller skaliert als die Welt mitkommt
Der Stanford AI Index 2026 zeigt: KI-Modelle skalieren rasant, aber Regulierung, Bildung und öffentliches Vertrauen hinken gefährlich hinterher.
KI Verwaltung Deutschland 2026: Was Kollege KI wirklich leistet
Welche KI-Pilotprojekte laufen in Behörden, was bringt Kollege KI wirklich und warum Governance, Transparenz und EU AI Act entscheidend sind.
Open-Source-KI-Modelle vs. APIs: Wann sich lokaler Betrieb lohnt
Open-Source-KI-Modelle, offene Gewichte und proprietäre APIs klingen wie eine Familie. Sind sie nicht. Wer die Begriffe verwechselt, trifft die falsche Betriebsentscheidung.
OpenAIs Dark Factory: Wenn KI komplett allein Code schreibt
OpenAI baut Code ohne einen einzigen menschlichen Entwickler: 1 Mio. Zeilen, 1.500 PRs, 1 Mrd. Tokens täglich, vollständig von KI geschrieben und reviewt. Was das Dark-Factory-Paradigma für Entwickler bedeutet.
Das KI-Paradox: Warum Nutzung boomt und Vertrauen trotzdem sinkt
KI-Nutzung steigt, Vertrauen bleibt schwach: Was Studien zum KI-Paradox zeigen und warum Watchful Trust wichtiger ist als blinde Akzeptanz.
Vom ML-Engineering zum AI-Engineering: Ein Paradigmenwechsel
ML Engineers bauen Modelle. AI Engineers bauen darauf Anwendungen. Der Unterschied klingt simpel, hat aber massive Konsequenzen für Skills, Teams und Karrierewege. Was 2026 zählt und wo die Reise hingeht.
Ollama auf dem Mac Mini: Welche Modelle auf welcher Ausstattung sinnvoll laufen
Der Mac mini ist ein starker lokaler KI-Rechner, wenn Speicher, Modell und Runtime zusammenpassen. Seit dem MLX-Start hat sich die Kaufentscheidung verschoben.
KI in der Medizin: Wo sie heute hilft und warum das Gesundheitswesen trotzdem bremst
KI in der Medizin ist keine Zukunftsmusik mehr. Der Engpass liegt nicht beim Modell, sondern bei Daten, Klinik-IT, Haftung und Verantwortung.
RAG erklärt: Wann KI mit eigenen Dokumenten wirklich besser antwortet
Ein Ordner voller PDFs macht noch kein Wissenssystem. RAG lohnt sich erst, wenn Suche, Rechte, Aktualität und Quellenbezug gemeinsam funktionieren.
KI für Anwälte: Was Kanzleien in der Schweiz und in Deutschland wirklich prüfen müssen
Ein Tool, das gut klingt, ist noch keine sichere Wahl für eine Kanzlei. Was zählt, ist der Arbeitsablauf dahinter, nicht der Modellname.