Schülerinnen und Schüler, die keine KI-Chatbots für die Schule nutzen, schneiden im Schnitt besser ab als jene, die täglich darauf zurückgreifen. Das berichtet t3n unter Berufung auf die PISA-Studie 2025 der OECD, deren Ergebnisse im September 2026 veröffentlicht wurden. Genannt werden rund 505 Punkte für Nichtnutzer gegenüber rund 475 Punkten bei täglicher Nutzung — ein Abstand von etwa 25 bis 30 Punkten. Erfasst wurden Tätigkeiten wie das Zusammenfassen von Texten, Vorrecherche, Texterstellung und der Einsatz als Lernhilfe.

Entscheidend ist die Einschränkung, die der Bericht selbst mitliefert: Die Zahlen belegen einen Zusammenhang, keine Ursache. Ob häufige Chatbot-Nutzung schwächere Leistungen erzeugt oder ob leistungsschwächere Jugendliche häufiger zum Chatbot greifen, unterscheidet eine solche Korrelation nicht.

Für die deutsche Debatte ist der Befund heikel, weil er in eine ohnehin angespannte Lage fällt — deutsche Schülerinnen und Schüler haben zuletzt in mehreren Bereichen schwach abgeschnitten; konkrete Länderwerte nennt der Bericht nicht.

Der Text bleibt nicht bei der Warnung stehen. Als Ansatzpunkte nennt er gezielte Anleitung zum kritischen Umgang mit KI, die Förderung digitaler und medialer Kompetenz sowie Maßnahmen gegen soziale Unterschiede beim Zugang. Nicht das Werkzeug entscheidet also, sondern die Anleitung dazu.

Bakteriophagen sind Viren, die gezielt Bakterien befallen — auch solche, gegen die Antibiotika nichts mehr ausrichten. Das Problem: Für jeden Erreger den passenden Phagen zu finden, ist Sucharbeit. Genau die übernimmt bei Phagestack maschinelles Lernen. Algorithmen und Datenbanken identifizieren zunächst Kandidaten und die bakteriellen Zielstrukturen, bevor überhaupt jemand ins Labor geht.

In dieses Modell investiert nun die NRW.BANK. Die Förderbank des Landes Nordrhein-Westfalen beteiligt sich über ihr Programm NRW.SeedCon an dem 2023 gegründeten Start-up aus Pulheim. Zur Höhe der Beteiligung macht der Bericht keine Angaben.

Das Geld fließt in den Ausbau der Laborkapazität am BioCampus Cologne — und damit genau an die Stelle, an der aus Rechenergebnissen Evidenz werden muss. Im Labor werden die Phagen isoliert, charakterisiert und validiert, standardisierte Präparate entwickelt, In-vitro-Screenings und genomische Prüfungen durchgeführt.

Bemerkenswert ist die Arbeitsteilung: Die KI liefert Hypothesen, das Nasslabor die Belege. Gegründet wurde Phagestack von Ewald Fernbach, Jonas Fernbach und Robert Faber; Fernbach führt das Unternehmen als Geschäftsführer. Angaben zu klinischen Studien oder einem Zulassungsfahrplan enthält der Bericht nicht — Phagestack steht sichtbar am Anfang.

Jedes zweite Logistikunternehmen in Deutschland setzt inzwischen Künstliche Intelligenz ein. Das geht aus einer Studie des Digitalverbands Bitkom hervor, für die in den Kalenderwochen 26 bis 31 repräsentativ 502 Logistikunternehmen ab 20 Beschäftigten telefonisch befragt wurden. 2022 lag der Anteil noch bei 22 Prozent, jetzt sind es 51 Prozent; weitere 22 Prozent planen den Einsatz, 14 Prozent diskutieren ihn.

Der Engpass liegt nicht bei der Technik. 54 Prozent der Unternehmen fehlt nach eigener Auskunft das Know-how, um KI überhaupt zu integrieren. 73 Prozent nennen fehlende digitale Kompetenzen als Hemmnis der Digitalisierung, 55 Prozent vermissen marktreife Lösungen, 54 Prozent qualifizierte externe Berater. Schulungen bieten zwar 73 Prozent an — aber nur acht Prozent schulen die gesamte Belegschaft.

Bitkom-Vizepräsidentin Tanja Rückert benennt die Konsequenz deutlich: “Mit Lizenzen für KI-Werkzeuge ist es aber nicht getan, sonst zahlt man viel Geld für Tokens und erreicht wenig.”

Bemerkenswert ist der Widerspruch in den Zahlen. Während 42 Prozent für 2027 höhere Digitalisierungsbudgets planen, halten 58 Prozent KI für dauerhaft unterlegen gegenüber erfahrenen Logistikfachkräften, 30 Prozent für einen vorübergehenden Hype. Investiert wird also auch dort, wo die Überzeugung fehlt — getrieben vom Fachkräftemangel, den 87 Prozent als Herausforderung nennen.

Die spannendste KI der IFA stand nicht auf einer Bühne, sondern in einem Gehäuse fürs Wohnzimmer. Anker zeigte in Berlin den Mindbase: ein Matter-Hub mit lokalem Sprachmodell und eigenem KI-Chip, der Kameraaufnahmen per natürlicher Sprache durchsuchbar macht — 48 Terabyte Speicher inklusive. Ugreen kontert mit dem Homegant, einem Hub samt Netzwerkspeicher, auf dem ein lokaler Qwen-Assistent läuft; Einstiegspreis 1.800 US-Dollar.

Das Prinzip dahinter ist bemerkenswerter als die Datenblätter: Die Modelle laufen im Gerät, nicht in der Cloud eines Anbieters. Für einen Markt, in dem Datenschutz kein Randthema ist, könnte das mehr Wirkung entfalten als jede weitere Chatbot-Funktion.

Ansonsten? Xiaomi und Samsung falteten Displays, Tecno zeigte ein rahmenloses Konzept, Acer ein 800 Gramm leichtes Swift 14 und mit dem Vero 16 ein Notebook, dessen Akku, SSD und Prozessor sich ohne Werkzeug tauschen lassen. Lenovos Project Swan zieht den Bildschirm von 14 auf 17 Zoll aus, und der Primebot T1 wandelt sich vom Roboterhund zum Humanoiden.

Das Fazit von t3n fällt nüchtern aus: mehr Evolution als Innovation, viele Konzepte ohne Preis und Termin. Die Messe firmiert inzwischen als “Innovation for All” — deutsche Aussteller sucht man in dieser Bilanz allerdings vergeblich.

In einer Müllverbrennungsanlage weiß niemand genau, was da eigentlich in den Bunker kippt. Genau dort setzen Kameras von Jaipur Robotics an: Computer Vision und KI analysieren den ankommenden Abfall, erkennen gefährliche Stoffe, warnen in Echtzeit, optimieren die Verbrennung und schlagen sogar die nächsten Kranbewegungen vor. Gefahrstoffe erkennt das System nach Unternehmensangaben mit 99 Prozent Trefferquote.

Für den Ausbau hat das Unternehmen 4,3 Millionen Euro in einer Seed-Runde eingesammelt. Angeführt wird sie von EquityPitcher Ventures gemeinsam mit dem High-Tech Gründerfonds — hier liegt der deutsche Bezug: Der HTGF ist einer der wichtigsten Frühphasen-Investoren hierzulande. Das Unternehmen selbst sitzt im schweizerischen Manno im Tessin, wurde 2024 gegründet und beschäftigt rund 40 Menschen; Forschungsstandorte gibt es in der Schweiz und in Asien. Deutsche Anlagen als Kunden nennt der Bericht nicht.

Der Schatz des Start-ups ist der Datensatz: über 50 Millionen gelabelte Bilder, nach eigenen Angaben der größte europäische Bestand für Waste-to-Energy. Ein Vorsprung, den man nicht kurzfristig einkauft.

Das Geld soll in internationale Expansion, Weiterentwicklung der Technik und neue Stellen in KI, Engineering und Vertrieb fließen. Der Markt ist groß genug: Weltweit zählt der Bericht über 3.100 Müllverbrennungsanlagen und ein Volumen von 40 Milliarden Euro.

“Die Menschen, die ihre Tage auf dem Feld verbringen, verbringen ihre Abende an der Tastatur”, sagt Coline Labadie de Faÿ. Gegen genau diese Abende baut ihr Unternehmen Tellia eine Sprach-KI — und hat dafür fünf Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde eingesammelt. Angeführt wird sie vom Berliner Wagniskapitalgeber Revent, beteiligt sind Grey Silo Ventures, Jeriko und Fund F.

Das Unternehmen selbst sitzt in Paris. Der Deutschland-Bezug liegt im Kapital und in der Kundenliste: Neben US-Betrieben wie Campos Brothers Farms und den Duckhorn-Weingütern sowie französischen Partnern wie dem Institut Français de la Vigne et du Vin nennt Startbase auch den Züchter KWS Saat.

Und die Technik? Wer auf dem Acker steht, meldet seine Beobachtungen so, wie es dort ohnehin läuft — per Anruf, Sprachnachricht, WhatsApp, Text oder Foto. Die KI hört zu, ordnet ein und überführt die Angaben in die bereits vorhandenen digitalen Systeme des Betriebs. Auf rund einer Million Acre, also über 400.000 Hektar, ist die Technik nach Angaben des Unternehmens bereits im Einsatz.

Das frische Geld soll in die Sprachtechnik fließen, in den Ausbau der Agentenschicht zwischen Feld und Betriebssystem — und in neue Stellen in den USA und in Europa.

Zwanzig Stunden Buchhaltung pro Mandant und Monat, danach noch sechs: So beschreibt Limetax die Wirkung seiner KI-Agenten in Pilotfällen. Für den Ausbau dieses Modells hat das Berliner Unternehmen jetzt 36 Millionen Euro eingesammelt — sechs Millionen Eigenkapital in einer Pre-Seed-Runde unter Führung von Motive Partners, dazu eine Kreditlinie über 30 Millionen Euro von einem Konsortium deutscher Banken. Beteiligt sind außerdem Activant und Heliad sowie mehrere Angel-Investoren, darunter der frühere Bundesfinanzminister Christian Lindner, Alexander Kudlich und die Moss-Gründer Anton Rummel und Ante Spittler.

Das Besondere: Limetax verkauft keine Software, sondern betreibt selbst Kanzleien. Vier Steuerkanzleien an sieben Standorten gehören zur Gruppe, rund 150 Beschäftigte, ein Jahresumsatz im zweistelligen Millionenbereich. Gegründet wurde das Unternehmen erst im Januar 2026 von Christoph Gamon, Maximilian Meyer und Christoph Dansard; Gamon war zuvor Mitgründer und CFO der Razor Group.

Die KI-Agenten übernehmen Buchhaltung, Lohnabrechnung und die Vorbereitung von Jahresabschlüssen — Daten zusammentragen, Rechnungen verarbeiten, zuarbeiten. Geprüft werden die Ergebnisse von Menschen, bevor sie herausgehen, und die Verantwortung für die Beratung bleibt bei den zugelassenen Steuerberatern. Die Zukunft der Steuerberatung entstehe nicht durch ein weiteres KI-Tool, sagt Gamon — sondern, so das Geschäftsmodell, durch Kanzleien, welche die Technik selbst betreiben.

Chinesische KI-Anwendungen spielen in deutschen Unternehmen praktisch keine Rolle. Laut einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom nutzen zwei Prozent der KI-anwendenden Unternehmen DeepSeek, ein Prozent Alibabas Qwen. Befragt wurden in den Kalenderwochen 28 bis 33 telefonisch und repräsentativ 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten; die Nutzungswerte beziehen sich auf jene Firmen, die überhaupt KI einsetzen, Mehrfachnennungen waren möglich. Die vollständige Studie folgt am 14. September.

Dominant sind US-Anbieter, und ihr Vorsprung wächst. ChatGPT kommt auf 76 Prozent nach 70 Prozent im Vorjahr, Microsoft Copilot auf 35 nach 28 Prozent, Google Gemini auf 28 nach 22 Prozent. Es folgen Metas Llama mit acht und Anthropics Claude mit drei Prozent; Grok von xAI bleibt unter einem Prozent. “Die deutsche Wirtschaft setzt bei Künstlicher Intelligenz derzeit fast ausschließlich auf Anwendungen aus den USA”, sagt Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst.

Aufschlussreicher als die China-Zahlen ist der europäische Befund. SAPs Assistent Joule erreicht sechs Prozent, das französische Mistral dagegen null Prozent — ebenso wie Perplexity. Die Debatte um digitale Souveränität wird damit weitgehend über einen Anbieter geführt, der in der betrieblichen Praxis der Befragten nicht vorkommt. Wer den Anteil europäischer KI in deutschen Unternehmen erhöhen will, steht demnach weniger vor einem Regulierungsproblem als vor einem Vertriebs- und Produktproblem.

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) wird seit dem 1. August von einer Doppelspitze geführt. Prof. Marc Eichhorn rückte in die Institutsleitung auf und steht dem Institut nun gemeinsam mit dem geschäftsführenden Institutsleiter Prof. Jürgen Beyerer vor. Die Fraunhofer-Gesellschaft begründet den Schritt mit dem verbreiterten Kompetenzspektrum des Hauses: von der Lasertechnik über optronische Systeme und Computer Vision bis zur KI-basierten Robotik.

Eichhorn leitet seit 2018 die Abteilung Photonik und optronische Systeme sowie den Standort Ettlingen. Parallel hat er einen Lehrstuhl für Optronik an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik des Karlsruher Instituts für Technologie übernommen. Unter seiner Leitung baute das Institut eine eigene Abteilung für Lasertechnik auf, die heute rund 35 Mitarbeitende zählt und auf Festkörper- und Faserlasersysteme im Infrarotbereich spezialisiert ist.

Die Personalie ist deshalb bemerkenswert, weil sie eine Verschiebung im Zuschnitt eines etablierten Instituts sichtbar macht. Die KI-basierte Robotik steht in der Mitteilung gleichrangig neben Optik und Lasertechnik — Kompetenzen, die klassisch getrennt organisiert waren. Beyerer beschreibt das Profil des Hauses als vollständige Verwertungskette des Lichts, von der Erzeugung bis zur Auswertung. Genau an deren Ende sitzt die Bildauswertung, die ohne maschinelles Lernen kaum noch auskommt.

Ein Gerät von der Grundfläche einer Europalette, das anfliegende Drohnen erkennt, klassifiziert und verfolgt — und sie im Ernstfall mit einem Laser bekämpft: Für dieses Vorhaben hat das Start-up Ground A 9,1 Millionen Euro eingesammelt. Die Pre-Seed-Runde wurde bereits im Juni geschlossen, angeführt von Vsquared Ventures; mit dabei sind unter anderem Quantum Systems, GRIF, Robin Capital und ABACON.

Das System heißt GA 1000 und kombiniert Radar, Sensorik, Computer Vision, eine eigene KI und einen Lasereffektor. Die Software übernimmt das Erkennen, Klassifizieren und Verfolgen auch kleiner, wendiger Drohnen. Die Entscheidung über den Lasereinsatz bleibt ausdrücklich beim Menschen.

Bemerkenswert ist das Tempo: Gegründet wurde Ground A erst im Januar 2026, mit Standorten in Berlin und Düsseldorf. Jetzt fließt das frische Kapital in die Industrialisierung — eine modulare Serienfertigung in Deutschland. Noch steckt der GA 1000 in Test und Validierung, der Markteintritt soll danach folgen, eine weitere Finanzierungsrunde ist für 2027 geplant.

Gedacht ist die Anlage nicht nur für militärische Szenarien, sondern auch für Flughäfen, Energieanlagen, Industrie- und Logistikstandorte. Angelegt ist sie als offenes System, das sich in vorhandene Luftverteidigungs- und Führungssysteme einfügt. “Europa braucht wirksame Lösungen zur Drohnenabwehr, die nicht nur technologisch funktionieren, sondern schnell industrialisiert und in großen Stückzahlen verfügbar gemacht werden können”, sagt CEO und Mitgründer Tobias Brune.

Sprachmodelle raten manchmal. In der Arzneimittelentwicklung ist das keine Option: Dort muss jede Aussage auf ein Quelldokument zurückführbar sein. Genau hier setzt das Berliner Start-up Sci2sci an — und hat dafür 1,2 Millionen Euro in einer Pre-Seed-Runde eingesammelt. Angeführt haben sie Heliad und IBB Ventures, dazu kommen Robin Capital und Superangels.

