Hier geht es um die Entscheidungen, die Führungskräfte treffen müssen: Wo lohnt sich KI im eigenen Unternehmen, wo nicht, und in welcher Reihenfolge geht man vor. Wir verfolgen, wie Konzerne und Mittelständler KI einführen, was sie dabei falsch machen und was sich daraus lernen lässt. Weniger Technik, mehr Führung.
Sam Altman räumt ein, er habe das Tempo der wirtschaftlichen KI-Disruption falsch eingeschätzt. Schuld seien träge Märkte und feste Nutzergewohnheiten. Damit verschiebt sich der Engpass für Unternehmen von der Modellfähigkeit in die eigene Organisation.
Die USA bereiten laut Reuters ein Schreiben an 35 Partnerstaaten vor. Es verlangt eine Entscheidung zwischen dem US-geführten und dem chinesischen KI-Ökosystem. Für europäische Unternehmen rücken Cloud, Chips und Modellwahl damit aus dem Einkauf in die Strategie.
Der historische Anstieg der KI-Investitionen stößt an die Grenzen der physischen Welt. Parnassus-CIO Todd Ahlsten spricht von einer riskanteren Phase, und die Engpässe zeigen sich zuerst beim Strom.
Linda Hill von der Harvard Business School sagt, die nächste Generation von Vorständen müsse vor allem eines bauen: Organisationen, die sich anpassen. Der Job des Chefs sei nicht, alle Antworten zu haben.
Microsoft verbuchte im Geschäftsjahr bis Juni 2026 rund 24,1 Milliarden Dollar Umsatz über OpenAI. Bloomberg schätzt daraus einen Anteil von etwa 70 Prozent am KI-Geschäft. Die Zahl ist eine Ableitung, kein ausgewiesener Konzernwert.
Google DeepMind wechselt an der Spitze: Demis Hassabis gibt die operative Leitung ab, Chefforscher Jeff Dean geht nach 27 Jahren. Was das für die Strategie hinter Gemini und für Firmen im DACH-Raum heißt.
Die EU-Kommission mobilisiert mehr als 30 Milliarden Euro für bis zu sieben KI-Gigafactories. Gemessen an den Ausgaben der US-Konzerne ist das ein Bruchteil – für DACH-Unternehmen stellt sich damit eine unbequeme Frage.
KI übernimmt genau die Aufgaben, an denen Berufsanfänger bisher gelernt haben. Das gefährdet die Ausbildungspipeline der Unternehmen. Wie Führungskräfte gegensteuern, statt nur Stellen zu streichen.
Microsoft verbuchte 3,2 Milliarden US-Dollar aus seiner Anthropic-Beteiligung, bei OpenAI fiel das Bild gemischt aus. Der Konzern investiert in beide Labore, verkauft ihre Modelle und baut zugleich eigene. Was diese Doppelstrategie für Unternehmenskunden bedeutet.
Googles KI-Suche beantwortet immer mehr Fragen direkt in der Oberfläche. Die Klickrate auf den ersten Treffer bricht ein, allein in Deutschland gehen laut SISTRIX rund 265 Millionen organische Klicks pro Monat verloren.
Zwei Drittel der befragten Informatik-Lehrenden haben ihre Prüfungen wegen generativer KI schon umgestellt. Die Verlagerung vom Codeschreiben zum Codeverständnis trifft nicht nur Hörsäle, sondern auch Einstellungsverfahren und betriebliche Weiterbildung.
Gartner hebt die IT-Ausgabenprognose auf 6,37 Billionen US-Dollar an und nennt KI das größte Infrastrukturprojekt der Menschheit. Der Löwenanteil fließt in Chips und Rechenzentren, nicht in Anwendungen für Unternehmen.