1) OpenAI fĂŒhrt Elternkontrollen fĂŒr ChatGPT ein
OpenAI hat neue Elternkontrollen fĂŒr ChatGPT ausgerollt. Teenager-Konten lassen sich an Elternkonten koppeln, sensible Inhalte können eingeschrĂ€nkt, die Chat-Speicherung konfiguriert und Trainingsfreigaben granular gesteuert werden. ZusĂ€tzlich sind Ruhezeiten sowie Optionen zur Deaktivierung von Stimme und Bild verfĂŒgbar, um Nutzungsmuster besser zu steuern.
Hintergrund ist die steigende Aufmerksamkeit von Schulen und Aufsichtsbehörden fĂŒr MinderjĂ€hrige im Umgang mit generativer KI. Das Modell erhĂ€lt altersgerechte Default-Einstellungen, ohne dass Eltern direkten Zugriff auf komplette ChatverlĂ€ufe haben. Stattdessen werden Rahmenbedingungen, Warnhinweise und Kontosignale genutzt, die eine altersangemessene Nutzung unterstĂŒtzen.
FĂŒr Familien, Schulen und Anbieter mit jugendlicher Zielgruppe bedeutet das klare Spielregeln. GerĂ€t- und App-Richtlinien lassen sich vereinheitlichen, Einwilligungen dokumentieren und âDo/Donâtâ-LeitfĂ€den verbindlich machen. Unternehmen, die Lern- oder Community-Produkte anbieten, sollten Altersnachweise, Opt-out-Pfade und AGB entsprechend nachrĂŒsten.
2) Anthropic bringt Claude 4.5 mit Fokus auf Langaufgaben
Anthropic hat Claude 4.5 vorgestellt. Im Mittelpunkt stehen robuste Langaufgaben, bei denen Agenten ĂŒber lĂ€ngere Zeitspannen hinweg konsistent bleiben. Verbesserungen betreffen die Tool-Nutzung, kontrollierte Selbstkorrektur und Guardrails, die vor allem in regulierten Branchen wichtig sind.
Die Weiterentwicklung adressiert typische SchwĂ€chen langlebiger KI-Workflows: Kontextverlust, Fehlerfortpflanzung und thematische Drift. Neue Evaluierungsmethoden prĂŒfen, ob Agenten ĂŒber Stunden hinweg stabil arbeiten und Zwischenresultate korrekt absichern. FĂŒr Coding, Tabellenarbeit und strukturierte Dokumentaufbereitung sind messbare Zugewinne vorgesehen.
FĂŒr KMU lohnt der Einstieg bei repetitiven, klar spezifizierten Aufgaben. Geeignet sind Dokumentenaufbereitung, Ticket-Triage, Datenbereinigung und die Generierung normierter Ausgabedateien. Entscheidend sind Metriken fĂŒr QualitĂ€t und Kosten, sauberes Logging und Fallbacks auf Menschen fĂŒr Ausnahmen.
3) Microsoft 365 Copilot wird multimodell
Microsoft ergĂ€nzt 365 Copilot und Copilot Studio um die Möglichkeit, neben OpenAI auch andere Modelle wie Anthropic gezielt auszuwĂ€hlen. Ziel ist âOptionalitĂ€tâ: je Aufgabe das Modell mit der besten Balance aus QualitĂ€t, Latenz und Kosten zu nutzen. FĂŒr Unternehmen vereinfacht sich die Beschaffung, Governance-Anforderungen steigen jedoch.
Neu sind gefĂŒhrte âAgent/Modeâ-AblĂ€ufe in Office-Apps. Diese machen Zwischenschritte nachvollziehbar, erlauben wiederholbare AusfĂŒhrungen und liefern auditierbare Prozesspfade. So lassen sich typische Office-Workflows prĂŒfen, dokumentieren und nachbessern, ohne den operativen Betrieb zu stören.
IT-Abteilungen definieren Modellrichtlinien pro Aufgabenklasse. Konkrete Parameter sind Output-QualitÀt, Antwortzeit, Kosten pro Aufgabe und Datenschutz-Anforderungen. DLP, Conditional Access und Evaluationssuiten sollten vor dem Rollout angepasst werden, um Compliance und Betriebssicherheit zu gewÀhrleisten.
4) Gemini-Assistent zieht in Google Drive fĂŒr Android/iOS ein
Google integriert den Gemini-Assistenten tief in die mobilen Drive-Apps. Nutzer können Inhalte aus Dokumenten, Tabellen und PDFs unterwegs zusammenfassen, Fragen zu Ordnern stellen und Erkenntnisse ĂŒber mehrere Dateien hinweg verbinden. Das verlagert einen Teil der Wissensarbeit ins Smartphone.