Das Prinzip nennt sich neuro-symbolisch: Wissensnetze nach dem Vorbild der Neurowissenschaft, darüber eine deterministische Prüfschicht aus formaler Logik. Firmenwissen wird so nicht als Datenhalde behandelt, sondern als aktives Netz. Das Hauptprodukt “Integrity Cortex” verknüpft Behauptungen mit ihren Quelldokumenten, verifiziert Schlussfolgerungen formal, verfolgt Abhängigkeiten und führt Audit-Trails, die zur FDA-Vorschrift 21 CFR Part 11 passen. “VectorCat” bindet Cloudspeicher, Netzlaufwerke und Laborsysteme an, ohne dass die Daten vollständig migriert werden müssen.

Im Einsatz ist das laut Startbase bereits in der präklinischen Forschung, der klinischen Auftragsforschung und in Bioprozessen. Hinter Sci2sci stehen Angelina Lesnikova, promovierte Neurowissenschaftlerin und CEO, sowie CTO Valerii Kremnev; als Senior Advisor ist Stephanie Bova an Bord, früher Digital Transformation Officer R&D bei Novo Nordisk.

Investor Christopher Garlich von Heliad benennt den Gegenentwurf: “Die meisten Unternehmen, die KI für regulierte Branchen verkaufen, setzen darauf, dass Sprachmodelle genau genug werden.” Das frische Geld soll ins Engineering-Team fließen — und in den Sprung zur nächsten regulierten Branche: den Banken.

Dasselbe Druckerproblem, dreißigmal am Tag, gelöst von hochqualifizierten IT-Fachleuten: Für Sebastian Schrötel von der KI-Plattform bei TeamViewer ist das “eine Aufgabe für die KI”. Seit dem 8. September darf sie diese Aufgabe auch übernehmen. Der KI-Agent Tia bekommt die Funktion “Tia Troubleshooting” und sucht während einer laufenden Fernwartungssitzung selbst nach den Ursachen — und setzt Lösungsvorschläge um.

Bisher war Tia vor allem Gesprächspartner: ein Chatbot für IT-Teams, der per generativer KI Skripte erzeugte und Teile der Dokumentation automatisierte. Vorgestellt wurde er im November 2025. Jetzt greift er ins laufende System ein.

Von der Leine gelassen wird er dabei nicht. Jede automatisierte Problemlösung braucht vorab eine menschliche Freigabe, und Administratoren vergeben die Rechte pro Team: Die einen bekommen nur die Chatbot-Funktionen, die anderen dürfen den Agenten eigenständig handeln lassen. “Kontrollierte Autonomie” nennt TeamViewer dieses Modell.

Der Vorbehalt hat gute Gründe. Laut einem von TeamViewer beauftragten Report wollen 61 Prozent der Befragten gerade nicht, dass KI-Systeme selbstständig agieren. Und im Sommer 2026 nutzten Angreifer Metas KI-Chatbot aus, um Passwörter zurückzusetzen und Instagram-Konten zu übernehmen.

Verfügbar sind die neuen Funktionen laut heise online für alle Fernwartungslizenzen.

91 Prozent der Menschen in Deutschland wollen KI-generierte Inhalte gekennzeichnet sehen. Das ist das deutlichste Ergebnis der Studie “Consumer Technology 2026”, die der Digitalverband Bitkom zur IFA in Berlin vorgelegt hat. Grundlage sind repräsentative Telefonbefragungen von jeweils rund 1.200 Personen ab 16 Jahren aus den Kalenderwochen 20 bis 24.

Die Skepsis ist je nach Branche unterschiedlich ausgeprägt: 72 Prozent sehen KI als Bedrohung für den klassischen Film, 75 Prozent für die Musikindustrie. 58 Prozent wollen KI-Musik aus den Charts ausschließen, 35 Prozent sie ganz von Streamingdiensten verbannen. Zugleich rechnen 44 Prozent damit, dass KI binnen zehn Jahren den Großteil der Musik erzeugt — und nur 13 Prozent trauen sich zu, KI-Musik als solche zu erkennen.

In dieser Lücke liegt die eigentliche Relevanz. Wer KI-Inhalte nicht erkennt, kann eine Kennzeichnung auch nicht selbst überprüfen; sie wird damit zur Aufgabe von Regulierung und Plattformen. Olaf May aus dem Bitkom-Präsidium formuliert es so: “Entscheidend sind transparente Regeln und eine verständliche Kennzeichnung.”

Der wirtschaftliche Rahmen ist angespannt. Der Markt für Unterhaltungselektronik kommt laut Bitkom auf 7,6 Milliarden Euro Umsatz, ein Minus von 2,4 Prozent; Fernseher (minus 3,5 Prozent) und Spielkonsolen (minus 9 Prozent) verlieren deutlich. KI-Funktionen sollen in diesem Umfeld Kaufargumente liefern: 68 Prozent wünschen sich Kopfhörer mit Echtzeitübersetzung.

Chemikalien auf ihre Sicherheit prüfen, ohne dafür ein einziges Tier zu belasten: Daran arbeitet das Fraunhofer-Institut für Toxikologie und Experimentelle Medizin (ITEM) in Hannover. Jetzt stellt es seinen Workflow vor — ASPA, kurz für Alternative Safety Profiling Algorithm, entstanden im EU-Projekt RISK-HUNT3R und im ASPIS-Cluster gemeinsam mit ONTOX und PrecisionTox.

Rund 55 Bausteine umfasst das Verfahren; eine Software namens ASPA-assist führt Schritt für Schritt hindurch. Zusammen kommt darin, was die Toxikologie heute an tierversuchsfreien Methoden zu bieten hat: In-vitro-Testsysteme, In-silico-Modelle, Omics-Datenanalysen, PBK-Modelle für Aufnahme, Verteilung, Verstoffwechselung und Ausscheidung im menschlichen Körper, dazu Read-Across von gut untersuchten auf strukturell ähnliche Stoffe. Maschinelles Lernen hat darin eine klar umrissene Aufgabe: potenziell toxische Substanzen vorpriorisieren. Ein Werkzeug unter mehreren, nicht der Kern.

“Der ASPA-Workflow ist ein transparenter, reproduzierbarer und modular aufgebauter Ansatz für das tierversuchsfreie Next Generation Risk Assessment von Chemikalien”, sagt Dr. Sylvia Escher vom Fraunhofer ITEM.

Der Zeitpunkt könnte kaum besser passen: Die EU-Kommission hat einen Fahrplan zum Ausstieg aus Tierversuchen in der Chemikalienbewertung. Die eigentliche Hürde benennt Escher selbst — sie liegt nicht im Labor: “Für die Forschungscommunity ist die regulatorische Akzeptanz ein entscheidender Schritt. Viele NAMs gibt es schon lange, sie sind wissenschaftlich weit entwickelt.”

Angebot, Konfiguration, Preis: Im Industrievertrieb steckt genau die Arbeit, die Software bisher kaum angefasst hat. Dort setzt das Münchner Start-up Atira an — und der Markt hat zugehört. 15 Millionen Dollar fließen in einer Seed-Runde unter Führung von Accel; zusammen mit einer früheren Pre-Seed-Runde über 2,5 Millionen Dollar summiert sich die Finanzierung auf 17,5 Millionen Dollar. Mit an Bord sind UVC, Fortino und Booom sowie mehrere Privatinvestoren, darunter Celonis-Mitgründer Bastian Nominacher, Ann-Kristin Achleitner, Marc Bitzer und Markus Flik.

Was die Plattform tut: Sie nimmt Anfragen von Kunden entgegen und erzeugt daraus technische Dokumentation, Konfigurationsvorschläge und Preisoptionen — angebunden an vorhandene CRM-, ERP- und CPQ-Systeme. Sales Engineering sei einer der größten Arbeitsabläufe in der Fertigung, den Software nie wirklich automatisiert habe, sagt Mitgründer und CEO Florian Diegruber. Laut tech.eu geht es weltweit um mehr als 128 Milliarden Dollar Personalaufwand pro Jahr.

Das Bemerkenswerte daran: Atira wurde erst im November 2024 gegründet, von Diegruber und August DuMont Schütte. Ein keine zwei Jahre altes Team nimmt sich damit ausgerechnet den zähen Angebotspapierkram des Maschinenbaus vor — also jener Branche, an der die deutsche Industrie hängt. Angaben zu Mitarbeiterzahl und Kundennamen enthält der Bericht nicht.

Die Berliner Verwaltung will die bei einem Cyberangriff erbeuteten Dateien mit KI-Werkzeugen nach Risiko sortieren. In der Nacht von Samstag auf Sonntag veröffentlichten die Angreifer laut heise online ein zweites Datenpaket mit 550.000 bis 560.000 Dateien; insgesamt sind damit rund 1,3 Millionen Dateien öffentlich. Die Werkzeuge sollen bestimmen, welche Dateien das höchste Risiko für Betroffene bergen, damit diese vorrangig geprüft werden. Chief Digital Officer Florian Hauer beschreibt die Aufgabe so: “Wir stehen vor der Aufgabe, dass wir feststellen müssen, was diese Dateien an Informationen enthalten.” Ein Lösegeld von 30 Bitcoin, umgerechnet etwa zwei Millionen Euro, lehnte Berlin ab.

Der Fall zeigt eine Anwendung, über die in der KI-Debatte selten gesprochen wird: Triage. Nicht Textgenerierung, sondern die Sichtung einer Datenmenge, die Beschäftigte in vertretbarer Zeit nicht durchsehen können. Zugleich verschiebt sich damit eine heikle Entscheidung — wer wann über welche Betroffenheit informiert wird — in eine automatisierte Vorsortierung.

Ungeklärt bleibt der Einbruchsweg. Staatssekretär Alexander Slotty erklärte, die Herkunft des Angriffs sei weiter unklar. Genannt wird die Gruppe Rhysida, die üblicherweise mit Phishing-Mails arbeitet; eine Sicherheitsmeldung des BSI beschreibt dagegen ein gefälschtes CAPTCHA, das Beschäftigte zum Öffnen des Windows-Terminals verleitet. Beide Darstellungen stehen bislang unvereinbar nebeneinander.

Der TÜV-Verband entwickelt ein dreistufiges Zertifikat für KI-Systeme. Laut einem Bericht von heise online wird das Programm derzeit mit Pilotpartnern erprobt, eine schrittweise Einführung ist ab Ende 2026 möglich. Hersteller und Anbieter sollen damit unabhängig nachweisen können, dass ihre Systeme sicher sind und Qualitätsanforderungen erfüllen; der TÜV nimmt dafür Risikobewertungen vor. Marc Fliehe, Digitalisierungsexperte des Verbands, begründet das Vorhaben so: “Unternehmen müssen gegenüber Kunden, Geschäftspartnern und Anwendern nachweisen können, dass ihre KI-Systeme nicht nur leistungsfähig sind, sondern auch zuverlässig und sicher funktionieren.”

Die Prüforganisationen besetzen damit ein Feld, das für den Standort Deutschland vertraut ist: Vertrauen in Technik wird als Prüfdienstleistung organisiert, wie zuvor bei Maschinen, Aufzügen und Fahrzeugen. Adressiert werden dem Bericht zufolge vor allem die Zweifel der Nutzer an der Datensicherheit und an der Richtigkeit von KI-Antworten.

Offen bleibt das Entscheidende. Der Bericht nennt weder die Kriterien, die die drei Stufen voneinander unterscheiden, noch die beteiligten Pilotpartner. Ebenso wenig ist beschrieben, wie sich ein freiwilliges Prüfsiegel zu den Anforderungen des EU-KI-Gesetzes verhält, das Anbieter risikoreicher Systeme ohnehin zu Nachweisen verpflichtet. Von diesen Details hängt ab, ob das Zertifikat Aussagekraft gewinnt.

Bundesdigitalminister Karsten Wildberger (CDU) hat auf der IFA in Berlin für mehr Tempo bei der Anwendung Künstlicher Intelligenz geworben. Bei seinem Rundgang über die Messe, unter anderem zu den Ständen von AMD, Bosch und Miele, sagte er laut heise online: “KI ist riskant, aber es ist viel riskanter, diese Technologien nicht selber zu beherrschen.” Sein erklärtes Ziel formulierte er knapp: “Dieses Land ein bisschen aufwecken.” Eine besondere Chance für Deutschland und Europa sieht Wildberger in der Robotik, verbunden mit einer Mahnung: “Diese Fenster bleiben nicht lange offen.” Aufgabe des Staates sei es, Freiraum, Geschwindigkeit und die nötige Infrastruktur bereitzustellen.

Bemerkenswert ist die Schwerpunktsetzung. Wildberger argumentiert nicht über eigene Basismodelle, sondern über Beherrschung und Anwendung — und mit der Robotik über ein Feld, das an die vorhandenen Stärken des Industriestandorts anschließt: Maschinenbau, Automatisierung, Hausgerätetechnik. Als Beispiel für europäische Modellentwicklung nennt der Bericht das multimodale Modell Flux von Black Forest Labs, das dem Vernehmen nach auch von Google eingesetzt wird.

Konkrete Förderzusagen oder Haushaltszahlen nannte der Minister bei dem Messebesuch nicht. Die nächste greifbare Vorgabe für die Branche kommt ohnehin aus Brüssel: Der Digitale Produktpass, ein maschinenlesbarer Datensatz nach der EU-Ökodesign-Verordnung, tritt ab 2027 in die Umsetzung.

Die Bundesregierung sieht durch den zunehmenden Einsatz künstlicher Intelligenz bislang keinen systematischen Stellenabbau in Deutschland. Das geht aus ihrer Antwort auf eine Kleine Anfrage der AfD-Fraktion hervor, über die heise online berichtet. KI ersetze demnach selten ganze Berufe, sondern verändere einzelne Tätigkeiten innerhalb bestehender Jobs. Routineaufgaben gingen zurück, während das Prüfen und Kontrollieren KI-erzeugter Ergebnisse an Bedeutung gewinne. Als entscheidend bezeichnet die Regierung gezielte Weiterbildung. Schweizer Marktstudien, die einen Rückgang von Einstiegspositionen nahelegen, hält sie für methodisch nicht belastbar. Verwiesen wird auf das KI-Observatorium, das Forschungsprojekt ai:conomics und eine nationale Weiterbildungsstrategie.

Bemerkenswert ist die Beweislage, nicht die Botschaft. Eine Regierungsantwort auf eine parlamentarische Anfrage ist kein Forschungsbefund, sondern eine Positionsbestimmung — sie sagt vor allem, worauf sich die Arbeitsmarktpolitik derzeit stützt. Dass die Regierung gegenläufige Studien ausdrücklich als methodisch schwach zurückweist, verschiebt die Debatte auf die Frage, welche Daten überhaupt zählen. Für den Standort Deutschland ist das relevant: Ob Weiterbildung als Antwort ausreicht, hängt daran, ob Verschiebungen im Aufgabenzuschnitt früh genug sichtbar werden — und die Messinstrumente dafür stehen selbst zur Debatte.

Der ausführliche Beitrag steht hinter der heise+-Schranke; diese Zusammenfassung stützt sich auf den frei lesbaren Teil.

Der Landesbeauftragte für den Datenschutz Niedersachsen, Denis Lehmkemper, wendet sich gegen die geplante Novelle des Niedersächsischen Polizei- und Ordnungsbehördengesetzes (NPOG). In seinem Tätigkeitsbericht 2025 kritisiert er mehrere Befugnisse, die das Vorhaben der rot-grünen Landesregierung der Polizei einräumen soll: “intelligente” Videoüberwachung, biometrische Echtzeit-Fernidentifizierung und automatisierte Datenanalyse. Die Echtzeit-Erkennung lehnt seine Behörde ab. Sein zentraler Einwand betrifft die Zweckbindung — jenen Grundsatz, nach dem Daten nur für den Zweck verwendet werden dürfen, zu dem sie erhoben wurden. Dieser Grundsatz wäre nach seiner Darstellung am Ende.

Der Vorgang verschiebt die deutsche KI-Debatte auf die Ebene der Länder. Über Hochrisiko-Anwendungen und biometrische Fernidentifizierung entscheidet nicht allein das EU-KI-Gesetz; wie weit Polizeibehörden solche Systeme tatsächlich einsetzen dürfen, regeln die Polizeigesetze der Länder. Niedersachsen ist damit einer von sechzehn Schauplätzen, an denen sich die praktische Reichweite dieser Technik entscheidet. Bemerkenswert ist außerdem, wer hier widerspricht: eine Aufsichtsbehörde, die dieselbe Landesregierung kontrolliert, deren Gesetzentwurf sie beanstandet.

