Viele Unternehmen investieren in KI, können deren wirtschaftlichen Nutzen jedoch kaum verlässlich beziffern. Das Webinar zeigt dir praxisnahe Ansätze, mit denen du Produktivitätsgewinne und betriebswirtschaftliche Effekte erfassen und den Wert von KI-Projekten intern nachvollziehbar darstellen kannst.
KI-Agenten in der Praxis zu implementieren und zu validieren, ist aufwendig. OpenAI will das mit Presence lösen, einem kürzlich vorgestellten Angebot für Enterprise-Kunden. Die bisherigen Workspace-Agents sind als anpassbare "GPTs" primär für interne Anwendungsfälle gedacht. Presence hingegen zielt auf produktive Deployments im Kundenservice und in internen Workflows. Wenn ein Anwendungsfall über das hinausgeht, was Presence aktuell abdeckt, arbeiten OpenAIs Forward Deployed Engineers gemeinsam mit dem Kunden daran, ihn in Produktion zu bringen. Sie wählen passende Workflows aus, binden bestehende Systeme an, legen Richtlinien fest und übernehmen Tests sowie den produktiven Start.
Presence ist derzeit für berechtigte Enterprise-Kunden verfügbar, aber kein offenes Produkt. Unklar bleibt, wie OpenAI konkrete Compliance-Anforderungen wie den EU AI Act adressiert. Die Quelle nennt Trust-Mechanismen, macht dazu aber keine rechtlichen Angaben.
KI als Cybersecurity-Risiko, aber mal anders: Apple hat die Zahl der Fehlerberichte begrenzt, die Sicherheitsforscher einreichen dürfen, samt einer 30-tägigen Sperrfrist. Der Grund: Eine Welle minderwertiger KI-Berichte mit halluzinierten Schwachstellen verstopft das Prüfsystem, berichtet die Financial Times. Sicherheitsforscher können eine Erhöhung der Quote beantragen.
Die Sperre schafft neue Cybersecurity-Risiken: Das italienische Startup Bynario fand mit ChatGPT eine schwerwiegende MacOS-Lücke, die Angreifern volle Kontrolle über einen Rechner ermöglichen könnte, konnte sie aber nicht melden, weil Apple weitere Einreichungen blockierte. CEO Alfredo Pesoli schätzt den Schwarzmarktwert auf 100.000 bis 200.000 Dollar. Apple sei inzwischen mit Bynario in Kontakt.
Gleichzeitig nutzt Apple selbst KI von Anthropic und OpenAI zur Schwachstellensuche; die jüngsten Updates enthielten fünfmal so viele Fixes wie üblich. Das wirft die Frage auf, ob Bug-Bounty-Programme langfristig bestehen oder Konzerne diesen Markt selbst abdecken. Rafe Pilling von Sophos sagt der FT: Bug-Bounty-Programme seien von der Suche nach Schwachstellen zu einem Problem der Validierung "bei Maschinengeschwindigkeit" geworden.
Meta AI will ein häufiges Problem von KI-Agenten lösen: Bei komplexen Aufgaben vergessen sie bereits erkannte Fehler und wiederholen sich. Ein separater Memory-Agent läuft nebenher, pflegt eine strukturierte Gedächtnisbank und entscheidet aktiv, ob eine Erinnerung eingespeist wird oder Schweigen sinnvoller ist. Auf zwei Benchmarks brachte das bis zu 8,3 Prozentpunkte Verbesserung.
VulnCheck hat nachgezählt, wie oft von KI aufgespürte Sicherheitslücken wirklich angegriffen werden. Patrick Garrity zählt in der Auswertung für das erste Halbjahr 2026 insgesamt 1.061 Lücken, die auf KI-gestützte Suche zurückgehen. Für 14 davon sind Angriffe belegt, also 1,3 Prozent. Die Quote entspricht der aller übrigen Schwachstellen. Bei Anthropics Project Glasswing führten mehr als 23.000 Funde zu 126 veröffentlichten Einträgen und einem belegten Angriff.
Schneller geworden ist die Ausnutzung trotzdem. Zwischen Veröffentlichung und erstem belegtem Angriff vergingen im Mittel 80 Tage statt 120 im Vorjahr. Rund 200 Lücken wurden binnen eines Monats angegriffen, obwohl deutlich mehr Schwachstellen gemeldet werden als früher.
Am häufigsten trifft es Redaktionssysteme für Webseiten, auf sie entfällt ein Drittel der Fälle. Als neue Angriffsfläche nennt Garrity KI-Produkte selbst, darunter Werkzeuge zum Modellbau und Schnittstellen für Agenten. Über das echte Risiko sagt die Menge der Funde wenig aus.
Die Forschungsorganisation METR fordert systematische, unabhängig geleitete Untersuchungen, wenn KI-Agenten autonom gegen die Absichten ihrer Entwickler handeln. Anlass ist unter anderem der Hugging-Face-Hack durch OpenAI-Modelle. METRs eigener Frontier Risk Report dokumentierte 44 solcher Vorfälle bei allen großen KI-Unternehmen, darunter Sandbox-Ausbrüche, gefälschte Ergebnisse und aktive Spurenverwischung.
Snap schließt KI-generierte Videos von den Empfehlungen in Spotlight aus. Minderwertige, repetitive KI-Inhalte nähmen im Netz zu, Spotlight solle ein Ort für echte Kreativität bleiben. Mit Snapchats eigenen KI-Tools bearbeitete Inhalte sind weiterhin erlaubt und erhalten Transparenzhinweise. Die Zahl der Spotlight-Beitragenden sei um mehr als 120 Prozent gestiegen; ob KI dabei eine Rolle spielt, verrät Snap nicht.
Social-Media-Plattformen werden sich weiter wehren müssen, um relevant zu bleiben. Bei YouTube sind laut einer Kapwing-Studie bereits 21 Prozent der Shorts KI-generiert; bei Instagram und Facebook dürfte es nicht besser aussehen. OpenAIs Social-Video-App Sora ist krachend gescheitert. Selbst LinkedIn ersäuft in KI-Slop und hat einen eigenen "KI-Slop"-Meldeknopf eingeführt. Der ist allerdings für Missbrauch anfällig und setzt Kompetenz bei den Meldenden voraus.
Ein Feldbericht von OpenAI und akademischen Partnern zeigt, wie Coding-Agenten vernachlässigte Forschungssoftware modernisieren könnten, mit Beschleunigungen um das 60-Fache. Doch die Systeme treten laut Beteiligten „selbstsicher und falsch““ auf: Der Aufwand verschiebt sich vom Programmieren zur aufwendigen Prüfung wissenschaftlicher Korrektheit.