Die Produktlogik: geringere Reibung bei Routineaufgaben, wenn Kontext bereits im Speicher liegt. Zusammenfassungen, To-do-Extraktionen und Termin-Hinweise aus hochgeladenen Scans sind typische Beispiele. FĂŒr Vertrieb, Service und AuĂendienst ergibt sich ein ProduktivitĂ€tshebel, der Laptop-AbhĂ€ngigkeit reduziert.
FĂŒr KMU empfiehlt sich eine stringente Ordnungs- und Benennungsstrategie. Freigaben, Labels und Ordner-Logik entscheiden, wie gut der Assistent antwortet. Pilot-KPIs wie Zeitersparnis, Erstlösungsquote und Ticketdauer helfen, den tatsĂ€chlichen Nutzen zu messen und Governance anzupassen.
5) Meta bringt neue Ray-Ban-Smartglasses mit Neural-Band
Meta hat eine neue Generation der Ray-Ban-Brille mit kleinem Display im rechten Glas vorgestellt und kombiniert diese mit einem EMG-Neural-Band fĂŒrs Handgelenk. Minimale Fingerbewegungen genĂŒgen fĂŒr die Steuerung. Das ermöglicht diskrete Interaktion und freihĂ€ndiges Arbeiten mit KI-Assistenz.
Use-Cases reichen von Navigation und Hinweis-Overlays bis zu Live-Support im Kundendienst. âSee-what-I-seeâ erleichtert ExpertenunterstĂŒtzung aus der Ferne, wĂ€hrend Notizfunktionen ArbeitsablĂ€ufe dokumentieren. FĂŒr Content-Creator ergeben sich Hands-free-Aufnahmen und schnelle Skriptanweisungen.
Vor Pilotierung in DACH sind Datenschutz und Betrieb zu klÀren: sichtbare Kennzeichnung von Aufnahmen, No-Camera-Zonen, Einwilligungen. Betriebliche Regelungen, ein definierter Not-Stopp und Schulungen minimieren Risiken und sichern Akzeptanz in Teams und mit Kunden.
6) Europa erreicht Exascale: JUPITER nimmt Betrieb auf
In JĂŒlich ist JUPITER als Exascale-Supercomputer offiziell gestartet. Neben wissenschaftlichen Simulationen ist die Maschine auf KI-Training und -Inference ausgelegt. Architektur und KĂŒhlung sind auf Energieeffizienz ausgelegt; AbwĂ€rme-Nutzung und Reproduzierbarkeit der Rechenjobs sind Teil des Designs.
Die Anbindung sieht Partnerschaften mit Forschungsinstituten und On-Ramps fĂŒr Unternehmen vor. Datentransfer, Job-Planung und Pipeline-Design sind kritische Faktoren, um die teure Rechenzeit effizient einzusetzen. FĂŒr domĂ€nenspezifische Modelle in Medizin, Fertigung oder Klima könnte das ein Beschleuniger sein.
Empfehlung fĂŒr KMU: Erst Cloud-Prototypen bauen, Daten bereinigen und Evaluationskriterien festziehen. Exascale-Kontingente dann fokussiert fĂŒr Trainings, Hyperparameter-Sweeps und rechenintensive Passagen nutzen. So bleibt die Kostenkontrolle gewahrt, und die Lernkurve wird steiler.
7) OpenAI bereitet Sora-Update mit strengeren Copyright-Regeln vor
Rund um das Video-Modell Sora verdichten sich Hinweise auf ein gröĂeres Update und eine eigenstĂ€ndige App-Strategie. Kurzvideos, IdentitĂ€tsfreigaben und feinere Rechteverwaltungen stehen im Vordergrund. Das Ziel ist, kreative Nutzung und Rechteklarheit miteinander zu verbinden.
Parallel werden Copyright-Filter geschĂ€rft, öffentliche Personen explizit ausgenommen und Opt-out-Verfahren fĂŒr Rechteinhaber betont. Technische Provenance-Signale und Wasserzeichen sollen in Publishing-Pipelines sichtbarer werden, ohne KreativitĂ€t auszubremsen.
FĂŒr Marken, Agenturen und Creator in DACH ist jetzt der Zeitpunkt, Rechteketten zu dokumentieren, Takedown-Prozesse zu etablieren und vertragliche Klauseln fĂŒr generative Nutzung zu prĂ€zisieren. Wer frĂŒh Ordnung schafft, minimiert spĂ€tere Konflikte und beschleunigt Freigaben.