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Der Verband Deutscher Sprecher:innen wendet sich gegen den Einsatz künstlich erzeugter Stimmen in der Synchronbranche. In einem Deep-Dive des heise-Podcasts KI-Update beschreibt Verbandsvorsitzende Anna-Sophia Lumpe das Kernproblem so: Sprecherinnen und Sprecher sollen ihre eigenen Aufnahmen für das Training von KI-Stimmen hergeben, die anschließend mit ihnen in Konkurrenz treten. Entscheidend sei dabei nicht die Stimmfarbe, sondern die Stimmführung — also die schauspielerische Interpretation, die eine Synchronfassung überhaupt erst trägt. Die Haltung des Berufsstands dürfe nicht darauf hinauslaufen, gerade so viel zu tun, wie unbedingt nötig sei.

Als Hintergrund nennt der Beitrag Vertragsklauseln bei Netflix, die eine Nutzung aufgenommener Stimmen für KI-Training erlauben sollen; ein Google-Vertreter habe zudem bestätigt, dass YouTube-Inhalte in das Training einfließen.

Für den Standort Deutschland ist das mehr als eine Branchenfrage. Ob Aufnahmen als Trainingsmaterial verwendet werden dürfen, entscheidet sich nach der Darstellung des Verbands derzeit in Verträgen, nicht in einem Gesetz — die Transparenzpflichten des EU-KI-Gesetzes betreffen die Kennzeichnung von KI-Inhalten, nicht die Vergütung der Stimmen dahinter. Der Verband verschiebt die Debatte damit von der Technik zur Vertragsgestaltung.

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Der Carlsen Verlag hat vor dem Landgericht München I Klage gegen OpenAI eingereicht. Das berichtet heise online. Gegenstand ist die Kinderbuchreihe “Das NEINhorn” von Autor Marc-Uwe Kling und Illustratorin Astrid Henn, die vor sieben Jahren erschienen ist. Der Verlag verlangt, die unlizenzierte Nutzung zu unterlassen, Auskunft über den Umfang zu erteilen und Schadenersatz zu leisten. Eine Summe nennt der Bericht nicht.

Der Vorwurf geht über einzelne Textpassagen hinaus. Nach den in dem Bericht geschilderten Feststellungen erzeugt ChatGPT vollständige Geschichten im Stil der Vorlagen sowie Illustrationen, die von den Originalen kaum zu unterscheiden sind. Geliefert werde eine komplette Druckvorlage — mit Covergestaltung, Impressum, erfundener ISBN und Verlagslogo. Zusätzlich schlage das System von sich aus weitere rechtsverletzende Texte und Bilder vor.

Zwei Punkte sind für die Einordnung wesentlich. Erstens hat dasselbe Gericht bereits eine Entscheidung gegen OpenAI getroffen, die die Verwertungsgesellschaft GEMA erstritten hat. Zweitens verschiebt sich der Streitgegenstand: Es geht hier nicht um die Frage, womit ein Modell trainiert wurde, sondern um das fertige Ausgabeprodukt. Kling kritisiert laut Bericht, Einzelne würden für den illegalen Download eines einzigen Films oder Buches hart bestraft. Eine Stellungnahme von OpenAI liegt dem Bericht nicht vor. Der ausführliche Artikel steht hinter der heise+ Bezahlschranke.

107 Papier-Logbücher, ersetzt in zehn Wochen: Diese Zahl steht am Anfang der Geschichte des Magdeburger Technologie-Startups Be2Byte. Sie stammt vom Zentrallabor Witowski, einem nach ISO 17025 akkreditierten Labor, das die Software des Unternehmens eingeführt hat. Der Dokumentationsaufwand sank dabei nach Angaben von Startbase um mehr als 70 Prozent. Jetzt sammelt Be2Byte 500.000 Euro ein — Geldgeber ist der IBG Fonds, verwaltet von bmp Ventures.

Die Plattform heißt LabThunder und digitalisiert den Laboralltag: digitale Logbücher, zentrale Geräteverwaltung, automatisierte Fehlerbehebung für analytische und klinische Labore. Mittendrin sitzt Thunder AI, ein KI-Assistent, der dem Laborpersonal Informationen heraussucht, Entscheidungen vorbereitet und Geräteprobleme eigenständig lösen hilft.

Bemerkenswert ist, wer da baut. “Wir haben gemeinsam über zwei Jahrzehnte in Laboren gearbeitet und wissen genau, wo es im Alltag klemmt”, sagt Mitgründer und Geschäftsführer Julian Weber, der rund 16 Jahre Laborerfahrung mitbringt. Mitgründer Manuel Diaz kommt als CRO aus den Biowissenschaften, Technikchef Robert Perez aus der Softwareentwicklung.

Die Runde ist überschaubar, der Plan nicht: Das Geld soll die Expansion im DACH-Raum tragen, weitere Module finanzieren und bis Ende 2027 den Einstieg in die Pharmabranche ermöglichen.

Im Büro ist die KI längst Alltag — am Fließband, im Handel und in der Pflege dagegen kaum. Diesen Befund stellt Benedikt Brand, Mitgründer und Geschäftsführer von Flip, an den Anfang. Sein 2018 gegründetes Unternehmen sammelt nun 25 Millionen Dollar ein, um seine Plattform für genau diese Beschäftigten auszubauen.

Bemerkenswert ist, wer mitgeht: Neben den bestehenden Geldgebern Notion Capital und HV Capital, die ihre Anteile aufstocken, steigt die L-Bank neu ein — die Förderbank des Landes Baden-Württemberg. Öffentliches Landeskapital fließt hier also direkt in eine KI-Anwendung für die Schichtbelegschaft. Beteiligt sind zudem Business Angels und institutionelle Investoren, die nicht namentlich genannt werden.

Was die Plattform kann, klingt unspektakulär und ist im Alltag genau deshalb interessant. Sie bündelt interne Kommunikation, Arbeitsabläufe, digitale Identität und KI-Werkzeuge in einer einzigen Anwendung. Das Modul Fusion erzeugt maßgeschneiderte Apps für einzelne Filialen, Teams oder Arbeitsprozesse. Frontline Identity wiederum lässt Beschäftigte auf Firmensysteme zugreifen, die über gar keine dienstliche E-Mail-Adresse verfügen.

Die Runde trägt keine Stufenbezeichnung, und wie viel die einzelnen Beteiligten beisteuern, teilt das Unternehmen nicht mit. Auch seinen Firmensitz nennt der Bericht von tech.eu nicht.

An der FernUniversität in Hagen ist ein Prototyp entstanden, der vertrauliche Angaben aus Eingaben an KI-Sprachmodelle entfernt, bevor diese an Dienste wie ChatGPT übertragen werden. Das berichtet heise online. Das Team um Pascal Tippe nennt das System Privacy Gateway; beteiligt ist auch der Student Michael Maximilian Grötzner.

Technisch geht der Filter über eine Stichwortsuche hinaus. Er stützt sich auf ein Codebuch, das aus den Definitionen der Datenschutz-Grundverordnung und aus dem deutschen Geschäftsgeheimnisrecht abgeleitet ist. Damit sollen personenbezogene Daten und Betriebsinterna nicht erst beim Anbieter, sondern schon vor dem Versand herausgelöst werden.

Der Ansatz adressiert ein praktisches Problem des Standorts. Nach den in dem Bericht genannten Zahlen nutzt rund ein Drittel der Menschen in Deutschland wöchentlich KI-Anwendungen — häufig über Dienste, deren Verarbeitung außerhalb der eigenen Kontrolle liegt. Für Unternehmen und Behörden ist das der Kernkonflikt zwischen Produktivitätsgewinn und Geheimnisschutz.

Die Tests zeigen zugleich eine Grenze: Werden sensible Angaben entfernt, kann die Qualität der Antworten sinken, besonders bei datenintensiven Fragen etwa aus dem medizinischen Bereich. Es handelt sich um einen Forschungsprototyp; Angaben zu Lizenz, Preis oder Verfügbarkeit liegen nicht vor. Der ausführliche Bericht steht hinter der heise+ Bezahlschranke.

Ein Kölner Übersetzungsdienst wird zum Sprachmotor der amerikanischen Rechtsbranche: DeepL hat eine Partnerschaft mit dem US-Startup Harvey geschlossen, das KI-Werkzeuge für Anwaltskanzleien baut. Künftig wickelt DeepL nach Angaben von tech.eu mehr als ein Drittel des gesamten Dokumentenvolumens ab, das bei Harvey übersetzt wird.

Für die Kölner ist das ein Ritterschlag in einem besonders heiklen Feld. Juristische Texte verzeihen keine ungefähren Formulierungen — eine falsch übertragene Klausel kann einen Vertrag kippen. Genau dort setzt DeepL nun mit Übersetzung, Schreibwerkzeugen und Sprach-zu-Sprach-Übertragung an, damit Kanzleien grenzüberschreitend arbeiten können.

“Die Zusammenarbeit mit Harvey bringt unsere spezialisierten Sprach-KI-Fähigkeiten zu noch mehr Rechtsteams weltweit, die täglich über Grenzen hinweg arbeiten”, sagt Gründer und Geschäftsführer Jarek Kutylowski.

Finanzielle Konditionen nennen beide Seiten nicht; eine Beteiligung ist es ausdrücklich nicht. Die Größenverhältnisse sind trotzdem bemerkenswert: DeepL wurde 2024 mit zwei Milliarden Dollar bewertet, Harvey mit elf Milliarden. Und das Jahr verlief für die Kölner nicht rund — Anfang 2026 strich das Unternehmen 250 Stellen. Umso mehr zeigt dieser Abschluss, dass deutsche Sprachtechnologie international weiter gefragt ist. Zu den Kunden zählen unter anderem die Kanzlei Taylor Wessing, SoftBank und Mazda.

Klimafeste Sorten erkennen, bevor das Feld sie zeigt: Das Tübinger AgTech-Unternehmen Computomics hat eine Series-B-Runde über 6,3 Millionen Euro eingesammelt. Fünf Millionen davon kommen vom Convent Capital Agri Food Fund, der die Runde anführt. Mit an Bord sind der High-Tech-Gründerfonds, die MBG Baden-Württemberg und Amathaon Capital — dazu Gründer und wissenschaftliche Beiräte des Unternehmens.

Was Computomics baut, klingt nach Science-Fiction und ist doch handfeste Agrarforschung. Die Plattform ×SeedScore kombiniert maschinelles Lernen mit Genomdaten, Umweltdaten und Ergebnissen aus Feldversuchen. Daraus sagt sie vorher, wie sich ein bestimmter Pflanzengenotyp bei welcher Temperatur, welcher Niederschlagsmenge und welchem Boden schlagen wird. Züchter sehen also, welche Sorte der Hitze standhält, bevor überhaupt ein Korn in die Erde kommt.

“Züchtern hat es nie an Ambitionen hinsichtlich der Klimaresilienz gefehlt. Was ihnen fehlte, war eine Möglichkeit, diese zu erkennen, bevor das Feld sie zeigt”, sagt Sebastian J. Schultheiss, CEO und Mitgründer.

Das 2012 gegründete Unternehmen arbeitet nach eigenen Angaben bereits mit kommerziellen Züchtern aus den Bereichen Ackerkulturen, Gemüse, Futter- und Spezialkulturen zusammen. Das frische Kapital soll die Plattform skalieren und sie tiefer in kommerzielle Zuchtprogramme bringen. Deutsche KI landet damit dort, wo sie selten Schlagzeilen macht: auf dem Acker.

Die Körber-Stiftung hat eine Forsa-Befragung zur Medienkompetenz von Eltern vorgelegt, über die heise online berichtet. Danach fühlen sich 28 Prozent der Eltern im Umgang mit KI-Anwendungen eher oder sehr unsicher. Sicher fühlen sich 48 Prozent eher und 20 Prozent sehr. Mehr als die Hälfte — 55 Prozent — will die eigene Wissenslücke schließen.

Kritischer fällt der Blick auf die Kinder aus: 49 Prozent halten deren Fähigkeit, Falschinformationen von verlässlichen Informationen zu unterscheiden, für eher oder sehr schlecht. Bei sich selbst räumen 19 Prozent diese Schwierigkeit ein.

Der Bedarf ist konkret benannt: 65 Prozent wünschen sich Material zum Erkennen von Desinformation und KI-generierten Inhalten, 57 Prozent wissen nicht, wo sie es finden. Diese Lücke zwischen Nachfrage und Zugang ist der eigentliche Befund der Studie — nicht die Unsicherheit selbst, sondern das Fehlen einer Anlaufstelle.

Beim Umgang mit Geräten fordern Eltern Regeln: Mehr als die Hälfte befürwortet ein generelles Handyverbot an Schulen, eine Mehrheit Einschränkungen sozialer Medien für unter 16-Jährige, ein Viertel Handyverbote für unter 14-Jährige. Zugleich bekennen 37 Prozent, ihre eigene Handynutzung schlecht im Griff zu haben.

Datenbasis: Forsa befragte im März 1.004 Eltern von 12- bis 18-Jährigen, repräsentativ.

Amberg in der Oberpfalz bekommt eine AI Factory. Der Düsseldorfer KI-Infrastruktur-Anbieter Polarise hat sich dafür frisches Kapital gesichert — eine Fremdkapitalfinanzierung von bis zu einem hohen zweistelligen Millionen-Euro-Betrag, bereitgestellt von der SWI Stoneweg Icona Group. Bemerkenswert ist der Weg dorthin: Ursprünglich war eine Mehrheitsbeteiligung geplant, daraus wurde nun Fremdkapital.

Die Zahlen für Amberg lassen aufhorchen. 65 Megawatt Anfangskapazität, perspektivisch 120 Megawatt — das sind Größenordnungen, die man sonst aus Pressemitteilungen amerikanischer Hyperscaler kennt, nicht aus der bayerischen Provinz. Betrieben werden bereits Standorte in Oslo und München; Kapazitätsangaben nennt der Bericht dafür nicht.

Polarise firmiert als NVIDIA Cloud Partner und NVIDIA Cloud Service Provider. Das Geld soll den Aufbau der europäischen AI Cloud und weiterer AI Factories beschleunigen. Geschäftsführer Michel Boutouil formuliert den Anspruch entsprechend groß: “Unsere Wachstumsstrategie zielt darauf ab, die europäische KI Infrastruktur der Zukunft aufzubauen.”

Wer in den vergangenen Monaten über europäische Rechenkapazität diskutiert hat, kennt das Muster: viel Absichtserklärung, wenig Beton. Hier steht immerhin ein Standort mit Zahl und Zeithorizont. Zu Gründungsjahr und Gründerteam macht die Meldung keine Angaben.

Der Digitalverband Bitkom hat am 18. August 2026 Zahlen zum KI-Einsatz in der Personalarbeit vorgelegt. Danach lassen 14 Prozent der Unternehmen in Deutschland Arbeitszeugnisse von Künstlicher Intelligenz schreiben — jedes siebte. Weitere 52 Prozent können sich das künftig vorstellen; 2024 waren es 45 Prozent.

Die übrigen Anwendungsfelder liegen dicht beieinander. In der Weiterbildung von Beschäftigten setzen 16 Prozent KI ein, beim Onboarding 14 Prozent, bei der Beantwortung interner Personalfragen und bei der Einschätzung von Arbeitsbelastung jeweils 13 Prozent, bei der Leistungsbewertung 12 Prozent. Das Muster ist bemerkenswert gleichmäßig: Kein Feld sticht heraus, die Werte bewegen sich sämtlich im niedrigen Zehnerbereich.

Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder ordnet das ein: Die Hemmschwelle für den KI-Einsatz sei im Personalbereich höher als in vielen anderen Unternehmensbereichen.

Das ist plausibel, denn beim Arbeitszeugnis geht es um ein rechtlich bindendes Dokument mit einer eigenen Formelsprache — und um eine Bewertung, die berufliche Wege prägt. Zugleich zeigt der Abstand zwischen tatsächlicher Nutzung (14 Prozent) und Vorstellbarkeit (52 Prozent), wie viel Zurückhaltung noch besteht.

Datenbasis: Bitkom Research befragte in den Kalenderwochen 18 bis 25 telefonisch 602 Unternehmen in Deutschland ab drei Beschäftigten, repräsentativ.

