Vom Notfallplan zur Krisenfähigkeit: Warum Rollen und Übungen entscheiden
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Anfang Juli 2026 brauchten die Angreifer nur vier Tage, um mehrere Behörden im asiatisch-pazifischen Raum zu kompromittieren, aller Wahrscheinlichkeit nach in Taiwan. Bemerkenswert war die Methode: Acht KI-Agenten arbeiteten gleichzeitig und koordiniert zusammen. Einer knackte Zugangsdaten von Regierungsmitarbeitenden, ein anderer suchte systematisch nach offenen API-Schnittstellen. Weitere Agenten entwendeten Personalakten oder installierten dauerhafte Hintertüren in Web-Anwendungen. Ein koordinierender Agent bewertete die Erfolge der einzelnen Teilangriffe nach einem einfachen statistischen Verfahren und passte die Strategie in insgesamt zwölf Angriffswellen fortlaufend an. Nach Einschätzung der Sicherheitsfirma Dream, die den Vorfall im August 2026 dokumentierte, handelt es sich um einen der ersten weitgehend autonom durchgeführten Cyberangriffe auf ein staatliches Ziel überhaupt. Eine zuvor unbekannte Schwachstelle war dafür nicht nötig; die Angreifer nutzten bekannte Lücken. KI mischt die Karten bei Cybersecurity für Unternehmen gerade neu.
Wirtschaftlich betrachtet sind Cyperangriffe inzwischen asymetrische Konflikte geworden: KI minimiert die Kosten für die Angreifer, während die Kosten für die Verteidiger konstant bleiben. Ein an der Analyse beteiligter Sicherheitsexperte formulierte es so: Früher habe ein Angreifer einen Dollar investiert, während die Verteidigung einhundert Dollar aufwenden musste. Heute koste der Angriff nur noch fünf Cent, die Kosten der Verteidigung seien jedoch kaum gesunken. KI-Agenten senken damit die Hürden für wiederholte und breit angelegte Angriffsversuche erheblich.
Hand aufs Herz: Wie oft haben Sie heute schon KI genutzt?
Inzwischen ist die Technologie aus dem Alltag vieler Menschen kaum noch wegzudenken. Häufig kinderleicht in der Anwendung liefert sie scheinbar mühelos hochqualitative Ergebnisse, die den eigenen Aufwand stark reduzieren. Doch wo ist da der Haken und lässt sich der besagte eingesparte Aufwand messen?
In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf Green AI und die oft vernachlässigten Umweltauswirkungen Künstlicher Intelligenz.
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) entwickelt sich rasant zu einer Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation. Leistungsfähige Sprachmodelle unterstützen bereits heute Wissensmanagement, Softwareentwicklung, Kundenservice und Engineering. Sie helfen dabei, Informationen schneller zu verarbeiten, wiederkehrende Tätigkeiten zu automatisieren und komplexe Entscheidungen vorzubereiten. Während GenAI in Büro- und Verwaltungsbereichen bereits etabliert ist, steht ihr Einsatz in der industriellen Produktion noch am Anfang. Für produzierende Unternehmen liegen hier die größten Potenziale – und wir zeigen in diesem Beitrag, wie sie zielgerichtet, wirtschaftlich sinnvoll und nachhaltig erschlossen werden können.
Künstliche Intelligenz wird häufig als Softwarethema diskutiert, doch das greift zu kurz: Mit dem KI-Boom steigt der Bedarf an Rechenleistung, Energieversorgung und spezifischer Infrastruktur. KI ist nicht nur eine Technologie-, sondern eine Systemfrage: Welche Voraussetzungen braucht KI, um langfristig ressourceneffizient, resilient und souverän betrieben zu werden? Die Antwort auf diese Frage wird auch darüber entscheiden, welche Standorte im Wettbewerb um diese Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts erfolgreich sein werden.
In meinem Blogbeitrag im Januar 2026 hatte ich die Bedeutung von Innovationen anhand des Films »2001: A Space Odyssey« von Stanley Kubrick bereits thematisiert und die Frage in den Raum gestellt, welche Bestandteile für Unternehmen zur Fähigkeit gehören, aus Ideen erfolgreiche Innovationen zu generieren. Genau mit dieser Fragestellung hat sich die Studie German Innovation Spotlight 2026 auseinandergesetzt– mit teils überraschenden Ergebnissen.