In der Konsultation der EU-Kommission zur Überarbeitung der Urheberrechtsrichtlinie von 2019 haben sich deutsche Verbände deutlich positioniert. heise online berichtet über die Auswertung von 432 Stellungnahmen; im Kern geht es um die Frage, ob die Schranke für Text und Data Mining das Training generativer KI-Modelle abdeckt.

Auf der Rechteinhaberseite wirft der Börsenverein des Deutschen Buchhandels KI-Entwicklern vor, Lizenzierung systematisch zu umgehen und auf Raubkopien als Trainingsmaterial zurückzugreifen. Die Initiative Urheberrecht fordert einen Wechsel vom Opt-out zum Opt-in, also zur vorherigen ausdrücklichen Zustimmung. Die GEMA schlägt ein Recht auf der Ausgabeseite vor: Die kommerzielle Verwertung KI-generierter Inhalte solle über kollektive Lizenzen erfasst werden.

Dagegen argumentieren Bitkom und der Verband der Automobilindustrie, restriktive Vorgaben schwächten die europäische Wettbewerbsfähigkeit gegenüber den USA und China. Modelle lernten Muster, nicht gespeicherte Texte. Wikimedia Deutschland sucht einen Mittelweg — stärkere TDM-Ausnahmen für die Forschung und robots.txt als technischer Standard für den Opt-out.

Bemerkenswert ist weniger die Konfliktlinie als ihre Verortung: Die Auseinandersetzung um KI-Trainingsdaten wird derzeit nicht vor deutschen Gerichten entschieden, sondern in einem Brüsseler Konsultationsverfahren — mit deutschen Verwertungsgesellschaften, Branchenverbänden und Industrievertretern als lautstarken Beteiligten. Der ausführliche heise-Bericht steht hinter einer Bezahlschranke; die hier referierten Positionen stammen aus dem frei zugänglichen Teil.

Aachen meldet sich in der KI-Szene zurück: Das dort ansässige Startup amber hat eine Series-A-Runde über sieben Millionen Euro eingesammelt. Angeführt wird sie vom Bestandsinvestor Ventech gemeinsam mit NRW.Venture, dem Wagniskapitalfonds der NRW.BANK — die Finanzierung bleibt damit bemerkenswert regional verankert.

Interessanter als die Summe ist der Ansatz. amber baut keine weitere Chat-Oberfläche, sondern eine Infrastrukturschicht darunter: Der sogenannte AI Data Layer verbindet und strukturiert Unternehmenswissen aus E-Mails, Dokumenten, Cloud-Anwendungen und internen Systemen. Erst wenn dieses Material geordnet und in Zusammenhang gebracht ist, kommen große Sprachmodelle zum Einsatz. Wer je erlebt hat, wie ein Assistent an verstreuten Dateiablagen scheitert, ahnt, warum diese Reihenfolge zählt.

Mitgründer und CEO Philipp Reissel formuliert die Ambition entsprechend: Die nächste Stufe der KI sei nicht noch ein Chatbot, sondern Systeme, die den Geschäftskontext verstehen, die Absicht der Nutzer erkennen und Aufgaben eigenständig erledigen. Zum Gründungsteam gehören außerdem Bastian Maiworm und Igli Manaj.

Das frische Kapital soll in die europäische Expansion fließen, zunächst in die Benelux-Länder, außerdem in den Ausbau des AI Data Layer, tiefere Integrationen in Geschäftssysteme und in die Unterstützung des Mittelstands beim KI-Einsatz. Auf lange Sicht soll die Software Aufgaben nicht nur ausführen, sondern selbst erkennen. Zu Gründungsjahr, Kundenzahlen und bisherigem Finanzierungsvolumen macht die Meldung keine Angaben.

Der Digitalverband Bitkom hat am 17. August 2026 eine Befragung zu sogenannten KI-Entkleidungs-Apps vorgelegt — Anwendungen, die Personen auf Fotos digital entkleiden. 84 Prozent der Befragten sprechen sich für ein weltweites Verbot solcher Apps aus. Ebenfalls 84 Prozent haben von ihnen gehört oder gelesen.

Die Zahlen deuten auf eine alltägliche Präsenz hin: 53 Prozent sind entsprechenden Inhalten im vergangenen Jahr online begegnet, unabhängig von der Berichterstattung darüber; weitere sechs Prozent waren sich unsicher. 66 Prozent befürchten, dass Bilder ihrer Kinder oder ihnen nahestehender Personen manipuliert werden könnten, 43 Prozent sorgen sich um eigene Aufnahmen. Ein Viertel hält die Aufregung für übertrieben.

Bitkom verknüpft die Ergebnisse mit dem geplanten Gesetz gegen digitale Gewalt und fordert klare rechtliche Grenzen, beschleunigte Verfahren, Meldewege sowie eine Zusammenarbeit der Behörden. Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder betont, für Betroffene seien solche Apps kein Spaß; sie bräuchten pragmatische Hilfe.

Bemerkenswert ist die Geschlossenheit des Befunds. Bei Verbandsumfragen zu KI-Themen liegen Zustimmung und Ablehnung meist deutlich näher beieinander; hier steht eine Mehrheit von mehr als vier Fünfteln einem Viertel gegenüber, das die Sorge für übertrieben hält. Der Verband adressiert entsprechend nicht die Technik, sondern die Rechtsdurchsetzung.

Datenbasis: Bitkom Research befragte in den Kalenderwochen 12 bis 17 repräsentativ 1.006 Personen in Deutschland ab 16 Jahren.

Der Digitalverband Bitkom hat am 7. August 2026 Zahlen zur Nutzung von KI bei der Urlaubsplanung vorgelegt. Bei der Zielwahl ist die Technologie am weitesten vorgedrungen: 24 Prozent der Reisenden haben sich ein Reiseziel bereits von KI vorschlagen lassen, 41 Prozent können es sich künftig vorstellen, insgesamt 65 Prozent sind dafür offen.

Die übrigen Anwendungen liegen dahinter, aber nicht weit. Unterkünfte: 19 Prozent haben KI genutzt, 44 Prozent erwägen es. Restaurantempfehlungen: 21 Prozent bereits genutzt, 32 Prozent erwägen es. Routen für Auto, Rad oder Wanderung: 15 Prozent genutzt, 41 Prozent erwägen es. Bei Sehenswürdigkeiten und Veranstaltungen sind es 17 beziehungsweise 40 Prozent. Am zurückhaltendsten sind die Befragten bei Flug- und Bahntickets — hier zeigen sich nur 41 Prozent aufgeschlossen. Ein Sonderfall ist die Bildbearbeitung: Ein Viertel hat Urlaubsfotos schon mit KI bearbeitet.

Lucy Czachowski, KI-Expertin beim Bitkom, ordnet den Nutzen funktional ein: “KI kann diese Suche vereinfachen, passende Optionen vergleichen und Empfehlungen stärker auf persönliche Interessen, das Budget oder die Art des Urlaubs zuschneiden.”

Bemerkenswert ist weniger die absolute Höhe der Werte als das Verhältnis von Nutzung zu Bereitschaft: In fast allen Kategorien ist die Gruppe der Interessierten doppelt so groß wie die der Anwender. Datenbasis: Bitkom Research befragte in den Kalenderwochen 17 bis 21 telefonisch 1.004 Personen ab 16 Jahren, davon 930 Urlaubsreisende.

SAP und zwei Fraunhofer-Institute arbeiten an einer offenen Referenzarchitektur für europäische Cloud-Edge-Infrastruktur. Das Vorhaben heißt ApeiroRA; SAP führt es an, beteiligt sind das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik (ISST) und das Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit (AISEC). Ziel ist Interoperabilität über mehrere Anbieter hinweg — Cloud- und Edge-Dienste sollen sich herstellerunabhängig kombinieren lassen.

Der Anlass ist eine Marktlage: Rund 70 Prozent der Cloud-Infrastruktur entfallen auf die US-Hyperscaler Microsoft, Amazon und Google. Heinrich Pettenpohl, Abteilungsleiter IT Service Providers am Fraunhofer ISST, formuliert die Ausgangslage deutlich: “Im globalen Markt für Public-Cloud-Dienste hat Europa den Anschluss verloren. Im Bereich von Cloud Edge Computing ist das nicht der Fall.” Genau dort setzt das Projekt an.

Das AISEC steuert die Sicherheitsarchitektur bei — nach Zero-Trust-Prinzipien und mit Confidential Computing, für Identitäts- und Zugriffsverwaltung sowie eine technologieunabhängige Attestierung von Workloads in föderierten Multi-Provider-Umgebungen.

Künstliche Intelligenz spielt in ApeiroRA eine dienende Rolle: Neben automatisiertem Lifecycle-Management, digitalen Zwillingen zur Ressourcenoptimierung und Nachhaltigkeitskennzahlen nennt Fraunhofer eine autonome Fehleranalyse und eine “KI-gestützte Betriebsführung”. Als Nachhaltigkeitsziel soll Rechenlast dorthin wandern, wo erneuerbare Energie verfügbar ist.

Für den Standort Deutschland ist weniger die Technik bemerkenswert als die Konstellation: ein DAX-Konzern und öffentlich finanzierte Forschung, die gemeinsam quelloffen an der Schicht unterhalb der KI-Anwendungen arbeiten.

Die Gebührenordnung für Ärzte ist ein Dickicht: über 2.800 Ziffern, dazu Ausschlüsse, Steigerungssätze, Kombinationsregeln. Genau dort setzt das Hamburger Healthtech Qodia an — und hat dafür jetzt 1,2 Millionen Euro eingesammelt. Das Geld kommt laut Startbase von einem einzelnen Investor aus der Medizinbranche, der nicht genannt wird. Zusammen mit 400.000 Euro aus dem Jahr 2025 summiert sich die Finanzierung auf 1,6 Millionen.

Das Produkt besteht aus drei Bausteinen. Eine Rechnungsprüfung erkennt Ausschlüsse und Steigerungssätze. Eine zweite Komponente übersetzt die Behandlungsdokumentation in abrechenbare GOÄ-Ziffern. Dazu kommt ein Assistent, der Fragen zu den Abrechnungsregeln beantwortet. Herzstück ist ein eigener “GOÄ Core” mit den mehr als 2.800 Ziffern samt Regelwerk für Kombinationen, Plausibilitätsprüfungen und Steigerungssätze.

Bemerkenswert ist das Tempo: Seit dem Markteintritt im Dezember 2025 hat Qodia elf Abrechnungszentren angebunden. Für ein knapp ein Jahr altes Produkt in einem regulierten, konservativen Umfeld ist das eine ordentliche Zugkraft. Hinter dem Unternehmen stehen vier Gründer, darunter Ole Reinpold, Lasse Reinpold und Nicolas Riegger; im Team arbeiten Entwickler, KI-Fachleute und Medizinerinnen und Mediziner zusammen.

Der Reiz der Sache liegt weniger im großen KI-Versprechen als im kleinen, zähen Alltag: Personalmangel in den Praxen, manuelle Abrechnung, ein Regelwerk, das kaum jemand vollständig im Kopf hat. Wenn Software das zuverlässig abnimmt, merkt man den Fortschritt an der Rechnung — nicht an der Demo.

Der Digitalverband Bitkom hat am 5. August 2026 eine Befragung zum KI-Einsatz an deutschen Schulen veröffentlicht. Danach nutzen 58 Prozent der Lehrkräfte KI für schulische Zwecke — 2024 waren es 51 Prozent. Zwei Drittel halten die Technologie für eine Chance für die Bildung, 23 Prozent für ein Risiko. 89 Prozent finden, Schülerinnen und Schüler sollten den Umgang mit KI lernen; zugleich befürchten 42 Prozent einen Rückgang der geistigen Fähigkeiten.

Die Voraussetzungen sind ungleich verteilt. Nur 46 Prozent erhalten KI-Lizenzen von ihrer Schule, 19 Prozent greifen für den Unterricht ausschließlich auf private Accounts zurück. 58 Prozent fühlen sich im Umgang mit KI unsicher, 78 Prozent wünschen sich verpflichtende regelmäßige Fortbildungen.

Der Engpass bleibt die Infrastruktur: 49 Prozent bewerten die technische Ausstattung ihrer Schule als schlecht, 40 Prozent beklagen schlechtes oder fehlendes WLAN — immerhin ein Rückgang gegenüber 48 Prozent im Jahr 2024. 83 Prozent sehen deutsche Schulen international im Rückstand, 80 Prozent vermissen politische Unterstützung.

Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst verschiebt die Debatte entsprechend: “Es geht nicht mehr darum, ob in Schulen KI eingesetzt wird, es geht um das Wie.” Und weiter: “Schulen brauchen Verlässlichkeit und eine digitale Vision statt vieler einzelner befristeter Maßnahmen.”

Datenbasis: Bitkom Research befragte in den Kalenderwochen 22 bis 26 telefonisch 501 Lehrkräfte der Sekundarstufen 1 und 2, repräsentativ.

Der Chef ruft per Video an, bittet dringend um eine Überweisung — und ist gar nicht der Chef. Genau gegen diesen Moment richtet sich ein Warnsystem, das das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie (SIT) in Darmstadt gemeinsam mit dem Fraunhofer Heilbronn Research & Innovation Center für Cybersecurity entwickelt hat. Es prüft Bild und Ton mitten im laufenden Gespräch und meldet, wie wahrscheinlich das Gegenüber ein Deepfake ist.

Das Charmante daran: Die Analyse bleibt auf dem eigenen Rechner, es werden keine Video- oder Audiodaten nach außen geschickt. “Für die lokale Echtzeitanalyse unserer Lösung reicht ein Rechner mit moderner Grafikkarte und zwölf Gigabyte Grafikspeicher”, sagt Prof. Martin Steinebach, der die IT-Forensik am Fraunhofer SIT leitet.

Videokonferenzen sind für die Erkennung besonders zäh — Kompression, schwankende Qualität, Weichzeichner. Also trainierte das Team gegen genau diese Effekte an; für die Audioerkennung mit rund 19.000 echten und etwa 160.000 manipulierten Aufnahmen. Maschinelles Lernen habe sich dabei als deutlich schneller und effizienter erwiesen als klassische Signalverarbeitung.

Noch ist das Ganze ein Demonstrator, kein fertiges Produkt. Geplant ist die Integration in Plattformen wie Teams oder Zoom, als Plugin oder eingebaute Sicherheitsfunktion. Offen bleibt die rechtliche Frage, ob und wie Teilnehmende einer solchen Analyse zustimmen müssen. Der Bedarf jedenfalls wächst: Singapurs Cyber Security Agency zählte im Januar 2026 über 1.200 Deepfake-Betrugsfälle per Video — nach 43 im Januar 2025.

Der Digitalverband Bitkom hat am 11. August 2026 Zahlen zur Personalplanung deutscher Tech-Startups vorgelegt. Danach haben 27 Prozent der befragten Unternehmen in den vergangenen zwölf Monaten wegen Künstlicher Intelligenz auf Neueinstellungen verzichtet. Sieben Prozent bauten Personal ab, 16 Prozent stellten wegen KI zusätzlich ein, die Hälfte sah keinen Effekt auf den Personalbedarf. Alle 102 befragten Startups setzen KI in ihren Geschäftsprozessen ein.

Für die kommenden zwölf Monate verschiebt sich das Bild kaum: 28 Prozent erwarten, wegen KI auf Einstellungen zu verzichten, 19 Prozent rechnen mit zusätzlichem Personal, zwei Prozent mit KI-bedingtem Abbau. Zugleich gehen 62 Prozent der Startups für 2026 von wachsenden Belegschaften aus, im Schnitt um vier Stellen.

Bemerkenswert ist die Größenentwicklung: Ein Startup beschäftigt derzeit im Mittel zwölf Mitarbeitende plus eine offene Stelle — nach 13 im Vorjahr und 15 im Jahr 2024. Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst führt das auf Effizienzgewinne zurück: “KI macht viele Bürotätigkeiten und insbesondere auch die Softwareentwicklung effizienter.”

Einzuordnen ist das mit Vorsicht. Bitkom Research befragte in den Kalenderwochen 21 bis 27 online 102 Startups; der Verband bezeichnet die Erhebung selbst als Stimmungsbild ohne statistische Repräsentativität. Als Frühindikator für die Beschäftigungswirkung von KI im deutschen Gründungssektor bleibt sie dennoch aufschlussreich.

Berlin bekommt sein OpenAI-Büro. Was bislang nur in München stand, wird verdoppelt: Der ChatGPT-Hersteller plant nach Angaben von heise online (dpa) einen zweiten deutschen Standort in der Hauptstadt — ein festes Datum gibt es noch nicht, es soll aber “ziemlich bald” so weit sein.

Der Grund liegt nahe, und er ist schmeichelhaft für Deutschland: Gemessen an zahlenden ChatGPT-Abonnenten gehört das Land zu den drei größten Märkten weltweit und ist der größte in Europa. “Deutschland ist seit jeher einer unserer größten und am schnellsten wachsenden Märkte”, sagt OpenAI-Chef Sam Altman.

Spannender als die Schreibtische ist das, was daneben verhandelt wird. OpenAI lotet den Bau eines eigenen Rechenzentrums in Deutschland aus; Altman hat dazu bereits mit Vertretern des Berliner Senats gesprochen. Konkretes Ergebnis: bislang keines. Aber allein die Gespräche zeigen, dass es nicht nur um Vertrieb geht, sondern um Infrastruktur auf deutschem Boden.

Beim Dauerthema Datenschutz verweist Altman auf die Zero-Data-Retention-Vereinbarungen, die qualifizierten Geschäftskunden offenstehen: Übermittelte Daten landen dann nicht im Training künftiger Modelle. “Ich glaube fest an den Datenschutz für Unternehmenskunden”, so Altman. Als Beispiel für das Geschäft hierzulande nennt der Bericht die Zusammenarbeit mit der Deutschen Telekom.

Aus einem Büro werden zwei — und vielleicht, irgendwann, Serverhallen dazu.

Der Digitalverband Bitkom fordert in einem Positionspapier, die Vorbereitung auf eine allgemeine künstliche Intelligenz zur nationalen Aufgabe zu erklären. Als AGI bezeichnet der Verband ein System, das den Menschen in nahezu allen kognitiven Fähigkeiten erreicht oder übertrifft. Deren Auftreten hält Bitkom im Zeitraum zwischen 2030 und 2040 für plausibel, womöglich früher, und stützt sich dabei auf Experteneinschätzungen und den bisherigen Entwicklungsverlauf.

Sechs Forderungen listet das Papier auf: Der regulatorische Rahmen für den Bau von KI-Rechenzentren soll deutlich vereinfacht werden, die Bedingungen für Wagniskapital bei Start-ups und Scale-ups sollen sich verbessern, der Zugang zu Daten soll gezielt erleichtert werden. Hinzu kommen der Einsatz von Bundeshaushalt und öffentlicher Beschaffung zur Förderung von KI, die Gewinnung und Ausbildung von Fachkräften sowie der Aufbau von KI-Kompetenz in der Verwaltung. Als einzige Person führt die Seite Janis Hecker auf, Bereichsleiter AI – Regulierung & Strategie beim Verband.

Die Einordnung ist bemerkenswert: Bitkom vergleicht die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Folgen mit der industriellen Revolution, allerdings in erheblich kürzerer Zeit. Belege für die Zeitschätzung nennt die Zusammenfassung nicht; Zahlen, Zitate und Umsetzungsfristen fehlen ebenso. Die ausführliche Begründung steht in einem PDF, das der Verband zum Download anbietet.

Die NXTGN Startup Factory wächst: Zum 22. Juli sind die Universitäten Tübingen, Freiburg und Hohenheim dem baden-württembergischen Innovationsnetzwerk beigetreten. Betrieben wird die Plattform von der NXTGN Management GmbH; sie soll Forschungseinrichtungen, Start-ups sowie mittelständische und etablierte Unternehmen im Land enger verbinden.

Für das Thema KI ist vor allem der Tübinger Beitritt von Gewicht. Die Universität zählt nach Darstellung von Startbase zu den führenden deutschen KI-Standorten; sie beherbergt das Tübingen AI Center und gehört zum Cyber Valley, das als größtes europäisches Forschungskonsortium für Künstliche Intelligenz beschrieben wird. Damit rückt dieser KI-Verbund an eine Struktur heran, die Forschung und Unternehmen zusammenbringen soll. Für Freiburg und Hohenheim nennt der Bericht keine vergleichbare KI-Einordnung.

Bereits zuvor gehörten dem Verbund das KIT, die Universitäten Stuttgart, Heidelberg und Ulm, die Hochschule der Medien Stuttgart, das IPAI sowie die Campus Founders Heilbronn an. Die Erweiterung bündelt damit einen großen Teil der baden-württembergischen Forschungslandschaft in einer Struktur.

Offen bleibt, was der Beitritt praktisch bedeutet: Zu Mitteln, Programmumfang und Zeitplänen macht der Bericht keine Angaben, benannte Verantwortliche oder Zitate fehlen ebenfalls.

Eine Milliarde Dollar Bewertung, 180 Millionen Dollar frisches Kapital — und ein Firmensitz, der sich auf Berlin und New York verteilt: Augustus ist Unicorn. Die Series B führt Tiger Global an, mit dabei sind Hummingbird, QED sowie Angel-Investoren aus dem Umfeld von Nubank, Ramp, Circle und Deel.

Was das deutsch-amerikanische Fintech baut, klingt technisch und ist im Zahlungsverkehr hochrelevant: eine API-basierte Banking-Plattform, über die internationale Banken und Fintechs direkten Zugang zum US-Dollar erhalten — SWIFT, ACH, SEPA und Stablecoins inbegriffen. Seit Mai 2026 hält Augustus dafür eine eigene US-Banklizenz.

Die KI sitzt im Maschinenraum. Die Core-Banking-Plattform Marble automatisiert die Abwicklung nach Angaben von Startbase mithilfe Künstlicher Intelligenz. Viel mehr verrät der Bericht darüber nicht: Wie die Modelle konkret arbeiten, bleibt offen, und auch Transaktionsvolumen, Kundennamen und die Namen der Gründerinnen und Gründer nennt er nicht.

Bemerkenswert bleibt die Nachricht dennoch, gerade für Berlin. Hier entsteht mit deutschem Standbein Infrastruktur für den weltweiten Dollar-Verkehr — und ihr Kern läuft automatisiert.

Eine Umfrage des Marktforschungsunternehmens IDC im Auftrag des Softwareanbieters Sage zeichnet ein ernüchterndes Bild vom KI-Einsatz im Finanzwesen. Befragt wurden 2.275 Entscheiderinnen und Entscheider aus Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika, darunter 205 aus Deutschland.

Auffällig ist der Prüfaufwand. 29 Prozent der deutschen Befragten wenden nach eigenen Angaben 15 bis 29 Stunden pro Woche dafür auf, Ergebnisse von KI-Systemen zu kontrollieren, 18 Prozent geben mehr als 30 Stunden an. Ein erheblicher Teil des versprochenen Produktivitätsgewinns verlagert sich damit in die Nachkontrolle.

Ebenso deutlich fallen die Vertrauensschwellen aus. 68 Prozent der deutschen Teilnehmer würden ein KI-Werkzeug ablehnen, das zu 99 Prozent korrekt arbeitet, seine Schlussfolgerungen aber nicht nachvollziehbar offenlegt. 43 Prozent verwerfen KI-Empfehlungen unmittelbar, sobald diese dem eigenen fachlichen Urteil widersprechen. Sage-CTO Aaron Harris verweist darauf, dass im Finanzwesen der Maßstab exakter Richtigkeit gilt; Erklärbarkeit erscheint damit als Bedingung für den produktiven Einsatz.

Einzuordnen sind die Zahlen mit Vorsicht: Die Erhebung wurde von einem Anbieter von Finanzsoftware beauftragt, und die deutsche Teilgruppe umfasst 205 Personen. Einzelne Institute werden nicht genannt, ein eigenständiger deutscher Datensatz liegt nicht vor. Als Momentaufnahme der Zurückhaltung in deutschen Finanzabteilungen bleibt das Ergebnis dennoch aufschlussreich.

15 Millionen Dollar für ein Berliner Team, das es seit gerade einmal zwei Jahren gibt: telli hat seine Seed-Runde abgeschlossen. Angeführt hat sie redalpine, beteiligt waren Mutschler, Cherry Ventures, Y Combinator und mehrere Angel-Investoren. Insgesamt hat das 2024 gegründete Unternehmen damit mehr als 18,5 Millionen Dollar eingesammelt.

telli baut KI-Agenten für den Kundenkontakt — am Telefon, im Chat, per SMS, WhatsApp und E-Mail. Das Produkt trägt den Namen Charlie und wird als KI-Kollege beschrieben: Damit lassen sich Agenten bauen, Gespräche steuern, Interaktionen auswerten und Abläufe in Vertrieb, Service und Support automatisieren. Die Einsatzfelder reichen von der Kundenbetreuung über Lead-Qualifizierung und Terminbuchung bis zu Vertragsverwaltung, Produktvergleichen und Serviceanfragen.

Nach Angaben von tech.eu wickeln die Agenten bereits Millionen von Kundengesprächen ab — für Kunden vom Mittelständler bis zum Großkonzern. CEO Finn zur Mühlen begründet den Ansatz damit, dass sich der Kundenkontakt mit den heutigen Werkzeugen allein kaum noch bewältigen lasse. Gegründet haben das Unternehmen neben ihm Seb Hapte-Selassie und Philipp Baumanns.

Bemerkenswert ist das Tempo: zwei Jahre von der Gründung bis zu Millionen geführter Gespräche — aufgebaut von Berlin aus. Wie viele Kunden dahinterstehen und wie das Unternehmen bewertet wird, teilt telli nicht mit.

Die Mitgliederversammlung des Berliner Vereins Codeberg hat beschlossen, die Nutzung der auf der Plattform gehosteten Quelltexte und Nutzerdaten für das Training großer Sprachmodelle zu untersagen. Codeberg e. V. betreibt eine gemeinschaftlich getragene Hosting-Plattform für freie und quelloffene Software. Die Mitglieder stimmten zudem für eine geplante Änderung der Nutzungsbedingungen, die sich gegen sogenannte KI-Massenprojekte richtet — Repositories, die dem Entwurf zufolge „weitgehend automatisiert durch KI-Agenten entstehen“. Das Ergebnis dieser Abstimmung: 358 Ja-Stimmen, 144 Nein-Stimmen, 14 Enthaltungen.

Als Begründung nennt der Verein laut heise online den Ressourcenbedarf, den Energieverbrauch und die Belastung kleiner, ehrenamtlich betriebener Infrastruktur. Die Kriterien zielen auf Projekte ohne dauerhafte menschliche Pflege sowie auf solche, die Speicher- und CI/CD-Kapazitäten unverhältnismäßig beanspruchen — genannt wird der Fall eines einzelnen Betreibers, der umfangreiche Binärpakete für viele Plattformen baut. Ein Automatismus zur Löschung ist mit dem Beschluss nicht verbunden; aktive Community-Projekte, ältere Vorhaben und kleine Experimente sollen weiter möglich bleiben.

Bemerkenswert ist, wer hier die Grenze zieht: eine Nutzergemeinschaft, die per Abstimmung über die Verwertung der eigenen Daten entscheidet und sie über Nutzungsbedingungen durchsetzt. Offen bleibt dem Bericht zufolge, ab wann die neuen Regeln gelten und woran sich automatisiert erzeugte Repositories überhaupt erkennen lassen. Die Auseinandersetzung um Trainingsdaten erreicht damit auch die Infrastruktur, auf der freie Software in Deutschland entsteht.

Zwei Millionen Dollar für ein Berliner Team, das den Weg von Inhalten durch die Kanäle automatisiert: beatsquares hat seine Seed-Runde geschlossen. Angeführt haben sie IBB Ventures und XTR Capital, mit an Bord sind ddvg, V-Ventures, Media-Impact — der Medienarm der niederländischen Veronica-Stiftung — und mehrere Business Angels. In der Pre-Seed-Runde 2024 waren es noch 500.000 Dollar.

Die Plattform übersetzt Inhalte automatisch und verteilt sie in die jeweils passenden Kanäle und Formate. Zielgruppe sind Verlage, Kommunikationsabteilungen, Marken und Thought Leader — alle also, die dieselbe Botschaft immer wieder neu zuschneiden müssen. Dass Süddeutsche Zeitung, Tagesspiegel und die Messe Berlin bereits zu den Kunden zählen, spricht für die Marktreife.

Spannend ist auch, wer hier baut. René Bosch war stellvertretender Chefredakteur der BILD. Peter Dyllick-Brenzinger kommt aus der Produktentwicklung von Axel Springer und von der Publishing-Plattform Purple. Mark Page hat das Wasserstoffunternehmen HH2E mitgegründet und gehörte zur Führungsriege von Kearney. Redaktionserfahrung trifft hier auf Erfahrung im Unternehmensaufbau.

Für Berlin ist das eine gute Nachricht: KI-Werkzeuge für die Medienbranche entstehen in der Stadt, und deutsche Verlagshäuser gehören zu den ersten, die sie im Alltag einsetzen.

Beim Versicherer uniVersa hat ein Crawler von OpenAI Kundendaten abgegriffen. Nach Angaben des Unternehmens lag während einer IT-Migration am 7. Juli 2026 ein Server offen; der Zugriff dauerte nach Darstellung von uniVersa nur wenige Stunden und fiel den internen Sicherheitskontrollen auf. Betroffen sind die uniVersa Lebensversicherung, die Krankenversicherung und die Allgemeine Versicherung.

Abgeflossen sind laut heise online Namen, Anschriften und Vertragsdaten wie Versicherungsnummern und Tarifangaben, bei einem Teil der Kunden zusätzlich IBAN und BIC. Gesundheitsdaten, Zugangsdaten und Kreditkartendaten seien ebenso wenig betroffen wie das zentrale Verwaltungssystem und das Kundenportal. uniVersa zog externe Forensiker hinzu und forderte OpenAI auf, sämtliche erfassten Daten zu löschen und nicht zu verwenden. Eine Meldung ging an das Bayerische Landesamt für Datenschutzaufsicht; dessen Präsident Michael Will verwies auf laufende Ermittlungen und nannte keine Einzelheiten.

Der Vorfall macht eine bislang abstrakte Debatte konkret: Ein Crawler, der Trainingsdaten sammelt, traf auf eine Fehlkonfiguration und wurde damit zum Vehikel eines Datenschutzvorfalls. Der Europäische Datenschutzausschuss hat dazu kürzlich Leitlinien zum Web Scraping für die KI-Entwicklung vorgelegt, die Filtermechanismen verlangen: Nicht benötigte Datenkategorien sollen ausgeschlossen werden, bevor gecrawlt wird. Für deutsche Unternehmen verschiebt das die Risikorechnung bei jeder Migration — ein offener Server bleibt selten unbemerkt, wenn Crawler das Netz dauerhaft absuchen.

Welches KI-Sprachmodell darf in einer deutschen Behörde einen Bescheid vorbereiten? Auf diese Frage liefert das Projekt Möve erstmals eine systematische Antwort. Möve — kurz für „Modelle für die öffentliche Verwaltung evaluieren” — wird seit 2025 von der Bundesdruckerei betrieben, einem zu 100 Prozent bundeseigenen Unternehmen, und ist laut heise der erste umfassende Sprachmodell-Vergleich, der eigens auf den Bedarf der öffentlichen Verwaltung zugeschnitten ist.

Getestet wurden über 50 große Sprachmodelle, darunter GPT, Gemma, Llama, Claude, DeepSeek und Mistral. Derzeit führen Gemma 4 und GPT-4o das Ranking an; Mistral Small 3.1 liegt unter den ersten zehn. Als Prüfgrundlage dienen neun Datensätze aus der realen Verwaltungspraxis — Gesetzestexte, Amtsdokumente, Ministeriumspublikationen — sowie sieben Kernkriterien: sachliche Korrektheit, Ressourceneffizienz, Transparenz nach EU-KI-Verordnung, deutschsprachige Präzision, rechtliche Verlässlichkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit.

Die Bedeutung liegt in der Kombination aus Absender und Anspruch: Ein Bundesunternehmen bewertet gemeinsam mit dem BSI und Fraunhofer AISEC, welche Modelle den Maßstäben deutscher Amtsstuben und des EU-KI-Gesetzes genügen. Die Methodik ist quelloffen auf GitHub dokumentiert, ein Forschungspapier liegt auf arXiv, und ein interaktives Vergleichswerkzeug steht unter moeve.bundesdruckerei.de bereit. Ausdrücklich betont das Projekt, dass seine Bewertungen „keine rechtlich verbindliche Auslegung” darstellen — die Verantwortung bleibt bei der jeweiligen Behörde.

Ein KI-generiertes Gesicht, täuschend echt – und trotzdem entlarvt: Genau das leistet „Real Or Render”, ein Werkzeug, das das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) gemeinsam mit dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) entwickelt hat. Der Clou steckt im Trick, mit dem die Software gefälschte Bilder überführt: Sie lässt eine KI das verdächtige Bild selbst noch einmal nachbauen und misst dann, wie weit Original und Rekonstruktion auseinanderliegen. Aus diesem hybriden Rekonstruktionsfehler berechnet ein zweites KI-Modell, ob das Bild echt oder gerendert ist.

Das Ergebnis ist keine Blackbox: Eine Heatmap markiert die verräterischen Stellen – Gesichter, Haare, Hände oder Objekte im Hintergrund. Dieser Fokus auf erklärbare KI (XAI) macht die Entscheidung nachvollziehbar. Trainiert wurde das System mit rund 120.000 Bildern aus 18 verschiedenen Bildgeneratoren, die Trefferquote liegt laut Fraunhofer bei 85 bis 91 Prozent. Andreas Specker, Senior Scientist am IOSB, steht hinter dem Verfahren.

Beim BSI läuft „Real Or Render” bereits als Demonstrator. Ein Selbstläufer ist die Deepfake-Jagd damit aber nicht: Automatische Erkennung funktioniere oft nur unter bestimmten Rahmenbedingungen zuverlässig, räumt das Amt selbst ein. Trotzdem ein starkes Signal – eine deutsche Behörde und ein deutsches Forschungsinstitut liefern gemeinsam Werkzeuge gegen die Bilderflut, die uns alle betrifft.

Ein Milliardendeal, und das aus Deutschland: Der Softwarekonzern SAP übernimmt das erst 18 Monate junge KI-Startup Prior Labs — für mehr als eine Milliarde Euro. Das Besondere daran: Prior Labs ist eine deutsche Gründung.

Das Team um Mitgründer und CEO Frank Hutter hat sich auf sogenannte tabellarische Basismodelle spezialisiert. Ihr Produkt TabPFN — jüngste Ausbaustufe TabPFN-3-Thinking — trifft Vorhersagen direkt auf strukturierten Unternehmensdaten: Zahlungsausfälle, Kundenabwanderung, Lieferantenrisiken oder Bedarfsprognosen, ganz ohne mühsames Training für jeden einzelnen Datensatz. Im Einsatz ist die Technik bereits bei der Ausfallvermeidung von Zügen (Hitachi), in der Finanzprognose (TD) sowie in der Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs und der Waldbrandvorhersage.

SAPs Wette dahinter: Nicht große Sprachmodelle, sondern die strukturierten Daten der Unternehmen seien die größte Chance der KI. Prior Labs behält eigene Marke, Führung und Forschungsagenda und will weiterhin offen publizieren.

„Vor 18 Monaten war Prior Labs ein Forschungsprojekt”, sagt Hutter — nun beginne das nächste Kapitel als KI-Labor mit ganz neuen Möglichkeiten. SAP-Technikchef Philipp Herzig lobt das Team als das weltweit stärkste seiner Kategorie. Für den Standort Deutschland ist das ein starkes Signal: Ein deutscher Konzern kauft deutsche KI-Spitzenforschung — und behält sie im Land.

Deutsche Unternehmen erwarten steigende Renditen aus ihren KI-Investitionen — doch die Kontrolle über die Technik bleibt zurück. Das zeigt eine Studie von SAP und Oxford Economics, für die 2.600 Führungskräfte in 13 Ländern befragt wurden, darunter 200 in Deutschland.

Die Zahlen belegen den Investitionsschub: Deutsche Firmen wollen 2026 rund 35 Millionen Euro in KI stecken, mehr als der globale Schnitt von etwa 24 Millionen. Die erwartete Rendite auf KI-Ausgaben steigt auf 24 Prozent, nach 17 Prozent im Vorjahr. Für agentische KI rechnen die deutschen Befragten binnen zwei Jahren mit einem Ertrag von rund 18 Millionen Euro — ein Sprung von zuvor etwa vier Millionen. Bereits 35 Prozent der Aufgaben werden in deutschen Unternehmen von KI unterstützt.

Der zweite Befund fällt ernüchternder aus. Nur vier Prozent fühlen sich vollständig auf den Einsatz von KI-Agenten vorbereitet, lediglich elf Prozent halten ihre Governance für ausreichend. 57 Prozent fehlen menschliche Kontrollprozesse für Agenten-Workflows, ein Drittel hat keine Zugriffsrechte geregelt. Zugleich sind 75 Prozent bereit, Agenten schneller einzusetzen, als sie sie kontrollieren können; 71 Prozent berichten von unkontrollierter “Schatten-KI”. Für den Standort Deutschland heißt das: Das Tempo der Einführung läuft der Beherrschbarkeit davon.

Der bayerische Ministerpräsident zeichnet die KI- und Robotikforscherin Daniela Rus mit dem Hightech-Preis aus. Rus leitet das Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) am MIT in Boston; geehrt wird sie für grundlegende Beiträge zur Robotik und zu autonomen Systemen — von selbstorganisierenden Roboterkollektiven über weiche Robotik und autonome Mobilität bis zu hirninspirierter künstlicher Intelligenz.

Der mit 300.000 Euro dotierte Preis wird von der Bayerischen Staatsregierung gemeinsam mit der Bayerischen Akademie der Wissenschaften vergeben und aus Mitteln der Rohde-Stiftung finanziert. Er geht alle zwei Jahre an Forschende mit besonderem Bezug zu Bayern. Rus’ Verbindung besteht über die Munich AI Lectures an der Technischen Universität München (TUM). Die Verleihung ist für den 23. Juli vorgesehen.

Ministerpräsident Markus Söder und Wissenschaftsminister Markus Blume würdigten Rus als weltweite Autorität in Robotik und KI; Blume hob die Achse zwischen Boston und Bayern, zwischen MIT und TUM, hervor.

Für den Standort Deutschland ist die Auszeichnung ein Signal: Bayern nutzt einen hochdotierten Preis, um sich international in der KI- und Robotikforschung zu positionieren und die Zusammenarbeit zwischen Münchner und US-amerikanischen Spitzeninstituten sichtbar zu machen — in einem Feld, in dem Deutschland um Talente und Anschluss ringt.

Zählerstand ablesen, Vertrag prüfen – und das Ganze im Chatfenster von ChatGPT: Der Energieversorger enercity, hervorgegangen aus den Stadtwerken Hannover, lässt seine Kundschaft ab sofort testweise über den KI-Assistenten mit dem eigenen Kundenmanagement sprechen.

Technisch steckt dahinter das Model-Context-Protocol (MCP), eine offene Schnittstelle. Wer mitmachen will, meldet sich per E-Mail beim Kundenservice an, installiert einen Connector in ChatGPT und loggt sich einmal ein. Danach vermittelt ein MCP-Server zwischen Chatbot und enercity-Servern: Zählerstände übermitteln, Vertragliches klären – alles im Dialog.

Der Datenschutz ist mitgedacht. enercity betont, nur minimale Daten zu übertragen; Adressen und vollständige Namen bekommt OpenAI nicht zu sehen. Ehrlich bleibt der Versorger auch bei den Grenzen: Dass ChatGPT bei Zählerständen oder Verträgen halluziniert, lässt sich nicht völlig ausschließen.

Spannend für Deutschland ist der Schritt, weil hier ein klassischer Stadtwerke-Betrieb den Sprung zur agentischen KI wagt – zunächst für Early Adopter, denen herkömmliche Apps zu umständlich sind. Und enercity denkt schon weiter: Weil MCP nicht auf ChatGPT beschränkt ist, soll die Funktion künftig auch mit anderen Sprachmodellen laufen. Die gewohnten Servicewege bleiben derweil bestehen. Umgesetzt hat das Ganze die Digitaltochter LYNQTECH.

Die EU-Kommission verpflichtet Google, das Betriebssystem Android für KI-Assistenten anderer Anbieter zu öffnen. Grundlage ist Artikel 6 Absatz 7 des Digital Markets Act (DMA); Android gilt seit 2023 als regulierter “Gatekeeper”. Fremde Assistenten müssen künftig denselben Zugang erhalten wie Googles eigener Dienst Gemini — etwa die Aktivierung per Sprachbefehl, das Bestellen von Essen oder Fahrdiensten, die Analyse von Bildschirminhalten, dauerhaften Hintergrundbetrieb und Zugriff auf Drittanbieter-Apps für mehrstufige, “agentische” Aufgaben.

Der Zeitplan ist gestaffelt: Bis zum 1. Februar 2027 muss Google Entwurfsbedingungen für ein Zertifizierungsprogramm vorlegen, bis 1. Mai 2027 die endgültigen Regeln. Nutzer sollen ab 1. Juli 2027 profitieren, die vollständige Umsetzung ist zum 1. August 2027 mit Android 18 vorgesehen; die gleichzeitige Erkennung mehrerer Aktivierungswörter folgt bis August 2028 mit Android 19. Google darf nur objektive, diskriminierungsfreie Sicherheits- und Datenschutzstandards setzen, überprüft durch unabhängige Dritte; DSGVO und Cyber Resilience Act bleiben maßgeblich.

Für den Standort Deutschland ist die Vorgabe relevant, weil sie den größten europäischen Android-Markt betrifft: Anbieter wie OpenAI oder Perplexity — und perspektivisch auch europäische Wettbewerber — erhalten regulatorisch abgesicherten Zugang zu Millionen Smartphones. Google äußerte sich kritisch zur Brüsseler Entscheidung.

Deutschland ist bei Patenten für generative KI der führende Standort in Europa. Das geht aus einem Bericht der Weltorganisation für geistiges Eigentum (WIPO) hervor, der einen weltweiten Patentboom dokumentiert: 2024 und 2025 wurden global mehr als 56.000 Patentfamilien zu generativer KI veröffentlicht — mehr als im gesamten Jahrzehnt zuvor. Der Anteil generativer KI an allen KI-Patenten stieg von 4,2 Prozent (2017) auf 8,7 Prozent (2025).

Im Ländervergleich liegt Deutschland auf Rang sechs und hat damit Großbritannien (Rang acht) überholt. Die jährliche Wachstumsrate beträgt 85 Prozent. An der Weltspitze steht allerdings China mit über 43.000 Patentfamilien; die höchsten Wachstumsraten verzeichnen Japan (210 Prozent), die Schweiz (124 Prozent) und die USA (92 Prozent).

Bei den Unternehmen führt der japanische Konzern SoftBank mit rund 3.000 Patentfamilien, gefolgt von Anbietern wie Tencent, Baidu, Alphabet und Microsoft. Für den Standort Deutschland bemerkenswert: Bosch zählt mit 368 Patentfamilien erstmals zu den 25 größten Anmeldern. OpenAI kommt dagegen auf lediglich 35 Anmeldungen.

Die Zahlen zeichnen ein zwiespältiges Bild: Deutschland behauptet sich in Europa, bleibt im globalen Rennen — vor allem gegenüber China — aber deutlich zurück. Größte Technologiekategorie sind mit Abstand große Sprachmodelle (LLMs).

Die Kommission für Zulassung und Aufsicht (ZAK) der Landesmedienanstalten hat Bescheide gegen Google und Perplexity erlassen. Nach der Entscheidung sind KI-Suchmaschinen und Chatbots rechtlich keine neutralen Vermittler, sondern Anbieter eigener Inhalte. Damit greift nach Auffassung der Aufseher das Haftungsprivileg des Digital Services Act (DSA) für diese Dienste nicht.

Bei Google zielt der Bescheid auf die “AI Overviews”: Die prominente Platzierung der KI-Zusammenfassungen dränge die klassische Linkliste in den Hintergrund — eine unzulässige Diskriminierung journalistischer Angebote. Perplexity wiederum bestimme über Quellenangaben und Linklisten die Sichtbarkeit fremder Inhalte und erfülle damit die Kriterien eines Medienintermediärs, der den entsprechenden Pflichten unterliegt.

Grundlage ist ein Rechtsgutachten der Professoren Jan Oster und Christoph Busch. Es kommt zu dem Schluss, dass KI-generierte Texte — einschließlich fehlerhafter oder “halluzinierter” Passagen und aus fremden Quellen zusammengesetzter Inhalte — als eigene Inhalte des Anbieters gelten. Damit findet das nationale Medienrecht Anwendung. Beteiligt sind unter anderem die Medienanstalt Hamburg/Schleswig-Holstein und die Medienanstalt Berlin-Brandenburg.

Für den Standort Deutschland ist die Einordnung folgenreich: Unterliegen KI-Übersichten dem Medienrecht, entstehen Transparenzpflichten und Vorgaben zur Auffindbarkeit journalistischer Angebote — mit möglichen Konsequenzen für die Gestaltung von Google-Suche und Perplexity hierzulande. Wie die Unternehmen reagieren, ist offen.

Rund ein Fünftel der Menschen in Deutschland hält es für sinnvoll, dass der Bundestrainer bei seinen Entscheidungen künstliche Intelligenz zurate zieht. Das geht aus einer repräsentativen Umfrage hervor, die Bitkom Research im Auftrag des Digitalverbands Bitkom durchgeführt hat. Befragt wurden 1.004 Personen ab 16 Jahren in den Kalenderwochen 17 bis 21. 21 Prozent sprachen sich für eine KI-Beratung des Trainers aus – ein Ergebnis, das der Verband vor dem Hintergrund der 3:4-Niederlage der Nationalmannschaft gegen Paraguay einordnet.

Auch bei der Übertragung zeigt sich Offenheit: 18 Prozent würden bei WM-Spielen eine KI-Kommentierung dem menschlichen Kommentator vorziehen. Der Wert steigt deutlich mit sinkendem Alter – von 13 Prozent bei den über 65-Jährigen auf 26 Prozent bei den 16- bis 29-Jährigen. Gefragt sind zudem interaktive Formate: 38 Prozent möchten Wiederholungen und Kameraperspektiven selbst wählen, 25 Prozent wünschen sich ein VR- oder 360-Grad-Erlebnis.

Für den Standort Deutschland ist weniger die Fußballfrage relevant als das Muster dahinter: Die Bereitschaft, KI als Entscheidungshilfe zu akzeptieren, wächst – besonders in jüngeren Jahrgängen. Bitkom-Expertin Lucy Czachowski betont die Grenze: „KI kann einem Trainer die Entscheidung nicht abnehmen, aber sie kann die Entscheidungsgrundlagen deutlich verbessern.” Die Umfrage misst damit weniger den Fußball als die Akzeptanz von KI als Assistenzsystem.

Zum August 2026 greifen zentrale Transparenzpflichten des EU-KI-Gesetzes (AI Act) — und sie betreffen unmittelbar das Marketing in Deutschland. Wie t3n berichtet, gelten Unternehmen, die KI-Werkzeuge zur Erstellung von Werbung, Social-Media-Inhalten oder Website-Texten einsetzen, rechtlich als “Betreiber” von KI-Systemen. Damit tragen sie die Verantwortung, KI-generierte Inhalte korrekt als solche zu kennzeichnen.

Grundlage ist Artikel 50 des AI Act, der Transparenzpflichten für den Einsatz generativer KI festschreibt. Ziel der Regelung ist laut Bericht der Schutz von Verbrauchern vor Täuschung und Desinformation durch nicht ausgewiesene KI-Inhalte.

Für den Standort Deutschland bedeutet das einen konkreten Compliance-Termin: Wer Kampagnen, Posts oder Produktbeschreibungen ganz oder teilweise von KI erzeugen lässt, muss dies künftig offenlegen. Die Pflicht reiht sich ein in eine Serie von Kennzeichnungs-Initiativen — von den jüngst beschlossenen Standards der Musikindustrie bis zu den Leitlinien der EU-Datenschützer zum KI-Training. Gemeinsam ist ihnen die Stoßrichtung: Transparenz darüber, wann Inhalte maschinell entstehen. Offene Detailfragen — etwa zu Ausnahmen oder Sanktionen — dürften die Unternehmen bis zum Stichtag noch beschäftigen.

Die Musikbranche hat sich auf eine abgestufte Kennzeichnung von KI-Inhalten verständigt — mit dabei ist der deutsche Bundesverband Musikindustrie (BVMI) neben internationalen Verbänden wie IFPI, RIAA und dem europäischen Independent-Netzwerk IMPALA. Wie heise online berichtet, sieht das Schema zwei Stufen vor: Als “KI-generiert” gilt ein Titel, wenn Leadgesang oder zentrale Instrumentalspuren per KI-Prompt entstanden sind. Das Label “KI-unterstützt” greift, wenn die Aufnahme im Kern von Menschen stammt — mit menschlichem Gesang und echten Hauptinstrumenten.

Die Kennzeichnung soll ähnlich wie der “Explicit Lyrics”-Hinweis eingebunden werden. Ihre Grenzen sind allerdings deutlich: Songtexte, Cover und Musikvideos bleiben außen vor, ebenso rein KI-komponierte, aber menschlich eingespielte Stücke.

Der Vorstoß trifft einen wunden Punkt. Der Streamingdienst Deezer meldete, dass im April 2026 bereits 44 Prozent aller Uploads KI-generiert waren; bei 43 Prozent der von anderen Diensten abgewanderten Nutzer fanden sich KI-Songs in den Playlists. Für den Standort Deutschland ist die BVMI-Beteiligung relevant, weil die Branche damit Transparenzregeln setzt, bevor der Gesetzgeber es tut. Offen bleibt jedoch die Durchschlagskraft: Große Plattformen wie Spotify, Apple Music, YouTube und Amazon zählen dem Bericht zufolge bislang nicht zu den Unterzeichnern.

Alte Kleidung sortieren — und zwar so schnell und präzise, dass daraus ein Geschäft wird: Das Berliner Start-up reverse.fashion bringt Künstliche Intelligenz in die Altkleider-Halle. Für den Ausbau hat das 2024 gegründete Spin-off der Technischen Universität Berlin nun eine siebenstellige Erweiterung seiner Pre-Seed-Runde eingesammelt, angeführt vom High-Tech Gründerfonds.

Das Herzstück ist ein KI-gestütztes Sortiersystem aus Computer Vision und maschinellem Lernen. Es erkennt Kleidungsstücke nach Zustand, Marke, Stil, Größe und Materialzusammensetzung und lenkt sie in den passenden Weg: Wiederverwendung, Reparatur, Wiederverkauf, Upcycling oder Recycling. Zwei Produkte stehen dahinter — die Software co.sort und die automatisierte Anlage line.sort. Ein digitaler Produktpass verknüpft das Ganze mit den Kreislaufwirtschafts-Vorgaben der EU.

Der Effekt kann sich sehen lassen: Laut Unternehmen steigern Kunden ihre Produktivität um rund 40 Prozent und den Umsatz um etwa 20 Prozent. Für Deutschland ist das gleich doppelt spannend — hier trifft KI-Forschung aus einer TU-Ausgründung auf eine Branche, die unter wachsendem Regulierungsdruck nach effizienten Recyclinglösungen sucht. Textilmüll wird so vom Kostenfaktor zum Rohstoff — und ein Berliner Algorithmus sortiert mit.

Der Erfolg von KI im Handwerk entscheidet sich nicht an der Technik, sondern an der Organisation. Diese These vertritt Unternehmensberater Dominik Heckner (Heckner Coaching GmbH) in einer aktuellen Folge des heise-Podcasts “KI-Update Deep-Dive” zum Einsatz von KI in Handwerksbetrieben. Seine Kernaussage: “Die richtige Reihenfolge ist Mensch, Prozess, Technologie” — nicht umgekehrt.

Häufig, so Heckner, lege KI bestehende organisatorische Schwächen eines Betriebs offen, statt sie zu beheben. Voraussetzung für einen sinnvollen Einsatz seien daher klare Organigramme und definierte Stellenbeschreibungen. Praktische Anwendungsfälle sieht er in der Lager- und Materialverwaltung, der Baustellenplanung, der Kundenkommunikation, der automatisierten Angebotserstellung sowie in digitalen Betriebshandbüchern, die Mitarbeitende per Chatbot zu Arbeitszeiten, Material oder Abläufen befragen können.

Als Risiken benennt Heckner den Datenschutz bei Kundendaten und die begrenzte Zuverlässigkeit: KI-Ergebnisse seien zu etwa 80 bis 90 Prozent brauchbar, der Rest bleibe fehleranfällig. Zudem warnt er vor einem Rollout von oben ohne Einbindung der Beschäftigten.

Für den Standort ist der Befund relevant, denn gerade das Handwerk gilt als Branche, in der KI-Adoption oft zögerlich verläuft. Heckners Einschätzung verschiebt den Engpass von der Technologie zur Organisationsreife — ein Muster, das sich auch in anderen Mittelstandsbranchen zeigt.

Die Offenheit deutscher Verbraucher für Künstliche Intelligenz in Versicherungsfragen wächst. Das zeigt eine repräsentative Umfrage von Bitkom Research unter 1.004 Personen ab 16 Jahren, die der Digitalverband Bitkom veröffentlicht hat. Demnach würden 52 Prozent KI-Unterstützung beim Ausfüllen von Versicherungsanträgen begrüßen — nach 47 Prozent im Vorjahr. 44 Prozent sind daran interessiert, dass eine KI bestehende Policen analysiert und Alternativen vorschlägt (2025: 39 Prozent), 43 Prozent würden Deckungsfragen von einer KI beantworten lassen.

Den größten Sprung gab es bei der Schadensbewertung per Foto: Hier stieg die Bereitschaft von 24 auf 38 Prozent. Bereits 9 Prozent haben nach eigenen Angaben vor einem Versicherungsabschluss eine KI zurate gezogen; 15 Prozent vertrauen KI-Empfehlungen sogar mehr als dem Rat eines Menschen.

Für den Standort ist das ein zwiespältiges Signal. Einerseits wächst die Akzeptanz von KI in einem beratungsintensiven, stark regulierten Massenmarkt spürbar — ein potenzieller Effizienzhebel für deutsche Versicherer. Andererseits bleibt die Mehrheit skeptisch, ob KI menschliche Beratung tatsächlich übertrifft. Bitkom-Hauptgeschäftsführer Bernhard Rohleder verweist darauf, dass die Menschen zunehmend Erfahrung mit KI sammeln. Der Ausbau dürfte damit weniger an der Technik als am Vertrauen hängen.

Menschen und KI-Agenten in einem einzigen System steuern — als wären sie Kollegen im selben Team: Genau darauf setzt das deutsche Startup Sherpa. Für seine Vision hat das Unternehmen jetzt eine Pre-Seed-Runde über 2,2 Millionen US-Dollar eingesammelt, angeführt von Investoren wie Seedcamp, DN Capital, Activant Capital und Brighteye.

Was Sherpa baut, klingt nach dem Betriebssystem für die Arbeit von morgen: eine Plattform, die den gesamten Lebenszyklus externer Arbeit abbildet — von der Anfrage bis zur Bezahlung. Freelancer, Berater, Dienstleister und eben auch KI-Agenten laufen dort zusammen, inklusive Governance, Compliance und Leistungsmessung. Zielgruppe sind Konzerne und Managed-Service-Provider.

Gründer Tristan Deschler bringt den Gedanken auf den Punkt: Es gebe eine riesige Nachfrage nach einer einzigen Plattform, auf der sich jede Arbeit anfordern, steuern, liefern und messen lasse — ganz gleich, ob ein Mensch sie erledigt oder ein KI-Agent.

Für Deutschland ist das mehr als eine weitere Finanzierungsrunde: Es zeigt, dass hiesige Gründer die Zukunft der Arbeit nicht nur kommentieren, sondern die Werkzeuge dafür bauen — dort, wo KI-Agenten vom Experiment zum eingeplanten Teammitglied werden. Das frische Kapital soll nun in Enterprise-Projekte, Integrationen und Compliance fließen.

Das Münchner KI-Startup Finto hat eine Seed-Finanzierung über 3,4 Millionen US-Dollar eingesammelt. Wie das Branchenportal tech.eu berichtet, beteiligten sich unter anderem der Accelerator Y Combinator sowie die Investoren Gradient — eine Ausgründung aus Alphabet — und Lightspeed. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Agenten, die Buchhaltungsaufgaben automatisieren: Rechnungsprüfung, Kontierung und den Abgleich von Bestellungen. Die Software dockt an SAP, Microsoft Dynamics und DATEV an; zu den Kunden zählen laut Bericht Arminia Bielefeld und die Kölner Eat Happy Group.

Bemerkenswert ist weniger die Summe als die Standortwahl. Das Gründungstrio um CEO Jonas Morgner — zuvor in Führungsrollen bei Tacto und TradeLink — entschied sich bewusst für München statt für das Silicon Valley. Als Gründe nennt Morgner die Nähe zu Talenten der TU München, zu den industriellen Mittelstands- und Enterprise-Kunden sowie zum Software-Kern SAP.

Für den Standort ist das ein Signal. Während deutsche KI-Firmen im globalen Vergleich häufig als abgehängt gelten, argumentiert Finto mit einem europäischen Vorteil: Wer Finanzsoftware für den hiesigen Markt baue, brauche Nähe zu dessen Regulierung und ERP-Landschaft. tech.eu zufolge haben inzwischen 49 deutsche Startups das Y-Combinator-Programm durchlaufen.

Eine Gedenkrede zur Befreiung des KZ Buchenwald — geschrieben von einer KI? Genau das steht plötzlich im Raum. Die Rechercheplattform FragDenStaat ließ elf Reden und vier Gastbeiträge des Thüringer Ministerpräsidenten Mario Voigt (CDU) untersuchen. Das KI-Erkennungstool Pangram schlug bei neun der elf Reden an: über 50 Prozent KI-Anteil. Drei Reden und drei der vier Gastbeiträge sollen sogar komplett aus der Maschine stammen — darunter die Buchenwald-Rede.

Voigt ist nicht allein: Auch bei Bundesdigitalminister Karsten Wildberger (CDU) fand Pangram in einem Handelsblatt-Gastbeitrag nahezu vollständig KI-generierten Text. Das Handelsblatt nahm den Artikel zunächst offline und stellte ihn dann mit einem KI-Hinweis wieder online. Die FAZ wiederum entfernte einen Voigt-Beitrag, der drei nicht belegbare Experten-Zitate enthielt.

Und jetzt wird es spannend, denn hier zieht Deutschland gerade seine rote Linie: Voigt argumentiert, KI sei längst Teil moderner Kommunikation. Wildberger sieht in ihr ein Werkzeug wie Textverarbeitung oder Recherchehilfen — nicht stärker rechenschaftspflichtig als diese. Dagegen steht der Einwand, dass ein Amtsträger, der Reden und Gastbeiträge ungekennzeichnet von der KI schreiben lässt, Vertrauen riskiert. Die Debatte, wie viel Maschine in politischer Sprache stecken darf, hat gerade erst begonnen — und Deutschland ringt mittendrin um die Antwort.

Die Europäische Kommission hat einen “Cybersecurity and AI Action Plan” vorgelegt, mit dem die EU ihre Abhängigkeit von nicht-europäischen KI-Lösungen verringern will. Auslöser war ein konkreter Vorfall: Laut heise online hatte die US-Regierung Mitte Juni den Anbieter Anthropic angewiesen, den Zugriff von außerhalb der USA auf zwei seiner leistungsstärksten KI-Modelle zu sperren — begründet mit nationaler Sicherheit. Erst nach gut zwei Wochen, Anfang Juli, wurde die Beschränkung wieder aufgehoben.

Der Plan sieht mehrere Maßnahmen vor: Gemeinsam mit der EU-Agentur Enisa sollen Leitlinien entstehen, die Behörden und Unternehmen den Zugang zu fortgeschrittenen KI-Modellen sichern. Bis 2027 will die EU eigene Kapazitäten zur Cybersicherheitsbewertung aufbauen und sichere Testumgebungen für Betreiber kritischer Infrastruktur in Finanzwesen, Energie, Gesundheit, Verkehr und Verwaltung schaffen. Die Kommission verweist zudem auf ihr Souveränitätspaket vom Juni und das Programm der KI-Gigafactories mit einem Volumen von über 200 Milliarden Euro.

Für den Standort Deutschland ist der Vorfall ein Warnsignal: Er zeigt, wie schnell der Zugang zu US-Spitzenmodellen politisch versiegen kann — ausgerechnet in einem Bereich, in dem europäische Anbieter noch hinterherhängen. Digitalkommissarin Henna Virkkunen betonte, bei sicherheitskritischen Fähigkeiten könne man sich nicht allein auf außereuropäische Lösungen verlassen.

Künstliche Intelligenz schafft in Deutschland neue Berufsbilder — und das zunehmend außerhalb der IT. Das geht aus einer Analyse des Jobportals Indeed hervor, über die heise online berichtet. Demnach zählte Indeed hierzulande 288 neue, KI-geprägte Jobtitel; 59 Prozent davon entfallen auf Rollen außerhalb der Techbranche. Insgesamt machen KI-bezogene Stellen 4,2 Prozent aller von Indeed erfassten Jobtitel in Deutschland aus.

Im europäischen Vergleich liegt Deutschland damit vorn: Großbritannien kommt auf 160 solcher Titel (2,7 Prozent), Frankreich auf 138 (3,3 Prozent), die Niederlande auf 84 und Spanien auf 81. Nur die USA verzeichnen mit 822 absolut mehr. Zu den neuen Profilen zählen etwa der “HR AI & Automation Manager”, der “Sachbearbeiter für Digitalisierung mit Schwerpunkt KI” oder der “Rechtsanwalt für KI-Regulatorik”.

Für den Standort ist die Entwicklung aufschlussreich: Sie deutet darauf hin, dass KI-Kompetenz von einer Spezialisten- zur Querschnittsanforderung wird. Ein grundlegendes Verständnis für KI-Anwendungen werde zunehmend zur Standardanforderung, zitiert der Bericht die Indeed-Arbeitsmarktökonomin Virginia Sondergeld. Die Zahlen relativieren zugleich das verbreitete Bild von der KI als reinem Jobvernichter — zumindest auf der Ebene der Stellenprofile entstehen neue Tätigkeiten, quer durch Vertrieb, Recht, Personal und Bildung.

Für jedes deutsche KI-Team, das seine Modelle mit Daten aus dem Netz füttert, zeichnen sich neue Spielregeln ab: Der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) hat zwei neue Leitlinien vorgelegt — eine zum Web-Scraping fürs Training generativer KI, eine zur Anonymisierung.

Die Kernaussage sitzt: Sobald beim Scrapen personenbezogene Daten verarbeitet werden, greift die DSGVO — auch für private KI-Entwickler, die sich bislang gern auf ihr “berechtigtes Interesse” berufen. Das trägt künftig nur nach Notwendigkeitsprüfung und Interessenabwägung. Wo sich Betroffene nicht informieren lassen, empfiehlt der EDSA konkrete Hausaufgaben: verlässliche Datenquellen wählen, die Daten vor dem Training validieren, Zeitstempel dokumentieren und eng gefasste Filter setzen, um möglichst wenig zu sammeln. Sensible Daten wie Gesundheitsinformationen sind grundsätzlich tabu; landen sie doch im Datensatz, müssen technische Maßnahmen ihre Weiterverwendung verhindern — mit Verweis auf ein EuGH-Urteil.

Auch die Anonymisierung bekommt schärfere Konturen: Ob Daten wirklich anonym sind, ist aus Sicht des Empfängers zu beurteilen, und gleich drei Kriterien müssen zusammen erfüllt sein.

Noch ist nichts in Stein gemeißelt: Bis zum 30. Oktober 2026 läuft die Konsultation. Deutsche KI-Entwickler sollten die Frist nutzen — hier werden die Leitplanken fürs Datensammeln gezogen.

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) und das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) haben eine Methode zur Erkennung von Deepfakes vorgestellt. Das Verfahren mit dem Namen “Real Or Render” soll KI-generierte Bilder und Videos automatisiert entlarven.

Technisch verfolgt das System einen hybriden Ansatz: Es rekonstruiert ein Eingabebild mithilfe eines KI-Bildgenerators (Diffusionsmodell) und vergleicht anschließend die Rekonstruktionsfehler. Echte Fotos enthalten laut Fraunhofer mehr natürliche Unregelmäßigkeiten, während sich Fälschungen der KI-Rekonstruktion stärker annähern. Auffällige Bildregionen markiert die Software in Heatmaps. Trainiert wurde das Modell mit rund 120.000 Bildern aus 18 verschiedenen Generatoren; die Erkennungsgenauigkeit gibt das Institut mit 85 bis 91 Prozent an. Andreas Specker, Senior Scientist am Fraunhofer IOSB, verantwortet die Arbeit im Forschungsbereich videobasierte Sicherheits- und Assistenzsysteme.

Für den Standort ist die Entwicklung doppelt relevant: Sie zeigt, dass öffentliche Institute in Deutschland eigene Detektionskompetenz gegen Desinformation aufbauen — ein Feld, das mit dem EU-KI-Gesetz und dessen Transparenzpflichten für KI-generierte Inhalte an Bedeutung gewinnt. Zugleich dämpft das BSI die Erwartungen: Automatisierte Detektionsmethoden funktionierten häufig nur unter bestimmten Rahmenbedingungen zuverlässig. Ein Restrisiko der Fehlklassifikation bleibt.

Plus 75,8 Prozent in einem einzigen Jahr: So rasant wachsen laut einer neuen Bitkom-Prognose 2026 die Umsätze mit KI-Plattformen in Deutschland — auf 3,1 Milliarden Euro, nach bereits 50 Prozent Wachstum im Vorjahr. Kein anderes Segment legt schneller zu.

KI ist damit der heißeste Motor eines insgesamt brummenden Marktes. Die gesamte deutsche ITK-Branche soll 2026 um 4,1 Prozent auf 246,4 Milliarden Euro klettern, getrieben vor allem von Software (+9,9 Prozent) und Cloud-Diensten (+21,9 Prozent auf 42,5 Milliarden Euro). Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst sieht die Digitalisierung als verlässlichen Wachstumstreiber — auch wenn Unternehmen und Verwaltung angesichts der Konjunktur vorsichtig investieren.

Doch der Jubel hat einen Haken, und den benennt Bitkom selbst: International fällt Deutschland zurück. Der Weltmarkt wächst 2026 um 8,5 Prozent auf 5,9 Billionen Dollar, die USA sogar um 12,7 Prozent — mit einem Anteil von 41 Prozent am Weltmarkt. Deutschlands Anteil dagegen sinkt auf 3,8 Prozent.

Die Botschaft für den Standort ist zwiespältig: Bei KI und Cloud zündet die Wachstumsstufe, doch im globalen Rennen verliert Deutschland relativ an Boden. Wer aufholen will, muss die 75-Prozent-Dynamik jetzt in eigene Plattformen und Anwendungen übersetzen.

Das Landgericht Berlin II hat einen Eilantrag des Bundesverbands Schauspiel (BFFS) vollständig zurückgewiesen. Wie heise online berichtet, wollte die Schauspielgewerkschaft dem Verband Deutscher Sprecher:innen (VDS) drei Aussagen aus einer Pressemitteilung untersagen lassen. Das Gericht wertete die beanstandeten Äußerungen als zulässige Meinungsäußerung zu einer Frage von öffentlichem Interesse (Az. 7 O 245/26 eV, Beschluss vom 8. Juli 2026). Die Entscheidung ist nicht rechtskräftig; der BFFS kann Beschwerde einlegen.

Im Kern geht es um den Einsatz von KI in der deutschen Synchronisation. Strittig ist eine “Assignment of Rights”-Vereinbarung von Netflix, in deren Paragraf 15 eine vom BFFS mitverhandelte KI-Regelung eingeflossen ist. Das Gericht sah den BFFS daher mitverantwortlich für die KI-Klauseln — ein Punkt, von dem sich die Gewerkschaft vor Gericht distanzierte, während sie das Abkommen im Juni 2025 noch als “Vorreiterrolle” gelobt hatte.

Der Fall zeigt, wie sich der Streit um KI-Stimmen in Deutschland von der Verhandlungs- auf die Gerichtsebene verlagert. Für Synchronsprecher steht die Frage im Raum, wer die vertraglichen Leitplanken für KI-Synchronisation setzt — und wer sie öffentlich verantwortet. Solange konkurrierende Verbände uneins sind, bleibt der Schutz vor dem Klonen von Stimmen vor allem eine Auslegungssache.

Zwei Sekunden statt einer Minute: So schnell soll bei der Deutschen Bahn künftig die Meldung über einen Gleiswechsel auf dem Handy landen. DB-Chefin Evelyn Palla kündigte an, zusätzlich 50 Millionen Euro in moderne IT und Künstliche Intelligenz zu stecken — und die Reiseinformation von Grund auf umzukrempeln.

Herzstück ist ein KI-Assistent namens Kiana, der in die DB-Website und den DB Navigator wandert. Er beantwortet persönliche Reisefragen, sucht Verbindungen und beherrscht laut Bahn über 100 Sprachen — ein Versprechen, das gerade Pendler und internationale Gäste aufhorchen lässt. In den Leitzentralen wertet KI künftig Störungsdaten aus und spielt sie gleichzeitig auf alle Kanäle. Die heute rund 60 Sekunden alte Gleisinformation soll so auf maximal zwei Sekunden schrumpfen.

Dazu kommen 7.000 neue Anzeiger an großen wie kleinen Bahnhöfen sowie eine neue App und Website unter dem Namen “DB Info”, die im Dezember 2026 starten sollen. Kleine Stationen bekommen zusätzlich Vorlese-Tasten und Monitore mit Bau-Infos.

Der Vorstoß fällt in eine Zeit wachsenden Wettbewerbs: Flix baut sein Angebot aus, der italienische Anbieter Italo drängt in den deutschen Fernverkehr. Ob die KI hält, was Palla verspricht, entscheidet sich am Bahnsteig — dort, wo Reisende jede Sekunde spüren.

Der Innenausschuss des Bundestags hat einen überarbeiteten Regierungsentwurf zur Reform des Bundespolizeigesetzes gebilligt. Wie heise online berichtet, stimmten CDU/CSU und SPD dafür, Grüne und Die Linke dagegen, die AfD enthielt sich; die abschließende Lesung im Plenum ist für Freitag angesetzt.

Kern der Reform ist ein neuer Paragraf 31b, der erstmals eine Rechtsgrundlage für biometrische Echtzeitfahndung schafft: Die Bundespolizei dürfte KI-gestützt Live-Kamerabilder automatisiert mit den biometrischen Daten gesuchter Personen abgleichen — an Bahnhöfen, Flughäfen und in Grenzbereichen. Hinzu kommen eine automatisierte Gefahrenerkennung anhand von Bewegungs-, Objekt- und Standortmustern sowie der Einsatz von Drohnen als mobile Sensorträger für Bild- und Tonaufzeichnungen.

Weiter erlaubt der Entwurf Staatstrojaner zur Quellen-Telekommunikationsüberwachung — laut Bericht eine Kehrtwende gegenüber der früheren Ampel-Koalition — und weitet den Zugriff auf Bestands-, Nutzungs- und Verkehrsdaten aus.

Für den Standort Deutschland markiert das eine der weitreichendsten staatlichen Anwendungen von KI-Biometrie. Das Bundesinnenministerium verteidigt die Novelle als überfällige Modernisierung des überwiegend aus dem Jahr 1994 stammenden Gesetzes und sieht die Vorgaben des Bundesverfassungsgerichts gewahrt. Bürgerrechtler dagegen warnen vor einer erheblichen Ausweitung staatlicher Überwachung und einem “Einstieg in eine Überwachungsinfrastruktur”.

Deutschland ist in der aktuellen Rangliste der 100 wertvollsten börsennotierten Unternehmen der Welt auf nur noch einen Vertreter geschrumpft: Siemens, mit einem Börsenwert von 247 Milliarden Dollar auf Platz 72. Noch Anfang des Jahres waren SAP (damals Platz 114) und Allianz (Platz 115) zusätzlich vertreten; beide sind inzwischen aus den Top 100 gefallen. Zum Vergleich: 2007 stellte Deutschland noch sieben Unternehmen in dieser globalen Rangliste (Stand: 30. Juni 2026), meldet die Nachrichtenagentur dpa.

Angeführt wird die Liste von US-Konzernen: 56 der 100 Plätze entfallen auf die USA, gefolgt von China (12) sowie Großbritannien und Japan (je 5). An der Spitze stehen Nvidia (4,8 Billionen Dollar), Alphabet (4,3 Billionen), Apple (4,2 Billionen) und Microsoft (2,8 Billionen); auch SpaceX rangiert nach seiner Bewertung auf Platz 6.

EY-Chef Henrik Ahlers ordnet die Entwicklung ein: “Unternehmen, denen Anleger eine führende Rolle in der KI-Wertschöpfungskette zutrauen, werden mit enormen Bewertungsaufschlägen belohnt.” Diese Prämie erklärt einen Großteil der US-Dominanz. Immerhin zeigen zwei deutsche Unternehmen Bewegung nach oben: Siemens Energy stieg von Rang 168 auf 128, Infineon verdoppelte seinen Marktwert auf 121 Milliarden Dollar und kletterte von Rang 401 auf 185 — ein Hinweis, dass einzelne deutsche Zulieferer der KI-Wertschöpfungskette profitieren, auch wenn ein deutscher KI-Champion in der globalen Spitzengruppe weiterhin fehlt.

Die Bürgerinnen und Bürger der Gemeinde Hallbergmoos bei München haben in einem Bürgerentscheid mit 59 zu 41 Prozent für den Bau einer Fabrik des Rüstungs- und KI-Unternehmens Helsing gestimmt. Helsing hat sich am Standort nahe dem Flughafen München insgesamt 250.000 Quadratmeter Land gesichert; zunächst sollen rund 120.000 Quadratmeter bebaut werden. Die Investitionssumme liegt im dreistelligen Millionenbereich, geplant sind etwa 300 neue Arbeitsplätze.

Bayerns Wirtschaftsminister Hubert Aiwanger (Freie Wähler) wertete das Votum als Zeichen dafür, dass die Bürger “die großen wirtschaftlichen Chancen und unsere Verantwortung zur Stärkung der Verteidigungsfähigkeit Deutschlands erkannt” hätten.

Der Ausbau markiert einen Schritt in der Industrialisierung deutscher Verteidigungs-KI: Helsing, 2021 gegründet und bereits 2023 zum ersten europäischen Rüstungs-Einhorn aufgestiegen, liefert mit der Loitering Munition HX-2 und dem autonomen Kampfflugzeug CA-1 Systeme mit KI-gestützter Zielerkennung und -steuerung. Die Bundeswehr hat bereits mehrere Tausend HX-2-Einheiten für eine Brigade in Litauen bestellt. Dass eine Kommune einer solchen Ansiedlung per Bürgerentscheid zustimmt, zeigt, wie sehr sich die öffentliche Abwägung zwischen ziviler Standortentwicklung und militärischer KI-Nutzung seit Kriegsbeginn in der Ukraine verschoben hat — ein Trend mit Relevanz auch für die Regulierung, etwa bei den Ausnahmen militärischer Systeme vom EU-KI-Gesetz.

In Bremens Straßenbahnen fährt künftig eine KI mit, die brenzlige Situationen erkennen soll, bevor sie eskalieren. Die Bremer Straßenbahn AG (BSAG) stattet ihre Bahnen mit dem System “AI-Watch” aus — entwickelt von Just Add AI (JAAI), einer KI-Firma aus Bremen. Das berichtet heise online in einem ausführlichen Hintergrundbericht.

Das Prinzip lässt aufhorchen: Statt neue Technik in die Bahnen zu schrauben, wertet AI-Watch die Bilder der ohnehin vorhandenen Überwachungskameras mit multimodalen KI-Modellen aus. Erkennt das System eine Gefahrensituation, schlägt es Alarm — eine menschliche Kontrollinstanz soll Fehlalarme aussortieren. Und beim Datenschutz setzt das Projekt auf lokale Verarbeitung der Bilder, direkt vor Ort statt in einer fernen Cloud.

Wie dringend das Thema ist, zeigt der Bericht auch: Ein Viertel der Deutschen hat im Nahverkehr laut heise bereits negative Erfahrungen gemacht, die über Verspätungen hinausgehen. Erst kürzlich wurde bei einem Messerangriff in einer Bremer Straßenbahn nahe der Haltestelle Am Dobben ein Mann lebensgefährlich verletzt — ausgerechnet in einer Bahn, die das neue System noch nicht an Bord hatte.

Noch läuft AI-Watch im Pilotbetrieb, längst nicht alle Bahnen sind ausgerüstet, und offene Fragen zu Kosten und Fehlalarmen bleiben. Doch spannend ist die Richtung allemal: Ein Bremer Verkehrsbetrieb und ein Bremer KI-Start-up bauen gemeinsam an sichereren Bahnen — und auch Mannheim und Hamburg schauen laut heise beim Thema KI-Videoüberwachung im ÖPNV bereits genau hin.

Deutsche Unternehmen führen autonome KI-Agenten schneller ein, als sie deren Nutzung regeln. Nach einer Studie des Sicherheitsanbieters KnowBe4, über die Golem.de berichtet, setzen 62 Prozent der befragten deutschen Unternehmen bereits KI-Agenten ein, die eigenständig Aktionen in Arbeitsabläufen ausführen. Zugleich geben 48 Prozent der Führungskräfte an, dass der KI-Einsatz in ihrem Verantwortungsbereich weder offiziell genehmigt noch geregelt ist. Bei dieser Schatten-KI werden sensible Unternehmensdaten ohne direkte Aufsicht verarbeitet. Durchgeführt wurde die Erhebung vom Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne unter 4.000 Fachkräften weltweit.

Auch der Faktor Mensch bleibt kritisch: 64 Prozent der Beschäftigten räumen laut der Studie ein, unter Zeitdruck und kognitiver Überlastung Sicherheitsvorkehrungen abzukürzen, obwohl sie die geltenden Protokolle kennen. 87 Prozent der deutschen Beschäftigten halten Deepfake-Stimmen und -Videos inzwischen für so realistisch, dass sich Absender kaum noch zuverlässig identifizieren lassen.

Die Zahlen sind mit Vorsicht zu lesen: Die deutsche Teilstichprobe umfasst nur rund 250 Befragte, und KnowBe4 verkauft selbst Sicherheitslösungen — auf beides weist Golem.de hin. Der Befund trifft dennoch einen wunden Punkt des Standorts. Während das EU-KI-Gesetz formale Governance-Anforderungen an den KI-Einsatz stellt, entsteht die tatsächliche Nutzung in vielen Betrieben ungeregelt von unten; Compliance-Risiken verlagern sich damit in den Arbeitsalltag. KnowBe4 empfiehlt, eine Security-First-Denkweise konsequent auf Menschen wie KI-Agenten auszudehnen — technische Lösungen allein reichten nicht aus.

SAP finanziert seinen KI-Ausbau künftig über Sparmaßnahmen im eigenen Haus. Ein Unternehmenssprecher bestätigte laut heise online am Donnerstag einen Bloomberg-Bericht, wonach Neueinstellungen weitgehend auf ausgewählte Profile — vor allem KI-Rollen — beschränkt, Dienstreisen zu internen Veranstaltungen ohne KI-Bezug ausgesetzt und Einsparpotenziale bei Lieferanten geprüft werden. Das Unternehmen bezeichnet Künstliche Intelligenz als seine “größte Priorität”; Konzernchef Christian Klein treibt die Strategie voran. Konkrete Zahlen zu Sparvolumen oder betroffenen Stellen nennt SAP nicht.

Die Umschichtung fällt in eine angespannte Lage. Die SAP-Aktie hat seit Jahresbeginn rund 30 Prozent an Wert verloren, und einer durchgesickerten internen Umfrage zufolge vertrauen nur 54 Prozent der Beschäftigten dem Vorstand. Zugleich zündet die KI-Strategie bei den Kunden dem Bericht zufolge bislang nur begrenzt. Für den Standort Deutschland ist der Schritt dennoch aufschlussreich: Der wichtigste deutsche Softwarekonzern behandelt KI nicht mehr als Zusatzinvestition, sondern als Kern des Geschäfts, dem andere Ausgaben untergeordnet werden.

Kundennahe Aktivitäten und zentrale KI-Initiativen sollen nach Unternehmensangaben uneingeschränkt weiterlaufen. Als Nächstes steht damit der Nachweis an, ob die freigesetzten Mittel die KI-Produkte tatsächlich schneller zu zahlenden Kunden bringen — daran wird sich die ausgerufene Priorität messen lassen müssen.